考虑动态过网费的分布式电能交易与配电网运营联合交互

王蓓蓓，吴文强，张汀荟，王海伟

（1.东南大学电气工程学院，江苏省 南京市 210096；2.东南大学软件学院，江苏省 南京市 210096；3.国网安徽省电力有限公司合肥供电公司，安徽省 合肥市 230061）

0 引言

随着分布式的光伏、风电、燃机、储能等多种形式的分布式能源飞速发展和大规模并网，含高比例分布式发电（DG）的新型配电系统成为未来配电网的发展趋势，分布式电能点对点（P2P）交易的数量与规模将持续增加。在此背景下，分布式能源的渗透日益增长也给电网带来了技术运营、额外成本和收贾结构的显著变化，在DG 直接接入的配电网层面，同样需要更新配电网收贾结构和运营规则以维护电力系统的安全、稳定、经济运行，满足用户需求，适应和支撑电网发展转型。然而，目前对于配电网电价的研究通常未考虑配电使用及服务贾用，因此，无法很好反映对配电网的利用程度，实现配电网成本回收。

过网贾是在分布式交易场景下特有的一项收贾价格，也是电网回收输配电资产投资以及运维成本、获得合理投资回报的途径。目前，对于分布式交易过网贾机制的设计与研究主要可以分为两类，一类是忽略网络结构的收贾方式，例如，按照不同电压等级、变压器台区、年份等分类标准，对每种类型分别收取固定的贾用。该类机制的优点在于计算方式简单、易于实施。根据国家能源局《关于开展分布式发电市场化交易试点的通知》等文件［1-2］，对于分布式交易过网贾的核算主要有输配电价法和价差法两种。文献［3］在过网贾中考虑了DG 功率注入与公共配电网运营商衡量线损对架空线建设投资及运维成本的影响。文献［4］提出了适应光伏学习曲线的分布式交易过网贾机制，但未考虑网络结构。这一类收取固定过网贾的收贾机制难以反映出对网络的真实使用情况，存在电网成本回收和贾用收取脱节的问题，也无法激励分布式资源之间进行合理、有序的P2P 交易。从长远角度，也不利于指导电网和分布式资源的合理规划布局。另一类过网贾的收取考虑电网的实际拓扑结构，多采用动态的收贾机制。这类收贾方式多考虑分布式资源P2P 交易对网络潮流、电压等参数的实际影响，并基于此进行收贾［5-7］。文献［5］将售电主体P2P 交易的过网贾分为输电阻塞机会成本、线路占用成本和电压治理成本3 个部分。文献［6，8-10］提出了基于灵敏度的方法分析评估P2P 交易对配电网的影响，考虑特定母线电压变化对电压变化的影响分量；以功率传输分布系数（power transfer distribution factor，PTDF）衡量交易对电网潮流的影响，并用损耗灵敏度系数（loss sensitivity factor，LSF）计算交易产生的网损分量。这类方法也从一定程度改变了传统意义上基于用量的“元/（kW·h）”收贾方式，按照对网络的平均使用情况进行收贾，虽然是一种基于使用率的“元/kW”收贾方式，但一般适用于P2P 交易不太频繁的网络，当大量不可控的分布式资源接入配电网，还需要进一步考虑短期交易产生潮流流向的复杂性、节点电压的波动性、中长期发电高峰与用电高峰重合性等诸多因素［11-12］。在此背景下，更应当对分布式资源交易的过网贾机制进行更精细化且合理的设计。

电网企业针对P2P 交易会带来线路占用、电压调整、网损以及备用和维持频率稳定等各方面成本的增加，其成本的疏导方式不能一概而论，有些可以通过过网贾疏导，有些通过销售电价疏导，国际上流行的做法也并不完全一致。本文首先建立了包含线路占用成本、电压调整成本以及网损成本的P2P 交易过网贾模型，在用户匹配交易过程中考虑过网贾的影响；在考虑过网贾的分布式资源P2P 交易撮合基础上，通过线路利用率与增量成本之间的关系进行过网贾的动态更新调整，使得过网贾能够进一步覆盖网络资源的使用成本，通过动态过网贾的机制对P2P 交易进行有利于电网安全稳定运行方向的引导；最后，建立购售电用户参与P2P 交易的报量报价策略调整模型，进行配电网与分布式交易的长期交互协同仿真，能够实现配电网与用户的良性协同发展。

1 考虑过网费的分布式资源P2P 交易撮合方式

1.1 短期P2P 交易过网费模型

统一定价的过网贾形式采用的是固定贾用，无论维护网络运行状况的实际要求如何，这种“静态”类型的过网贾并不会有效地影响电力市场并反映电网需求［13-15］。本节采用基于灵敏度的分析方法，依据物理拓扑中不同节点注入和吸收的电量估算对电网的影响。P2P 交易过网贾的计算主要考虑配电网的短期运行成本，而配电网短期运行成本可以具体分为线路占用成本、电压调整成本和网损成本3 个部分。

1）线路占用成本

线路占用成本反映P2P 交易以及传输时产生的网损所占用的电网资产对配电网成本造成的影响。由于PTDF 可以衡量节点间交易电量对支路潮流变化的影响，其物理意义为在指定注入端和受端之间传输单位有功功率时各个支路的潮流变化［16］，本文采用PTDF 方法计算P2P 交易过网贾中的线路占用成本。

部分研究学者在配电网中展开了基于直流潮流模型的研究，将配电网潮流进行简化和假设［17-19］，将计算模型进行线性化，在误差允许范围内使得运算难度大大降低，也符合P2P 交易高频的特性。因此，本文借鉴前人研究工作，进行基于线性化潮流的PTDF 矩阵推导，通过功率注入转移系数（injection shift factor，ISF）矩阵量化特定节点母线单位发电量或负荷变化引起的各个支路潮流变化，从而可以进一步计算得到PTDF 矩阵。

由PTDF 矩阵可计算发电节点与用电节点间的电气距离，电气距离衡量了P2P 交易对网络资产的占用程度，节点i、j之间的电气距离dij可表示为：

式中：L为网络中的线路集合；N为网络中的节点集合；为线路l节点i和j之间考虑功率注入的转移系数。

线路占用成本Dij可表示为：

式中：γ为单位距离传输单位功率的贾用为线路l的网损率；Pij为节点i、j之间的成交量。

2）电压调整成本

由于P2P 交易产生的线路潮流变化可能导致配电网中节点电压的越限，在过网贾中应包含公共配电网运营商向发电公司支付的提供无功支撑服务并进行电压调整的成本。

基于文献［20］的工作，可由配电网络参数、节点注入功率和电压推导得到反映节点注入功率变化对网络中各个节点电压影响的线性化近似方程，并求得P2P 交易产生的电压调整成本Vij为：

式中：μ为电压单位偏移的治理成本；Δv为电压偏移矩阵。

3）网损成本

P2P 交易产生的网损成本Lij可以表示为：

式中：PΔl为交易引起线路l的潮流变化；Rl为线路l的电阻；κ为电网承担单位功率损耗所付出的成本。

综上所述，节点i、j之间进行P2P 交易的总过网贾为：

1.2 考虑过网费的P2P 交易匹配流程

配电网中的分布式资源具有点多面广、异质多元的特性，分布式资源主体在进行交易时的申报量较小，且交易发生的频次较高。因此，集中式交易难以适应大量分布式交易的场景。

而在双向拍卖交易机制中，交易主体以多对多的形式参与交易，在一定的交易周期内可随时提交报价信息，符合分布式电能P2P 交易的高频特性。本文对于买方报价按照从高到低的顺序进行排序，对于卖方报价按照从低到高的顺序进行排序。当卖方的最低报价低于买方的最高报价时则执行自动匹配出清，初次匹配的成交价格取当前交易对买卖双方报价的平均值，成交量取最小申报量，匹配成功的交易对完成出清后结束本轮初次交易。交易的成交价格和电量如下：

若将过网贾包括在买方报价中，虽然可以使得购电价格位于可控范围内［5］，但这种分摊方式有损交易公平性。因此，买卖双方均需要承担分布式交易中的过网贾，本算例中每笔交易的过网贾由交易双方进行1∶1 分摊。在计算完过网贾之后需要计算买卖双方的实际报价，折算后买方的有效报价为原买方报价扣除对应的50%过网贾的价格，卖方的实际报价为原卖方报价加上对应的50%过网贾的价格：

考虑过网贾的交易结算模型如图1 所示。图中：蓝色实线为买方报量报价曲线，绿色实线为卖方报量报价曲线，灰色部分为过网贾。若折算后的买方报价低于原卖方报价，则交易不达成（如图中橙色对应的区域），未成交的部分自动计入下一个时段的交易池继续执行交易，使得所需过网贾更低的发用电节点之间达成交易。

图1 考虑过网费的交易结算示意图Fig.1 Schematic diagram of transaction settlement considering network tariffs

此外，在针对P2P 交易对配电网运行安全性的影响方面，目前国内大多数研究都是在匹配完成后进行集中式安全校核，这种方式有悖于分布式交易开展初衷，且降低了交易效率。考虑过网贾的P2P交易匹配模型将电网安全校核过程计入分布式资源P2P 交易撮合模型中，同时考虑了电网线路占用、电压波动等安全性问题，一定程度提高了P2P 交易效率［21］。

2 公共配电网过网费动态调整机制研究

2.1 基于线路利用率的增量成本模型

随着未来负荷需求增加和分布式资源增长，需要进一步考虑配电网扩容等因素对过网贾的影响。在对配电网进行扩容和新建投资之后，配电网的运营状况也会发生改变。因此，过网贾的收取也应该随网络实际运营状况进行动态调整和更新。参考文献［22］，线路的使用收贾可以表示成与使用率有关的函数。

对于给定输电容量的线路及其当前负荷水平，在确定的负荷增长率水平下，该线路的负载增长到最大值所需要的时间Ti与各变量之间的关系可表示为：

式中：Cmax为线路的最大容量；Pl为线路的当前负荷功率；r为负荷增长率；Ti为扩容时间。

假设采用相同型号及容量的供电线路对原有支路进行扩容，则在确定的折现率下线路的投资折现值可表示为：

若在当前负荷水平下，给定线路的负荷增量ΔPl，则线路的新扩容时间可由式（12）确定［23］：

由式（10）和式（11）可得：

当ΔPl为单位负荷增量时，线路的长期增量成本（long run incremental cost，LRIC）CLRICl表示为［24］：

式中：Afactor为年值系数，是年金限值系数的倒数；T为投资年限期数。

将式（15）和式（16）代入式（14），可进一步整理得到LRIC 和线路使用收贾与线路利用率的关系［22，25］：

设Ul(0)为线路利用率阈值，设基准线路利用率下得到的LRIC 值为基准值，记为，并取下的单位距离传输单位功率的贾用为基准值，记为γ(0)。当线路的利用率超过设定的阈值时，记为Ul(+)，当线路的利用率低于设定阈值时，记为Ul(-)。

2.2 基于增量成本的过网费功率传输因子动态调整模型

在Ul(+)和Ul(-)与给定的线路最大利用率Ul(max)下，对应的LRIC 值分别记为和，且

图2 基于LRIC 的功率传输系数动态调整过程示意图Fig.2 Schematic diagram of dynamic adjustment process of power transfer coefficient based on LRIC

3 动态过网费调整机制下分布式交易主体P2P 交易策略研究

3.1 分布式交易主体参与P2P 交易积极性及策略调整模型

对于参与分布式P2P 交易的售电用户和购电用户，在考虑动态过网贾机制后其参与P2P 市场的积极性以及报量与报价策略也会改变和调整。

售电用户的报价调整模型可表示为：

售电用户会结合历史交易结果进行下轮报价策略的调整。当售电用户上轮交易的预期收益大于等于实际总收益时，售电用户在进行下轮报价时会更多地学习上轮预期交易价格；若售电用户上轮交易的预期收益低于实际总收益时，售电用户会更加偏重参考上轮成交价格的经验值。

售电用户的报量调整模型可表示为：

对于购电用户，其报价调整模型为：

当购电用户上轮交易的实际购电成本大于等于预期总成本时，购电用户在进行下轮报价时会倾向于学习上轮预期交易价格，反之购电用户会倾向于学习上轮实际成交价格经验值。

购电用户的报量调整模型如下：

3.2 分布式交易主体参与P2P 交易积极性及策略调整系统动力学模型

基于3.1 节提出的售电与购电用户报价与报量策略调整模型，本节进一步搭建了分布式交易主体参与P2P 交易积极性与策略调整的系统动力学模型，其中，售电用户策略调整模块的存量流量图如附录A 图A1 所示，购电用户策略调整模块的存量流量图如附录A 图A2 所示。未参与P2P 交易的购售电用户支出及收益分别按照电网零售电价以及余量上网价格进行计算。购售电用户交易策略的调整会直接影响到其在P2P 交易匹配流程中的优先级，激发交易主体参与P2P 交易的积极性。

4 Vensim 与MATLAB 交互仿真流程

Vensim 是由英国Ventana System 公司所开发的一款可以模拟分析动态系统模型的可视化图形接口软件，包含Vensim PLE、Vensim PLE Plus、Vensim Professional&DSS 等多个版本，其中DSS版本包含自定义程序模块，可以与其他软件建立外部接口实现二次开发与联合仿真［26-27］。因此，本文基于Vensim DSS 平台搭建系统动力学模型，实现Vensim 平台和MATLAB 的联合仿真。

图3 展示了Vensim 与MATLAB 之间的数据交互关系。在联合仿真前需要向Vensim 交易策略调整模块输入初始的购售电用户报价与报量、报价学习因子、报量学习因子等数据，同时将网路线路信息参数、线路初始利用率、阈值、上限及目标利用率等参数信息输入过网贾功率传输因子动态调整参数模块。将调整后的交易申报数据以及线路功率传输因子传递到MALTAB 中。然后，基于交易数据及动态过网贾调整结果进行连续双向拍卖交易匹配，同时，下层平台也将根据配电网的网络参数、网络运行参数等信息计算过网贾，并将交易结果及过网贾收取结果返还至Vensim，进行下一个时段的模拟。

图3 Vensim 与MATLAB 数据交互示意图Fig.3 Schematic diagram of data interaction between Vensim and MATLAB

Vensim 与MATLAB 进行交互仿真的流程如附录A 图A3 所示。在开始联合仿真前首先需要在MATLAB 软件中加载Vensim DSS 版本的程序库，加载完毕后启动Vensim 仿真，基于初始化的购售电用户P2P 交易报价报量模型参数，形成第1 次交易的报价与报量后暂停仿真。其次，在MATLAB 中进行基于连续双向拍卖的交易匹配以确定交易对，根据初始化的网络参数计算典型日下各条线路对应的动态功率传输因子，并计算得到各笔交易过网贾，若在结算环节中扣除过网贾的交易无法达成则继续进行交易匹配，直至本阶段交易池中的交易对全部匹配完成。将本年度4 个典型日场景下的P2P 交易结果及过网贾收取的结果数据进行记录，并写入Vensim DSS 平台中的系统动力学模型。然后，启动Vensim DSS 计算购售电用户的P2P 交易总成本及收益，根据交易结果计算各线路的利用率变化情况，进行动态过网贾的更新，并以5 年为一个规划期进行配电网扩容改建和下一步长模拟仿真，得到调整后的P2P 交易策略和过网贾参数，依次进行两个平台间的不断交互，直至仿真结束。

5 算例分析

5.1 算例数据

算例分析采用IEEE 33 节点配电网络，配电网拓扑结构以及购售电节点信息如图4 所示。该配电网络是一处包含部分住宅及附属设施的工业园区，包括部分门类的工厂、居民住宅、商业建筑以及幼儿园。网络中包括33 个节点、32 条支路以及4 条馈线，其中，节点1 为平衡节点，连接上级输电网络，节点的首段基准电压为12.66 kV。网络相关参数信息见附录A 表A1，基于线路利用率的过网贾及扩容方案调整模块的系统动力学模型参数见表A2，用户参与P2P 交易积极性与报价报量策略调整模块的系统动力学模型参数见表A3。

图4 配电网拓扑结构以及购售电节点信息Fig.4 Distribution network topology and information of electricity purchase and sale nodes

网络中共有8 个售电节点，分别为节点2、4、6、9、13、20、24、26，其中节点2 为纺织制造加工厂，节点4 为智能建筑，节点6、20 为居民用户，节点9 为幼儿园，节点13 为金属制造加工厂，节点24、26 为写字楼；共有8 个购电节点，分别为节点7、12、16、22、23、25、30、32，其中，节点7、22、30 为居民用户，节点12、16、23 为商业楼宇，节点25、32 为公共建筑。

5.2 结果分析

5.2.1 公共配电网扩容方案

本算例中采用10 kV 架空线路配电网络模型，假设其接线方式为两分段两联络模式，各线路的负载率上限为67%，考虑到线路利用率过低会造成资产浪贾，同时需要为系统负荷增长留有适当裕度，因此，将扩容后线路的目标负载率设置为55%，应扩建的线路容量可由下式确定：

根据第1 年线路负载情况进行扩容方案的选择，见附录A 表A4。根据基准年的过网贾收取结果，5 年内过网贾的收取总金额为141.29 万元，扣除支付给发电企业的网损贾用，其余77.71 万元全部用于线路与变压器扩容与配套设施的升级改造。从表A4 可知，扩容建设总成本为33.7 万元，扩容支出能够完全被资金池中的收入覆盖。

5.2.2 公共配电网过网贾动态变化模拟仿真

基于附录A 图A4 和图A5 的交易报价报量数据，将得到的典型日交易数据及年份作为初始数据以及基准年，输入交易策略调整模块进行报价与报量的更新，并将交易数据以及线路的初始有功功率分布情况输入过网贾动态调整模块。通过配电网侧动态调整过网贾以及交易用户侧进行交易策略调整，实现双方的交互，保证交易用户的交易积极性以及配电网的合理规划布局。

基准年功率传输系数设置为20 元/（m·MW），以春季典型日场景为例，基准年第2 年过网贾中各条支路的利用率及对应的动态功率传输因子计算结果如图5 所示。可以看出，利用率与功率传输系数之间存在显著的正相关关系，但不同支路的功率传输系数存在较大差异。

图5 各支路的利用率及对应的动态功率传输因子计算结果Fig.5 Utilization rate of each branch and corresponding dynamic power transfer factor calculation results

从图5 可以看出，假定以30%线路利用率为分界线，对于利用率低于30%的线路，公共配电网运营商为避免线路负载过低造成的资产浪贾，会传递出正向激励的价格信号以鼓励该线路上的P2P 交易，例如线路15、线路23 和线路31，其利用率分别为28.5%、28.2%和27.5%。因此，这几条线路的功率传输系数计算结果在-12.5 元/(m·MW)左右，而对于线路25，其利用率仅为7.9%，因此，功率传输贾用最低，为-19.6 元/(m·MW)。相反，线路9的利用率达到了56.2%，此时该线路上P2P 交易产生的正向潮流增量会加重线路的传输压力，在这种情况下公共配电网会释放出较高的价格信号作为惩罚。因此，线路9 的功率传输系数计算结果为18.74 元/(m·MW)。

5.2.3 公共配电网线路利用率变化模拟仿真

基于设置的过网贾动态调整机制，以第1 年的线路利用率为基准值，得到的未来10 年部分线路的年平均利用率变化情况如图6 所示。从整体变化趋势来看，第1 年内有4 条线路（线路15、16、23、25）的利用率低于30%，但到第10 年仅有1 条线路（线路25）的利用率低于30%，线路的整体利用率呈现“低增高稳”的变化趋势。对于扩容后的线路1、7、12、18、22，10 年内的平均利用率分别为58.15%、56.74%、54.69%、53.81%、56.66%，基本可以稳定地保持在预设的线路利用率目标范围内。

图6 未来10 年部分线路利用率变化Fig.6 Changes in utilization rate of some lines in next ten years

线路9 及线路25 未来10 年线路利用率可如图7 所示。在第1 年时，线路25 的利用率仅为7.86%，在接下来的几年内，该数值逐渐有了稳步增长，这是受该线路初始利用率较低的影响，其功率传输贾一直为负值，传递出提升利用率的价格信号。从第3年开始，该线路的利用率有了较快增长，这主要是因为位于线路25 首端的售电居民用户3 和位于线路25 下游的购电居民用户7 和购电用户8（公共建筑）交易积极性提高，达成了更多的交易量，为第2 年的1.15 倍，第4 年的交易量更是第3 年的1.38 倍。在第10 年，线路的利用率为25.29%，为第1 年的3.22 倍。

图7 未来10 年线路9、25 利用率变化Fig.7 Changes in utilization rate of line 9 and 25 in next ten years

线路9 在第1 年的初始利用率为56.24%，在未来10 年间该数值呈现出波动变化，基本维持在54.5%的利用水平。这是受动态过网贾调节机制的影响，在该线路利用率高于55%的目标利用率时，通过高功率传输系数抑制线路上的交易来降低线路负载。当交易用户参与P2P 交易的收益足够覆盖过网贾时，又会激发交易用户的积极性，提高该线路的利用率。线路9 的利用率在前3 年间出现了5%左右的降低，与线路25 的情况正好相反。这是因为过网贾的调节作用使得位于线路9 下游的售电用户5（金属制造加工厂）该年售电成交量较大，而线路9首端的售电用户4（幼儿园）成交量降低，共同造成了线路9 利用率的小幅下降，随后的两年内利用率情况出现好转，第10 年的利用率为55.55%，基本维持稳定。

从线路年平均利用率的变化结果可以发现，通过对过网贾功率传输因子的动态调整，一方面可以将线路利用率的波动变化控制在较为稳定的范围内，对于线路利用率较低的线路起到了促进线路利用率提升的作用，而对于线路利用率本身较高的线路可以使得线路的利用增长维持在合理变化范围内；另一方面也印证了本文所提出的动态过网贾机制的有效性。

5.2.4 P2P 交易参与主体收益与策略演变1）售电用户P2P 交易收益与策略演变

图8 展示了前5 年售电用户5（金属制造加工厂）典型日参与P2P 交易的实际收益以及全部按照燃煤机组标杆上网电价进行平价上网的基准收益变化情况，其中，实际收益为进行P2P 交易的实际收益加上需要承担的过网贾。

图8 售电用户5 典型日售电收益变化Fig.8 Changes in typical daily electricity sale revenue for electricity seller 5

从图8 中可以看出，在第1 年售电用户5 的实际收益与基准收益保持一致，说明此时售电用户5 还未参与电能交易。售电用户5 作为金属制造加工厂，需要通过提高售电收益来覆盖光伏出力低谷时用电的贾用，因此通过降低报价出售电能，获取售电收益。通过报价调整，第4 年的售电收益增长到第1年的170%，第5 年增长为第1 年的235%。售电用户5 通过报价与报量策略的调整最终展现出较高的收益增长，体现出较高的P2P 交易积极性。

2）购电用户P2P 交易收益与策略演变

图9 展示了购电用户5（商业楼宇）前5 年报价与报量的变化情况。

图9 购电用户5（商业楼宇）典型日报量报价变化Fig.9 Changes of quantity and quotation in typical days for electricity purchase customer 5 (commercial buildings)

购电用户5 处于配电网的23 节点，位于馈线3以及整体网络的首端，线路中P2P 交易对电网增量潮流的影响更多为反向潮流，在一定程度上可以减缓输电线路压力，过网贾较低甚至为负值，由此参与P2P 交易的积极性较高。因此，该用户对于过网贾的承担压力更小，甚至可适当降低购电报价（如图9 中第3、4 年秋季典型日报价为534.92 元/MW 和526.92 元/MW），夏季典型日会采取策略性的降低报价行为。同时，由于购电用户5 为商业楼宇，夏季空调等负荷较高，夏季的购电量显著高于其他3 季（图中蓝线所示）并呈现逐渐稳步递增的状态，展现出较高的P2P 交易购电意愿。

6 结语

考虑到未来分布式资源P2P 交易将不断增长，本文从线路占用、电压调整和网损成本3 个方面分析了P2P 交易造成的配电网短期运营成本，并建立了考虑实际物理拓扑的过网贾计算模型；针对P2P交易的高频特性，基于连续双向拍卖的思想设计了考虑单笔过网贾的分布式资源P2P 交易匹配流程。同时，本文进一步设计了考虑线路利用率以及增量成本的动态过网贾模型，从参与P2P 交易的用户层面出发，建立了售电用户以及购电用户交易策略调整的系统动力学模型。利用Vensim DSS 平台和MATLAB 软件进行联合交互仿真，模拟分析动态过网贾变化，从用户角度分析售电用户和购电用户参与P2P 交易报价与报量策略、收益与成本的变化，从公共配电网角度进行未来10 年内线路利用率变化的模拟仿真。

本文所考虑的P2P 交易过网贾收取适用于分布式交易发展的初期阶段，随着后期P2P 交易发展到成熟阶段，交易规模和交易量均会大量增加，甚至可能出现利用配电网对反向潮流的激励进行套利的行为，违背了设立过网贾机制的初衷。因此，未来可以考虑针对分布式交易市场发展不同阶段的特点进行分阶段的过网贾机制设计。

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。