安徽电力现货市场主体交易策略及演化博弈分析

邵筱宇, 叶钰童, 任曦骏, 王 宝

(国网安徽省电力有限公司 经济技术研究院, 合肥 230022)

2022年2月,国家发改委、能源局联合发布《关于加快推进电力现货市场建设工作的通知》,要求二批现货试点原则上于2022年6月底前启动现货市场试运行,这意味着电力现货市场推进节奏开始加快[1-2]。安徽作为二批现货试点省份之一,也在积极引入多元化主体参与现货市场交易。

目前,安徽电力市场主体以不同的方式参与现货市场。燃煤火电机组在日前市场中申报运行日的报价等信息,报量报价参与现货市场;新能源场站在日前市场中申报运行日的出力预测曲线,报量不报价参与市场;用户侧在日前市场中无须申报量价信息,作为价格接受者参与市场结算。

无论市场主体以哪种方式参与现货市场,其交易、博弈行为都应符合经济学的“理性人”假设,即以最小的经济代价去谋求最大的经济利益。围绕现货市场主体交易策略及竞价博弈策略,国内学者展开了诸多研究。文献[3]利用演化博弈模型分析了现货市场中火电企业的阶梯报价策略,并构建了火电企业现货博弈模型。文献[4]基于纳什均衡模型模拟了日前现货市场中各类主体报价的动态调整过程。文献[5]研究了现货市场下新能源卖方、售电商买方的交易决策模型,并通过算例仿真验证了模型的有效性。文献[6]分析了电网、用户、火力发电机组、储能商的决策策略,在此基础上构建了涵盖源、网、荷、储各类主体的多能源主体博弈模型。文献[7]结合短期竞价博弈模型,分析了现货市场环境下火电厂的最优竞价策略。文献[8]立足燃煤电厂的边际成本,研究了广东现货市场环境下燃煤电厂的交易竞价策略。

本文结合安徽电力市场主体参与现货市场的方式,构建现货市场主体交易策略决策模型,在此基础上分析市场主体之间的演化博弈机理,最后基于结算试运行的实际数据分析安徽电力现货市场主体交易策略特征及未来各主体的博弈策略选择,以期为其他省份现货市场市场主体制定交易策略提供参考。

1 安徽电力现货市场主体交易策略决策模型

在当前安徽现货规则下,燃煤机组报量报价参与现货市场,新能源机组报量不报价参与现货市场,电力用户不报量不报价参与现货市场。现阶段安徽现货市场建设仍处于起步阶段,为了保障市场结构实现平稳过渡,市场主体参与权限需逐步放开。不同的市场参与方式使得在相同的决策目标下,不同主体的决策变量不尽相同,如图1所示。

图1 不同主体决策变量及决策目标

1.1 燃煤机组

燃煤机组现货市场收益最大化的目标函数为

1.2 新能源机组

安徽新能源机组上网电量的90%以优发电量结算,仅有10%的电量参与现货市场结算,且不参与中长期市场交易,因此新能源机组现货市场收益最大化的目标函数为

(2)

1.3 电力用户

安徽市场用户分为两类:月清用户与日清用户。月清用户指的是按月结算的用户,日清用户指的是按日结算的用户。

月清用户现货市场收益最大化的目标函数为

minCE,

(3)

日清用户现货市场收益最大化的目标函数为

(4)

2 安徽电力现货市场三方主体演化博弈分析

2.1 模型假设

假设1:各主体以报量报价参与现货市场。

假设2:机组采取激进策略所获收益高于保守策略下所获收益,机组具有冒险申报高价博取高利的动机。

假设3:市场主体博弈行为需满足的首要前提是优先实现新能源的消纳。

假设4:现货市场交易机制完善,信息公开透明且市场主体无违规交易行为。

假设5:燃煤机组和新能源机组采取激进策略报价时,机组高价申报容量不能实现足量中标。

假设6:机组无论采取哪种申报策略,其申报行为都不存在违规行为。

为保障新能源消纳,此时燃煤机组申报高价无法中标的部分由新能源机组优先补足获取替代出力利润;新能源申报高价无法中标的部分仍由新能源机组补足,新能源机组按照低于市场出清价的价格进行结算,而燃煤机组可获得出让出力补偿。主体策略选择及对应概率见表1,参数说明见表2。

表1 主体策略选择及对应概率

表2 参数符号说明

2.2 模型构建

根据上述假设和参数可以得到燃煤机组、新能源机组和用户三方的混合策略博弈矩阵,见表3。

表3 燃煤机组、新能源机组和用户策略博弈矩阵

2.3 燃煤机组的演化稳定策略

燃煤机组选择保守策略的期望收益为

Wx=yzRf+y(1-z)(Rf-c1)+(1-y)z(Rf+
r3)+(1-y)(1-z)(Rf+r3-c1)

(5)

燃煤机组选择激进策略的期望收益为

W1-x=yz(Rf+RfΔ-cf)+y(1-z)(Rf+RfΔ-
cf-c1)+(1-y)z(Rf+RfΔ+r3-cf)+
(1-y)(1-z)(Rf+RfΔ+r3-cf-c1)

(6)

由此得到燃煤机组的平均期望收益为

W1=xWx+(1-x)W1-x

(7)

从而得到燃煤机组选择保守策略概率的复制动态方程为

(8)

对复制动态方程F(x)求偏导,得

(9)

令F(x)=0,得x=0,x=1两个平衡点,则

(10)

若y=yx,此时F(x)≡0,此时三方博弈处于渐进稳定的态势,无论燃煤机组采取保守策略和激进策略的比例如何,当新能源机组采取保守策略的概率为y=yx时,燃煤机组行为策略都不会发生变动。

若y≠yx,当y>yx时,F′(1)<0,F′(0)>0,此时x=1为演化稳定点,说明当新能源机组采取保守策略的概率大于yx时,燃煤机组倾向于选择保守策略进行博弈;当y0,此时x=0为演化稳定点,说明当新能源机组采取保守策略的概率小于yx时,燃煤机组倾向于选择激进策略进行博弈。

若z=zx,此时F(x)≡0,此时三方博弈处于渐进稳定的态势,无论燃煤机组采取保守策略和激进策略的比例如何,当用户调整现有现货敞口的概率为z=zx时,燃煤机组行为策略都不会发生变动。

若z≠zx,当z>zx时,F′(0)<0,F′(1)>0,此时x=0为演化稳定点,说明当用户保持现有现货敞口的概率大于zx时,燃煤机组倾向于选择激进策略进行博弈;当z0,此时x=1为演化稳定点,说明当用户保持现货敞口的概率小于zx时,燃煤机组倾向于选择保守策略进行博弈。

2.4 新能源机组的演化稳定策略

新能源机组选择保守策略的期望收益为

Wy=xz(Rr-Ce)+x(1-z)(Rr-Ce-c2)+
(1-x)z(Rr+r1-Ce)+(1-x)(1-
z)(Rr+r1-Ce-c2)

(11)

新能源机组选择激进策略的期望收益为

W1-y=xz(Rr+RrΔ+r2+r3-Ce)+x(1-
z)(Rr+RrΔ+r2+r3-Ce-c2)+(1-
x)z(Rr+RrΔ+r1+r2-Ce)+(1-x)(1-
z)(Rr+RrΔ+r1+r2-Ce-c2)

(12)

由此得到燃煤机组的平均期望收益为

W2=yWy+(1-y)W1-y

(13)

从而得到燃煤机组选择保守策略概率的复制动态方程为

(14)

对复制动态方程F(y)求偏导,得

(15)

令F(y)=0,得y=0,y=1两个平衡点,则

(16)

若x=xy,此时F(y)≡0,此时三方博弈处于渐进稳定的态势,无论新能源机组采取保守策略和激进策略的比例如何,当燃煤机组采取保守策略的概率为x=xy时,新能源机组行为策略都不会发生变动。

若x≠xy,当x>xy时,F′(0)<0,F′(1)>0,此时y=0为演化稳定点,说明当燃煤机组采取保守策略的概率大于xy时,新能源机组倾向于选择激进策略进行博弈;当x0,此时y=1为演化稳定点,说明当燃煤机组采取保守策略的概率小于xy时,新能源机组倾向于选择保守策略进行博弈。

若z=zx,此时F(y)≡0,三方博弈处于渐进稳定的态势,无论新能源机组采取保守策略和激进策略的比例如何,当用户保持现有现货敞口的概率为z=zx时,新能源机组行为策略都不会发生变动。

若z≠zy,当z>zy时,F′(0)<0,F′(1)>0,此时y=0为演化稳定点,说明当用户保持现有现货敞口的概率大于zx时,燃煤机组倾向于选择激进策略进行博弈;当z0,此时y=1为演化稳定点,说明当用户保持现货敞口的概率小于zx时,燃煤机组倾向于选择保守策略进行博弈。

2.5 用户的演化稳定策略

用户选择保守策略的期望收益为

Wz=xyUu+x(1-y)(Uu-RrΔ)+(1-
x)y(Uu-RfΔ)+(1-x)(1-y)(Uu-RrΔ-RfΔ)

(17)

用户选择激进策略的期望收益为

W1-z=xy(Uu-DCu-OCu)+x(1-y)(Uu-DCu-OCu-RrΔ)+(1-x)y(Uu-DCu-OCu-RfΔ)+(1-x)(1-y)(Uu-DCu-OCu-RfΔ-RrΔ)

(18)

由此得到用户的平均期望收益为

W3=zWz+(1-z)W1-z=Uu-DCu-
OCu-RfΔ-RrΔ+xRfΔ+yRrΔ+zDCu+zOCu

(19)

从而得到燃煤机组选择保守策略概率的复制动态方程为

(20)

对复制动态方程F(z)求偏导,得

(21)

令F(z)=0,得z=0,z=1两个平衡点,则

(22)

若x=xz,此时F(z)≡0,三方博弈处于渐进稳定的态势,无论用户保持现有现货敞口、调整现有现货敞口的比例如何,当燃煤机组采取保守策略的概率为x=xz时,用户行为策略都不会发生变动。

若x≠xz,当x>xz时,F′(1)<0,F′(0)>0,此时z=1为演化稳定点,说明当燃煤机组采取保守策略的概率大于xz时,用户会倾向于选择保持现有现货敞口;当x0,此时x=0为演化稳定点,说明当燃煤机组采取保守策略的概率小于xz时,用户会倾向于调整现有现货敞口。

若y=yz,此时F(z)=0,此时三方博弈处于渐进稳定的态势,无论用户保持现有现货敞口、调整现有现货敞口的比例如何,当新能源机组采取保守策略的概率为y=yz时,用户行为策略都不会发生变动。

若y≠yz,当y>yz时,F′(1)<0,F′(0)>0,此时z=1为演化稳定点,说明当新能源机组采取保守策略的概率大于yz时,用户会倾向于选择保持现有现货敞口;当y0,此时y=0为演化稳定点,说明当新能源机组采取保守策略的概率小于yz时,用户会倾向于调整现有现货敞口。

3 安徽电力现货市场主体演化博弈分析

3.1 基于安徽现货市场试结算数据的主体演化博弈分析

燃煤机组交易的博弈点主要是分配自身分段报价曲线中各段的量和价,在市场中出力从而获得正当收益。燃煤机组在现货市场的申报策略分为保守型策略和激进型策略。

数据来源于安徽2022年结算试运行的实际数据。在试运行数据的基础上,将主体申报价格按其申报段价格分为低价、中价和高价。3类申报策略分别对应价格段:200～400元/(MW·h)为低价区,400～600元/(MW·h)为中价区,600～800元/(MW·h)为高价区。考虑到安徽电力用户以不报量不报价的方式参与现货市场,而新能源机组报量不报价参与现货市场,因此,本文只针对燃煤机组的申报策略及博弈空间进行分析。

对于机组的申报,按其累计申报容量占总申报容量(扣除最小技术出力)的占比,划分11个容量点,分别为0%容量、10%容量、…、90%容量、100%容量,统计该机组在不同容量点的价格。这样的划分可以对机组申报段的价格申报曲线走势进行描述。

根据上述统计量,定义机组每日申报特征向量:

vp100=[p0%,p10%,…,p100%]

(23)

式中:p0%、p10%、…,p100%分别为0%容量、10%容量、…、100%容量对应的申报价格。

试结算日统计的各机组申报特性呈现超过60%的机组选择全程中段价格申报的策略,其次为“全段高价”和“中高价”的申报模式。针对试结算日申报情况中出现较多的“全段中价”申报策略,机组申报曲线基本为图2所示的走势。“全段中价”的报价策略使得大部分机组自留博弈空间狭隘,机组倾向于采取“中价求稳”的保守型策略,以高报价博高利润的激进型策略不是此次试结算燃煤机组的首选。

图2 “全段中价”申报策略的机组申报走势

根据演化博弈分析结果,当燃煤机组在市场中更倾向于采取保守策略时,新能源机组倾向于选择激进策略进行博弈,从而获得更多的额外收益,而用户会倾向于选择保持现有现货敞口,保有当下现货市场的需求量。这种博弈结果是符合逻辑的。新能源机组边际成本比燃煤机组低,且新能源机组只有部分容量参与现货,新能源机组的收益已通过行政手段得到保障性消纳,其参与现货的动机更有可能是获取超额收益。综上,新能源机组采取激进策略申报高价对市场出清价格的影响理论上小于燃煤机组申报高价对市场出清价格的影响,短期内不会改变用户现货市场的决策。

3.2 未来安徽现货市场主体演化博弈分析

表4 平衡点稳定性分析

(24)

也一定不是渐进稳定平衡点。下面将围绕

这4个平衡点,分析模型参数对三方博弈渐进稳定状态的影响。

3.2.1 燃煤机组申报策略选择

对于

这两个平衡点,燃煤机组的策略选择分别是激进策略、保守策略,当满足∂F(x)/∂x<0时,

为渐进稳定平衡点,即当RfΔ-cf<0与RfΔ-cf>0时成立。

下面对RfΔ-cf进行分析。RfΔ为燃煤机组采取激进策略中标出力获得的来源于用户侧的额外收益,cf为燃煤机组高价申报未足量中标时燃煤机组的交易损失,可以知道,燃煤机组的策略选择标准较为直接,关键因素就是高价申报策略的损益之差,当高价申报的额外收益高于综合损失时,燃煤机组会倾向于选择高价申报策略。

3.2.2 新能源机组申报策略选择

对于

这两个平衡点,新能源机组的策略选择分别是激进策略、保守策略,当满足∂F(y)/∂y<0时,

为渐进平衡点,即当-Rr+Ce+c2-r1-RrΔ-r2<0与-Rr+Ce+c2-r1-RrΔ-r2>0时成立。

下面对-Rr+Ce+c2-r1-RrΔ-r2进行分析。当新能源机组采取高价策略所获得的全部收益(保守策略的基本收益、高价策略的额外收益、新能源机组受让燃煤机组出力的替代收益以及新能源机组低于市场出清价获得的结算收益之和)大于新能源机组采取高价策略所失去的全部损失(新能源机组偏差考核费用与用户调整现货敞口下新能源机组的损失之和)时,新能源机组会倾向于选择高价申报策略。若用户调整现货敞口给新能源机组带来的损失c2较大时,新能源机组可能会放弃高价申报策略。

3.2.3 用户申报策略选择

根据表3可知,

这4个平衡点中,不能对用户侧控制变量来确定其策略选择的参考依据,因此此处仅对用户侧进行简单的定性分析。用户报量报价进入现货市场后,短期内会根据分时、分日、分周、分月的交易结果调整现货敞口。用户调整现货敞口的决策成本及机会成本虽然无法准确衡量,但这两项成本上限是可控的,不能直接决定用户的最终决策。因此用户在现货市场获得的总效用将会成为其调整现货敞口的重要依据。随着社会绿色用能意识逐渐增强,用户的用电总效用将会向绿色用电效用倾斜,即使总的用能成本有所增加,用户也有可能扩大现货敞口,增加绿电购入比例。

通过前面对燃煤机组、新能源机组策略选择影响因素进行分析可以看到,燃煤机组和新能源机组策略选择的出发点都是自身利益最大化,这是符合第2章交易策略决策模型的构建思路的。不同的是,新能源机组在现货市场中的成本和收益结构更加复杂。现货市场建设初期,新能源作为大规模推动入市的主体,将享有鼓励消纳、优先出力的地位。这就意味着新能源机组将会获得燃煤机组的出让出力。鉴于新能源机组目前尚未被划入中长期市场交易中,用户在现货市场的交易敞口和新能源现货市场收益呈强正相关关系,这也是燃煤机组不受用户现货敞口影响而新能源机组受其影响的主要原因。随着现货市场建设日益完善,新能源出力随机性被新兴市场主体平抑,新能源机组将和燃煤机组地位保持一致,燃煤机组和新能源机组的博弈变量和博弈结果也将高度趋同。

4 结语

本文首先构建了安徽燃煤机组、新能源机组以及用户3类市场主体的现货交易决策模型,然后在此基础上研究了不同主体间的演化博弈稳定策略,最后基于安徽试结算日的实际数据,分析了安徽电力现货市场主体交易策略的主要特征、试结算日主体之间的博弈情况,以及未来各方主体报量报价参与市场后三方主体的演化博弈态势。研究结果可为各地区现货市场建设提供一定参考。