考虑碳排放成本的备用市场竞价模型-solarbe文库

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第42卷第16期电力系统保护与控制 Power System Protection and Control VO1-42 NO．16 Aug．16．2014 考虑碳排放成本的备用市场竞价模型施泉生，李士动，张涛 1．上海电力学院经济与管理学院，上海200090；2．山东国泰科技有限公司，山东泰安271 ooo 摘要以电力低碳化发展趋势为背景，以备用资源优化配置为目的，提出了能够体现碳减排因素的备用市场竞价模型。该模型建立机组备用需求曲线，以考虑容量事故随机性特性和实现多种备用资源的协调配置；应用外部性内在化理论，将边际碳排放成本内置到机组备用报价中，以得到的边际综合成本作为竞价依据，从而反映机组碳排放特性的影响。最后采用供给与需求理论方法获得备用决策最优点。对该竞价方法与传统竞价方法进行了比较，比较结果证明该方法可以找到最优的备用配置点，同时具有碳减排激励作用。该方法兼顾了备用服务的市场化运营与碳减排要求，算例结果也验证了这一点。关键词备用市场；竞价模型；碳排放；外部性内在化；供给与需求 A reserve market bidding model considering carbon emission costs SHI Quansheng ，LI Shidong ，ZHANG Tao f 1．College of Economics and Management，Shanghai University of Electric Power,Shanghai 200090，China； 2．Shandong Guotai Technology Co．，Ltd，Taian 27 1 000，China AbstractOn the background of low carbon trends of electric power sector,a reserve market bidding model considering carbon emission reduction is presented．A reserve demand curve is built firstly,which can consider the uncertainty of contingencies and coordinate the allocation of multiple reserve resources．Internalization of externalities theory is applied and according to which the marginal carbon emissions cost is internalized into the bids to get the marginal overall cost to reflect the affects of carbon emission． Last，supply and demand theory is used to obtain the decision point．The differences of the presented method is compared with the traditional method，results show that the former can realize optimal allocation of reserve resources，and also has incentives to the reduction of carbon emission．Case study demonstrates the presented method can balance both marketing operation of reserve service and carbon emission reduction requirements． Key words．reserve market；bidding model；carbon emission；internalization of extemalities；supply and demand 中图分类号TM732 文献标识码A 文章编号 167434152014160040-06 0引言当前，全球气候变暖迫使各国制定CO 减排目标和相应低碳发展路线，我国对此也积极响应，提出2020年单位GDP的C02排放比2005年下降 40％-45％的目标。电力行业作为我国国民经济中最大的CO2排放部门，必须在其相关环节引入低碳因素，发展低碳电力，积极应对碳减排挑战_J J。作为电力市场重要组成部分，备用服务市场主要用于应对可能的负荷意外波动、突发事故等造成的容量缺额问题，承担着保证电力系统安全运行的重要职能。当前间歇性可再生能源尤其是大规模风电的并网往往要求火电机组提供大量备用，因此我基金项目上海市教委科研创新重点课题12ZS161 国也存在着加快建设备用资源市场化配置机制的切实需要，国际上各主要电力市场大都进行竞价交易，以提高备用获取的经济性L3曲J，备用资源也分为两类来源一类是增加电源侧出力，除了传统上的各类发电机组外，需求侧自治微网、电动汽车等在未来智能电网环境下也可以用来提供备用服务；另一类是削减需求侧负荷，即为可中断负荷Interruptible Load，IL。一般认为两种备用资源之间可以协调配置以降低备用成本，但传统上仅以购买成本最小的方法只注意到两者在保证系统容量充裕性上的等价性，而忽略了两者之间的效用差异，主要是机组备用的负外部性，如一些机组提供备用服务时也将产生碳排放。显然，低碳环境下备用决策应计及排放因素，这是发展低碳电力必然要求。目前的研究多集中于实现电能交易与节能减施泉生，等考虑碳排放成本的备用市场竞价模型．41．排政策的有效衔接【7 】，而在备用市场中计及碳排放因素的研究较少。文献[101 11认识到IL与机组备用效用的等效性与差异性；文献[1214]研究了IL、机组备用及电动汽车等多种备用资源的协调配置。以上文献都注意到不同类型备用资源之间的经济互补性，但没有考虑碳排放特性差异。文献【15]构建了计及碳排放因素的需求侧备用竞价模型，但没有考虑与机组备用的协调；文献[16]JJ采用粒子群及熵权决策方法寻找含有碳减排目标的多目标最优解，但无法考虑容量事故随机性的特性。本文针对低碳环境下事故备用容量10 min备用的配置问题进行研究。场景设置在日前市场，在电能主市场出清的基础上，发电商可将富裕容量参与备用市场竞价，IL也可以参与报价，交易时段为 1个小时，均采用市场出清电价Market Clearing Price，MCP的结算模式。本文在分析机组备用的机会价值随机性特性基础上，建立机组备用需求曲线；同时，将机组碳排放外部成本内置到机组备用报价中，以得到的边际综合成本作为备用机组竞价依据，通过供给与需求理论方法从社会成本最小角度实现备用资源优化配置。 1 考虑事故随机性的机组备用需求曲线电力市场环境下，IL以投标或签订IL合同方式参与备用市场交易，显然以此作为机组备用的机会或风险成本，可以实现两类备用资源的协调配置。假设以IL应对容量缺额时，对某一IL的支付费用为，则以总花费的费用最小为目标，如式1。 min∑ f1 f∑ 1，2，， s．t． iel I i ≤ ax 2 式中为IL用户总量；为用户i负荷中断量； mi 、为取值的限值；M为容量事故集；定义事故场景P ，Qm，P 为事故概率，为容量缺额，上述预想事故集可以通过枚举法或蒙特卡洛模拟法获得。上述表示仅以IL应对某m容量事故时的最小费用，假设为 Qm。若购买机组备用量为尺，则 Qm减少期望值为 ER P ．【 i Qm一Cm Qm一尺] 3 式中，若R Qm，即备用足够多，足以应对容量缺额，此时Cfni 一R为零值。显然 f尺即为机组备用的机会价值。不同的JR值下，机会价值 f 1是不同的，假设备用取值为尺，，则可以计算其边际机会价值尺为，、 E ，一 H e 4 式4表示以IL成本为标准衡量的机组备用的边际价值。根据经济学理论，据此得到的机组备用边际价值曲线可以作为其相对需求曲线ll ，记为 RR 。 2基于外部性内在化理论的备用竞价模型 2．1模型理论思想从发电商私人角度出发，机组备用的容量与电量成本可以表示备用的“生产”成本，即内部成本，传统的备用决策方法仅考虑内部成本，而没有计及机组因此而产生的外部性成本，无法从社会角度实现备用的最优配置。低碳经济环境下，碳价的引入使得碳排放变为显性成本，对备用决策而言也应随之转变为计及这一显性成本的综合成本决策。根据外部性内在化理论【l引，可以将碳排放以外部成本的方式嵌入到备用报价中，从而有效衔接备用市场交易与碳减排目标。由此，本文定义机组备用边际综合成本为 Msc cMEc 5 式中为边际综合成本；为边际内部成本； Jl 为机组边际外部成本，本文指碳排放成本。设机组竞价序列对为，，，、为容量价格与电量价格，两者报价一般为阶梯状递增曲线。由此可以得到 cPr P 。，电量成本属于不确定性成本，支付与否取决于事故是否发生，所以应计及事故概率；而容量成本是确定性的，不论事故是否发生都要对中标机组进行支付。机组备用容量配置量为本文的决策变量，最优的配置量可以实现备用预期总成本最小，显然容量成本也会随之达到最小，此时，为了防止发电商通过减小电量电价而增大容量电价进行报价投机，电量电价可以采用机组在电能市场上的报价或合同电价。 2．2边际碳排放外部成本确定本文外部性内在化方法的关键在于机组边际碳排放成本的计算，由文献[19]知常规火电机组电电力系统保护与控制碳特征函数为 P g 6 g 77 式中e为CO2排放量；本文考虑燃质可充分燃烧的情况，此时_厂为单位燃质的CO2量排放量，可将其表示为fMrn／M，其中， n、为排放量与电厂所用燃质质量；g为单位燃质发热值；77为机组发电效率；g为发电功率，显然也表示机组的单位小时发电量。由CO2分子量关系得 44 。 M ％ 7 式中，ix％表示燃质中基碳含量百分值，可以通过火电厂媒质数据获取。联立式6、式7得到机组碳排放因子为 de ㈣ 12 卯式中，的单位为／MWh，可以表示机组不同出力水平状态下单位发电量的CO2微增量。由式8知，常规机组碳排放因子与机组效率有关，而77受机组出力水平影响，这又涉及该时段电能市场中标量，但考虑到发电效率通常往往随机组出力水平变化而在较小范围内波动，对于提供备用容量的机组，其出力变化范围并不会太大，因此可假定机组效率在这一范围为常数，此时可以将碳排放因子简化为常数，从而不再考虑出力水平的影响，降低与电能市场的耦合关系。综上，得到机组备用边际综合成本为 Msc ∑P 9 式中，为CO2排放指标价格，真实情况下应取自每排放1单位CO2而造成的环境损害成本，显然碳排放成本也应属于不确定性成本。式9显然可以容纳水电、碳捕集等零碳排放或低排放机组，对于采用碳捕集及封存技术Carbon Capture and Storage，ccs的机组，捕集过程也将导致机组净对外输出功率下降，捕集率一定时的CO2 对外等效碳排放因子并不随该功率值变化而变化，所以其边际碳排放成本可依然等效为常数。 2．3模型特征分析外部成本内在化的核心思想是根据机组边际碳排放成本加收外部成本，以促使发电商将排放成本内置到备用报价中，从而得到机组边际综合成本。然而考虑到备用需求用户的成本分摊负担，实际结算时可不对机组征收其碳排放成本，只是以此修正机组备用报价曲线，从而通过得到的边际综合成本曲线找到真正意义的备用配置最优点JR。见下文，对中标机组可依然根据其内部成本报价结算。电力市场环境下，传统备用竞价模式仅依据机组内部成本报价竞价上网，导致一些低效率、高排放、成本低的小机组被安排为备用，造成资源浪费、环境污染。显然，单纯市场竞价与碳减排政策并不一致，通过文中边际综合成本形成备用序位表，可使低排放的机组优先被安排为备用，实现备用市场减排的目的；同时，边际综合成本是基于内部成本报价产生，反映了备用主体的经济意愿，符合电力市场运行规律。 3备用配置最优点当机组备用的边际综合成本等于其边际机会价值时，得到最优的备用配置点为 1O 如图1所示，可以找到最优点尺，尺，从而搜索到位于边际点的机组，所有边际综合成本小于尺的机组都将中标，对于IL则可以针对具体的容量事故根据式1、式2选择。机组备用／MW 图1最优机组备用容量确定 Fig．1 Optimum units reserve capacity 应指出，机组备用要考虑机组容量约束和爬坡速率约束，采用外部性内在化法后并不会增加形成图1所示供给曲线的难度，可依然采用排队法求解。 4仿真分析 4．1算例描述某日前市场上，IL与发电商G针对某时段的备用报价数据如表1所示，容量事故集场景如表2示。备用的电量电价采用该电能市场统一出清电价，设为60／MW，欧盟碳交易体系运行实践表明，碳排放指标价格波动较大，最高可以达到40／t，本文将取为30／t。并假设对中标的备用机组根施泉生，等考虑碳排放成本的备用市场竞价模型．43．表1某时段备用市场竞价数据 Tlable 1 Bids of reserve manet L r 蓉量f 8| G M ‘1 ’_h ” 9O 2O 2．5 20 IL1 18O 40 G1 。 300 62 llO 21 3 2O IL2 200 4l G2 5．4 40 900．32 340 61 9 62 13O 19 3．5 2O IL3 220 41 G3 6 40 1 520．7 380 6l 9．5 62 一L o．25 Ls 6 20 G5 4 2 3 0 l200 ． 76 表2容量事故集 TrLble 2 Fatilt sets 据其内部成本报价也采用MCP方式结算。 4．2两种备用资源的协调优化如图2所示，通过文中方法计算各事故下的预期总成本包括机组备用内部成本、实际碳排放成本和IL成本1与机组备用成本分量。分析图中曲线知 1备用决策时应充分利用多种备用问的经济互补性，某一种备用过多或过少都将使预期总成本增大，备用配置存在最优点；2最优的机组备用配置量与事故概率及容量缺额有关，小概率的严重事故事故 3对备用配置往往有着较大的影响，应在全面模拟整个事故集的基础上做出备用决策。由文中第1部分知，图1中需求曲线的建立融入了容量事故的随机性本质，同时也可以协调配置不同类型备用，可由图2直观得到这种协调配置对预期备用总成本的影响。机组备用／MW 图2不同机组备用的成本曲线 Fig．2 Cost curve on different units reserve capacity 4．3碳排放因素对备用配置影响碳排放价格表征机组备用的外部性成本，本文将其内化到机组备用报价中，成为备用决策的考虑因素。图1中，均衡点B的机组备用配置量大于最适点A配置量，表明若不计及外部碳成本，会造成机组备用的过量配置。传统上仅以机组备用内部成本竞价模式下， R。144 MW，预期总成本3 211．3，本文所提外部成本内在化改进模式下，R’120 MW，预期总成本2 983．7，表3为相关成本分量对LL单位／美元，可以看到碳排放成本明显降低。以上证明了传统竞价模式的局限性，单纯市场均衡点B是无效的，不能够真正实现预期总成本最小。由图1可直观观察到两种模式下的差异，两条供给曲线所围面积即为碳排放外部性成本。表3相关成本分量对比 Table 3 Comparison of cost components 4．4备用竞价模式对比对比上述两种备用竞价模式，对机组备用报价进行排序与分析1传统模式下，按内部成本报价排序G11 G21 G31 G41_÷G51 G12 G22 G32一G42一G52一G13一G23 G33；2本文改进模式下，对报价修正后排序G21一Gl1一G41一G22 G51 G12 G3l---G42 G32 G52_-G13 G23 一G33。表4为两种方式下各机组中标备用量差别。表4两种备用竞价方式比较 Table 4 Comparison oftwo bidding models 改进后的备用竞价模式下，-flb放机组备用序位前移机组2、4，从而可以使低排放机组优先中标，高排放机组将成为边际机组或不再中标机组 3。由于本文机组报价最多只有3段，若采用更为精细化的报价或者竞价机组足够多，备用出清差别会更明显一些。改进模式下不再仅仅根据单纯内部成本报价选择备用机组，还要考虑机组的排放特性，从而在备用市场中引入了碳减排激励因素。 5结语在备用服务市场中计及碳排放因素，不仅能够提高备用资源配置效率，也是发展低碳电力的必然要求。本文通过供给与需求方法实现备用资源优化配置，需求曲线可以计及容量事故随机性特性，同电力系统保护与控制时实现不同类型备用资源的协调配置，供给曲线则可以计及、区分备用机组碳排放特性上的差异，方法简单易行、经济含义明确，从社会角度出发实现备用成本最小化。此外，外部性内在化方法建立在备用主体的经济意愿之上，很好地兼顾了备用服务的市场化运营要求与低碳环境下碳减排要求。应该指出的是，传统机组在提供备用的同时也会产生其他负外部性，如SO2排放、备用机组的可靠性问题等，这些问题都可以采用外部性内在化方法进行研究。附录根据本文方法，文中的预期总成本是采用下式计算的。预期总成本-尸R∑p PeR∑Pm∑ 足 m∈M raEM iEG P ‘Cmi QmR ∈M 式中第1、2项为机组备用容量成本与电量成本；第3项为备用机组碳排放成本；第4项为IL成本；、为统一出清的容量与电量电价；为保留的机组备用容量总量，且R Rf，R 为中标机组 ieG 的备用容量；为该机组实际碳排放因了；其余变量与文中一致。同时，为了便于分析，现给出文中预期总成本各相关分量数据，如表5。机组备用序位是按本文提出的机组边际综合成本进行排序，根据机组备用量取值按此序位选择中标机组。机组备用成本包括容量成本、电量成本及碳排放成本。不同机组备用容量取值下的机组备用成本中，表5预期总成本分量 Table 5 Total expected costs components 容量成本、电量成本和碳排放成本分量如表6所示。表6机组备用成本分量对比 Table 6 Comparison of unit reserve cost components 参考文献 [1] 丁然，康重庆，周天睿，等．低碳电网的技术途径分析与展望[J]_电网技术，2011，35101-8． DING Ran，KANG Chongqing，ZHOU Tian-rui，et a1． Analysis and prospect on technical approaches for low carbon power grid[J]．Power System Technology,201 1， 35101-8． [2] 卢斯煜，娄素华，吴耀武．低碳经济下基于排放轨迹约束的电力系统电源扩展规划模型【JJ．电工技术学报， 2011，2611175181． LU Siyu，LOU Suhua，WU Yao-WU．A model for generation expansion planning of power system based on carbon emission trajectory model under lowcarbon economy[J]．Transactions of China Electrotechnical Society，201l，2611175181． [3] 薛志英，周明，李庚银．大规模风电接入电力系统备用决策评述[J]．电力系统保护与控制，2013，4l4 148．155． XUE Zhiying，ZHOU Ming，LI GengTin．Survey on reserve decision of power systems with large scale wind power integration[J]．Power System Protection and Control，2013，414148155． [4] SOLER D．FRIAS P‘GOMEZ T．Calculation of the elastic demand curve for a day．ahead secondary reserve market[J]．IEEE Trans on Power Systems，2010，252 615．623． [5] 许子智，曾呜．美国电力市场发展分析及对我国电力市场建设的启示[J]．电网技术，2011，356161166． XU Zizhi，ZENG Ming．Analysis 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