蒙文川，林昶詠，文福拴，吳鴻亮，宋藝航，張翔

(1.直流輸電技術(shù)國家重點實驗室(南方電網(wǎng)科學(xué)研究院有限責(zé)任公司)，廣州市 510080；2. 浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院, 杭州市 310027)

采用高低匹配機制的發(fā)電權(quán)交易市場中發(fā)電公司的競價策略

蒙文川1，林昶詠2，文福拴2，吳鴻亮1，宋藝航1，張翔1

(1.直流輸電技術(shù)國家重點實驗室(南方電網(wǎng)科學(xué)研究院有限責(zé)任公司)，廣州市 510080；2. 浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院, 杭州市 310027)

發(fā)電權(quán)交易有利于優(yōu)化電源結(jié)構(gòu)，促進節(jié)能減排，在國內(nèi)電力系統(tǒng)領(lǐng)域得到比較普遍的應(yīng)用。發(fā)電公司在發(fā)電權(quán)交易市場中所采用的競價策略直接影響其收益，因而是發(fā)電公司關(guān)注的重要問題。在此背景下，針對采用高低匹配機制的發(fā)電權(quán)集中競價交易市場，發(fā)展了計及風(fēng)險的發(fā)電公司的競價策略。首先，建立了評估發(fā)電權(quán)交易雙方的成本和收益的數(shù)學(xué)模型。之后，構(gòu)建了發(fā)電公司參與采用高低匹配機制的發(fā)電權(quán)交易市場的計及風(fēng)險的最優(yōu)競價策略的優(yōu)化模型, 并采用蒙特卡洛仿真方法求解。最后，用算例對所構(gòu)造的最優(yōu)競價策略模型和采用的方法進行說明，并分析了發(fā)電權(quán)交易其他參與者的報價行為對所研究的發(fā)電公司最優(yōu)報價策略的影響。

發(fā)電權(quán)交易; 競價策略; 高低匹配; 蒙特卡洛仿真

0 引 言

自2008年3月國家電力監(jiān)管委員會頒布《發(fā)電

權(quán)交易監(jiān)管暫行辦法》以來，發(fā)電權(quán)交易已在全國諸多省市實施。發(fā)電權(quán)交易是極具中國特色的電力市場交易的組成部分，其所涉及的競價、撮合、雙邊交易等交易機制與電能市場交易、輔助服務(wù)市場交易等類似，但在撮合方式、競價策略、風(fēng)險評估等方面有些區(qū)別。

發(fā)電權(quán)交易模式主要包括集中競價和雙邊交易兩大類。不管采用怎樣的交易模式，參與發(fā)電權(quán)交易的發(fā)電機組都可分為發(fā)電權(quán)出讓方和受讓方兩大類。在發(fā)電權(quán)交易中，出讓方與受讓方的概念是針對“發(fā)電權(quán)”買賣而言的[1]。發(fā)電權(quán)出讓方指被替代發(fā)電的機組，一般是小容量或高能耗機組，在交易中出讓發(fā)電權(quán)，實際發(fā)電量減少或完全不發(fā)電；發(fā)電權(quán)受讓方是替代發(fā)電的機組，一般是大容量機組或環(huán)保機組，在交易中購買發(fā)電權(quán)，實際發(fā)電量增加。在最終結(jié)算時，首先由電網(wǎng)公司按照出讓方的上網(wǎng)電價與出讓方進行結(jié)算，再由出讓方按照發(fā)電權(quán)交易合約向受讓方完成支付，故發(fā)電權(quán)出讓方希望發(fā)電權(quán)最終結(jié)算價格越低越好，而發(fā)電權(quán)受讓方希望發(fā)電權(quán)結(jié)算價格越高越好。發(fā)電權(quán)交易的出讓方與受讓方的概念不同于一般商品買賣交易。發(fā)電權(quán)出讓方應(yīng)該理解為電量的買方，相當(dāng)于從受讓方機組買電上網(wǎng)。

現(xiàn)有的針對發(fā)電權(quán)交易的研究主要集中在發(fā)電權(quán)交易模式、機制設(shè)計、競價策略、計及發(fā)電權(quán)交易的電力系統(tǒng)運行等方面。文獻[2]探討了發(fā)電權(quán)集中競價模式和雙邊交易模式在電力市場中的協(xié)調(diào)方法，設(shè)計并比較了10種發(fā)電權(quán)集中競價模型。文獻[3]在考慮了交易成本的前提下設(shè)計了一種激勵相容的發(fā)電權(quán)集中競價交易模式，并用算例說明了其優(yōu)化資源配置的效果。文獻[4]構(gòu)造了計及發(fā)電權(quán)交易的電力系統(tǒng)阻塞調(diào)度模型，并對分別以最大化社會效用、最大化成交量、考慮能耗約束的最大化成交量作為發(fā)電權(quán)交易的目標函數(shù)的情形做了比較分析。文獻[5]針對風(fēng)火發(fā)電權(quán)交易構(gòu)建了多買方平臺，并采用風(fēng)險管控理論和委托代理機制構(gòu)建了風(fēng)火發(fā)電權(quán)交易模型。

針對電力市場中的競價策略問題，現(xiàn)有的研究工作主要集中在日前能量市場、輔助服務(wù)市場等方面。構(gòu)建競價策略的主要目標是在可接受的風(fēng)險水平下最大化收益。文獻[6-8]研究了發(fā)電公司在不完全競爭的電力市場中的競價策略，構(gòu)建了多種適用于不同情形的發(fā)電公司計及風(fēng)險的最優(yōu)競價策略模型框架，考慮了交易收益與交易風(fēng)險之間的協(xié)調(diào)。文獻[9]研究了發(fā)電公司在備用市場的競價策略，考慮了備用容量需求的不確定性。

到目前為止，針對發(fā)電權(quán)交易策略的研究主要集中于構(gòu)建在發(fā)電權(quán)集中競價市場中的競價策略與在雙邊合同市場中的談判策略。文獻[10]在機會約束規(guī)劃框架下構(gòu)建了發(fā)電權(quán)交易的競價模型，并采用雙層嵌套方法求解。文獻[11]針對不完全信息情形，運用貝葉斯學(xué)習(xí)及Zeuthen策略分析了發(fā)電權(quán)雙邊交易模式下的發(fā)電公司談判策略，具有較高的談判效率。

高低匹配機制由于可以在相當(dāng)程度上限制發(fā)電公司行使市場勢力，在市場機制尚不完善的電力市場環(huán)境下具有明顯的優(yōu)勢，在我國這一輪電力市場改革中受到了比較廣泛的重視。文獻[12]介紹了高低匹配機制的基本原理及其在區(qū)域電力市場中運用的合理性。文獻[13]建立了高低匹配與統(tǒng)一出清2種價格機制下的發(fā)電權(quán)交易競價模型。文獻[14]研究了高低匹配機制下區(qū)域發(fā)電權(quán)交易的社會效益，說明了該機制可以在發(fā)電權(quán)出讓方與受讓方之間實現(xiàn)社會效益的平等分配，同時可以明確輸電成本和網(wǎng)損費用的分攤主體。

就我們所知，針對采用高低匹配機制的發(fā)電權(quán)交易市場中發(fā)電公司最優(yōu)報價策略問題的研究尚相當(dāng)初步，且沒有詳細描述交易風(fēng)險。在上述背景下，本文針對采用高低匹配機制的發(fā)電權(quán)交易市場中的發(fā)電公司競價策略進行探討，構(gòu)建考慮不確定因素的競價策略優(yōu)化模型，采用蒙特卡洛模擬方法求解，并用算例對所構(gòu)造的模型和采用的方法做了說明。

1 發(fā)電權(quán)交易雙方成本與收益模型

1.1 發(fā)電權(quán)交易成本模型

考慮參與發(fā)電權(quán)交易的發(fā)電機組所處地理位置時，單位電量的發(fā)電權(quán)交易成本Cij主要包括2部分[15]。

(1)交易固定成本Cij,con，即發(fā)電權(quán)交易中的交易傭金，與機組所在地理位置無關(guān)。

(2)交易地域成本Cij,reg，用于反映發(fā)電權(quán)交易引起系統(tǒng)潮流變化對網(wǎng)損和輸電成本所帶來的影響。若發(fā)電權(quán)交易能起到就近電力電量平衡、降低輸電線路負荷等積極作用，則地域交易成本就低甚至可能為負值，則該筆發(fā)電權(quán)交易就應(yīng)該受到鼓勵。反之，若該筆發(fā)電權(quán)交易加大了系統(tǒng)網(wǎng)損和輸電成本，甚至導(dǎo)致潮流越限等情況，此時地域交易成本就很高。位于同一節(jié)點的發(fā)電機組之間的發(fā)電權(quán)交易的地域成本為0。

以一個簡單的3節(jié)點電力系統(tǒng)為例，進一步說明發(fā)電權(quán)交易地域成本的意義。

對于圖1所示的3節(jié)點電力系統(tǒng)，如果位于節(jié)點A的機組的發(fā)電權(quán)出讓給位于節(jié)點B或節(jié)點C的機組，則節(jié)點B或節(jié)點C的負荷可以實現(xiàn)就地平衡，對于減輕線路潮流具有積極作用，故位于節(jié)點A的機組與位于節(jié)點B或C的機組之間的發(fā)電權(quán)交易的地域成本Cij,reg很低，甚至可能為負值。位于同一節(jié)點的發(fā)電機組之間所開展的發(fā)電權(quán)交易對系統(tǒng)潮流沒有影響，相關(guān)交易的地域成本為0。另一方面，如果位于節(jié)點B或節(jié)點C的機組的發(fā)電權(quán)出讓給位于節(jié)點A的機組，則線路潮流會加重，此時就存在地域成本，從而就需要確保發(fā)電權(quán)交易產(chǎn)生的社會效益足以彌補所導(dǎo)致的地域成本。

圖1 3節(jié)點電力系統(tǒng)

1.2 發(fā)電權(quán)交易的社會福利模型

假設(shè)：(1)在發(fā)電權(quán)交易市場中有n臺機組出讓發(fā)電權(quán)，m臺機組受讓發(fā)電權(quán)；(2)第i臺出讓發(fā)電權(quán)的發(fā)電機組的報價及申報出讓發(fā)電權(quán)電量分別為Psell,i和Qsell,i，第j臺受讓發(fā)電權(quán)的發(fā)電機組的報價及申報收購發(fā)電權(quán)電量分別為Pbuy,j和Qbuy,j；(3)第i臺出讓機組和第j臺受讓機組經(jīng)撮合形成發(fā)電權(quán)交易，該筆交易的發(fā)電權(quán)成交價格及交易電量分別為Pij和Qij；(4)發(fā)電權(quán)交易涉及的單位電量交易成本為Cij。在上述假設(shè)下，該發(fā)電權(quán)交易的社會福利Uij可用式(1)[16]計算：

Uij=(Psell,i-Pbuy,j-Cij)Qij

(1)

1.3 發(fā)電權(quán)出讓方收益模型

發(fā)電權(quán)出讓方的收益指其在發(fā)電權(quán)交易中獲得的收益，其可能高于也可能低于機組自己發(fā)電上網(wǎng)的收益。對于第i臺發(fā)電權(quán)出讓機組，假設(shè)其上網(wǎng)電價及單位發(fā)電成本分別為Rsell,i和Csell,i。發(fā)電權(quán)交易中買賣雙方地位均等，交易成本由雙方均攤。在發(fā)電權(quán)交易中，只有出讓方機組的收益大于0時，其才有可能參與發(fā)電權(quán)交易[17]。這樣，對于任意一筆發(fā)電權(quán)交易，成交價格都必須低于出讓方上網(wǎng)電價。當(dāng)發(fā)電權(quán)成交價格低于其上網(wǎng)電價一定幅度時，發(fā)電權(quán)出讓方就有獲利空間。發(fā)電權(quán)交易的獲利空間指發(fā)電權(quán)出讓方參與發(fā)電權(quán)交易不至于虧損的價格底線，在該價格范圍內(nèi)報價并不一定會讓發(fā)電權(quán)出讓方機組在發(fā)電權(quán)交易中獲得比原先自身發(fā)電上網(wǎng)的收益更多，但可保證機組參與發(fā)電權(quán)交易時不至于虧損。

發(fā)電權(quán)出讓方的報價底線滿足：

(2)

考慮發(fā)電權(quán)交易成本后，出讓方機組i的發(fā)電權(quán)交易收益gsell,i為

(3)

在高低匹配機制下，發(fā)電權(quán)成交價格Pij為雙方報價的均值[18]，即

(4)

由式(3)和式(4)可得：

(5)

1.4 發(fā)電權(quán)受讓方收益模型

發(fā)電權(quán)受讓方收益指其參與發(fā)電權(quán)交易后，與沒有參與發(fā)電權(quán)交易時相比多發(fā)電所獲得的額外收益。對于第j臺發(fā)電權(quán)受讓機組，假設(shè)該機組的上網(wǎng)電價和單位發(fā)電成本分別為Rbuy,j和Cbuy,j。對于任一筆發(fā)電權(quán)交易，發(fā)電權(quán)成交價格都必須高于受讓方相應(yīng)的發(fā)電成本，即讓發(fā)電權(quán)受讓方有獲利空間：

(6)

考慮發(fā)電權(quán)交易成本后，受讓方機組j的發(fā)電權(quán)交易收益gbuy,j為

(7)

2 發(fā)電權(quán)交易競價策略模型

對于給定時段的發(fā)電權(quán)交易，通過式(1)，(5)，(7)可以直接求出該筆發(fā)電權(quán)交易下的社會福利水平及參與發(fā)電權(quán)交易雙方的收益。不過，就構(gòu)造發(fā)電公司參與發(fā)電權(quán)交易的競價策略而言，任意一次交易的收益情況并沒有太大價值，因為其無法指導(dǎo)發(fā)電機組在發(fā)電權(quán)競價市場的策略性報價。本節(jié)構(gòu)建發(fā)電權(quán)交易雙方的預(yù)期收益模型，并在此基礎(chǔ)上發(fā)展發(fā)電機組競價策略。

2.1 預(yù)期收益最大化的發(fā)電權(quán)競價模型

以第i臺發(fā)電權(quán)出讓機組為研究對象，由式(3)可知，其發(fā)電權(quán)交易收益gsell,i與其自身報價、其他所有與其進行發(fā)電權(quán)交易的受讓方機組報價及每筆發(fā)電權(quán)交易的成交量有關(guān)。由1.3節(jié)中對發(fā)電權(quán)交易出讓機組的分析可知，其在發(fā)電權(quán)交易中的報價不是任意的。為保證機組在發(fā)電權(quán)交易中不至于虧損，其報價需要受其上網(wǎng)電價的限制，即需要考慮報價約束。這樣，在考慮報價約束的情況下，最大化出讓方機組i的預(yù)期收益問題可用下述優(yōu)化模型描述：

(8)

s.t. 0

(9)

同理，以第j臺發(fā)電權(quán)受讓機組為研究對象。在考慮受讓方機組報價約束的情況下，最大化受讓方機組j的預(yù)期收益問題可用下述優(yōu)化模型描述：

(10)

s.t. Pbuy,j>Cbuy,j

(11)

采用預(yù)期收益的期望值構(gòu)造發(fā)電權(quán)競價策略在一定程度上考慮了發(fā)電權(quán)交易的風(fēng)險。以發(fā)電權(quán)出讓方機組i為例，當(dāng)其試圖通過不斷降低自身報價以提高交易收益時，就可能導(dǎo)致無法匹配到發(fā)電權(quán)受讓機組的風(fēng)險，這可由期望收益降低反映出來。相似地，當(dāng)出讓方機組i試圖通過提高自身報價以獲得更多發(fā)電權(quán)交易量時，將面臨每筆發(fā)電權(quán)交易收益值下降的風(fēng)險，這也可由期望收益降低反映出來。

2.2 考慮收益波動風(fēng)險的發(fā)電權(quán)競價模型

2.1節(jié)給出的發(fā)電權(quán)交易最大化預(yù)期收益模型考慮了報價過高時可能出現(xiàn)的交易無法達成的風(fēng)險，但未考慮各個競價策略下的收益波動情況，即發(fā)電權(quán)交易的收益波動風(fēng)險[6]。在2.1節(jié)模型的基礎(chǔ)上，引入收益波動風(fēng)險，用下式描述發(fā)電權(quán)競價模型的優(yōu)化目標：

max S=(1-λ)E(g)-λD(g)

(12)

式中：S表示綜合收益指數(shù)，反映了期望交易收益及交易收益波動；λ(0≤λ<1)表示收益波動風(fēng)險規(guī)避系數(shù)，反映參與發(fā)電權(quán)交易的機組對于收益波動風(fēng)險的規(guī)避程度，λ越小則規(guī)避程度越低，λ=0表示機組完全不考慮交易的波動風(fēng)險，等效于式(8)及式(10)的預(yù)期收益最大化模型；g為所研究機組的收益；E(g)和D(g)分別為參與發(fā)電權(quán)交易機組的收益期望值和方差。

式(12)同時適用于發(fā)電權(quán)出讓和受讓機組，只需將相應(yīng)的收益期望值、收益方差和約束條件代入即可。

3 發(fā)電權(quán)交易競價策略的方法與算法

3.1 高低匹配機制確定發(fā)電權(quán)交易量

在發(fā)電權(quán)交易市場中，成交量Qij是基于發(fā)電公司的報價由所采用的市場機制確定?？梢圆捎枚喾N不同的市場機制，相應(yīng)的有不同的優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，包括社會福利最大化模型、效用最大化模型、能耗最優(yōu)模型等[2]。這里針對采用高低匹配機制的發(fā)電權(quán)交易市場，采用社會福利最大化模型來確定發(fā)電權(quán)成交量，進而構(gòu)造發(fā)電公司的競價策略。需要指出，下述方法的思路對于其他優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)同樣適用。

社會福利最大化模型可描述為：

(13)

(14)

針對高低匹配機制，優(yōu)先撮合社會福利最大的交易對，不斷重復(fù)此過程直至交易量達到上限或剩余交易對的最大社會福利為負值。文獻[15]詳細介紹了高低匹配機制，在此不再贅述。

3.2 其他機組的報價分布函數(shù)

假定以發(fā)電權(quán)出讓方機組i作為研究對象，則對于其他發(fā)電權(quán)出讓機組和受讓機組，需考慮其可能的報價。機組i不可能預(yù)先知道其他機組的報價，但可以根據(jù)其他機組的歷史報價情況，估計其報價分布函數(shù)。令除出讓方機組i以外所有發(fā)電權(quán)出讓方、受讓方機組報價集合為P=(Psell,1，Psell,2，…，Psell,i-1，Psell,i+1，…，Psell,n；Pbuy,1，Pbuy,2，…，Pbuy,m)，并假設(shè)其他機組的報價服從正態(tài)分布[19]，即

P～N(U,D)

(15)

式中：U和D分別為機組報價集合P的期望值向量和協(xié)方差矩陣，并可描述為：

U=[μsell,1,μsell,2,…,μsell,i-1,μsell,i+1,…,

μsell,n,μbuy,1,μbuy,2,…,μbuy,m]T

(16)

(17)

式中：μ和σ分別表示各機組的報價期望值與標準差；ρij表示機組i與機組j之間報價的相關(guān)系數(shù)。由于發(fā)電權(quán)參與方機組報價是獨立進行的，可認為不同機組間的相關(guān)系數(shù)為0。但是，如果考慮2臺或以上機組屬于同一發(fā)電公司的情況，可根據(jù)實際情況設(shè)置相關(guān)系數(shù)。這里只討論發(fā)電機組之間報價相互獨立的情況，故令D矩陣為對角矩陣，即D矩陣的非對角元素均為0。

需要指出，所研究機組估計其他機組的報價分布函數(shù)時需要利用其他機組的歷史報價數(shù)據(jù)。

3.3 蒙特卡洛法求解機組收益統(tǒng)計數(shù)據(jù)

在前文構(gòu)造的考慮收益風(fēng)險的發(fā)電權(quán)競價模型中，需要求解所研究機組在發(fā)電權(quán)競價市場中收益的期望值和方差。對于機組收益的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，可采用蒙特卡洛仿真方法求解E(g)和D(g)的近似值。以發(fā)電權(quán)出讓方機組i作為研究機組，任一次蒙特卡洛抽樣仿真的具體實現(xiàn)過程如下：

(1)設(shè)定研究機組的報價Psell,i及其收益波動風(fēng)險規(guī)避系數(shù)λ；

(2)根據(jù)其他發(fā)電權(quán)出讓機組、受讓機組的報價概率分布函數(shù)，抽樣模擬報價情況；

(3)按照3.1節(jié)描述的高低匹配發(fā)電權(quán)成交量計算模型，計算該模擬報價情況下的發(fā)電權(quán)成交結(jié)果，并計算所研究機組的收益情況。

對于任一給定的報價情況，重復(fù)足夠多次的蒙特卡洛模擬過程，就可以利用樣本的無偏差估計量近似得到收益期望值和方差，即：

(18)

(19)

式中：g(t)表示第t次蒙特卡洛仿真得到的所研究機組的收益；N表示蒙特卡洛仿真次數(shù)。

對于任一報價情況，可以重復(fù)上述過程獲得收益統(tǒng)計數(shù)據(jù)，進而利用式(12)求取綜合收益指數(shù)S。

需要指出，蒙特卡洛仿真方法是通過大量抽樣過程來模擬隨機變量的概率分布，不同次抽樣得到的計算結(jié)果一般相同。不過，只要抽樣次數(shù)足夠多，就可以將計算誤差控制在可接受范圍以內(nèi)。

4 算例分析

4.1 算例數(shù)據(jù)

在圖1所示的3節(jié)點電力系統(tǒng)中，假設(shè)共有5臺發(fā)電機組參與月度發(fā)電權(quán)交易，機組1和2為發(fā)電權(quán)出讓方，機組3、4和5為受讓方。在月度發(fā)電權(quán)交易中機組申報該月內(nèi)計劃交易的發(fā)電權(quán)電量及相應(yīng)的交易價格，由電力交易中心組織撮合匹配。以出讓機組1作為研究對象，各機組參數(shù)及機組1對其他機組報價的概率分布函數(shù)的參數(shù)的估計值見表1。

表1 機組參數(shù)

Table 1 Parameters of generating units

位于節(jié)點A的機組的發(fā)電權(quán)出讓給節(jié)點B或C的機組時有利于降低網(wǎng)損和緩解系統(tǒng)潮流負擔(dān)。給定發(fā)電權(quán)交易的固定成本Cij,con(i=1,2；j=1,2,3)為0.5元/(MW·h)，針對系統(tǒng)典型潮流情況得到的地域成本矩陣Creg為

(20)

Creg的3行元素依次表示A、B、C節(jié)點的發(fā)電出讓方機組與A、B、C節(jié)點的發(fā)電權(quán)受讓方機組的交易地域成本。例如，Creg的第2行第3列元素表示節(jié)點B出讓發(fā)電權(quán)給節(jié)點C的機組時的交易地域成本為1.5元/(MW·h)?；诎l(fā)電權(quán)交易的固定成本及地域成本，可求得參與交易各方的交易成本見表2。

表2 發(fā)電權(quán)交易成本

Table 2 Costs of generation-right trade 元·( MW·h)-1

給定蒙特卡洛仿真次數(shù)為2 000。下面考察不同情形下的機組競價策略。

4.2 給定風(fēng)險規(guī)避系數(shù)λ時的最優(yōu)競價策略

給定出讓方機組1在風(fēng)險規(guī)避系數(shù)λ=0.3的情形下的綜合收益指數(shù)的變化趨勢如圖2所示。為提高計算速度，開始時先用較大步長來初步確定最優(yōu)競價策略所在區(qū)間，然后提高計算精度確定最優(yōu)報價。初步計算后得知，機組1的最優(yōu)報價位于區(qū)間300～350 元/(MW·h)之內(nèi)，進一步精確計算得到圖2所示結(jié)果，此時最優(yōu)報價為327.7元/(MW·h)，在該報價下綜合收益指數(shù)為5 054.8，收益的期望值和方差分別為8 321.4 元/(MW·h)和2 567.3 元2/(MW·h)2。由于給定的風(fēng)險規(guī)避系數(shù)較小(0.3)，從圖3展示的機組收益期望與機組的報價變化趨勢中可以看出，此時通過綜合收益指數(shù)獲得的機組最優(yōu)報價接近通過收益期望值獲得的最優(yōu)報價。

圖2 綜合收益指數(shù)隨報價變化趨勢

圖3 收益期望隨報價變化趨勢

4.3 給定不同風(fēng)險規(guī)避系數(shù)λ時的最優(yōu)競價策略

給定不同的風(fēng)險規(guī)避系數(shù)λ，出讓方機組可以獲得的收益也不同。保持其他機組的競價策略不變，改變出讓方機組1的風(fēng)險規(guī)避系數(shù)，所求得的機組1的最優(yōu)競價策略和相應(yīng)收益情況如表3、圖4和圖5所示。

從表3可看出，為保證有更大機會獲得更多收益，減少波動風(fēng)險，隨著λ的增大，機組1的最優(yōu)報價越來越高，相應(yīng)的收益方差隨之下降。這說明機組1利用λ調(diào)整了自身能夠接受的報價風(fēng)險水平，從而使得最終收益的波動性減小。從圖4和圖5可以看出，λ的改變對機組最優(yōu)報價的影響呈現(xiàn)階梯狀，說明λ在給定水平下機組采取的最優(yōu)報價是一致的。當(dāng)λ較大時，雖然收益期望相比λ較小時有所降低，但相應(yīng)的波動風(fēng)險減小。對于發(fā)電權(quán)出讓方機組1而言，在λ較大時更希望通過提高報價來增加自身發(fā)電權(quán)交易成功的可能性，以獲取發(fā)電權(quán)交易收入。

表3 給定不同風(fēng)險規(guī)避系數(shù)λ時的最優(yōu)報價及相應(yīng)收益

Table 3 Optimal bidding prices and profits under differentλvalues

圖4 給定不同風(fēng)險規(guī)避系數(shù)λ時的最優(yōu)報價

圖5 給定不同風(fēng)險規(guī)避系數(shù)λ時的最優(yōu)收益期望

4.4 其他機組報價對所研究機組最優(yōu)競價策略的影響

4.4.1 其他發(fā)電權(quán)出讓方機組報價的影響

以出讓方機組1作為研究機組，考察其競爭對象出讓方機組2的報價對機組1的影響。假定出讓方機組1的風(fēng)險規(guī)避系數(shù)λ=0.3。改變機組2的報價期望值，其他機組的報價參數(shù)均保持不變，此時機組1的最優(yōu)報價如表4所示。

表4 機組2報價變化對機組1最優(yōu)報價的影響

Table 4 Impacts of different bidding prices of unit 2 on the optimal bidding price of unit 1

當(dāng)機組2的報價提高時，為保持自身在發(fā)電權(quán)交易市場中的競爭力，機組1的最優(yōu)報價水平也有所提高，且提價幅度與機組2的提價水平相當(dāng)。由于發(fā)電權(quán)出讓機組希望成交價格越低越好，所以不斷提高報價水平會壓縮出讓機組的收益空間，導(dǎo)致收益的期望值下降。

4.4.2 發(fā)電權(quán)受讓方機組報價的影響

仍然以出讓方機組1作為研究對象，考察受讓方機組的報價對機組1最優(yōu)報價的影響。

保持其他機組的報價策略不變，改變機組3報價的期望值，此時機組1的最優(yōu)報價見表5。

表5 受讓方機組3報價變化對機組1最優(yōu)報價的影響

Table 5 Impacts of different bidding prices of unit 3 on the optimal bidding price of unit 1

保持其他機組的報價策略不變，改變機組4報價的期望值，此時機組1的最優(yōu)報價如表6所示。

表6 受讓方機組4報價變化對機組1最優(yōu)報價的影響

Table 6 Impacts of different bidding prices of unit 4 on the optimal bidding price of unit 1

由表5和表6可以看出：(1)當(dāng)機組3的報價水平提高時，機組1的報價水平略有降低；(2)當(dāng)機組4的報價水平提高時，機組1的報價水平略有提高。這是由于有多臺發(fā)電權(quán)受讓機組，當(dāng)某臺受讓機組單方面提高自身機組報價時，出讓機組可以與其他未提價受讓機組撮合進行發(fā)電權(quán)交易，出讓機組受到的影響相對較小。

5 結(jié) 論

針對采用高低匹配機制的集中競價發(fā)電權(quán)交易模式，構(gòu)建了發(fā)電機組的最優(yōu)競價策略優(yōu)化模型，并采用蒙特卡洛仿真方法求解。算例計算結(jié)果表明，所提出的方法可以根據(jù)發(fā)電公司對風(fēng)險的喜惡程度對收益與風(fēng)險進行折中處理，針對其他機組報價策略變化給出相應(yīng)的報價調(diào)整策略，進而獲得計及風(fēng)險約束的最優(yōu)報價策略。

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(編輯 張媛媛)

Bidding Strategy for Generation Companies Participating in Generation-Right Trading Market Employing High-Low Matching Mechanism

MENG Wenchuan1, LIN Changyong2, WEN Fushuan2, WU Hongliang1, SONG Yihang1, ZHANG Xiang1

(1.State Key Laboratory of HVDC, Electric Power Research Institute, China Southern Power Grid, Guangzhou 510080, China; 2. School of Electrical Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China)

Generation-right trade is an efficient approach for optimizing the power structure and promoting energy conservation and emission reduction, which is widely used in domestic power industry. The adopted bidding strategies of generation companies in the generation-right trading market could have significant impacts on their profits, which is an important issue for the generation companies. Under this background, this paper develops a risk-constrained optimal bidding strategy for generation companies based on the centrally bidding platform of generation-right trade market employing the high-low matching mechanism. Firstly, we construct the mathematical model to evaluate the costs and benefits for both sides participating in the generation-right trade. Then, we construct the optimization model of the risk-constrained optimal bidding strategy for generation companies participating in generating-right trading market based on the high-low matching mechanism, which can be solved by Monte Carlo simulation method. Finally, we adopt a numerical example to demonstrate the proposed optimal bidding strategy model and the presented method, and analyze the impacts of bidding behaviors of other power companies on the optimal bidding strategy of the studied power company.

generation-right trade; bidding strategy; high-low matching; Monte Carlo simulation

國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展規(guī)劃項目(973計劃)(2013CB228202); 國家自然科學(xué)基金項目(51477151); 南方電網(wǎng)科學(xué)研究院科研項目 (CSGTRC-K153018)

TM 715； F 426.6

A

1000-7229(2016)11-0001-08

10.3969/j.issn.1000-7229.2016.11.001

2016-08-13

蒙文川(1976)，男，博士，高級工程師，主要從事電力網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、能源經(jīng)濟等方面的研究工作；

林昶詠(1992)，男，碩士研究生，主要從事電力經(jīng)濟與電力市場、智能電網(wǎng)等方面的研究工作；

文福拴(1965)，男，教授，博士生導(dǎo)師，本文通信作者，主要從事電力系統(tǒng)故障診斷與系統(tǒng)恢復(fù)、電力經(jīng)濟與電力市場、智能電網(wǎng)與電動汽車等方面的研究工作；

吳鴻亮(1981)，男，博士，高級經(jīng)濟師，主要從事電力經(jīng)濟領(lǐng)域研究工作；

宋藝航(1986)，男，博士，經(jīng)濟師，主要從事電力能源經(jīng)濟領(lǐng)域研究工作；

張翔(1988)，男，碩士，助理研究員，主要從事能源經(jīng)濟、電力系統(tǒng)規(guī)劃領(lǐng)域研究工作。

Project supported by National Program on Key Basic Research Project (973 Program) (2013CB228202); National Natural Science Foundation of China (51477151)