减少弃风的集团内部风、火交易激励机制研究

朱万山，毛启静，陈珍珍

(1.中国人民大学 商学院，北京 100872； 2.华北电力设计院 有限公司，北京 100120； 3.清华大学 工业工程系，北京 100084)

0 引言

随着我国能源压力和环境压力的不断增大，开发和利用清洁能源已经成为解决能源短缺和环境问题的重要战略举措。风能资源取之不尽用之不竭，利用风能发电引起了世界广泛的关注。随着我国清洁能源政策的陆续出台，我国的风力发电并网容量飞速增长，截止到2015年已并网风电装机容量达到12830万kW，超过美国位居世界第一。但是随着风电并网容量的高速增长，从2010年开始出现了大规模的风电弃风限电现象。所谓弃风限电，是指由于电网的接纳能力、输送能力等因素的限制，在风力发电机正常发电的情况下被限制出力甚至停机的现象。

在国外的电力市场中，各国为促进新能源的发展做出很多研究及提出很多举措。Hass、Meyer[1]等人研究了欧洲、美国及日本在促进新能源电力市场时采取的提供投资补贴、上网电价补贴、税收优惠、可交易绿证等政府措施对新能源电力发展的作用。Redl[2]等人研究了在欧洲能源交易市场和北欧电力交易中电力远期价格的作用，以及远期价格和现货价格的关系。Woo[3]等人对加州独立运作系统的电力日前市场和实时市场的情况，研究了新能源的优先次序作用以及电力价格差异的原因。Pollitt[4]等人研究了英国对新能源实施的政策，其中指出了并网发电补贴政策对风电发展的作用。Barroso[5]等人研究了西班牙、德国、拉丁美洲的新能源发展及采取措施，其中包括并网发电补贴政策、配额及可交易绿证机制、拍卖、财政激励和税收抵免。Alagappan[6]等人研究了在市场结构、并网发电补贴政策、输电规划、输电成本不同组合下的市场中可再生能源的发展，指出高补贴价格、便捷的传输通道、低输电成本有利于可再生能源的发展，但高补贴价格不利于其长远发展。Yatchew[7]等人研究了加拿大安大略省的并网发电补贴政策下风电及太阳能光伏装机容量迅速增长的情况，指出补贴政策吸引促进了新能源的发展，但新能源发电并网会增加输电配电成本。Zarnikau[8]研究了美国德克萨斯州良好发展的电力市场，德克萨斯州采取了许多有利于包括风电在内的可再生能源发展的政策，包括可再生能源信贷(REC)交易计划、输电网建设、联邦税收抵免、针对可再生能源的优惠政策。Green[9]等人对补贴政策、配额制度等政策进行经济分析，研究政策对可再生能源电力发展的促进作用以及对发电成本等其他因素的影响。

本文从我国电网和电力体制现状进行分析，归纳我国弃风限电的原因主要有以下两个方面：首先，风电发展与电网建设不同步，可再生能源法的出台极大地调动了地方政府和电力企业投资风电的热情，但缺少相应电网建设的激励政策和配套规划；其次，电力市场机制不健全，我国电价制度普遍实行区域标杆电价制度，即以地区划分的固定电价制度[10]，在这种电价制度下，由电网公司调度部门向各发电厂(场)下达计划电量，发电厂(场)按照计划电量发电，计划电量的多少直接决定着发电厂(场)的收益，风、火电厂出于自身利益争夺发电量。如何减少弃风，已成为我国发展新能源亟待解决的问题，近年来也有很多相关研究，主要分为以下调度方法的研究和激励机制的研究两个方面：

(1)调度方法的研究。电力系统经济调度，是电力系统中的一个传统的优化问题，包括在一定的负荷水平上制定可调用机组的开停机计划，以及在此开停机计划下将负荷分配到各发电机组。陈长云[11]从电网公司角度出发并以调度成本最低为目标，研究在传统电力市场机组组合优化模型和经济功率分配模型的基础上加入风力发电机组，并优先调度风电机组电量；程璐[12]研究了风电、抽水蓄能、火电系统的协同优化调度；李丰[13]从调度角度对风电跨省消纳和风储联合运行两个角度进行了分析；Kahrl[14]以广西电网为例对节能调度策略进行分析，最终得出实施和执行节能调度还应通过经济激励的方式，而不是目前实施的行政命令方式。以上文献均未设计对电厂的交易机制和激励机制。

在中国的电力体制下，电力集团难以从调度方法来减少自身集团风电场的弃风限电情况，所以本文的研究方向为集团内部的激励机制研究。

(2)激励机制的研究。在我国目前以标杆电价为基础的电力体制下，增加风电消纳会对其他电源造成额外成本。李伟[15]、静铁岩[16]、宫振清[17]、李煜[18]、白阳[19]等人研究了基于建立市场化调峰服务激励机制的思想，通过市场机制来激励火电企业主动参与调峰，通过深度调峰或启停调峰来为风电企业出让发电空间，风、火电之间达成交易，从而达到减少弃风限电的目的。但是以上文献都未对风、火电交易目标及约束进行具体分析，未对价格机制进行研究，也没有给出风火电厂逐小时的运营决策。周莹[20]和周靖林[21]研究了通过补偿火电厂调峰成本来提高火电为风电避让电量的积极性，是一种成本分摊的激励机制，与本论文建立在风、火交易机制的研究相关性较小。徐玮[22]和邱大芳[23]研究了通过风电外送并建立市场交易平台来减少弃风，是另一种减少弃风的激励机制。

采用激励机制增加风电消纳的方法主要有风火电交易激励机制、风电外送激励机制、按调峰成本补偿等激励机制。其中风、火电交易激励机制是本文研究的内容。针对我国各大电力集团在同一区域电网内同时拥有多个风力发电场和火力发电厂的情况，本文立足于电力集团内部进行风、火电交易激励机制的研究，属于企业集团内部转移定价的范畴，所谓内部转移定价最通俗的解释是“在同一企业集团中，企业集团母公司与子公司、总部与分部或者部门与部门之间都会进行内部交易，为了实现企业集团的整体利益，使内部交易有效有序进行而采取的定价方法。”[24]。

和上述文献相比，本文创新之处在于为在中国电力体制下的电力集团提供了一个减少弃风限电的途径，通过建立集团内部的风火交易激励机制，促进集团内部火电厂为风电场避让发电量，从而减少风电场的弃风限电情况，并且为电力集团增加利润。在研究过程中，本文分别建立集团收益最大化和火电厂收益最大化模型，通过非线性模型转化为混合整数线性规划模型，对集团内风电场和火电厂一年的逐小时运行数据采用定量分析的方法进行实例计算，来说明集团内风、火电交易激励机制的可行性以及给电力集团带来的效益。

1 集团收益最大化研究

我国风电电价因享受新能源优惠政策要高于火电电价，且由于系统简单不需要消耗燃料，风电场的运维成本要远低于火电厂的运维成本，故风电的度电效益要高于火电的度电效益。基于此原因，可以设想利用集团统一协调管理的优势，在满足电网下达的计划电量总体不变的前提下，让其所属的火电厂进一步发挥调峰能力，给风电场避让电量，从而提高电力集团的总体经济效益。本节所讨论的内容就是以集团收益最大化为目标，建立火电厂为风电场避让电量的集团收益最大化模型，通过具体实例计算，对避让电量、避让方式以及取得的收益进行量化，同时为下一步研究集团内风、火交易激励机制设定目标。

1.1 模型

1.1.1 目标函数

(1)

为简化计算，引入决策变量Yt∈{0,1}代替at(1-at-1)，表示t时段火电机组的启动次数。并引入如下约束

2Yt≤(at-at-1)+1且Yt≥at-at-1

(2)

当at-1=0,at=1时火电机组启动一次，上述约束变为2Yt≤2且Yt≥1，故得Yt=1，表示火电机组启动一次。而当at-1,at为其它值时，Yt均为0，表示火电机组启动0次。故当且仅当t时段火电机组启动一次时，Yt取值1。

(3)

这里，pw为风电上网电价，Rw为风电度电成本。

故减少弃风的集团收益最大化模型的目标函数为

(4)

1.1.2 约束条件

(1)停机调峰电量平衡约束

为保证电网电量平衡，避让后集团风、火电总发电量应与避让前电网公司给定的集团风、火电总计划电量相等。所以，当火电机组采取停机调峰时，其避让电量应等于原计划发电量，如下

(5)

(6)

(2)风电场总出力约束

(7)

(3)火电机组停机时长约束

电机组可以采用停机方式为风电机组出让负荷，但火电机组本身的机组特性决定其不能频繁启停，一般机组两次热态启动时间间隔不应小于8小时，即停机时长不应短于8小时，约束如下

at-1(1-at)(at+1+at+2+…+at+7)=0

(8)

当at-1=1且at=0时，火电机组在t时段开始停机，则约束变为at+1+at+2+…+at+7=0，解得at+1=…=at+7=0，即要求t+1到t+7时段机组必须停机，则连续停机至少8小时。而当at-1与at取值为其它组合时，此约束均不成立。为简化计算，将上式转化为线性约束

at+1+at+2+…+at+7≤(at+1-at-1)M

(9)

这里，M取一个极大数，取108。当at-1=1且at=0时，火电机组在t时段开始停机，则约束变为at+1+at+2+…+at+7≤0，因为at取值为0或1，故解得at+1=…=at+7=0。故转化后的约束与原约束等价。

(4)火电机组常规调峰最小出力约束

火电机组采用常规调峰方式降低出力为风电机组避让发电量，降低出力的下限是机组的稳燃出力，超过稳燃状态则需要采取其它辅助措施稳定锅炉燃烧，不同机组的稳燃最小出力不同，一般为机组额定容量的30%～70%。如下

(10)

这里，Pe为火电机组额定容量，β为稳燃出力系数。只有当火电机组常规调峰时(at=1)，此约束成立，表示通过常规调峰进行电力交易后的火电机组发电量不低于机组的稳燃最小出力。将上式转化为线性约束

(11)

1.1.3 决策变量

基于集团收益最大化的风、火电收益模型的决策变量为:

ΔPt：t时段火电机组为风电机组避让的发电量；

at∈(0,1)：t时段火电机组运行状态；

Yt∈(0,1)：t时段火电机组启动次数。

1.2 实例分析

本文收集蒙西电网某电力集团的一个300MW风电场的全年逐小时发电数据和全年逐小时风功率预测数据，收集一个火电厂的一台200MW火机组的全年逐小时发电数据，进行电量避让模拟。同时还收集以下数据：

pc：火电上网电价(0.3004元/kW·h)；

Ecs：火电机组启动费用(Ecs=18万元/次)；

Rc：火电度电成本(0.20元/kW·h)；

pw：风电上网电价(0.51元/kW·h)；

Rw：风电度电成本(0.05元/kW·h)；

β：稳燃出力系数(0.4)。

应用CPLEX线性规划软件求解火电避让电量和避让方式，计算得到全年8760个小时的火电机组为风电场两种不同避让方式的避让电量，at整理见表1所示。从表1中可以看出以集团收益最大为目标时，全年某200MW火电机组可为某300MW风电场避让发电量共计4378.39万kW·h；其中采用常规调峰即降出力方式避让的电量为3192.57万kW·h；采用停机方式避让的电量为1185.82万kW·h；停机避让电量占总电量的27.08%。

表1 风、火电全年交易电量

图1为火电机组停机避让时间分布图，从左图中可以看出，1～3月份共有11个时间段at=0，即火电机组停机，其中1月5次、2月两次、3月4次。但从收集到的原始数据可知，跨越1、2月份的停机最长的时段为机组停机检修时间，与火电机组避让发电量无关。图1中右图表示了在10月和11月火电机组各停机避让一次，其它月份因没有发生停机避让，所以不列图表示。由图1可见，为实现集团收益最大，集团内某火电厂为某风电场一年共提供停机避让电量12次，总计避让时间为111小时。

图1 火电机组停机避让时间分布图

图2 避让电量与弃风限电量对比图

表2为火电厂为风电场避让发电量后，全年集团及风、火电厂逐月收益得变化。由表2中可以看出，以集团收益最大为目标，全年某200MW火电厂为某300MW风电场避让发电量后，集团总发电收益较避让前增加了2.98%，共计1358.30万元；风电场的收益增加5.85%，共计2013.91万元；火电厂的收益减少5.88%，共计655.61万元。

表2 全年集团及风、火电厂收益

本节通过计算得到火电机组为风电场避让电量的最大潜力和集团的最大收益增量，从而为集团收益最大化确立了目标。但从计算结果可以看到通过火电厂为风电场避让电量，能够提升集团的总体发电收益，风电场的收益也有所提高，但火电厂的收益却受到损害，此结果有失公平且火电厂一定不愿意积极参与。所以，需要在保证集团收益最大的前提下，找到合理的价格激励机制，使风、火电厂能够共赢。

2 单一电价的激励机制

火电厂为风电场避让发电量可以采用正常调峰和机组停机两种不同的避让方式，这两种方式在成本上有很大不同，机组停机的成本要远大于正常调峰的成本。基于避让发电量的方式及成本不同，本文对价格机制的研究考虑了两种不同的机制，即单一电价的价格机制和分阶电价的价格机制。本节研究单一电价的价格机制，所谓单一电价的价格机制这里是指无论采用哪种避让方式，火电厂每出让一度电的电价都是相同的，风电场以单一电价购买火电厂出让的电量。

火电厂是电量交易的卖方，也是交易的主导方，所以集团内风、火电交易激励机制的设计以火电厂收益最大为目标函数，以充分调动火电厂的积极性为风电场避让发电量。同时，此激励机制的设计是以电力集团收益最大为前提条件。

2.1 模型

单一电价激励机制模型的约束条件、决策变量与第1部分的减少弃风的集团收益最大化模型相同。单一电价激励机制模型的目标函数是火电厂收益最大化。

(12)

上式经线性转化后，得出单一电价激励机制模型的目标函数，为

(13)

这里，火电机组启动次数Yt∈[0,1]并满足公式(2)中约束。

在单一电价的激励机制下，风电场的收益除公式(3)所考虑的上网收益和发电成本外，还考虑了风电场支付给火电厂的购买避让电量的费用，风电场总利润函数为

(14)

而电力集团的收益同公式(4)。

2.2 实例分析

对单一电价的激励机制模型进行实例分析，所用数据与第1部分的实例分析相同，求解在不同的交易电价p下，全年8760小时火电机组为风电场避让的发电量ΔPt及和避让方式at，使用CPLEX线性规划软件求解后，结果见表3所示。

表3 300MW风电场和200MW火电机组在不同电价下的交易结果

从表3可以看出，随着交易电价p的提高，火电厂为风电场出让的电量越来越多，火电收益也越来越高；相反，风电场的收益随着交易电价p的提高逐步减小，最终成为负值，这表示当交易电价p过高时风电场多发电量增加的收益已经不能抵偿其支付给火电厂的购买电量的费用。从表3还可以看出，随着交易电价p的提高，火电机组采用的停机避让次数也在增加，最终达到停机避让12次，总交易电量达到4378.39万kW·h，此为火电机组为风电场避让的最大电量，之后即使提高交易电价，总交易电量也不会发生变化。随着交易电量的增加，集团的收益也在不断增加，最终达到集团的最大1358.30万元，比交易前集团总收益增加2.98%。可见，单一电价的激励机制能够实现电力集团收益最大化的目标。电力集团、风电场、火电厂收益曲线见图3所示。

图3 电力集团、风电场、火电厂收益曲线图

从图3可以看出，集团的收益随交易电价的增高达到最大，最终不再随电价变化；火电厂的收益随交易电价的提高而增加，风电场的收益随交易电价的提高而减少。从图3中可以看到，风、火电收益增加曲线有一个交点，此时风电场的收益增加与火电厂的收益增加值相等，也就是此交易对于风、火电厂利益均等，但从图中可以看到，此交点对应的集团收益并不是最大，在集团收益最大时风、火电厂收益增加相差悬殊。

3 分阶电价的激励机制

分阶电价的价格机制此处是指除风电场按固定的度电电价购买火电厂出让的电量外，另外对停机避让方式按次计价，每停机一次，风电场支付给火电厂停机一次的费用。

3.1 模型

分阶电价激励机制模型的约束条件、决策变量与第1部分的减少弃风的集团收益最大化模型相同。分阶电价激励机制模型的目标函数仍是火电厂收益最大化。

(15)

上式经线性转化后，得出分阶电价激励机制模型的目标函数，为

(16)

这里，火电机组启动次数Yt满足约束2Yt≤(at-at-1)+1且Yt≤at-at-1且1≥Yt≥0。

(17)

而电力集团的收益同公式(4)。

3.2 实例分析

对分阶电价的激励机制模型进行实例分析，所用数据与第1部分的实例分析相同，求解在不同的交易电价p和c下，全年8760小时火电机组为风电场避让的发电量ΔPt及避让电量的方式at，使用CPLEX线性规划软件求解后，结果见表4所示。

表4 300MW风电场和200MW火电机组在分阶电价下的交易结果(度电电价0.20元/kW·h)

从表4可以看出当度电电价p取每千瓦时0.2元时，交易电量随着停机价格的增加而增加，当停机价格达到每次14万元时，交易电量达到最大避让潜力4378.39万kW·h，集团的总收益达到最大，比交易前提高2.98%，共增加1358.30万元。停机次数达到12次后，不再增加，因为过多的停机次数会带来额外的停机成本而减少集团收益，故之后即使停机电价继续增加交易电量和集团的收益也不会增加。由计算结果可见，多阶电价的激励机制能够实现电力集团收益最大化的目标。电力集团、风电场、火电厂收益曲线见图4所示。

图4 度电电价0.20元/kW·h时集团、风电场、火电厂收益曲线图

从图4可以看出，风、火电收益增加曲线有一个交点，此时风电场的收益增加与火电厂的收益增加值相等，也就是此电价下交易给于风、火电厂带来的收益均等，且此交点对应的集团收益也为最大。经计算，此交点的停机电价为每次38.3万元。也就是说，当度电电价p取每千瓦时0.2元，停机价格c取每次38.3万元时，风电场增加的收益与火电厂增加的收益均等，同时集团收益增加值最大。

从图5中可以看出交易电量仅占整个限电量的一部分，经计算为32.33%所以采用集团内的风火电交易多阶电价的激励机制。可以减少弃风、提高集团收益，但并不能完全解决风电场的弃风限电问题。

图5 风电限电量和交易电量对比图

进一步计算了当交易度电电价为每千瓦时0.25元时和0.35元时，不同停机价格下的全年8760小时风电场和火电厂的交易情况，见表5和表6。

从表5中可以看出，当度电电价p每千瓦时0.25元时，风、火电交易电量随停机电价的增长而增长，停机电价c取11万元时，交易电量达到最大避让潜力，集团的收益开始达到最大。之后即使停机电价继续增加交易电量和集团的收益也不会继续增加。火电厂的收益随停机电价的增长而增加，风电场的收益随停机电价的减少而减少。电力集团、风电场、火电厂收益曲线见图6所示。

表5 300MW风电场和200MW火电机组在分阶电价下的交易结果(度电电价0.25元/kW·h)

图6 度电电价0.25元/kW·h时集团、风电场、火电厂收益曲线图

从图6可见，风、火电厂收益增加曲线有一个交点，此交点对应的集团收益也为最大值。这说明在度电电价p每千瓦时0.25元时，同样能够找到一个停机电价c，使得在此电价机制下风电场和火电厂的收益均等，同时达到集团的收益最大的目标，经计算此时停机电价c为20万元。

从表6中可以看出，当常规调峰电价p每千瓦时0.35元时，风、火电交易电量随停机电价的增长而增长，表中的停机价格都能使集团收益达到最大。火电厂的收益随停机电价的增长而增加，风电场的收益随停机电价的减少而减少。电力集团、风电场、火电厂收益曲线见图7所示。

表6 300MW风电场和200MW火电机组在分阶电价下的交易结果(度电电价0.35元/kW·h)

从图7中可以看出，风、火电厂的收益增加曲线没有交点，随着火电厂收入的增加，风电场的收入不断减少甚至变成负值。这说明在交易度电电价p每千瓦时0.35元时，找不到一个合适的停机价格使风、火电厂达到收益均衡。

图7 度电电价0.35元/kW·h时集团、风电场、火电厂收益曲线图

4 结论

本文是在我国乃至全球能源短缺、环境恶化的大背景下，为应对目前我国风力发电快速发展所面临的大量弃风限电的困境，寻求一种可行的减少弃风的方法。本文通过对风电弃风的原因进行分析，总结出我国固定电价的电力体制是导致风电场弃风限电的重要原因之一。本文以此为突破点，提出发挥电力集团内部协调管理的优势，在集团内部实行风、火电交易激励机制的构想，通过实施该机制，能够有效地调动集团内部火电厂的积极性为风电场避让发电量，增加集团总发电量中风电电量的比例，实现集团经济效益最大化，同时提高节能减排的社会效益。

本文基于火电厂是风、火电量交易的主导方，以激励火电厂为风电场出让电量的积极性为目的，将火电厂收益最大设为目标函数，建立风、火电交易模型，通过具体实例对单一电价机制和多阶电价机制进行研究，期望能够找到合适的电价机制，既能同时激励风电场和火电厂，使它们新增的收益均等，又能实现集团收益最大的目标。 通过实例计算，本研究的新发现是：在单一电价模式下虽然可以实现集团收益最大的目标，但无法实现风、火电厂新增收益均等，风、火电厂无法自愿达成交易；在多阶电价模式下，可以找到合适的多阶电价，既能使风、火电厂新增收益均等，又能实现集团收益最大化。通过对不同多阶电价的计算，得出此多阶电价并非唯一解的结论。

同时，本文的结论在现实运用中仍存在不足。通过实例可以看到，集团内风、火电交易机制可以增加集团收益减少弃风限电，但并不能够解决全部弃风问题。解决弃风问题，还要研究电力市场的需求变化情况，以及电网建设跟不上风电发展所造成的电网传输容量不足。此外，现有电力体制坚持的公开、公平、公正的“三公”原则使得电力集团无法通过集团内部风火交易单独减少其集团所属的风电场弃风情况。所以，减少我国的弃风限电情况还需要电网建设的支持，以及调度部门对电力集团的支持。

本论文聚焦于电力投资集团内部，在电力集团内部实行风、火电交易激励机制，不涉及电力体制问题，便于实施和推广，为当前迫切需要解决的弃风限电问题提供了一种有效方法，也可作为将来电力体制市场化的一个探索。 随着电力体制改革的不断深入和电力市场体系的逐步构建，利用市场机制，用“无形的手”来调控上网电价、调控各类电源的发展速度和建设规模才是最为根本和有效的手段。