考虑多种用户价格机制下的综合型能源售电公司购电竞价策略

2018-01-05 11:16:35 来源:电网技术作者:尹龙, 刘继春, 高红均, 宁世超, 李阳　点击量：评论 (0)

摘要自新一轮电力市场改革以来,售电公司在国内迅速兴起,而其如何参与电力市场竞价购电获取最大利润成为核心问题之一。结合能源互联替代背景

摘要

自新一轮电力市场改革以来,售电公司在国内迅速兴起,而其如何参与电力市场竞价购电获取最大利润成为核心问题之一。结合能源互联替代背景,研究了多种用户价格机制下的综合型能源售电公司参与市场竞价购电的策略问题。首先介绍了综合型能源售电公司的结构、运作、对用户实行的售电价格机制和其参与电力市场竞价的流程;然后研究了参与电力市场竞价购电过程中的重要部分：综合型能源售电公司支付函数的模型,为获得其最优竞价策略奠定基础;最后运用粒子群算法对算例进行仿真求解,分析了各种用户价格机制、能源替代模式与竞价策略之间的关系,得出综合型能源售电公司参与市场竞价购电的最优策略。

0 引言

新一轮电力市场改革促进了电力行业在配电侧的开放,具有竞争性的售电公司如何参与电力市场竞价获得最大利润成为其关注的核心问题之一。影响该问题的两个关键因素是售电公司对用户实施的多样化用户价格机制和能源互联替代下的多样性综合能源。售电公司对用户实施多样化的售电价格机制是为满足各类用户的需求,吸引更多的用户,但在获得更多用户市场的同时,也应该考虑到多样化的价格机制对其参与市场竞价策略的影响;并且,随着能源互联替代技术的发展,多样化的综合型能源成为售电公司经营的重要内容,因此除电力外其他形式能源对售电公司竞价购电策略的影响也有待研究。

现有对用户价格机制的研究大多集中在其影响电网安全和发电侧盈利的问题上。如,文献[1-4]研究了向用户提供高可靠性电价机制的作用及补偿。文献[5-7]探究了对用户实施阶梯电价在市场中的作用。新电改后,不少文献研究了售电公司的运营问题。如,文献[8]研究了售电公司关心的核心问题,即在实时电价下效益最大化与风险决策间的关系,但没有计入用户价格机制的影响。文献[9]研究了售电公司实行中断电价机制获取效益最大化的策略,虽将中断电价机制运用到售电侧,但是仅仅考虑了利用中断负荷盈利的问题,未能考虑其对售电公司参与市场竞价的影响。文献[10-11]初步探索了售电公司在不完全信息下,以博弈的方式参与市场竞价购电,探究了售电公司竞价购电整体框架结构和流程,但没有探究到用户价格机制对整体竞价购电策略的影响。

能源互联替代背景下,售电公司逐步转型为综合多种能源的服务公司,目前针对综合型能源对其核心电力事业的竞价购电策略影响的研究较少。文献[12-13]研讨了能源互联网下电能替代的发展路线及其运营模式和相关关键技术。文献[14]介绍了集成热、电、气多能源载体的能源中心。文献[15]研究了将智能能源中心(smart energy hub,SEH)安装在用户侧使用,虽涉及了能源替代关键技术,但未具体运用到售电公司端,也未有相应的研究其在电力方面的影响。

针对上述用户电价机制和综合型能源对售电公司参与电力市场竞价购电影响的研究不足,本文研究了考虑多种用户电价机制下的综合型能源售电公司参与电力市场竞价购电策略。文章首先对综合型能源售电公司的经营结构、其对用户实施的售电价格机制和其参与电力市场竞价流程做出分析。然后建立了中断电价、高可靠性电价和阶梯电价(不包含中断电价和高可靠性电价的普通型阶梯电价)下的综合型能源售电公司参与市场竞价购电的支付函数模型,为求最优的竞价购电策略奠定基础。最后利用粒子群算法对文中算例进行仿真求解,通过求解结果,分别分析了不同用户价格机制、综合型能源与售电公司参与市场竞价购电策略间的关系,最终得出综合型能源售电公司在电力市场上最优的购电竞价策略。

1 综合型能源售电公司结构及其参与市场的流程

1.1 综合型能源售电公司的结构

作为用户与发电侧间的中间商,售电公司成为能源互联替代的重要组成部分。售电公司将突破单一购电模式而经营多种能源业务。其经营多能源业务的结构如图1。售电公司的经营范围不仅仅从市场上购买电能,还可与不具备参与市场的小型清洁能源发电公司合作,并且实现能源业务跨界经营。文中设定的综合型能源的售电公司为能从市场上购买电能,同时从天然气公司购买天然气。

用电高峰时期,当售电公司购电价格高出天然气价格时,或其参与市场竞价失败时,售电公司可购买更多的天然气通过SEH将天然气转化为电能和热能,以此减少购电成本或者弥补竞价失败所带来的损失。SEH内部结构如图2,天然气通过能量管理系统(energy manage system,EMS)分配,分别进入微型涡轮机和气熔炉,进入微型涡轮机的天然气用来发电,为电力负荷提供电能,同时将产生的热能提供给热负荷,进入气熔炉的天然气则完全产生热量来满足用户的热负荷,以热能的形式来替代电能的消耗,节约资源同时达到能源的高效利用。

图2中的传递函数为

式中：Ein、Gin分别为进电量和进气量;ηT为变压器变比;α为天然气分配到微型涡轮机的比例;ηe M、ηg MT分别为天然气通过微型涡轮机转化为电能和热能的效率;ηF为气熔炉的产热效率;Eout、Hout分别为送出的电量和热量。

1.2 售电公司对用户实行的售电价格机制

考虑到售电公司将面临多种类型的用户而实行多种类型的售电电价机制,包括可中断电价、高可靠性电价和递增式阶梯电价。

1)对于实行可中断电价的用户,在负荷高峰时期,用户根据售电公司提供的中断补偿表来中断相应的负荷,中断补偿表如图3(a)图,中断不同区间段的负荷对应着不同的补偿标准。

2)如图3(b)中,售电价格随着可靠率的增加而增加,到达最大可靠率时,售电价格达到最大。对于实行高可靠性电价的用户,售电公司中可能因人为操作不当等因素导致供电不可靠等故障,其将对该类用户进行高出售电价格十几倍的停电补偿。

3)图3(c)描述了阶梯电价与电量的关系图,阶梯电价的用户可根据售电公司安排的递增式阶梯电价表来安排用电量。

1.3 售电公司参与市场竞价过程

设t时段的市场清算价格为μt,售电公司的投标电价为Pbt,当Pbt>μt时,售电公司竞价成功。而在Pbt=μt时可能出现竞价成功,但其所需的电量不能完全得到满足的情况。售电公司对MCP的评价与市场MCP的实际值存在着不一致,因此引入变量ω,ω≥0。售电公司对MCP的评价为(1+ω)μt,市场MCP实际值为μt,当ω=0时表示评价与实际值一致,只要报价Pbt≥(1+ω)μt,就可保证竞价成功。

售电公司可根据历史数据分析得出市场清算电价μt的概率密度函数f(x),在(-∞, d)的概率为

售电公司参与电力市场竞价购电流程如图4所示,通过支付函数,售电公司可得出在最大利润下的竞价购电策略。文章第2部分将对多种用户价格机制下的综合型能源售电公司的支付函数模型进行详细研究。

2 竞价策略中的支付函数建模

2.1 综合型能源售电公司的购电成本

综合型能源售电公司在用电高峰时,电价超过气价,可使天然气通过SEH发电,减少了用户该时段的中断电量,同时能起到调节用户毁约的情况。相比原来被动依赖用户中断的调节方式,拥有较大的主动性。综合型能源售电公司的购电成本由两部分组成：竞价成功时参与市场实时竞价购电的成本与售电公司购买天然气的成本;竞价失败时售电公司为减少失败赔偿购买天然气的成本。成本表达式模型为

式中：θt为竞价成功的概率;Q1t 、Q2t、Q3t 为竞价前实施中断电价、高可靠性电价和阶梯电价的用户分别所需的现货市场电量;δt为用户执行中断合同的概率;ΔQt为中断量;ΔQtmax为中断的上限;Qgas˙t

为天然气发电替代的负荷量;μ¯tμ¯t为售电公司向市场

购电价格;Pgas˙t对应天然气价格,天然气的价格与气体量呈阶梯关系;Gin tmax为天然气使用量上限;qt为售电公司参与市场的投标电量。

为得式(6)中到天然气进气量Gin与转化电量Qgas之间的关系,将式(1)展开：

2.2 综合型能源售电公司售电收益

竞价成功时,售电公司的售电收益包括去除中断补偿后的售电收益和用户给予售电公司毁约赔偿、售电给实施高可靠性电价的用户去除停电补偿的收益、售电给阶梯型电价用户的收益;竞价失败时,售电公司在不考虑天然气价格是否小于等于购电价格时适量购买天然气使用SEH,t时段总售电收益为

式中：p1t、p2t、p3t分别为中断电价、高可靠性电价和阶梯电价;Pcompt为中断补偿价格;Fct为违约赔偿;β为可靠率;φ为常数;Ps为竞价失败时售电公司对用户供电缺额的补偿价格;a1t、a2t、a3t分别为天然气替代的负荷量分配给3类用户的比例。

2.3 售电公司的支付函数

售电公司的支付函数指售电公司参与整个市场所获得的利润：

W=F−CW=F−C (17)

根据交易规则,按售电公司报价从高到低排序得出需求曲线,即售电公司投标电价Pbt与投标电量qt满足关系：

Pbt=kt(qt+f)Pbt=kt(qt+f) (18)

式中：kt为投标电量与投标报价之间的斜率;f为两者之间的截距,由于报价Pbt必大于零,根据需求曲线递减原则,kt必小于零,因而f取绝对值大于qt的负数。

由于售电市场竞价刚刚起步,缺乏充足的数据支撑,本文假设MCP服从常见的区间正态分布与均匀分布进行对比分析,研究MCP不同分布情况对最优竞价策略的影响。

当市场清算电价μt在[a, b]上服从均匀分布：

f(x)=1b−a=1Lf(x)=1b−a=1L (19)

根据式(3)(4)分别求出竞价成功的概率和市场清算电价的期望为

同样依式(3)(4)可分别求出MCP在正态分布下竞价成功的概率和市场清算电价的期望。

文中qt为投标电量,t时段参与市场投标的电量为该时段3类用户总的负荷需求除去按照合同中断的负荷和天然气发电替代的电量,有

3 模型求解

本文在MATLAB工作环境下,基于蒙特卡洛模拟生成某时段各类用户的负荷需求和价格场景及满足式(7)(8)(15)(16)(23)的初始变量;将初始变量代入式(20)(21)(22)中,分别求出该场景中的竞价成功、失败的概率和市场清算价格的期望;再将这些参数和变量代入式(6)(14)中求出该场景的成本和收益;利用式(17)求出其利润;使用粒子群算法对参数进行优化求出最大的利润值,得出max W下的最优变量;最后通过式(18)(25)计算出最优情况下的k、q值,得出该场景下售电公司参与市场购电最优竞价策略,求解流程图如图5。

图5 模型求解流程图

4 算例分析

算例仿真了24个时段下的售电公司竞价购电策略情况。文中根据用户提供的不同类型的负荷曲线,售电公司分析得到实行中断电价的用户所需在现货市场的初始电量489 MW,实行高可靠性和阶梯电价的用户分别为387 MW和523 MW。对中断用户的售电价格依据售电公司和用户之间的合同价格实施,文中假设其比售电公司参与市场购电价格多出50元/MW。高可靠性电价多出售电公司向市场购电价格95元/MW乘以其可靠率,阶梯电价、中断补偿价格和天然气价格分别见附录表1、表2和表3。在售电价格机制为长期累计计量情况下,设售电公司各个时段参与现货市场竞价的初始电量相同。同时仿真MCP服从均匀分布和正态分布情况下中断电量宽幅、可靠率和阶梯宽幅对最优策略的影响。

4.1 分布上限与策略间的关系

图6对应附录表4,分析了各时段中市场清算电价服从均匀分布上限b随着时段增加而增加的情况。可以看出,Pb增大导致竞价成功的概率增大,虽然购电电价也增加,但其增加的成本小于获得的收益,因而总利润不断增加。由于投标电量q增加,而q增大速率大于报价增大速率,根据式(18) k逐渐减小;随着b进一步增大,购电报价Pb快速增加,天然气和中断量增加来平衡不足,投标电量q减少,k随之又逐渐增大;当b增加到一定值后,竞价成功的概率变小,中断量和天然气量逐渐增多,最终增多的成本大于增加的收益,总的利润减少。

图6 均匀分布上限与最优策略的关系

4.2 中断补偿表宽幅与策略间的关系

图7(a)研究了MCP服从均匀分布情况下中断补偿表宽幅对售电公司购电竞价的影响。各时段始终保持初始竞价电量Q1=489 MW、Q2=387 MW、Q3=523 MW的情况下,选取a=130,b=162处来模拟随着时段的增加中断电量的增加对售电公司竞价购电策略的影响。图7(b)研究了MCP在区间[130, 162],期望和方差固定不变的正态分布情况。两图中k都先增大后减小,原因是中断量的增多,损失了该部分的负荷,而竞价成功的概率增大,投标电量q增加,然而增加的量少于中断的量,最终投标电量减少,而投标报价不变,因此k值逐渐增大,中断量继续增多时,竞价成功的概率提升,增加的q大于中断的量,最投标电量相比之前时段增加,导致k又随之减小。由于天然气起到调节作用,中断量增加导致节约的成本多于损失的售电收益,利润增多;随着中断电量进一步增加,超出天然气调节补偿范围,售电公司损失了该部分负荷的售电收益,最终利润减少。

对比分析图7(a)(b),k和利润的变化趋势相同。但两图中的最优点位置不同。可知,MCP的分布情况的不同对最优策略的变化趋势影响不大,只是最优点的位置发生了改变。

图7 中断量宽幅与最优策略间的关系

4.3 可靠率与策略间的关系

图8仿真了高可靠率与售电公司参与市场竞价购电的关系。其中图8(a)仿真了MCP服从均匀分布情景下的高可靠率与最优策略间的关系。图8(b)仿真了MCP服从正态分布的情景。两图中k逐渐变小,总利润增多。原因是可靠率的提高增加了竞价成功的概率,售电公司投标电量增多,而报价几乎不变,因而k逐渐变小;随着高可靠性电价的可靠率逐渐提升,售电公司报价逐渐增大,竞价成功概率迅速降增大,天然气和中断量减少,投标电量q增加,但增加的成本比增加收益小,利润增多。

对比两图可看出,不同MCP分布情景下,可靠率的改变不会改变最优策略变化趋势,而改变了最优位置。

图8 可靠率与最优策略间的关系

4.4 阶梯电量宽幅与策略间的关系

图9研究在同一档情况下阶梯宽幅对竞价策略的影响。图9(a)仿真了MCP服从均匀分布情景下的阶梯宽幅与最优策略间的关系,图9(b)仿真了

图9 阶梯宽幅与最优策略间的关系

MCP服从均匀分布的情景。两图中k都先减小后增大,利润先增加后减少。原因是：增加的负荷量多于天然气和中断负荷的调节量,而报价不变,则k逐渐减小,当中断量和天然气调节能力大于阶梯电量需求的增量时k值相较于前时段变大;由于可中断负荷和天然气之间的协调调节,随着电量需求的增加,而竞价成功的概率不变,售电公司获得了更多的市场,从而获得更多的收益。随着阶梯电量的进一步增加,提供协调的补偿负荷已不能继续平衡需求,总利润将减少,此时应将利润减少到超出规定利润范围部分时的阶梯电量归为下一档。

对比两图曲线趋势相似,只是在具体参数点上的数值有所区别。因而,不同的MCP分布情况下,售电公司应该制定符合该种分布下的阶梯电价表。

4.5 天然气分配率与策略间的关系

图10对应附录表5,分析了综合型能源售电公司中的天然气分配到气熔炉和微型涡轮机中的比例对售电公司的竞价关系的影响。起初k值和利润不发生变化,原因是本文未计及天然气产热和产电成本的关系,所以α在一定范围内的天然气发电不会对竞价策略造成影响,在实际生产中,需考虑到产热和产电的成本问题,α的取值将唯一。随着α进一步减少,中断的电量逐渐增多,热能出现过剩,虽然热负荷能得到天然气燃烧热量的补偿,但天然气转化的电负荷已经不足以补偿电负荷,k值增大,总利润减少。

图10 天然气分配率与最优策略的关系

4.6 用户执行中断合同的概率与策略间的关系

图11研究了中断负荷用户执行中断合同的概率δ与最优竞价购电策略间的关系。中断概率的增大增加了竞价成功的概率,因而售电公司参与市场竞价的电量增多,且报价几乎不变,依据式(18),k逐渐变小;竞价成功的概率增大,售电公司获得的利润大于其损失的中断负荷造成的损失,利润增多。同时从图11中可见,当δ=0时售电公司获得的利润为56 032.77元,δ=1时利润为57 791.02元,其利润相差并不大,主要是由于售电公司主动的使用天然气对用户不执行中断合同时的调节,使得其能避免更大的损失。

图11 用户执行中断合同概率与最优策略间的关系

5 结论

本文研究多种用户价格机制下的综合型能源售电公司参与市场竞价购电的策略。通过算例可以总结出：1)市场清算价格的精确预测对其参与市场竞价的策略的影响较大,因而,售电公司在参与市场前应充分的收集好历史交易数据,并做出高效的预测。2)可中断负荷的补偿费用与中断量密切相关,中断量不足,总的利润较小,中断量过多,损失了此部分的利润,获得的总利润仍然较小,合理的宽幅制定能得出最优的报价与竞价电量间的关系。3)高可靠性电价机制下,可靠率的微小变动将会对整体的竞价成功几率造成影响,售电公司需提高自身的服务质量和供电过程中的操作高效,提升可靠性。4)阶梯电价中,同档电量的宽幅对其利润和竞价成功的概率的影响不大,但是不当的电量宽幅仍然会较大地影响报价-电量曲线的关系。5)能源互联替代中,售电公司安排天然气进入微型涡轮机和气熔炉的比例是其他形式的能源参与负荷调节的关键。6)MCP在均匀分布和正态分布下的售电公司最优购电竞价策略是不同的。

7)用户是否执行中断合同对售电公司最终收益与其参与市场最优的竞价购电策略有一定影响,但由于SEH使得售电公司具有主动应对这类不确定因素的调节能力,能减少此因素对其造成的损失。

下一阶段的研究重点在于进行用户售电价格机制与售电价格的联合优化、以及考虑阶梯电价、可中断电价、高可靠性电价并存情况下对售电公司竞价策略的影响。

参考文献

[1] 张钦,白建华,陈立斌.电力市场下基于分层可靠性服务的可靠性电价体系研究[J].电网技术,2011,35(12):165-170. Zhang Qin,Bai Jianhua,Chen Libin.Study on reliability pricing system in electricity market based on hierarchical reliability service[J].Power System Technology,2011,35(12):165-170(in Chinese).

[2] 吴政球,叶世顺,匡文凯.电力市场环境下的可靠性电价与可靠性交易[J].电网技术,2006,30(4):74-77.Wu Zhengqu,Ye Shishun,Kuang Wenkai.Reliability transaction and reliability pricing in electricity market environment[J].Power System Technology,2006,30(4):74-77(in Chinese).

[3] Billinton R,Cui L,Pan Z.Qualitative reliability considerations in the determination of performance based rates and customer service[J].IET Proceedings-Generation Transmission and Distribution,2002,149(6):640-644.

[4] 王文山,王鹤,韩英豪.电力市场中高靠性电价的设计研究[J].华东电力,2007,35(11):72-75. WangWenshan,Wang He,Han Yinghao.Pricing of electricity with high reliability in electricity markets[J].East China Electric Power,2007,35(11):72-75(in Chinese).

[5] 黄海涛. 居民分时阶梯电价联合优化模型研究[J].电网技术,2012,36(10):253-258. Huang Haitao.A joint optimization model of residential time-of-use block electricity rate[J].Power System Technology,2012,36(10):253-258(in Chinese).

[6] 黄海涛,张粒子,乔慧婷,等.基于变密度聚类的居民阶梯分段电量制定方法[J].电网技术,2010,34(11):111-116. Huang Haitao,Zhang Lizhi,Qiao Huiting,et al.A method to determine step-shaped electricity consumption levels for residential area based on variable-density clustering[J].Power System Technology,2010,34(11):111-116(in Chinese).

[7] 赵会茹,王玉玮,张超,等.阶梯电价下居民峰谷分时电价测算优化模型[J].电力建设,2016,37(3):17-23.Zhao Huiru,Wang Yuwei,Zhang Chao,et al.Optimization model of residential time-of-use tariff calculation under multi-step electricity price[J].Electric Power Construction,2016,37(3):17-23(in Chinese).

[8] 张钦,王锡凡,王建学.需求侧实时电价下供电商购售电风险决策[J].电力系统自动化,2010,34(3):22-27. Zhang Qin,Wang Xifan,Wang Jianxue.Electricity purchasing and selling risk decision for power supplier under real-time pricing[J].Automation of Electric Power Systems,2010,34(3):22-26(in Chinese).

[9] 罗琴,宋依群.售电市场环境下计及可中断负荷的营销策略[J].电力系统自动化,2015,39(17):134-139.Luo Qin,Song Yiqun.Marketing strategy in competitive retail market considering interruptible load[J].Automation of Electric Power Systems,2015,39(17):134-139(in Chinese).

[10] 段登伟,刘俊勇.基于不完全信息静态博弈论的购电商竞价策略研究[J].电力自动化设备,2003,23(7):10-14. Duan Dengwei,Liu Junyong.Buyer’s bidding strategies based on the static game theory with incomplete information[J].Electric Power Automation Equipment,2003,23(7):10-14(in Chinese).

[11] 段登伟. 配电市场管制及供电公司风险规避的定价研究[D].成都:四川大学,2005.

[12] 孙毅,许鹏,单葆国,等.售电侧改革背景下“互联网+”电能替代发展路线[J].电网技术,2016,40(12):3649-3655. Sun Yi,Xu Peng,Shan Baoguo,et al.Road map for “Internet Plus” energy substitution in electricity retail market reform in China[J].Power System Technology,2016,40(12):3649-3655(in Chinese).

[13] 曾鸣,杨雍琦,李源非,等.能源互联网背景下新能源电力系统运营模式及关键技术初探[J].中国电机工程学报,2016,36(3):681-691. Zeng Ming,Yang Yongqi,Li Yuanfei,et al.The preliminary research for key operation mode and technologies of electrical power system with renewable energy sources under energy internet[J].Proceedings of the CSEE,2016,36(3):681-691(in Chinese).

[14] Geidl M,Koeppel G,Favre-Perrod P,et al.Energy hubs for the future[J].IEEE Power & Energy Magazine,2007,5(1):24-30.

[15] Bahrami S,Sheikhi A.From demand response in smart grid toward integrated demand response in smart energy hub[J].IEEE Transactions on Smart Grid,2016,7(2):650-658.

原标题:考虑多种用户价格机制下的综合型能源售电公司购电竞价策略