需求响应下计及电碳市场耦合的多元主体成本效益分析

2023-02-17靳冰洁李家兴彭虹桥罗澍忻卢治霖冷媛董萍梁梓杨

电力建设 2023年2期

靳冰洁，李家兴，彭虹桥，罗澍忻，卢治霖，冷媛，董萍，梁梓杨

(1. 广东电网有限责任公司电网规划研究中心，广州市 510080； 2. 华南理工大学电力学院，广州市 510641； 3. 南方电网能源发展研究院有限责任公司，广州市 510663)

0 引言

2017年12月，广东省能源局发布的《广东电力现货市场建设试点工作方案》为电力现货市场提供了具体建设方案及管理办法[1-2]，宣告了广东电力现货市场建设的开始。另外，全国碳排放权市场于2021年7月16日正式上线交易[3]。“十四五”时期，中国碳排放市场将纳入更多行业和企业，强化自愿减排量抵扣联动，完善定价机制，促进中国统一市场与地方试点碳市场有效融合，以市场化、渐进化的方式，促进碳减排技术的发展。

目前，已有分别基于碳市场和电力市场的对各个市场主体进行成本效益分析的研究。对于碳市场，文献[4]提出了一种基于需求响应机制的减碳效益分析模型，并用算例对需求响应的执行效果进行了分析；文献[5]分析了碳交易市场对于南方电网西电东送的影响，结果表明引入碳交易市场能够提升西电东送的总体社会效益。对于电力市场，文献[6]设计了广东电力现货市场交易结算机制，并在此基础上提出了发电侧和用户侧成本效益分析模型；文献[7]提出了需求响应参与电力平衡的成本效益评估模型，结合算例得到了不同补贴标准下需求响应的最佳比例；文献[8]研究了可中断负荷项目中负荷聚合商、电网及中小型用户间的交易机制，在此基础上提出了三方的成本效益分析模型，并分析了补偿方案、前期补贴等因素对各方的影响；文献[9-10]根据上海市实际试点情况，分别从电网侧、用户侧、发电侧3个方面分析了电动汽车参与需求响应的效益，并对比了不同类型充电桩及换电站对结果的影响。综上，现有的电碳市场成本效益分析没有完整地考虑电碳市场耦合对各主体的影响[11]、实施需求响应对各主体的影响[12]、多元主体参与市场的成本效益分析[13]等。

目前，我国已在多地开展实施碳交易，具备了一定的实践基础。因此，将碳交易的环节引入电力现货市场交易中并进行统一的成本效益分析，更符合市场的实际情况。对此，为了分析碳排放权市场对各市场主体成本效益的影响，本文首先介绍碳排放权交易市场与电力现货市场的耦合机理；随后基于碳交易与电力现货市场耦合下各主体的交易结算机制，提出需求响应下多个市场主体的成本效益分析模型，并采用某省电网实际运行日对各项指标进行量化计算，获得各个主体参与市场交易较为完整的成本效益情况。

1 南方(以广东起步)电力市场总体框架

目前，南方(以广东起步)电力市场框架如图1所示，现货市场交易主要指在日前市场和实时市场所开展的交易。本文对电力现货市场与碳交易市场耦合的需求响应成本效益分析是基于日前结算机制及实时结算机制[14]。

图1 广东电力市场框架Fig.1 Framework of Guangdong electricity market

2 电碳市场耦合下的仿真分析框架

为分析碳排放权交易(carbon emissions trading，CET)市场运作对电力现货市场出清情况的影响[15]，本节基于广东省现货市场规则，考虑CET市场和电力现货市场耦合的相互作用，将碳交易成本纳入出清模型的机组报价中，用以结合2个市场的交互机理，体现CET市场的耦合影响。

2.1 市场出清框架

CET市场与现货市场之间的交互机理可总结如下：在CET市场中，有多余碳排放配额的机组可通过交易其剩余的碳排放配额来获得利润；同样地，当机组碳排放量超过其分配所得的免费配额时，需要支付额外的碳排放成本[16]。因此，在现货市场中，发电机组在市场投标前会根据政府分配的免费碳排放配额来评估其所需支付的碳排放成本[17]。

本文基于广东省现货市场规则，构建了电碳市场耦合下的市场出清框架，如图2所示，以实现对节点电价、机组中标情况及碳交易情况的计算。

图2 电力市场出清框架Fig.2 Framework of electricity market clearing

2.2 免费碳排放配额分配方法

目前，我国以年为时间尺度分配碳排放配额。本文为研究CET市场对现货市场的影响，以日为时间尺度分配碳排放配额。全国碳市场中的免费碳排放配额是由基线法确定的，根据该方法，机组的碳排放配额由供电、供热两部分配额组成，机组i按基线法分配获得的碳排放配额Eq,i为：

Eq,i=Ee,i+Eh,i

(1)

式中：Ee,i为机组供电的碳配额量；Eh,i为机组供热的碳配额量。

其中，机组供电碳排放配额计算公式为：

Ee,i=Pe,iBe,iFl,iFr,iFf,i

(2)

式中：Pe,i为机组供电量；Be,i为机组所属类别的供电基准值，当前全国各类别机组碳排放基准值规定见表1；Fl,i为机组冷却方式修正系数；Fr,i为机组i的供热量修正系数；Ff,i为机组出力修正系数。

表1 各类别机组碳排放基准值Table 1 Carbon emission baseline of various units

另外，机组供热碳排放配额计算公式为：

Eh,i=Qh,iBh,i

(3)

式中：Qh,i为机组供热量，Qh,i与机组供热配额总量成正比；Bh,i为机组所属类别的供热基准值。

2.3 考虑碳排放成本的常规机组报价

(4)

式中：ρre为碳排放价格[18]；βi为常规机组i对应的碳排放强度系数；η为配额免费发放的比例；Pi,max为常规机组i在时段t的最大出力。

本文基于发电侧报量报价、负荷侧报量不报价的方式开展研究。当不考虑CET市场耦合时，常规机组以递增的阶梯电价进行报价，而随着CET市场的加入，常规机组i的总发电成本将受到碳排放权交易的影响。因此，各常规机组会调整其在市场中的报价[19]。常规机组i在时段t的第m段报价Ci,t,m为：

(5)

式中：Ci,m为机组i申报的第m个出力区间对应的能量价格。

则机组运行费用Ci,t表达式为：

(6)

式中：M为机组报价总段数；Pi,t,m为机组i在时段t第m个出力区间的中标电量。

市场交易出清模型以最小化系统运行成本为优化目标，建立安全约束机组组合、安全约束经济调度模型并进行优化计算，得到现货市场出清结果[20]。

3 电碳交易市场耦合下各市场主体参与需求响应的成本效益分析模型

本节在CET市场与现货市场耦合环境下，分别从发电侧、用户侧、负荷聚合商、储能运营商及电网侧等主体视角开展分析，提出了以上各个主体参与需求响应的成本效益分析框架及各项指标计算公式，用于评估CET市场与现货市场耦合下实施需求响应的成本与效益，具体框架如图3所示。

图3 总体分析框架Fig.3 Overall analysis framework

3.1 发电侧模型

电碳交易市场耦合下发电侧参与需求响应的成本效益分析模型如图4所示，其效益指标包括市场化发电效益及需求响应效益，成本指标包括发电、碳排放权交易成本及市场偏差考核成本。

图4 发电侧成本与效益分析框架Fig.4 Framework of generating-side cost and benefit analysis

总效益模型为：

G=Bc+Br+BLCfD+BDR-Cg-Cch

(7)

式中：G为发电侧总效益；Bc为发电侧日前市场结算收益；Br为发电侧实时市场结算收益；BLCfD为发电侧中长期市场结算收益；BDR为需求响应下发电侧的效益；Cg为发电成本及碳排放权交易成本；Cch为发电侧市场偏差考核成本。

3.1.1 效益分析模型

1)日前市场结算收益：

Bc=∑[(QGc,t-QGL,t)ρGc,t]

(8)

式中：QGc,t为发电侧日前市场t时段需求电量；QGL,t为发电侧在中长期市场t时段的合约电量；ρGc,t为t时段的日前节点电价。

2) 实时市场结算收益：

Br=∑[(Qu,t-QGc,t)ρGr,t]

(9)

式中：Qu,t为发电侧实时市场上网电量；ρGr,t为t时段的实时节点电价。

3) 中长期市场结算收益：

BLCfD=∑QGL,tρGL,t

(10)

式中：QGL,t为t时段中长期净合约电量；ρGL,t为机组t时段净合约价格。

4) 需求响应效益：

(11)

式中：Bi为需求响应下发电侧减少的机组投资成本；Cdrg为需求响应下发电侧减少的发电收益；co为单位发电量的机组日均投资成本；PDR,t为t时段参与需求响应削峰避免的机组投资容量；ρt为机组在t时段的报价；ΔQDR,t为t时段需求响应前后的电量变化量。

3.1.2 成本分析模型

1)发电及碳排放权交易成本：

Cg=∑ρtPt

(12)

式中：Pt为机组在时段t的出力。

2)市场偏差考核成本：

Cch=∑max{ρGc,tMg,ρmin}·
max{Pdec,gDR,tRg-Preal,gDR,t,0}

(13)

式中：Mg为惩罚因子；ρmin为考核价格下限；Pdec,gDR,t为发电侧申报响应容量；Preal,gDR,t为发电侧实际响应容量；Rg为响应比例门槛。

3.2 用户侧模型

用户参与需求响应的成本效益分析模型如图5所示，其效益指标包括参与需求响应减少的电费成本、网损成本及获得的补偿，成本指标包括电费、承担的网损成本、参与需求响应缴纳的管理费用及考核成本。

图5 用户侧成本与效益分析框架Fig.5 Framework of user-side cost and benefit analysis

总效益模型为：

U=Bdf+Bloss+Brei-Cdf-Closs-Cuch-Cmu

(14)

式中：U为需求响应用户总效益；Bdf为用户参与需求响应减少的电费成本；Bloss为参与需求响应减少的网损成本；Brei为参与需求响应获得的补偿；Cdf为用户电费支出；Closs为用户承担的网损费用；Cuch为用户参与需求响应的考核成本；Cmu为用户向负荷聚合商缴纳的运行管理费用。

3.2.1 效益分析模型

1)参与需求响应减少的电费成本：

Bdf=∑(QDR,tρdf,t)

(15)

式中：QDR,t为用户全天t时段参与需求响应所减少的电量；ρdf,t为用户t时段所要交纳的电费。

ρdf,t=ρGr,t+ρtran,t+ρfund,t

(16)

式中：ρtran,t为t时段的输配电价；ρfund,t为基金及附加单价。

2)参与需求响应减少的网损成本：

Bloss=∑[(ΔQ′loss,t-ΔQloss,t)ρdf,t]

(17)

式中：ΔQ′loss,t为需求响应前t时段总网损；ΔQloss,t为需求响应后t时段总网损。

3)参与可中断负荷项目获得的补偿：

(18)

式中：brei,n为用户第n次参与需求响应负荷聚合商提供的单位补偿价格；QDR为响应需求响应所削减的电量；N为需求响应发生次数。

3.2.2 成本分析模型

1)用户电费支出：

Cdf=∑(Qday,tρdf,t)

(19)

式中：Qday,t为用户全天t时段实际用电量。

2)承担网损成本：

Closs=∑(ΔQloss,tρdf,t)

(20)

3)用户需求响应考核成本：

Cuch=∑max{ρdf,tMu,ρmin}·
max{Pdec,uDR,tRu-Preal,uDR,t,0}

(21)

式中：Mu为惩罚因子；Pdec,uDR,t为用户申报响应容量；Preal,uDR,t为用户实际响应容量；Ru为响应比例门槛。

3.3 负荷聚合商模型

负荷聚合商参与需求响应的成本效益分析模型如图6所示，其效益指标包括电网给与的需求响应补偿及用户缴纳的项目管理费用，成本指标包括支付给用户的需求响应补偿及自身的项目管理费用。

图6 负荷聚合商成本与效益分析框架Fig.6 Cost and benefit analysis framework for load aggregators

负荷聚合商作为电网与用户间的中间机构，在需求响应的实施中起着重要的作用，在实施过程中，聚合商分别与电网和用户签订合同，从电网获得响应补偿，并给与用户一定的响应补偿，这两者的补偿价格不同，聚合商从中获益。负荷聚合商的总效

益模型为：

I=Breg+Bmu-Crei-Cmi

(22)

式中：I为负荷聚合商的总收益；Breg为电网对参与需求响应的补偿费用；Bmu为用户参与可中断负荷项目缴纳的运行管理费用；Crei为给予用户的补偿费用；Cmi为负荷聚合商实施需求响应项目的管理费用。

3.3.1 效益分析模型

电网给与的补偿费用为：

(23)

式中：breg,n为第n次需求响应电网对负荷聚合商的单位补偿价格。

3.3.2 成本分析模型

给用户的补偿费用为

(24)

式中：crei,n为第n次需求响应负荷聚合商提供给用户的单位补偿价格。

3.4 储能运营商模型

储能运营商参与需求响应的成本效益分析模型如图7所示，其主要是通过高发低储获得利润，成本指标包括储能单元的折损成本、运营成本及维护成本。

图7 储能运营商成本与效益分析框架Fig.7 Cost and benefit analysis framework for energy storage operators

总效益模型为：

R=Be-Cbk-Cop

(25)

式中：R为储能运营商的总收益；Be为运行日中储能运营商高发低储的获利；Cbk为储能单元的日折损成本；Cop为储能单元的单位日运营及维护成本。

3.4.1 效益分析模型

高发低储获利为：

(26)

3.4.2 成本分析模型

1)储能单元折损成本。

该项成本与储能单元特性的关系密切，本文以储能单元为锂电池开展研究，其折损成本为：

(27)

式中：cbat为储能单元的单位电池折损成本；cBRC为储能电池的单位投资成本；σDOD为电池的允许放电深度；NCL为电池的循环寿命。以上系数都取决于储能单元的新旧程度及其应用技术。

2)储能单元运营及维护成本。

(28)

式中：δop表示储能单元的单位运营及维护费率。

3.5 电网侧模型

电碳交易市场耦合下电网侧参与需求响应的成本效益分析模型如图8所示，其效益指标包括市场结算收益、需求响应效益及网损带来的负荷增量收益，成本指标包括实施需求响应减少的网损收益、给负荷聚合商的补偿费用及项目管理费用。

图8 电网侧成本与效益分析框架Fig.8 Framework of grid-side cost and benefit analysis

总效益模型为：

P=Bpc+Bpr+BpLCfD+BpDR+Bploss-
Cploss-Creg-Cmp

(29)

式中：P为电网侧总效益；Bpc为电网日前市场的购售电量差价结算收益；Bpr为电网实时市场的购售电量差价结算收益；BpLCfD为电网中长期市场购售电量差价结算收益；BpDR为电网实施需求响应的总效益；Bploss为网损带来的负荷增加量收益；Cploss为实施需求响应避免的网损收益费用；Creg为电网给负荷聚合商的补偿费用；Cmp为电网的项目管理费用。

3.5.1 效益分析模型

1)日前市场的购售电量差价收益：

Bpc=∑[(QUc,t-QUL,t)(ρsell,t-ρGc,t)]

(30)

式中：QUc,t为用户日前市场t时段需求电量；QUL,t为用户中长期市场t时段需求电量；ρsell,t为电网t时段的售电电价。

2)实时市场的购售电量差价收益：

Bpr=∑[(Qu,t-QUc,t)(ρsell,t-ρGr,t)]

(31)

式中：Qu,t为机组实时市场上网电量。

3)中长期合约购售电量差价收益：

BpLCfD=∑[QUL,t(ρsell,t-ρGL,t)]

(32)

4)实施需求响应的效益：

(33)

式中：Bt为电网公司可避免容量的投资成本；Cg为实施需求响应电网侧减少的售电收益；ct为电网公司单位可避免容量的日均投资成本。

5)网损带来的负荷增加量收益：

Bploss=∑(ΔQloss,tρsell,t)

(34)

3.5.2 成本分析模型

1)实施需求响应避免的网损收益费用：

Cploss=∑[(ΔQ′loss,t-ΔQloss,t)ρsell,t]

(35)

2)给予负荷聚合商的补偿费用：

(36)

式中：creg,n代表负荷聚合商第n次参与需求响应电网提供的单位补偿价格。

4 算例分析

4.1 仿真场景

为量化分析所提的需求响应下计及电碳交易市场耦合的多元主体成本效益模型，本文采用我国某省某典型运行日(出现尖峰负荷)作为仿真背景，模拟了需求响应发生场景，运用该省当天的真实负荷数据对市场进行出清，本算例中令日前负荷预测数据与真实负荷数据的误差为5%，并对中长期合约电量进行分日电量分解，分日电量比例设定为0.85。算例中需求响应共削减3%尖峰负荷，其中，由用户参与需求响应削减2%尖峰负荷，由储能在尖峰负荷时期放电转移1%尖峰负荷，并在负荷低谷时期(00:00—08:00)对这部分电量进行补充，场景示意如图9所示。

图9 负荷电量及需求响应场景示意Fig.9 Schematic diagram of load and demand response scenarios

本文采用提出的机组报价模型进行仿真出清，忽略线路阻塞，分别得出了日前市场出清电价及需求响应后实时市场出清电价，将两者进行对比，如图10所示。

图10 日前市场及实时市场出清电价曲线Fig.10 Curves of day-ahead and real-time electricity market clearing prices

成本效益分析模型中的仿真参数设定如表2所示。将相关参数及所得出清电价用于对下文各个市场主体成本效益的仿真计算。

表2 仿真参数Table 2 Simulation parameters

4.2 仿真结果

采用本文所述模型及仿真参数对各主体成本效益进行量化计算，所得各项指标结果如图11—15所示，其中实线表示效益指标，点划线表示成本指标，各主体运行日总效益见表3。可以看出，发电侧的效益主要来源于需求响应减少的机组投资以及其在现货市场的发电收益，总体效益可观；用户侧参与需求响应项目为其带来了一定收益，但由于其成本主要来源于消耗电能，总体收益为负；负荷聚合商作为电网与用户间的中间机构，主要起着评估用户负荷削减潜力及管理需求响应项目的作用，其收益主要来源于电网对于需求响应的补偿，总体收益为正；储能运营商主要通过转移部分尖峰负荷，从峰谷电价的差异中获得收益，但由于目前电池技术尚未成熟，成本较高，高发低储获得的收益低于需要承担的电池折损费用及设备运行维护费用，因此储能运营商总体收益为负；电网侧的收益主要来源于各个市场中赚取的购售电差价，而实施需求响应也为电网带来了一大笔可避免容量投资，其总效益是各个主体中最大的。

表3 运行日各市场主体总效益Table 3 Total benefit of each market entity on operation day

图11 发电侧各时段结算结果Fig.11 Generation-side results for each time period

图12 用户侧各时段结算结果Fig.12 User-side results for each time period

图13 负荷聚合商各时段结算结果Fig.13 Results of load aggregators for each time period

图14 储能运营商各时段结算结果Fig.14 Results of energy storage operators for each time period

图15 电网侧各时段结算结果Fig.15 Grid-side results for each time period

4.3 考虑CET市场对各主体效益的影响

基于CET市场与现货市场的交互机理及本文所提出清框架可知，碳排放权交易会使市场出清价格发生改变，从而对各个主体的效益产生影响。图16给出了考虑和不考虑CET市场影响的日前市场出清电价对比。

图16 出清电价对比Fig.16 Comparison of clear electricity prices

可以看到，考虑碳市场运作后，市场出清价格发生明显变化，出清电价在日内全部时段比不考虑碳交易市场运作时明显上升，最高幅度为29.98%，但价格的总体变化趋势基本相同。

此外，不考虑CET市场运作时，目标函数的机组报价中不包含单位碳排放成本，这将大大减少CET机制对碳排放总量的控制。为突出考虑CET市场运作后的减排效果，本文对比了考虑和不考虑CET市场2种模式下的出清结果，如表4所示。

表4 两种模式出清结果的对比Table 4 Comparison of the clearing results of the two modes

根据表4可得，考虑CET市场后的机组运行费用比不考虑时高19.46%，但发电侧燃煤机组出力减少13.39%，对应碳排放总量减少了10.03%。可见，考虑CET市场运作后尽管无法降低机组总运行费用，但可一定程度降低常规机组在CET市场中的出力，并有效降低碳排放总量。

图17对比了2种模式下运行日各主体的总效益变化。

图17 2种模式下运行日各主体的总效益变化Fig.17 The change of the total benefit of each entity in the two operating days

从图17可以看出，CET市场的运行主要对发电侧、用户侧及电网侧的效益产生影响。这主要是由于考虑碳排放权交易会抬高市场的出清价格，用户的电费亦随之升高，使得发电侧及用户侧的效益减少，电网侧的效益增加。其中，CET市场对发电侧的效益影响最大，考虑CET市场时发电侧效益减少了61.78%。

4.4 需求响应敏感性分析

以上算例均在需求响应共削减3%尖峰负荷的场景下进行，其中，由用户参与需求响应削减2%尖峰负荷，由储能在尖峰负荷时期放电转移1%尖峰负荷。而以上各比例的改变，势必会对各主体的成本效益产生影响，本节将探究用户参与需求响应比例及总需求响应比例改变对各方的影响。

4.4.1 用户需求响应占比对各主体效益的影响

该算例旨在探究需求响应总比例不变的情况下，用户参与需求响应比例的改变对各主体及社会总效益的影响。其结果如图18、19所示。

图18 用户需求响应占比对各主体效益的影响Fig.18 The influence of user demand-response ratio on the benefit of each entity

图19 用户需求响应占比对社会总效益的影响Fig.19 The influence of user demand-response ratio on total social benefit

从图18、19可以看出，用户需求响应比例的改变主要对电网侧及用户侧的效益产生影响。这主要是由于随着用户需求响应占比的提高，储能运营商所转移的尖峰负荷量减少，对低谷时期电费的抬高作用也降低，因此用户侧电费减少，总效益增加，电网侧售电收益减少，总效益减少。另外，用户侧的考核成本也与该比例有关，该比例越高，则其所需要付出的考核成本越少，且储能技术尚未成熟，其移峰填谷的量越少，能节省的运维损失越多。因此，社会总效益也随之增加。

4.4.2 总需求响应比例对各主体效益的影响

该算例旨在探究需求响应总比例变化时，各主体及社会总效益的变化。其结果如图20、21所示。

图20 总需求响应比例对各主体效益的影响Fig.20 The influence of total demand-response ratio on the benefit of each entity

图21 总需求响应比例对社会总效益的影响Fig.21 The influence of total demand-response ratio on total social benefit

可以看出，随着总需求响应比例的提高，发电侧及用户侧的效益明显增加，而电网侧的效益明显减少。越高的需求响应比例虽然会为电网侧及发电侧节省越多的可避免容量投资，但也意味着电网向用户出售的电量将减少，这将使其损失一大笔售电收益，因此，电网总效益随总需求响应比例的提高而减少，发电侧及用户侧总效益随之增加。另外，随着总需求响应比例的提高，发电侧及电网侧的可避免容量投资也不断增加，节省了一大笔投资成本，因此社会总效益随之不断增加。