计及新能源消纳的售电公司购售电策略

陈名扬，刘 敏，曹 鹏，邓 鹏，鲁 杰

（贵州大学 电气工程学院，贵州 贵阳 550025）

0 引言

随着电力体制的改革，我国的售电市场已经逐步向社会资本开放[1]，各种新兴的售电公司应运而生[2]。新能源的快速发展加剧了弃风、弃光现象，且国家能源局明确指出我国将建成以售电市场为主体的可再生能源配额制度[3]，这意味着售电公司必须承担一定的新能源消纳责任。目前，我国售电公司的发展以及各项业务能力还处于初级阶段[4]，于是售电公司在新能源责任制的背景下如何制定购售电策略去拓展符合自身利益且能提升其新能源消纳能力的用户成为了当前面临的一个重大挑战。

未来售电市场将是一个以新能源为主导[5,6]的市场格局。购售电的电价差是售电公司主要收益的来源。对售电公司的购电决策而言，多样化的交易路径等是影响售电公司购电决策的重要环节之一[7-11]。随着新能源的发展，购电途径也发生了一定的变化[12,13]。文献[14]为分析可再生能源消纳责任考核对售电公司的影响，建立了新的购电组合投资模型，但其新能源消纳情形仅仅表现在目标函数中。在购售电策略方面，常见的有随机优化模型和双层优化模型[15,16]。综上所述，目前的售电公司购售电策略，大多是考虑电价的不确定性、负荷的不确定性、DR项目、用户协调能力[17]、综合能源系统[18]、目标函数中包含新能源购电途径等购售电策略。但这些策略很少站在售电公司的角度去考虑新增用户对售电公司利润的影响。文献[19]虽然求取了拓展目标用户对售电公司利润的贡献度，但是未对新增用户在售电公司新能源消纳能力上的提升做出分析。

因此，本文首次将新能源消纳引入到用户的价格变量中，建立了售电公司新能源消纳能力模型。首先根据用户购电成本优化用户的用电量；进而考虑可再生责任制下优化售电公司的购电组合；然后基于拓展不同用户前后的新能源购电量占比提升量（“量”）以及负荷在曲线形状上的相似性（“形”）的贡献度为售电公司甄别出了符合自身利益且能提升自身的新能源消纳能力的用户；最后通过算例验证了该方法有利于帮助售电公司拓展符合自身利益的用户。

1 售电公司的新能源消纳能力3层优化模型

新能源消纳能力是指售电公司在购电成本最小的条件下能够尽可能购买新能源电量的能力。参考文献[19]建立3层优化模型。此模型的流程图如图1所示。

图1 3层优化流程图Fig. 1 Flow chart of three-layer optimization

新用户购电成本模型是第一层。决策变量为用户的 DR参与量，目标函数为用户购电成本最小，目的是优化用户不同时段的负荷，优化后用户负荷数据传到第二层。

第二层模型以售电公司选择用户i后在中长期常规能源市场、日前市场、新能源市场的购电量为变量，目标为售电公司购售电利润最大，在此基础上优化售电公司的购电比例，并且将新能源购电量传到第三层。

第三层模型求出售电公司选择用户i前后新能源购电量占比情况，进而求出用户在新能源消纳能力“量”上的贡献度，根据负荷准线机制，求出用户在新能源消纳能力“形”上的贡献度。然后将求得新的价格并传输到前两层模型中。最后比较售电公司在考虑新能源消纳能力贡献度前后的利润情况。

综上，售电公司的新能源消纳能力3层优化模型和后续模型的关系为：第一层模型为用户购电成本模型，第二层模型为售电公司购售电利润模型，第三层模型为售电公司的动态定价模型。

2 用户购电成本模型

2.1 用户用电合同模型

2.1.1 合同费用

用户的合同费用为：

2.1.2 越限惩罚费用

当实际电量与合同出现偏差时，用户与售电公司各自承担 50%的惩罚，具体的越限惩罚费用如式（2）：

式中：为用户i承担的偏差考核费用；为 用户i在时段t内的实际用电量；分别为合同电量的上下限；为越限惩罚价格。

2.2 需求响应模型

第一层的优化目标是用户购电成本最小，目标函数见式（3），其约束条件如下：

3 售电公司购售电利润模型

售电公司将总电量分解到中长期常规能源市场、日前市场、新能源市场中，因此电量应该满足式（8）：

假设中长期常规能源市场购电价格ζf、中长期可再生能源市场购电价格ζk均为常数且可再生能源能按时交付，且假设日前市场的购电价格ζd,t与购电量有如下线性关系：

式中：α和β分别为购电价格与购电量关系的系数和常数。

根据《可再生能源电力消纳权重和消纳量核算办法》可知，可再生能源配额制要求售电公司等购电主体在交易中应当完成一定量的非水电可再生能源消纳，承担义务的售电公司不应该低于一定的标准，否则将对售电公司处以一定的罚金（假设售电公司其全部电能来自购买）。

假设当地的可再生能源的权重指标为不低于δ，该处权重指标不能低于15%，而售电公司选择用户i后的可再生能源的消纳责任的权重指标为：

当可再生能源消纳量未能达到权重指标时，在选择用户i后收取的罚金为：

售电公司的利润：

综上，第二层模型服务于售电公司，目标函数如式（12）所示，约束如下：

功率平衡如式（8）所示。

购电量平衡：

4 售电公司动态定价模型

4.1 新能源消纳能力贡献度模型

4.1.1 用户在售电公司的新能源消纳能力“量”上的贡献度

随着可再生能源配额制度的实施，可再生能源责任制将成为影响售电公司收益的一个不可忽视的因素，给售电公司的经营决策带来影响。因此售电公司在选择新用户时，应该充分考虑用户的新能源消纳能力。先从新能源量上考虑，设售电公司的购售电活动的新能源消纳能力在“量”上的提升比满足：

式中：ξ为新能源购电量占比；Pk为售电公司在新能源市场购买的电量；P为总负荷。

相比售电公司在选择用户前，该用户对售电公司的新能源消纳能力“量”的提升比为：

式中：ξ+i，ξ–i分别为售电公司选择用户i前后的新能源购电量占比；λi为用户选择i负荷前后的新能源消纳量的提升比。

4.1.2 用户在售电公司的新能源消纳能力“形”上的贡献度

售电公司在制定购售电策略时，应该放眼未来。“量”上的贡献度体现了当下用户对售电公司新能源消纳能力的影响，因此还应该从未来的角度思考。可调负荷越多，响应需求响应的潜力就越强，该用户的用电灵活性就越突出，能平抑新能源出力的不确定性。因此本文将售电公司原有的最大可调负荷除以总负荷定义为售电公司的标准型负荷准线，即最理想负荷曲线。该过程省去了数量级上的关系，转化为一个0～1之间的值，因而用户负荷准线和标准准线之间的比较也被称为“形”的比较即“形”上的贡献度。

售电公司根据自身运行参数以形状定义负荷准线，用户参与 DR后的准线与售电公司准线越相似，意味着有更大的潜力应对未来的新能源消纳。

用户在各个时刻的电量约束为：

本文设定负荷的负荷准线为每个时刻的实际响应的弹性负荷与总负荷的比值。

基于售电公司所给出的负荷准线以及用户参与DR后的负荷准线得到“形”的衡量值。

式中：E为负荷准线相似度最终的衡量值；为待度量的负荷标准化后的值；为售电公提供的负荷准线值；d为两条序列的欧式距离。

将新能源消纳能力的提升量λi和负荷曲线度量指标E分别定义为新用户在新能源消纳能力“量”上、“形”上的贡献度，并综合考虑两方面的贡献度。

4.2 售电公司定价模型

根据新能源消纳能力“量”上和“形”上的贡献度来制定合适的动态价格。

新的用户用电合同价格为：

新的DR合同的加价为：

用上述新制定的动态价格代替初始的价格，并反馈到前两层模型中，这样就建立了考虑用户新能源消纳能力的售电公司购售电模型，其中包括考虑用户贡献度的用户购电模型min和考虑新能源消纳能力贡献度的售电公司利润模型max。

综上，该层中的目标函数为max，约束为：

约束式（25）代表动态价格是建立在售电公司利益不亏损的情况下。

5 算例

5.1 基础数据

本文主要解决售电公司在需要被考察一定的可再生能源责任制的情况下拓展自己新用户的选择流程以及套餐制定的购售电决策问题。目标是售电公司1、2分别从新用户1、2、3中选择一个更符合自身利益的用户作为拓展对象。两个售电公司的初始情况以及用户1、2、3的初始负荷分别如图2、3所示[19]。

图2 售电公司负荷Fig. 2 Electricity sales load

图3 用户负荷Fig. 3 Users load

假设中长期常规能源市场合约价格均为20 $/MW、可再生能源市场合约价格为28 $/MW，且可再生能源责任指标为 15%，当可再生能源不达标时，罚金为10 $/MW[14]。日前市场的每个时段的电价系数α均设为 0.01，各个时间段的常数项β根据某地的日前电价预测值得出。求解方法为MATLAB中的YALMIP工具箱。

假设两个售电公司对用户的价格相同，具体如图4所示。

图4 初始合同价格Fig. 4 Original contract price

5.2 用户购电分析

经过第一层的用户购电成本优化后，用户1的购电总费用3 810.231 $，用户2的购电总费用5 391.453 $，用户3的购电总费用5 260.507 $。图 5、图 6为售电公司拓展新用户后需要购买的总电量。

图5 售电公司1选择优化后的用户后的总负荷Fig. 5 User’s total load of electricity sales company 1 after choosing optimization

图6 售电公司2选择优化后的用户后的总负荷Fig. 6 User’s total load of electricity sales company 2 after choosing optimization

从图中可以看出售电公司1在选择拓展用户后电量基本上呈现出用电高峰时负荷大、用电低谷时负荷低的特点。特别是售电公司1选择拓展用户2后的高峰时用电量更大、低谷时用电量更低。售电公司2选择拓展新用户后的总负荷仍呈现出反调峰性质，特别是售电公司在选择拓展用户3后的反调峰特性更明显。

5.3 售电公司购售电利润分析

经过第二层的售电公司购电比例优化后，售电公司1、2拓展新用户1、2、3的新能源购电量方案分别如图7、8所示：

图7 售电公司1选择用户后新能源购电量Fig. 7 Quantities of new energy purchase of electricity sales company 1 after selecting users

图8 售电公司2选择用户后新能源购电量Fig. 8 Quantities of new energy purchase of electricity sales company 2 after selecting users

由图 7、8可以看到售电公司每个时刻的新能源的购电量。售电公司为了减少因可再生能源的消纳指标不够而带来的罚金，安排了一定量的可再生能源购电量。售电公司在拓展用户前后的利润对比如表1所示。

表1 售电公司的购售电利润（$）Tab. 1 Profits of purchase and sale of electricity sales companies

从表1可以看出，无论是售电公司1还是售电公司2，用户1、用户2、用户3给其带来的利润非常接近，因此不能准确地判断出选择哪个用户，本文将通过新能源消纳能力贡献度进一步分析售电公司如何拓展新用户。

5.4 新能源消纳能力

5.4.1 新能源消纳能力（“量”）上的贡献

根据前面两层的计算可以得出售电公司的新能源购电占比，进而计算出每个用户对售电公司1和售电公司2的新能源消纳量的提升比，计算结果如表2所示。

表2 新能源消纳量的提升比Tab. 2 Increase ratio of new energy consumption

对于售电公司1而言，用户2对售电公司的新能源消纳能力在“量”上提升比高于用户1、用户3。主要是用户2用电低谷时负荷高、用电高峰时负荷低，而售电公司1初始负荷和用户2类似，二者结合后仍是上述特性。因此售电公司在用电高峰时不会购买更多高昂的日前市场电量，而会购买同样高昂的新能源电量，这样也可以减少来自新能源消纳量不足的罚金。对于售电公司2而言，用户3的贡献度大于用户2、用户1。售电公司2的用电特性呈现出高峰时负荷低、低谷时负荷高，用户3用电特性也呈现出此特性。二者的结合使售电公司2在低谷时用电量高，在低谷时段售电公司接受新能源消纳不足的惩罚也会购买日前市场的电量，进而提升了售电公司的利润。由于用户1的用电特性比较平稳，因此无论对售电公司1还是售电公司2，用户1的提升比均和最高的提升比接近，因此需进一步从“形”上去判断。

5.4.2 新能源消纳能力（“形”）上的贡献

“形”上的贡献度反应了用户对售电公司的新能源消纳能力的潜力大小。通过式（18）～式（20）可以得出各个用户对售电公司的准线相似度。准线相似度越高代表用户的 DR响应效果更加明显，也代表着具备更大的潜力消纳更多随机性的新能源。

由表3可知，对于售电公司1而言，用户2的准线相似度最高；对于售电公司2而言，用户3的准线相似度最高。

表3 负荷准线ETab. 3 Cusomer directrix load E

5.4.3 售电利润分析

根据新能源消纳量能力“量”的提升比和负荷准线相似度E以及式（21）、式（22），进而求得考虑用户对售电公司新能源消纳能力的贡献度对用户动态价格的影响。其中合同用电价格与DR电价中的系数均大于0，又因“形”（指数函数）上的贡献度始终大于0而“量”上的提升比并非如此，所以在设定系数时往往“量”前的系数值略大于“形”前面的系数。同时由于“量”、“形”上的贡献度数值经过计算成为一个定值，因此最终的合同电价与动态电价公式中系数相关，在确定系数时，首先要保证修改后的用电合同电价和 DR合同电价经过用户购电成本模型到售电公司利润模型后售电公司的利润不能降低。最终将新的价格带入售电公司利润函数中，进行考虑贡献度前后利润的对比，如表4所示。

由表4可知，两个售电公司在综合考虑用户在售电公司新能源消纳能力的影响后制定售电套餐后，前后利润基本不变，可见考虑用户对售电公司的新能源消纳能力的贡献度的购售电方法是建立在售电公司利益不亏损的前提下。通过该方法售电公司选择出自身利润提升最大以及能提升新能源消纳能力的用户。

表4 考虑新能源消纳贡献度前后售电公司利润对比Tab. 4 Profit comparison of electricity sales compaines before and after considering the contribution of new energy consumption

6 结论

本文提出了一种考虑新用户在新能源消纳能力“量”上和“形”上的贡献度的售电公司购售电策略（首次将售电公司的新能源消纳能力引入到用户用电价格变量之中），经过算例计算可以得出以下结论：

（1）用户通过计算新能源消纳能力“量”贡献度的计算和新能源消纳能力“形”贡献度的计算，可以更好地甄别出哪些用户对自己的价值最大，有利于挖掘符合自身利益的用户，更有利于售电公司完成新能源消纳的责任。

（2）准线相似度的引入不仅能甄别哪些用户对自身利益更大而且能够挖掘用户更大的用电灵活性潜力。

后续研究可以引入对电网电价的风险评估，以及考虑售电公司含有自发电等情况。