面向电-碳市场协同的负荷响应机制与效益分析初探

庞腊成，吉 斌，徐 帆，昌 力，曹荣章

（1. 南瑞集团有限公司（国网电力科学研究院有限公司），江苏省 南京市 211106；2. 智能电网保护和运行控制国家重点实验室，江苏省 南京市 211106）

0 引言

2021 年7 月起，中国拥有了全球最大的碳权交易市场，其中电力行业占40%，但人均用电碳权交易量相比欧洲等发达地区依旧不足［1］。面向“双碳”目标的能源转型催生了适应高比例新能源为主体和终端电气化高替代率的新型电力系统，将导致发、用电结构的重大调整。当前，电力系统调控运行方式可能存在经济受限、安全削弱、稳定不足以及环境效益低的潜在风险［2-4］。“双碳”目标下，社会主体直接或间接向大气排放二氧化碳的权利（简称碳权）被赋予市场价值，可结合新型电力系统实践路径将传统电力电量平衡转变成“一二次能源综合平衡+需求侧管理”的新模式，以市场引导方式实现电力系统平衡由“源随荷动”转变为“不确定发电与不确定负荷双向匹配”，提高火电出力效率和新能源消纳比例，充分发挥负荷维护供需平衡和节能降碳的作用，适应未来电网安全、低碳、经济的发展需求。

目前，面向负荷响应的研究以电力负荷特征建模和电力经济优化调度为主。文献［5-7］考虑负荷主体用电与电网运行的特征互补性，设计面向负荷主体的响应机制和调度方法。文献［8］提出一种分时电价激励下的源荷互动规则，以系统运行成本最低为目标，构建了日前调度优化模型。文献［9］考虑负荷特征和调节能力，以消纳风电比例最大和系统运行成本最低为约束条件，建立源荷互动模式下的调峰多目标优化模型。以上需求响应机制和模型的经济优化调度中均未考虑碳权成本的影响，对响应电网运行需求的成本评估不足。在面向负荷参与电力-碳权市场（简称电-碳市场）运营方面，文献［10］从电力市场出发，将碳权交易市场作为其衍生市场，开展以电力不平衡量为依据的独立碳权交易市场机制研究，提出了耦合电力交易的碳权责任市场规则。文献［11-12］以区块链技术作为支撑，提出碳电市场协同运行和交易的市场机制研究，为碳电市场协同低碳运营提供参考，但是并未对负荷主体参与市场响应后的用电经济性进行建模，且未明确负荷侧用电碳排放成本的核算方式。在发电碳排放转移核算方面，文献［13-14］通过电能量转移路径拓扑和潮流信息确定发电碳排放转移量并核算对应的成本转移量，但是未考虑市场交易后的电量分割和新能源并网带来的影响。

负荷侧市场主体参与电力需求响应交易很少从碳排放转移和碳市场对负荷响应行为产生影响。基于此，本文立足于负荷侧开展面向电-碳市场融合的协同机制和市场效益分析研究，提出电-碳市场系统协同运行模型，为电-碳市场协同提供物理-信息交互的基础；基于人口规模方案，建立负荷侧用电碳排放核算模型，为后续用电碳排放成本核算提供模型支撑；结合发电至用电的输电拓扑，提出随电能量转移的碳权核算方法，为用电碳排放量核算提供方法；最后，设计了响应不平衡电量的交易机制和电-碳市场效益分析模型，对交易主体的经济性、环保性进行量化分析。

1 电-碳市场协同运营架构

1.1 电-碳市场协同架构

“双碳”目标加深了电-碳市场的联系，发电碳排放成本以电力市场为载体传导至负荷侧［15］，引导负荷主体按需调整负荷功率，协同发、用电平衡互动。低碳市场协同运行架构需要由政府设置各行业排放基线并分配排放配额，第三方碳排放量核查与监管单位实际监测各行业（主体）的实时碳排放量并出具对应周期内的碳排放报告；重点排放单位开展节能降碳生产并参与碳权交易；电力市场与碳市场关联市场信息，传递碳权的价值。电-碳市场协同运营架构如图1 所示。

图1 电-碳市场协同的架构示意图Fig.1 Schematic diagram of architecture for electricity-carbon market collaboration

1.2 电-碳市场协同运营分析

电力市场与碳市场存在结算周期差异，电力市场结算周期分为年、季、月、日、小时，而碳市场主要是年度核算与实时交易结算相结合，即碳市场主体根据自身需求在实时碳权交易市场购买需求碳权，并以实时碳权价格作为结算价格。年终核算年度碳权量时，配额碳权不足部分通过碳权市场交易进行清缴，碳权交易价格以交割价格为准。因此，电力市场与碳市场存在交易结算周期差异，应针对实时电网平衡维护的电力交易品种同步电-碳市场的交易结算周期，降低因结算周期不同导致的电-碳市场间不确定成本分摊与转移影响，提高市场对负荷用电的激励引导作用。

典型电-碳市场协调融合运营方式可以分为3 种：第1 种是事前碳权预存方式，电力用户通过碳市场购买一定的碳权量，当备用碳权量耗尽时，将不允许继续参与电网需求响应，会实时出清对应调控响应用电交易的碳排放收益和响应收益；第2 种是事后碳交易抵消方式，电力用户参与用电交易和需求响应交易，按月核算用电碳排放量和参与碳权市场，平衡上个月用电的碳排放缺额；第3 种是碳权期货方式，电力用户按需参与碳权期货交易，锁定未来碳权量，执行季度或者年度交割。当预付金额不足以完成对应比例期权的碳权交割时，需要电力用户追缴碳权锁定费用，否则将强制平仓来抵消用电碳权，并锁止电力用户继续参与电力交易。方式2侧重减排效果，仅需要在规定结算周期内完成碳权的交易与抵消，满足整体减排目标；方式3 注重碳权的金融属性，通过期权锁定长周期的碳权量，为市场博弈提供市场环境。目前，国内电力市场和碳市场正处于发展初期，需要严格匹配电-碳市场交易出清和结算的成本，方式1 侧重于碳市场的实时市场属性，将碳权实时交易价格作为调控响应交易碳权的“日清”依据，可满足电力市场的电能时间价值，引导电力用户及时调整用电量。

1.3 用电响应机制与流程设计

考虑用电碳排放成本会增加电力用户的用电负担，引导负荷市场主体参与电力需求响应交易以改善用电效益。负荷主体在既定用户计划基础上参与需求响应交易并实时按需调整负荷功率，电力用户参与用电响应的过程如图2 所示。

图2 调控响应流程图Fig.2 Flow chart of regulation response

电力调度控制中心发布电网的实时不平衡电量，首先由已经签订响应合同的市场主体申报响应交易信息，响应电量不足时，再向该区域的全体电力市场主体发送电网需求信息，直至响应电量满足或到达截止时间。如果到达需求响应的截止时间仍未满足电网供需平衡，则由电力调度控制中心调用备用电源平抑电网不平衡电量，产生的电能费用和碳排放费用按照电能交易结算和分摊规则执行。

1.4 电-碳市场协同运行方式

结合事前碳权预存联营方式进行电-碳市场协同运营，需要一套支持电-碳市场数据协同交互的支持系统。目前，国内已有电力交易系统信息化供应商开展了相关研发工作［10］，从电力调度系统层面提出了电-碳市场数据协同的交互方案。本文结合实时电力市场的实时特征，将用电交易和调控响应交易的出清结果信息发送到碳权交易系统获得电力用户用电碳排放量，再核算电力用户的人均碳权配额，最后获得用电碳权收益和费用结果数据。

电-碳市场协同运行的数据交互流程如图3 所示。电力市场需要将用电交易出清结果信息发送到碳权市场的碳权核算功能模块，计算电力用户的碳权缺额，系统自动更新全国碳权交易市场的实时碳权交易价格，并折算成当前用电碳权成本；电力用户接收到用电碳权成本后，结合自身用电和调控响应的需求，决策并申报参与调控响应的电量；调控响应市场出清负荷侧市场主体响应中标结果，核算响应电量的碳权。负荷主体结合响应出清结果和响应中标电量对应减少的碳权，再次核算负荷侧用电的缺额碳权，核算本时段用电量及对应碳排放的成本。最后，结合用电成本、响应收益以及响应电量的碳排放成本，计算本时段的综合用电成本。

图3 电-碳市场协同运行数据交互流程Fig.3 Data interaction process of electricity-carbon market collaborative operation

2 用电碳成本分摊与核算方法

2.1 用电免费碳权配额方法

目前，发电碳排放配额方法需结合具体业务进行选择，可选方案主要包括“共同参与但区别责任”的原则［16-17］、祖父分配方案［18］、人口规模方案等。然而，本文侧重于电力用户参与电力市场的公平和经济性研究，为降低市场和各地政策不确定性对碳权市场经济效益的影响，采用体现碳权配额人人平等的人口规模方案［19］。

考虑人口规模方案是按照核算人均单位经济增量对应碳排放量来衡量经济发展的碳排放成本，因此，需要考虑未来经济发展情况。在“十四五”规划中，要求碳排放量较“十三五”期间降低18%，即未来单位国内生产总值（GDP）的碳排放量为2016 年至2020 年平均碳排放量的82%，所以在考虑国家经济发展速度的前提下，应降低单位GDP 的碳排放量。单位GDP 的碳权配额降低，需要考虑经济增速和单位经济增长这2 个因素，即“十四五”期间相比于“十三五”期间经济增长对应降低的碳排放量，如式（1）和式（2）所示。

式 中：ERQ，t为t年 碳 减 排 配 额；TERQ为t年 内 碳 减 排配额总量；CI，t为t年整体碳排放强度；AGDP，t为t年内GDP。式（1）为“十四五”期间各年降低的碳排放量，式（2）为降低的总碳排放量。

结合各年国民经济增长率和碳排放降低率，各年碳排放和经济增长预测值如式（3）至式（5）所示。

式中：e和s分别为碳排放核算的终止和起始年份；α和β分别为参考年份到t年的碳排放降低率和经济增长率，按照政府工作报告中的全国各省平均增长率，β取6.5%。

结合文献［16］所提的人口规模方案，提出每个人的碳权配额量，如式（6）和式（7）所示。

式 中：EGDP，t为t年 每 个 人 的 平 均 年 收 入；Np，t为 计 算碳权对应年份的统计人口；EEI，t为t年每个人的平均碳排放量。

按照用电费用所占自身经济比例，核算对应用电碳排放配额量，即通过用电费用占全部开支的比例提出对应用电碳权量，从而确定居民免费碳排放配额量，如式（8）所示。

式 中：DE，t为t年 用 电 对 应 的 碳 排 放 量；fd为 用 电 费用；μk为第k种生活开支类型对应折算成用电费用的折算因子；fk为第k种生活开支类型的费用；z为生活开支类型的总数。

2.2 用电碳排放量核算方法

电力用户的实际用电碳排放率存在差异，涉及发电并网类型、机组碳排放率以及从发电侧至用电侧的电网架构分布。结合电网拓扑的碳排放流理论［13-14］，对落点区域的调控响应火电占比进行计算，如图4 所示。

图4 负荷侧用电碳排放占比核算方法示意图Fig.4 Schematic diagram of accounting method for carbon emission proportion of power consumption at load side

为简化用电侧用电碳排放率计算方法，按照并网电量和实测碳排放率依次计算各负荷侧落点电量和对应电能碳排放率，中途并网线路需要重新对火力发电并网电量占比进行更新，如式（9）和式（10）所示。

式中：Qz、Qh、Qx分别为总用电量、火电量和新能源电量；CR，n为电力用户n用电的碳排放量；δe为电力用户的单位电量的碳排放率；δg为政府核算的火电厂第g个机组的碳排放系数；Qh，g为火电厂第g个机组的发电量；Qn为电力用户n的用电量；m为并网火电机组数量。

根据用电碳权配额量与实际的碳排放量可得需要参与碳权市场交易的碳权量ΔCR，n为：

式 中：EEI，t，n为t年 电 力 用 户n的 平 均 碳 排 放 量。

3 响应调控的用电成本建模

3.1 实时响应用电价格设计

利用市场主体“趋利性”特征，实时披露电价和响应收益，引导电力用户参与调控需求响应交易，使电力用户主动调整负荷功率，满足电网安全、低碳的运行要求。因此，本文提出实时反映电力供需紧张程度的实时电价，包含响应交易出清电价和反映供需不平衡电量的弹性电价。其中，出清电价为响应电网不平衡电量的发电成本，弹性电价则反映了市场实时供需的紧张程度。需要指出的是，不平衡电量在时间上存在连续性，即本时段的电量紧张程度与上一时段的市场电量供需关系存在关联。故本文将上一时段的弹性系数折算到本时段，结合文献［20］中提出的弹性电价模型进行改进，如式（13）所示，并提出连续弹性系数以反映日内负荷侧电力用户响应不平衡电量的弹性系数变化对本时段弹性电价的影响，如式（14）所示。未来交易时段对本时段的电量供需影响尚未明确，故取值为1。

式 中：Ct为 弹 性 电 价；QIL，i为 时 段i的 不 平 衡 电 量；Qneed，i为 时 段i的 用 电 量；T为 本 时 段 总 数；Pc，t-1为响应市场主体的日内本轮交易中标价格；εi为负荷市场主体响应电网不平衡电量的弹性系数矩阵，反映实际供给量与需求电量之间的比值关系；εi，i为自 弹 性 系 数；εi，j为 时 段i对 时 段j的 延 迟 影 响，一 般前3 个时段会对本时段的电量供需带来影响，且越靠近本时段的延迟影响越大，如式（15）所示。

式中：σ为自弹性系数修正系数；τj为相邻时段j的互弹性修正系数；εi，i-j为互弹性系数。

随着全国统一电力市场开放交易，需要兼顾电力fk的价格风险管控要求，即引入电力交易价格上下限约束。同时，为保证交易能够实际交割，需要限制电力用户参与调控响应交易的申报电量，即

式 中：Ci，max和Ci，min分 别 为 用 电 价 格 的 上、下 限；Cc和Cs分别为实际结算电价、市场主体申报价格。

式 中：Qn，min、Qn，max、Q'n分别为电力用户单位时段响应的最小电量、最大电量、中标电量。

电力用户响应电网不平衡电量不仅需要考虑响应电量约束（式（17）），还需要考虑电力用户在连续时段内叠加的响应电量，如式（18）所示。

式中：δ0为反向（增加负荷用电）调整系数；δ1为正向（降低负荷用电）调整系数；pto为电力用户的负荷总功率；px为电力用户申报响应电力的调整负荷功率；pta，0为 反 向 调 整 负 荷 功 率；pta，1为 正 向 调 整 负 荷功率。

3.2 电量响应收益分析

电力用户通过协议或临时响应申报的方式参与调控响应交易，其中电网需求响应电量对应的结算价格包括中标的出清电价和弹性电价。需要注意的是，在分布式交易过程中，中标的出清电价可能会不同。负荷用电响应的收益如式（19）所示。

式中：En为响应电网需求电量的收益；P'c为响应电量的综合价格；P's为响应申报电价。

电网不平衡电量一般由新能源发电和电力用户未按照日前或日内发、用电计划执行导致，维护电网平衡产生的响应费用按照发、用电的偏差电量分摊机制进行分摊，如式（20）所示。

3.3 响应用电综合成本分析

3.3.1 响应用电成本分析

本文考虑用电碳排放费用，则电力用户的用电成本将包括电能量和用电碳排放治理费用2 个部分，如式（21）所示。其中，碳市场为金融市场，交易价格随市场供需关系变化，用电碳权交易量为碳权配额量、调控响应电量的折算碳权之差。实际用电结算价格由交易出清电价和弹性电价组成，电能供需关系由弹性电价体现。

式中：Ef为电力用户的用电费用；Ps为电力用户购电申报价格；为电力用户n的实际用电量；Pt，s为电 力 用 户 参 与 碳 权 交 易 的 交 易 碳 价；EEI，t，l为 负 荷 主体l的碳排放量。

3.3.2 碳排放成本影响分析

电-碳市场协同运行需要考虑用电碳排放成本对电力用户用电造成的影响，碳权价格变化率会影响电力用户响应电力调控的积极性。因此，需要在电力市场价格相对稳定的情况下，研究碳权交易价格变化对负荷侧市场主体用电成本的影响。结合式（13）反向推导出碳权价格变化对碳权需求量的影响，如式（22）所示。

式中：Δpc，t为t时段碳权交易价格变化量引起的电价变化量；ΔTDM为用电对应碳权缺额；Tneed为用电对应实际需求碳权量；εc，i为时段i的碳权弹性系数。结合用电和碳排放之间的关系可以得到：

式中：δt为t时段用电单位碳排放修正系数；αt为t时段单位用电量的火电占比；βt为t时段单位火电单位发 电 碳 排 放 系 数；Δpc，d，t为 碳 权 交 易 价 格 在t时 段 的变 化 量；Qtx为 电 力 交 易 出 清 电 量；pc，t-1为 碳 权 交 易t-1 时段的历史交易价格；QDM为碳权价格变化导致电力市场主体响应调控需求的变化量。

根据碳市场价格变化导致的调控响应需求变化的成本分析如式（27）所示。

4 算例分析

4.1 省级人均年碳排放量核算

为简化电力用户的用电碳权配额量，以2021 年为基准，计算2022 年的负荷侧电力用户的用电碳权配额量。根据式（1）至式（8），结合中国江苏省经济情况和碳排放量，即2021 年的GDP 约为11 万亿元，碳排放量超过5 亿t，经济增长率取6.5%；2022 年在2020 年的基础上经济增长率为6.5%，单位GDP 碳排放率降低3.6%（以“十三五”为基准，“十四五”的单位GDP 碳排放率降低18%），2021 年的江苏省人口总数约为0.85 亿人。

综合以上分析，可以计算出2022 年全社会碳排放量约为5.2 亿t，其中，电力行业占到全社会碳排放量的40%［15］，约为2.08 亿t，而居民用电占比约为全社会发电量的15%～20%［21］，即居民用电碳排放量约为0.31 亿t 至0.45 亿t，江苏省人均年用电碳排放量在370～530 kg 之间，按照单位煤发电与碳排放转换率来看［22-23］，居民人均年火电用电量约为479～639 kW·h，每 月 约 为40～53 kW·h。 据2021 年10 月统计消息，国内发电侧火电上网比例超70%［21］，所以按照经济发展规律，居民每月总用电量约为52～69 kW·h。文献［20］指出，负荷侧电力用户可响应电网不平衡电量的比例高达自身总负荷的60%以上，所以对于负荷参与电力需求响应需要进行经济效益和环境效益的分析。

4.2 调控响应交易基础数据整理

按照以上人均用电碳排放量范围，选取江苏省南京市的某小区作为模拟数据参考来源。社区在供电所的开户数约为1 600，其中常住人口约3 900 人，最近一个月的用电量约为250 MW·h。采用正态分布模型随机生成电力用户在0～0.6 之间响应电网需求而调整负荷功率比。表1 为该小区某日18：00—18：15 时间段的供需电量响应情况，供需比为240 kW·h/350 kW·h。附录A 表A1 为月度小区用电实际需求和响应电量交易情况，供需比为230 MW·h/250 MW·h。

小区供电拓扑如附录B 图B1 所示。该小区15 min 的供电包括火电220 kW·h、光伏2 kW·h、风电18 kW·h，根据2.2 节的用电碳排放率核算方法可得该时段的用电碳排放率为0.733 kg/（kW·h）。月度供电包括火电197 MW、光伏10.5 MW、风电22.5 MW，该月用电碳排放率为0.685 kg/（kW·h）。单时段与月度用户响应电量对应减少的碳排放量分别如表1 和附录A 表A1 所示，合计分别减少80.63 kg 和1 370 kg。

表1 日内某时段调控响应交易信息Table 1 Regulation response transaction information in a certain period of the day

选取小区的人均用电年排放量为500 kg，则家庭平均碳排放量为1 500 kg/户，每月排放125 kg，每日约排放4.17 kg。按照目前欧洲成熟碳市场的交易价格来看，碳权价格在不断上升，2021 年平均交易 价 格 为90 欧 元/t［24］，约 为0.9 元/kg。则 对 应 发 电碳排放量约为0.8 kg/（kW·h），对应单位火电碳排放成本为0.72 元/（kW·h）。2021 年中国碳排放交易价格（以上海能源交易所为准）约为60 元/t，即0.06 元/kg，则对应单位火电碳排放成本为0.048 元/（kW·h）。用户响应电量对应的碳权国内价值分别为4.84 元、82.2 元，未来价值（以欧洲碳权价格）分别为72.567 元、1 233 元。

4.3 弹性价格模型验证

为验证本文所提弹性电价的有效性，将弹性系数依次从0.1～0.9 按照0.1 的梯度进行取值，同时不平衡电量分别从0～20 MW 按照2 MW 的梯度进行取值，验证弹性电价与弹性系数和不平衡电量之间的关系，如图5 所示。

结合图5（a）可以看出，在弹性系数一定的情况下，不平衡电量越大，弹性电价越高；不平衡电量一定时，弹性系数越小，弹性电价越高。不平衡电量越大，需要更多负荷侧电力用户参与不平衡电量响应，故需要更高的电价激励电力用户响应不平衡电量。弹性系数越小，表示电力用户可调节弹性负荷资源越少，从而需要更高弹性电价激励电力用户响应不平衡电量。图5（b）中的弹性电价受弹性系数和不平衡电量共同作用，可以根据市场需求调整弹性系数已达到预期的弹性价格达到引导负荷侧电力用户参与响应交易的效果。

本文算例中月度和日内响应交易对应弹性系数的弹性电价如附录B 图B2 所示。月度和日内弹性电价存在较大差异，主要是因为日内交易的不平衡电量达到了31.4%，而月度不平衡电量仅为8%，所以月度弹性电价主要反映本月电量供需情况，而日内单轮弹性电价明显高于月度，主要是因为日内的实时供需偏差量相对于月度整体供需而言，实时电网不平衡电量的调控需求较高，可以通过实时电价反映电能的实时市场供需价值。

4.4 日内响应电-碳市场收益分析

电力用户调控响应不平衡电量的收益包括响应电量对应的交易费用、弹性电价对应的弹性收益以及响应电量对应的减排收益，其中响应电量对应的减排收益分为欧洲发达国家和中国市场价格进行讨论。从附录B 图B3 可以看出，电力用户获得收益直接与自身响应不平衡电量和申报交易电价有关，响应的不平衡电量越多，获得的综合收益越高，同时申报的响应价格越高，获得的较好收益越多，但需要承担可能不中标的风险。如附录B 图B4 所示，本轮不平衡电量情况下的弹性价格为0.168 7 元/（kW·h），最终各响应主体的交易实际价格取决于参与响应交易的申报价格。实际交易价格与固定电价的比值反映出本文的绝大多数成交价低于固定电价，说明本案例分析所选弹性系数较合理，能够将交易价格稳定在合理范围内。

目前，中国碳市场开市时间较短且碳市场化程度尚未达到欧洲发达国家的程度，导致单位碳排放价格较低。从附录B 图B5 可知，中国面向电力交易的碳权交易价格相对欧洲还存在较大差距，其中，中国与欧洲响应分摊后的用电单价曲线之间的差值是中国用电碳排放价格增长的空间。所以，以欧洲碳交易收益作为引导负荷侧弹性负荷资源参与调控响应的收益较大，但中国碳市场成长空间需要进一步挖掘。

参与电力调控响应的日内单轮电力交易情况如附录B 图B6 所示，电力用户通过响应不平衡电量，降低发电侧电能供应和发电碳排放量，并获得响应电量的用电收益和碳权补贴。引导电力用户参与日内调控需求响应交易，可以达到节能减碳的效果，如附录B 图B7 所示，如果仅考虑电力用户响应不平衡电量在社会效益方面的影响，降低的用电费用和费用比例效果不明显。但如果将响应费用分摊到单位用电量，固定用电价格为0.817 467 元/（kW·h），相比于电力用户自身申报的价格增加了100%，对激励电力用户积极参与响应交易以降低自身用电成本具有一定的引导力。

4.5 月度响应电-碳收益核算分析

社区电力用户响应电网安全稳定需求的月度收益如附录B 图B8 所示，响应不平衡电量的收益占总收益的绝大部分，由于月度不平衡电量仅为8%，所以弹性响应收益占总收益的8%～10%，可知本文月度弹性系数选择在合理范围内，并且电力用户的响应收益与响应电量紧密关联，即响应电量越多，获得的响应收益越多。本文案例的月度响应交易市场收益分析如附录B 图B9 所示，通过对比中国与欧洲响应调控的响应收益可以看出，碳权交易的费用对负荷侧市场主体响应电网安全运行的影响较大，从中国和欧洲月度碳权交易费用除以中国月度碳权交易费用得到的中国碳市场潜力可以看出：为实现源荷互动交易市场的构建，电力碳权交易价格是引导电力用户响应电网不平衡电量的重要经济激励手段。

按照本文案例的月度响应数据，用电量和碳排放量均减少，符合节能减排的可持续发展要求。针对响应调控需求的电力用户收益，响应收益按由少到多的顺序依次为无弹性电价的对应收益、月度收益（含弹性收益）、含碳排放收益（中国标准）、含碳排放收益（欧洲标准）。收益越大，对市场主体的吸引力越大，响应的效果会越好。目前国内可以通过调整弹性电价的弹性系数来改变实际交易价格，未来需要更加关注用电碳排放成本对用电的影响。

为验证碳权价格对电力市场价格的影响，按照式（22）至式（25）分析碳权交易价格变化对电价的影响，同时结合式（26）进行碳权价格影响导致的响应电量的变化对负荷侧市场主体响应调控需求的用电成本分析。市场参数如下：月度碳权交易基准价格为0.06 元/kg、需求电量为250 MW、小区平均用电价格为0.358 2 元/（kW·h）、碳权价格弹性系数为0.9，碳权交易取值如附录A 表A2 所示。

结合附录A 表A2 中数据分别计算碳排放价格从0.04～0.10 元/kg，以0.005 为梯度的按照碳权进行响应用电的费用、按照计划用电的费用以及费用对比情况，如附录B 图B10 所示。图中，电力用户根据碳权价格而变化，参与调控响应市场的用电成本随参与响应电量不断降低，响应收益对应减少，同时低碳权价格对电力用户的用电合理规划约束不够，导致用电量有所增加，综合导致电力用户的用电总费用和碳排放量会高于计划值。从图中可以看出，用电成本降低量和降低比例受到电力响应弹性电价的影响而呈现二次线性关系，减少的碳排放量与响应电量之间呈现一次负相关，即响应的电量越多，对应负荷侧用电碳排放量越少。

5 结语

本文结合新型电力系统和“双碳”目标要求，以全国电力市场与碳权市场的市场化程度不断加深为研究背景，在电力用户具备电-碳市场直接或间接参与能力的前提下，结合源荷互动协同的电量平衡维护需求，探索电力用户响应调控需求的电-碳市场协调机制与效益分析方法。本文采用实时电量耦合电网不平衡电量，调整实时交易电价，引导电力用户调整弹性负荷资源，维护电网供用电平衡。同时，分别构建电力市场和碳市场响应电量的收益分析模型，对响应不平衡电量的收益进行分析，验证了本文响应价格模型、交易机制等的有效性。最后，通过中国和欧洲碳权交易价格的差异可以看出，未来中国碳市场的发展潜力巨大，仍需进一步协同电力市场与碳市场的交易机制融合，通过市场引导源荷低碳灵活互动，维护电网安全稳定。

需要指出的是，本文的算例数据选取均来自相关行业或政府等公开发布的报告，针对特定区域或群体可能会存在一定的偏差。因此，后续需要进一步加强负荷侧用电特征和区域经济发展数据的特征匹配研究，提高负荷用电与经济发展之间的匹配关系。

本文研究受到南瑞集团科技项目(524609210158)的支持和帮助，特此感谢！

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。