激励火电提供灵活性的容量补偿机制设计

武昭原，周 明，王剑晓，夏 清，李庚银

（1. 新能源电力系统国家重点实验室，华北电力大学，北京市102206；2. 电力系统及大型发电设备安全控制和仿真国家重点实验室，清华大学，北京市100084）

0 引言

自2015 年启动新一轮电力市场化改革以来，中国电力市场建设取得了一系列实质性进展。截至2019 年底，8 个试点省份的电力现货市场如期试运行［1］。随着电力市场化改革的逐步推进，也暴露了一些问题，较为典型的就是以煤电为代表的火电（如无特指，本文火电均指燃煤发电）企业大面积亏损，部分火电企业甚至还贷难以为继，以致宣告破产。其中的关键问题在于供需关系的变化以及价格信号的缺失。近年来，随着能源转型进程的加快，可再生能源比例的不断提高，大量低边际成本的可再生能源发电替代了火电机组发电，降低了市场价格以及火电的利用小时数，压缩了火电机组的市场利润［2］。在中国，未来火电机组将逐步由主力发电电源转型为调节性电源，其作用更多地转为保证系统的容量充裕度以及足够的调节能力，起支撑新能源运行的作用。

中国正处于现货市场建设初期，已有的现货市场设计中仅统筹了电力电量的平衡，尚缺乏相应的容量补偿机制。当前的单一电量市场仅能保障火电机组边际运行成本的回收，火电机组以容量方式保障新能源消纳产生的外部成本没有得到回报，特别是随着可再生能源接入比例的日益提高，如何正确评估以火电为代表的调节性电源作为可再生能源消纳的灵活资源价值，以及确定适应中国电力市场建设的容量补偿机制以提供有效的发电投资信号将是具有重要意义的研究课题［3-4］。由于火电机组的占比和代表性，因此本文选取火电机组为例，研究针对它的容量补偿机制。

近年来，已有不少针对不同容量补偿机制设计的原理和具体规则［5-6］、不同地区容量补偿机制实施效果分析［7-8］的研究，以及基于系统动力学或基于代理模型（agent based model，ABM）评估不同容量补偿机制对各市场环节的影响［9-14］。总体上来说，现有研究存在2 个方面的问题。一方面缺少对于容量补偿机制设计的系统性分析框架，特别是容量补偿机制对考虑网络约束的市场规划和运行影响的量化分析；另一方面，已有的研究大多基于国外成熟的电力市场，但考虑到中国各省电源结构、负荷特性、现货市场建设等一系列的差异，如何确定合理的容量补偿机制，保证市场的充裕性和灵活性等问题需要系统性的理论和方法。

为此，本文针对适应中国电力市场建设的容量补偿机制设计方法展开研究。首先，分析了各类容量补偿机制与中国当前过渡期电力市场情况的适应性。由于中国各省区电源结构、现货市场发展情况均有差异，因此各省区应依据自身实际情况，确定不同的容量补偿力度；同时考虑到容量补偿机制与现货市场运行的耦合关系，在实际确定容量补偿额度时，应当考虑火电企业的决策行为对系统运行的容量充裕性与灵活性的影响。为此，本文建立了考虑容量补偿机制的火电企业双层决策模型，上层以火电企业预期收益最大为目标确定火电企业是否退出市场的决策行为，下层为基于各火电企业的决策行为的市场出清模型。最后，基于IEEE 30 节点系统和中国某省级实际电网验证了所建模型的有效性，分析了不同容量补偿价格（capacity payment price，CPP）对火电企业退出决策以及市场整体运行情况的影响，并分析了未来不同可再生能源渗透率场景对容量补偿价格的影响。

1 容量补偿机制必要性分析及分类

如果没有容量补偿机制，包括火电企业在内的发电商只能通过电能交易价格与发电成本的差额来回收其投资成本。已有研究指出，单一的电量市场往往难以为中长期投资提供足够的激励信号，这一现象当市场竞争不充分时尤为明显［15-16］。为此，本章首先从当前单一电量市场存在的主要问题入手，分析了容量补偿机制的必要性。在此基础上，分别介绍了当前主要的几种容量补偿机制。

1.1 容量补偿机制必要性分析

单一电量市场存在的问题可归结为以下2 个方面:①物理性问题；②市场相关性问题［17］。物理性问题指的是电力作为一种特殊的商品，需要时刻在系统的各个节点保证供需平衡［18］。通常，为了规避现货市场风险，市场主体的大部分电力交易通过远期合约或场外市场提前锁定。市场主体所签的中长期合同与实际发用电的电力差额部分则需要在现货市场进行交易。然而，电力现货需要提前一定时间进行交易，由于电力生产消费固有的随机性所导致的实时不平衡则需要系统有足够的灵活性资源进行调节。也即:电力现货市场在出清时难以完全准确捕捉到不同市场主体这种时空耦合的灵活性需求，需要其他的合理机制去保障此类灵活性资源的价值［19-20］。

市场相关性问题指的是现有某些市场机制或市场实际情况会在一定程度上限制电能量市场所提供价格信号的有效性。已有研究指出，若市场能满足以下2 个假设条件，则单一电量市场可以在反映短期供求关系的同时，有效引导中长期电力投资:①市场是完全竞争的；②市场参与者风险中性且有理性的市场预期［21］。然而从目前电力市场的实践情况来看，这些假设非常不切实际。首先，电力行业存在规模效益使得电力市场不可能是完全竞争的。此外，投资者通常是风险规避的，当市场中存在着较大不确定性以及电力本身的长投资周期都会使得投资者很难有足够理性的投资预期［22］。从电力市场稳定运行的角度出发，市场设计者通常倾向于设置较低的价格上限，特别是在可再生能源比例持续提高、用电量增幅减缓的大背景下，电价下降，从而使火电的投资成本很难得到有效补偿，最终导致资金缺失（missing money）以及市场缺失（missing market）。如附录A 图A1 所示［23］，市场的价格上限可能会降低原有的稀缺性租金，对市场机组收益产生影响。除此之外，中国正处于现货市场建设初期，当前计划与市场双轨制下存在大量保障性用户，采用目录电价结算，大部分电力需求是非弹性的，短时间内需求侧灵活性潜力难以被挖掘，高比例可再生能源电力系统所需的大量容量充裕性及灵活性仍然主要依靠供给侧提供，而市场价格很难真实反映这类资源的价值［24-26］。

综上所述，仅依靠单一的电量市场去实现资源的价值分配、维持市场的有效运行非常困难，引入适宜的容量补偿机制是极为必要的，特别是针对中国当前电源结构的矛盾。只有通过切实有效的容量补偿机制，在保障调节性机组收益的同时，为长期投资提供正确的激励信号，才能保障系统的容量充裕性与灵活性。

1.2 容量补偿机制分类

具体的容量补偿机制可细分为以下6 类，各类容量补偿机制的特点如表1 所示［17，23，27-28］。

1）新建机组的招投标制度:通过政府公开招标并管制、承诺给新建机组提供财政补贴或签订长期购电协议等方式刺激容量投资。

2）战略性备用容量（strategic reserve，SR）:在电量市场之外，通过签订合同对一部分仅在容量短缺情况下（现货市场容量不足或电价高于某一限定值）使用的发电容量或需求响应进行约定。在该机制下，一些面临退役或停用的发电机组要求保持在备用状态，以应对电力紧缺的情况。

3）定向容量费用补偿:系统运营商通过设置固定价格的方式向特定的市场主体（如特定的机组类型或新建机组）购买容量。

4）集中式的容量市场:由市场运营商组织的独立于电量市场之外的容量市场，发电企业通过集中竞价的方式向市场运营商提供容量产品，从而回收投资成本。

5）分散式的容量义务:售电商或负荷聚合商有义务保证满足其消费者需求所需的总容量。与集中式的容量市场不同的是，其没有集中竞价的过程，容量产品是通过双边协商的方式进行交易的。

6）全市场的容量费用补偿:根据对未来所需容量的费用估计，向市场中所有符合条件的容量提供者按预先设定的补偿价格基于装机容量或参与市场电量支付容量费用。

表1 容量补偿机制分类及特点Table 1 Classification and characteristics of capacity payment mechanisms

考虑到中国正处于现货市场建设初期，大多数省（区）仍以月度中长期电量交易为主，电力交易产品不够完善，且市场信息公开程度不足，市场透明度不够，而容量市场独立于电能量市场之外，主要通过市场竞争的方式形成相应的容量价值来实现发电容量成本回收，因此需要良好的容量需求预测以及市场管控手段，以及较为完善的信息披露政策。由此可见，在当前中国电能量市场仍处于摸索阶段时，短期内难以开展容量市场。与此同时，当前面临的主要问题之一是现有的火电机组大面积亏损，而针对火电机组的全市场容量补偿机制可以有效缓解这一现状，且这一容量补偿方式对信息披露要求较低，不需要增加额外市场环节，与中国现有市场衔接性较好，相关的容量补偿价格可由市场监管机构核定，整体可控性较强。为此，本文针对基于装机容量的补偿机制展开研究，分析该机制对火电企业是否退出市场决策行为、整体的成本回收，以及对现货市场运行的影响，探索适应中国电力市场建设的容量补偿机制设计方法。

2 考虑容量补偿的火电机组双层决策模型

在现货市场环境下，某些高煤耗机组可能没有参与能量市场的价值，但是在负荷高峰时段存在保障系统容量可靠性的价值；或是某些投资成本较高的高效率机组具有能有效提升系统调节能力的价值。但以上2 类机组由于所需要回收的成本较高，在单一电量市场中可能面临亏损而选择退出市场。如附录A 图A2 所示。通过适度的容量补偿可以使其部分机组留在市场，一方面提升了系统的调节能力，减少某些新能源不确定性或波动性较大的场景下的弃风、弃光，提升了系统消纳新能源的能力；另一方面有利于保证系统可靠性，降低失负荷概率，进而提高系统整体效率。

对于全市场的容量费用补偿机制而言，政府会事先设定具体的容量补偿价格。市场中的火电企业会依据所公布的容量补偿价格，基于对自身的总预期收益做出是否继续留在市场的决策，这一决策会影响现货市场的运行情况，而现货市场的运行结果也会影响各火电企业的预期收益。为权衡容量补贴成本与其所带来的系统运行效率的提升效果，本文考虑了间歇性可再生能源不确定性和波动性对现货市场出清结果的影响，将不同的容量补偿价格作为输入参数，构建了考虑容量补偿机制的火电企业双层决策模型。实际上，也可考虑政府的监管职能，构建多层均衡模型来直接求得最优的容量补偿价格。这将作为未来的研究方向，在本文中不做讨论。

2.1 上层优化模型

双层模型的上层是以现有火电企业的当前水平年预期收益最大为目标确定各火电企业未来是否留在市场，具体模型如下所示。

式中:ΦGEN、ΦD、ΦT、ΦS分别为火电机组集合、等效水平年内典型运行日集合、每个运行日以1 h 为单位的24 个出清时段集合和实时运行场景集合；αi和βi分别为火电机组i 是否留在市场的0-1 决策变量以及相应的容量补偿价格；C为火电机组i 在时段t的 发 电 成 本；λi，t和γs，i，t分 别 为 火 电 机 组i 所 在 节 点的电量和备用出清电价，即下层模型中约束（4）和约束（5）的对偶乘子；为火电机组i 的出清功率；θd为第d 个典型运行日的运行时间；和分 别为火电机组i 在场景s 下提供的上调、下调功率；为火电机组i 的出力上限；为年化的火电机组i 投资成本。

2.2 下层优化模型

双层模型的下层为现货市场出清模型，以市场运行成本最小为目标［29］。运行成本包括可再生能源不确定性成本、可再生能源弃电成本、失负荷成本，以及容量补偿费用，具体模型如下所示。

下层模型中，式（4）和式（5）分别描述了日前和实时运行场景s 下的功率平衡约束；式（6）和式（7）分别表示日前及实时运行场景s 下线路l 的传输功率；式（8）和式（9）分别描述日前和实时阶段线路l的传输功率限制；式（10）—式（13）描述了发电机调节功率的非负性和总出力限制；式（14）描述了实时切负荷功率的取值范围。下层模型中出清结果的相关变量将反馈给上层，对于之前已选择退出市场的机组，则反馈其退出前的出力计划。

综上，目标函数（1）和（3）以及约束（2）、（4）—（14）分别构成的上层、下层优化模型即为考虑容量补偿机制的火电企业决策模型。

2.3 双层模型求解

本文所提的双层模型中，上层与下层模型均为混合整数线性规划模型，可通过上层、下层模型迭代求解，求解流程如附录A 图A3 所示。详细求解步骤如下所示。

步骤1:收集市场中现有火电机组的相关参数、需要回收的等效年投资成本，以及选取的当前水平年的负荷、风电和光伏等间歇性电源出力数据，而后采用K-均值聚类方法得到4 个季节典型运行日的净负荷曲线和相应的运行时间，在模型中用θd表示。

步骤2:基于上述聚合得到的典型运行日净负荷曲线生成考虑净负荷不确定性的一系列实时场景和对应的场景概率。

步骤3:设置上层模型相关参数，其中包括火电机组决策变量αi（假设初始时，所有机组均留在市场内，即αi=1），容 量 补 偿 价 格βi，初 始 化 迭 代 次 数G=0。

步骤4:将上层模型中的火电机组决策变量αi传递到下层，根据全年运行日出力的聚类结果，下层市场出清模型将在等效水平年内每一典型运行日重复求解，最终将生成的各典型运行日24 个时段的出清电价和火电机组出力计划传递给上层。

步骤5:根据上层模型中各火电机组需要回收的年投资成本并结合下层中求解的出清电价和出力计划计算上层初始目标的函数值，决定是否继续留在市场，并将新的决策行为αi传递给下层。

步骤6:令G=G+1，若上层模型2 次迭代决定留在市场的总火电机组容量差大于设定的收敛判据时，则返回步骤4，进入下一次循环；否则，终止迭代求解，输出此时的αi及下层模型的相关市场运行结果。若出现数次迭代中决定留在市场的总火电机组容量差相等，即出现振荡现象，则取下层模型中目标函数较低时的结果。

3 算例分析

3.1 算例设置

本文以IEEE 30 节点系统为例进行算例分析，系统中共包含6 台常规火电机组，各机组报价数据取自文献［30］，失负荷成本设置为1 000元/（MW·h）。火电机组投资回收期限设为25 年，贴现率为8%，相关成本参数取自文献［31］。在基础算例中，在原系统节点20 处增加装机容量为30 MW 的风电机组，以中国西北某风电场实际数据作为风电出力的预测值，并按装机容量作等比例调整，预测误差为20%。

3.2 容量补偿机制效果分析

为验证所提容量补偿机制有效性，图1 给出了不同容量补偿价格下的火电机组决策行为以及系统运行总成本，其中总成本包括以下3 部分:容量补偿费用、购电费用、辅助服务费用（含平抑间歇性电源不确定性所对应的调节费用和切负荷费用）。图1（b）表示留在市场中的火电机组台数。

由图1 可以看出，随着容量补偿价格的增加，系统总成本呈现先增大后减小又逐渐增大的趋势。特别是当容量补偿价格达到某些特定数值（容量补偿价格分别为15、20、30 元/（kW·月））时，即有更多机组选择继续留在市场中时，系统运行总成本会有明显的下降。这主要是因为更多火电机组的加入有助于降低各节点边际电价和相应的辅助服务成本，因此对应的系统运行总成本会有明显下降。而随着容量补偿价格进一步提高，若没有新的火电机组选择留在市场或放弃退出的火电机组本身发电成本较高，则系统运行总成本会持续升高。也即:过度的容量补偿会让一些经济性较差的本该退役的机组继续留在市场，反而降低了市场效率。就本算例而言，容量补偿价格为10～15 元/（kW·月）时系统运行总成本最低，即为最优的容量补偿价格。

图1 不同容量补偿价格下系统运行总成本以及火电机组决策结果Fig.1 Total operation costs of system and decisionmaking results of thermal power units with different capacity payment prices

为进一步分析容量补偿机制对系统实际运行的影响，图2 给出了某典型日24 个时段对应的系统加权平均边际电价以及辅助服务成本。

从图2 中2 条电价曲线可以看出，适度的容量补偿使得全时段系统加权平均出清电价都有了不同程度的下降，这种下降在负荷高峰时段尤为明显。对比有、无容量补偿机制下的辅助服务成本同样可以看出，容量补偿机制使上调及下调备用成本都有了明显下降，这主要是因为容量补偿机制使某些发电成本低但固定成本较高的机组留在了市场。此外，观察某些时段下的上调、下调辅助服务成本可以发现，这些时段的辅助服务成本变化极大:如t=23 h 时，若没有容量补偿机制，则系统可能产生较高的下调备用成本，而容量补偿价格为20 元/（kW·月）时，产生较少的上调备用成本的同时，下调备用成本降为0 元。这一现象主要是由于更多火电机组的加入在一定程度上改变了系统的日前调度方式，也就是说，适度的容量补偿能够优化资源配置，提升系统运行效率。

图2 容量补偿机制对市场出清电价和辅助服务成本的影响Fig.2 Influence of capacity payment mechanism on market clearing price and auxiliary service costs

为从分配效益的角度更直观展现容量补偿机制对火电机组的影响，图3 给出了某火电机组在不考虑和考虑容量补偿（容量补偿价格为20元/（kW·月））2 种情况下的利润（分别用L1 和L2 代表）变化情况，其中包含电能收益（R1）、辅助服务收益（R2）以及容量补偿收益（R3）3 部分。图3 中还展示了燃料成本（C1）、投资年分摊成本（C2），以及其他固定成本（C3）3 部分。

图3 火电机组利润分析图Fig.3 Profit analysis graphy of thermal power units

由图3 可以看出，当没有容量补偿或容量补偿价格较低时，火电机组的市场总收益仅能覆盖提供电能和辅助服务所需的燃料成本，而难以弥补需要支付的年分摊固定成本，只能选择退出市场。只有当容量补偿价格达到一定程度，使最终预期利润为正时，火电机组才会选择继续留在市场。

3.3 可再生能源渗透率对容量补偿价格的影响

为探索可再生能源渗透率对容量补偿机制效用的影响，图4 给出了不同容量补偿价格及可再生能源渗透率下系统运行总成本热力图，其中深色代表较高的系统运行总成本。

图4 不同容量补偿价格及可再生能源渗透率下系统运行总成本热力图Fig.4 Thermodynamic diagram of total operation costs of system with different capacity payment prices and renewable energy penetration

从横向来看，随着容量补偿价格的增加，图4 所示系统总成本热力图呈现出与图1 相似的趋势，而随着可再生能源渗透率不断提高，如图中红圈标注的区域所示，最优的容量补偿价格不断增加。这主要是因为随着可再生能源比例的提高，随之而来的优先次序效应（merit-order effect）在降低系统出清电价的同时，也降低了火电机组的电量收益。尽管高比例的可再生能源意味着更多的辅助服务需求，但对于火电机组而言，整体收益是下降的，此时需要更多的容量补偿才能使同一火电机组继续留在市场，因此，热力图中呈现了向右倾斜向上的断面。此外，从图4 还可以看出，红圈标注部分的颜色断面较为明显，这主要是因为这一容量补偿水平下，选择继续留在市场的火电机组经济性较好，发电成本和辅助服务成本较低，能较大程度地降低系统运行总成本，提升运行效率。

3.4 收敛性分析

为验证本文所提算法的收敛性，附录A 图A4给出了不同容量补偿价格下留在市场中的火电机组迭代收敛情况。考虑到当容量补偿价格大于25 元/（kW·月）时，全部机组均选择留在市场，算法直接收敛，附录A 图A4 仅给出了有机组选择退出市场的情况。

由附录A 图A4 可以看出，不同容量补偿价格下最多经过4 次迭代即可收敛，收敛速度较快。相比之下，当容量补偿价格较低时，迭代次数相对较多，这主要是因为当容量补偿价格较低时选择退出市场的机组相对较多，模型需要较多次数的迭代才可以收敛。

需要说明的是，尽管如附录A 图A4 所示，算例中不同容量补偿价格下经过数次迭代均可收敛，但理论上仍然存在小幅振荡的可能，这种振荡现象可通过某边际机组是否退出市场的决策困境来解释:依据下层模型反馈到上层的出清电价，该边际机组发现此时选择留在市场较为有利，但在下一次迭代时，由于该边际机组的加入导致出清电价降低，使该边际机组收益不足，此时选择退出市场较为有利，因而机组是否留在市场的决策可能会出现振荡现象。一般来说，这种振荡现象更多地出现在有2 种或多种决策的情形［32］，在本文单一决策中出现这一现象的根本原因是本文中容量补偿价格是提前给定的，当某边际机组需要回收的年投资成本恰好介于退出市场前、后的预期总收益之间时就会出现振荡现象。当通过多层优化模型直接求得最优容量补偿价格时，即可解决可能的振荡问题。

3.5 基于某省级实际电网的容量补偿机制实证分析

为进一步验证本文所提容量补偿机制在实际中的应用效果，选取某省实际火电机组数据进行实证分析，其中所涉及的火电机组容量及起始运行年份如附录A 图A5 所示。假设各机组均按照边际成本报价，上调、下调辅助服务报价分别为边际成本的1.1 倍和9/10。图5 给出了不同容量补偿价格下选择继续留在市场中的火电机组容量以及相应的系统运行总成本，其中总成本包括容量补偿成本、系统购电成本和辅助服务成本。当容量补偿价格分别为0、5、10、15、20、25、30、35、40 元/（kW·月）时，留在市场中的机组容量比例分别为57.3%、61.2%、65.9%、71.1%、77.2%、84.0%、86.8%、89.3%、91.5%。

由图5 可以看出，随着容量补偿价格的增加，留在市场中的机组容量比例逐渐增加，但当容量补偿价格较大（容量补偿价格为25 元/（kW·月））时，此时再进一步增加容量补偿对于市场中机组容量的影响已经非常有限。这一现象主要是由于，对于大部分机组来说，适度的容量补贴已经能有效缓解其亏损状态，合理回收成本，因此在容量补偿价格增长初期，选择继续留在市场的机组容量增长较快；但与此同时，中国电力市场改革前长久以来的计划调度体制使某些低效率、高成本的机组一直存在，这部分机组与当前机组相比，平均竞争力相差较远，在市场环境下，这部分机组能回收成本所对应的容量补偿价格较高且相差较大，因而当容量补贴以同样速率增长时，选择继续留在市场中的机组容量趋于饱和。这一现象也同样反映在系统运行总成本变化中，适度的容量补偿使部分效率相对较高的机组选择留在市场中，有利于降低系统成本，提升效率。由图5 还可以看出，当容量补偿价格为25 元/（kW·月）时，系统运行总成本最低。而当容量补偿价格继续增加时，系统购电成本和辅助服务成本降低的幅度已无法弥补容量补偿成本的增加，系统运行总成本呈上升趋势，即存在过度补贴现象。

图5 不同容量补偿价格下系统运行总成本及留在市场中的机组容量比例Fig.5 Total operation costs of system and capacity proportion of unit remaining in the market with different capacity payment prices

4 结语

中国电力市场正处于由中长期电量市场向现货市场的过渡阶段，本文以火电机组为例，针对已有的单一的电能量市场无法真正反映火电灵活性价值的实际情况，旨在探索能有效激励火电机组提供灵活性的容量补偿机制。首先，分析了容量补偿机制的必要性，梳理了国外成熟电力市场中几种典型的容量补偿机制，并以此为基础分析了各类容量补偿机制与中国国情的适应性。随后，基于全市场容量补偿费用机制，提出火电企业双层决策模型能准确反映不同容量补偿价格对火电企业是否继续留在市场中的决策影响，进而体现容量补偿机制对系统运行情况的影响，包括出清电价、辅助服务成本等。最后，通过IEEE 30 节点系统和中国某省级实际电网验证了所建模型的有效性。算例结果表明适度的容量补偿能明显降低系统运行总成本，提升系统运行效率。

本文中容量补偿价格需要由市场监管机构根据各地区实际情况和未来的预测情况核定，难免存在权责不对等或滞后性等问题。因此，随着中国现货市场建设的完善，如何以市场的方式精准发现未来容量需求，充分调动各市场主体的积极性，并制定与未来能源目标相一致的容量补偿价格是未来容量补偿机制研究的关键所在。

附录见本刊网络版（http：//www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx），扫英文摘要后二维码可以阅读网络全文。