張煬，程韌俐，祝宇翔，馬偉哲，史軍，張仕鵬，許琴

(1.深圳供電局有限公司，廣東 深圳 518000；2.廣東省電力設計研究院有限公司，廣東 廣州 510663)

目前我國大部分省市電力市場完善了以價格反映成本的定價機制，并在交易過程中通過月結月清及偏差考核機制實現(xiàn)對市場主體偏差電量的清算疏導?，F(xiàn)有的交易規(guī)則有效推動了競爭性售電市場環(huán)境的形成[1]，而對于售電公司而言，偏差電量考核是影響其在零售市場生存和盈利的關鍵因素之一?！稄V東電力市場2018年上半年報告》表明，售電公司2018年上半年考核費用高達1.5億元，嚴重影響售電公司收益，造成相當比例的售電公司處于虧損狀態(tài)。

偏差電量結算處罰是我國建設現(xiàn)貨電力市場過程中的過渡性考核機制[2]，國內對于此機制下售電公司運營策略研究不多，更側重于技術管理、推動新能源接入[3]及跨省區(qū)偏差結算方面[4-5]。文獻[6]提出了同時考慮售電公司效益和風險以及用戶滿意度的雙層優(yōu)化模型，但其交易規(guī)則中并未考慮偏差考核機制。文獻[7]研究了售電公司如何在購售電策略中引入需求響應以降低風險并獲得最優(yōu)收益，但其依托的規(guī)則與我國現(xiàn)行交易規(guī)則有差異。文獻[8]僅針對電量正偏差提出基于可中斷負荷方案來優(yōu)化相應的交易模型。文獻[9-10]研究了計及新能源發(fā)電和需求側響應(demand response，DR)的配電網實時零售定價策略，但并未涉及偏差考核帶來的收益受損風險。

電力商品本身的特殊性導致電力用戶傳統(tǒng)用電模式過于被動，而在目前的市場環(huán)境下，單純通過拉閘限電等方法來調節(jié)電量的思維已難以滿足售電公司和用戶雙方的需求。隨著各類可中斷、可平移負荷等資源的不斷增加，依托市場化定價的DR技術的雙向平衡能力，提供了打破困局的新機會，而基于智能電表構建的高級量測體系(advanced metering infrastructure，AMI)則為DR方案的實施提供了必要的技術條件。

因此，本文將DR技術作為售電公司調控負荷的關鍵手段[11-16]，利用DR方案消除或減小偏差考核對運營收益的影響。在對可中斷負荷和電量回購方案進行建模的基礎上提出了用戶自主申報、售電公司擇優(yōu)選擇的交易體系，建立了融合DR的售電公司運營框架和綜合收益模型，并通過算例仿真分析對其有效性進行論證。

1 DR技術在售電公司運營中的作用

通過在DR方案中設計合理的讓利策略，使得電力用戶可以通過適當調整用電計劃獲得讓利電價，用戶具有主動選擇DR方案的意愿。在當前市場結算機制下，售電公司根據(jù)申報電量計算免考核電量的大小，結合用戶用電特征設定偏差電量告警閾值，并在告警信息出現(xiàn)時，利用雙方協(xié)商的DR方案規(guī)避考核處罰風險。

1.1 廣東省偏差考核機制簡介

以廣東電力市場的偏差考核機制為例，售電公司的偏差考核機制是指對售電公司每月實際用電量與交易電量之間的偏差進行考核：交易電量包含中長期購電合同(以下簡稱“長協(xié)”)電量及月度市場集中競價電量，當偏差絕對值在考核范圍內(±2%)時免于考核，當偏差電量大于±2%時對超出免考核部分的偏差電量進行處罰，處罰電價為2倍的月度出清價差。

1.2 典型DR方案及其作用分析

通常，DR方案分為激勵型和價格型[17-19]，但其本質都是利用讓利策略實現(xiàn)電量雙向可控。在我國現(xiàn)階段以偏差考核機制為核心的月度清算模式下，激勵型DR方案中的可中斷負荷方案及電量回購方案引起了售電公司的廣泛重視。

1.2.1 可中斷負荷方案

可中斷負荷方案[17]是消除電量正偏差的DR方案，即售電公司在月度市場參與過程中出現(xiàn)電量正偏差越閾值預警時，根據(jù)與客戶約定的時間執(zhí)行終端負荷操作。本文的可中斷負荷采用預估等量補償?shù)姆绞?，即根?jù)估計的負荷中斷電量對用戶進行補償，則N個客戶的補償總費用

(1)

式中QIL(i,t)、PIL(i,t)分別為客戶i第t月的中斷總預估電量和單位電量補貼價格。在實際運行中，雙方須首先協(xié)商中斷時長對應的預估電量，而客戶申報時則可以申報最大中斷次數(shù)、每次中斷時長和單位電量補貼價格。

1.2.2 電量回購方案

電量回購[18]主要用于消除電量負偏差，即售電公司在出現(xiàn)電量負偏差預警時，通過約定的讓利補償經濟手段促使客戶增加用電。雙方須結合用戶用電曲線協(xié)商啟動回購電量方案時用戶每次回購的用電增量，售電公司對增量用電提供優(yōu)惠價格，則N個客戶電量回購方案的總讓利補償費用

(2)

式中QDB(i,t)、PDB(i,t)分別為客戶i第t月的總用電增加量和申報的單位電量價格補貼?？蛻羯陥髸r可以申報最大回購次數(shù)、單次回購電量和回購電量補貼價格。

1.3 考慮DR技術的售電公司運營框架

售電公司可以通過測算合理的讓利電價并設計雙向DR方案，引導客戶主動選擇適合自身用電情況的方案，從而依托用戶意愿進行用電調整，實現(xiàn)規(guī)避偏差考核處罰及降低用戶用電費用的雙贏[19-20]。但以往由售電方提出的DR方案往往難以掌控用戶實際參與的隨機性，導致其作用無法得到充分發(fā)揮。針對這一問題，本文提出由用戶自主申報選擇適合自身需求的激勵型DR方案合約、售電公司在需要時從中擇優(yōu)選取執(zhí)行的思路，既考慮了用戶的意愿，也在很大程度上保證了售電公司在執(zhí)行DR方案調控電量時的可控性。實際運行中，售電公司結合客戶典型用電曲線預測偏差電量的變化趨勢并進行風險預警，出現(xiàn)偏差越限預警時則執(zhí)行DR方案調控需求側資源參與用電量的調節(jié)。因此，售電公司運營框架設計如圖1所示。

圖1 考慮DR的售電公司交易運營框架Fig.1 Operational framework of electricity retailer considering DR

框架的簡要說明如下：

a)售電公司首先根據(jù)客戶歷史用電情況進行電量預測以確定長協(xié)電量，依據(jù)客戶相應的生產計劃完成月度電量分配比例和申報，根據(jù)申報電量參與月度市場進行交易。

b)根據(jù)客戶用電過程中的可控電量大小設計讓利策略，形成雙向DR方案及其相應參數(shù)，由用戶自主選擇并簽訂合同，售電公司評估實際用電量的雙向控制能力。

c)售電公司監(jiān)測客戶月度電量曲線，結合典型用電曲線及當月用電情況，根據(jù)用電雙向控制能力的評估結果進行綜合判別預警。

d)售電公司在監(jiān)測到偏差預警后，根據(jù)預警的正、負偏差類型，按照客戶自主申報的DR參數(shù)執(zhí)行優(yōu)化操作，確定最優(yōu)的中斷負荷或電量回購DR方案。

2 售電公司交易策略

2.1 常規(guī)交易策略及盈利模型(策略1)

在現(xiàn)行的售電側市場運營機制下，自主協(xié)商年度長協(xié)結合月度集中電量競價進行電量交易，是售電公司常規(guī)的交易策略。在此策略中，售電公司未考慮用戶側的需求響應資源，用戶的實際用電量即為其原始負荷，不對偏差電量作任何處理。因此，售電公司代理客戶參與市場的交易模型如下：

Qp(t)=Qb(t)+Qc(t).

(3)

ΔQd(t)=Qr(t)-Qp(t).

(4)

Qk(t)=

(5)

式(3)—(5)中：Qb(t)、Qc(t)、Qp(t)分別為售電公司第t月的月度長協(xié)交易電量、集中競價交易電量和申報總電量；Qr(t)、ΔQd(t)分別為月度市場實際用電量、市場偏差電量；α為免考核比例系數(shù)；Qk(t)為考核電量。

售電公司盈利模型則為：

Euser(t)=P0(t)Qr(t)-

Pb(t)Qb(t)-Pc(t)Qc(t).

(6)

ΔEd(t)=Pc(t)ΔQd(t)+βPc(t)|Qk(t)|δ(t)+γPc(t)|Qk(t)|(1-δ(t)).

(7)

Ecom,1(t)=Euser(t)-ΔEd(t).

(8)

(9)

式(6)—(9)中：Pb(t)、Pc(t)分別為該月售電公司購電的年度長協(xié)價差、集中競價統(tǒng)一出清價差；P0(t)為向用戶售電的保底價差；Euser(t)為售電公司購售電結算收益；ΔEd(t)為月度市場超范圍偏差電量考核處罰費用；β、γ分別為超范圍偏差電量的正、負偏差懲罰系數(shù)；Ecom,1(t)為策略1下售電公司第t月實際總收益。

2.2 計及DR方案的售電公司交易策略

售電公司利用與用戶協(xié)商、用戶自主申報的DR方案調控用電量，從而消除偏差電量或降低偏差考核處罰，形成不同的交易策略。

2.2.1 基于DR的全偏差消除交易策略(策略2)

與前述常規(guī)交易策略不同，售電公司通過實施DR方案進行負荷調控實現(xiàn)全偏差消除達到免考核的目的?？紤]到用戶實際用電量變化及對用戶的補償費用，實施DR方案后售電公司的收益模型為：

(10)

式中：Ecom,2(t)為策略2下售電公司在第t月市場交易的總收益；Euser,DR(t)為對用戶參與需求響應的補償費用。需要注意的是，若執(zhí)行DR方案后售電公司實現(xiàn)免考核，則ΔEd(t)為0，但由于客戶DR方案申報總量不一定能滿足該月免考核的要求，此策略中仍可能承擔偏差考核處罰費用。

求解過程中，售電公司根據(jù)DR方案報價排序從低到高執(zhí)行，通過DR方案將電量調整至免考核范圍內或執(zhí)行所有DR方案后終止。

在DR方案執(zhí)行過程中，用戶電量的雙向控制能力具有一定離散性，例如用戶申報可中斷負荷和回購電量方案的執(zhí)行次數(shù)及電量參數(shù)大多會以單位工作時段為周期，因此其可控電量數(shù)值是離散分布的。售電公司在執(zhí)行DR方案消除偏差考核時，很難使調控的電量恰好達到免考核邊界，因此可中斷負荷和電量回購操作的約束條件為：

(11)

|Qd(t)|+2|Qe(t)|.

(12)

QIL(i,t)=nIL(i,t)qIL(i,t).

(13)

QDB(i,t)=nDB(i,t)qDB(i,t).

(14)

式(11)—(14)中：nIL(i,t)、nDB(i,t)分別為用戶i在第t月的負荷中斷次數(shù)和電量回購次數(shù)；qIL(i,t)、qDB(i,t)分別為每次中斷或回購操作的單位電量。

策略2的優(yōu)化目標是在滿足式(11)—(14)約束，即消除偏差考核處罰同時(若DR方案申報總量允許)，最小化DR補償費用E(t)。因此目標函數(shù)為

(15)

優(yōu)化模型決策變量為nIL(i,t)、nDB(i,t)，即負荷中斷次數(shù)和電量回購次數(shù)，優(yōu)化過程中通過DR操作消除實現(xiàn)了偏差考核電量。

2.2.2 計及DR的綜合收益優(yōu)化策略(策略3)

考慮到售電公司可能由于執(zhí)行DR方案而產生對用戶過度補償?shù)膯栴}，引入偏差考核處罰費用和DR補償費用綜合最優(yōu)收益模型為

Ecom,3(t)=Euser,DR(t)-minE(t).

(16)

式中Ecom,3(t)為策略3下售電公司在第t月市場交易的總收益。

與策略2的全偏差消除策略不同，售電公司可在價差較小時接受一定電量考核處罰，避免為了執(zhí)行DR方案而對用戶過度補償。策略3的優(yōu)化目標是售電公司用戶側補償費用與偏差考核罰金之和的最小化，其優(yōu)化變量與策略2相同，但無需滿足式(11)、(12)中的電量約束，可以承擔一定的考核處罰電量。

3 計及DR的綜合優(yōu)化盈利模型求解流程

考慮到DR方案參數(shù)的離散性，綜合優(yōu)化交易盈利模型是混合整數(shù)優(yōu)化問題，采用近年提出的縱橫交叉優(yōu)化(crisscross optimal algorithm，CSO)算法求解。算法的核心是可行解域分割，變量各維度橫向、縱向交叉，及精英策略保留3部分，其本質是在尋優(yōu)過程中通過超維空間分割保持解域多樣性，利用各維度之間的縱橫交叉過程跳出局部最優(yōu)區(qū)間，并利用精英保留策略實現(xiàn)對最優(yōu)解的快速跟蹤，從而可以更好地避免傳統(tǒng)遺傳算法(genetic algorithm，GA)、粒子群優(yōu)化(particle swarm optimization，PSO)算法容易陷入維度局部最優(yōu)的問題，并提高收斂性和優(yōu)化速度，算法的優(yōu)點已在多項研究中得到驗證[21-22]，詳細模型和求解過程參見文獻[22]，針對策略3的優(yōu)化流程如圖2所示。

4 算例分析

算例采用廣東省某售電公司實際數(shù)據(jù)，依據(jù)廣東省電力市場交易規(guī)則和2017年市場運行情況，參數(shù)設定為：免考核比例α=2%；β=γ=2，正、負偏差處罰系數(shù)相同，均為2倍價差；Pb(t)=-0.064 5元/kWh，為2017年長協(xié)平均價差，同時出清價差為該年度各月集中競價的統(tǒng)一出清價差。

公司客戶包括工業(yè)生產用電大戶和季節(jié)型商業(yè)用電客戶。售電公司根據(jù)各客戶歷史用電曲線及生產計劃進行電量預測及申報，在此基礎上利用蒙特卡洛模擬生成實際用電量。各客戶自由申報的DR方案參數(shù)見表1。

圖2 綜合收益最優(yōu)交易模型求解流程Fig.2 Solution flow chart of optimal trading model

售電公司全年各月度總申報電量、偏差電量、免考核電量，各月度出清價差見表2。

由表2可知：該售電公司運營中出現(xiàn)正偏差考核處罰的為1、3、6月，出現(xiàn)負偏差考核處罰的是2、5、9月，其他月份偏差電量位于免考核范圍內，無需調動需求側資源。為比較3種交易策略的差異，下文針對出現(xiàn)較大偏差月份的情況，對策略2與策略3的盈利模型進行求解和優(yōu)化，結果(執(zhí)行次數(shù))見表3。

比較表3中策略2、3的DR操作結果可知，全偏差消除策略(策略2)的DR方案執(zhí)行次數(shù)明顯多于綜合收益最優(yōu)策略(策略3)，后者保留了少部分考核電量，并未實現(xiàn)全偏差消除。

考慮DR方案后售電公司各月收益曲線對比如圖3所示。

表1 客戶自由申報的DR方案參數(shù)Tab.1 DR program parameters for customers

表2 月度電量申報及偏差考核結果Tab.2 Monthlyelectricity declaration and deviation penalty results

表3 DR方案執(zhí)行結果Tab.3 Execution results of DR program

圖3 不同交易策略下的收益曲線對比Fig.3 Profit curves under different trading strategies

由圖3可知，相比于常規(guī)策略1，策略2、3分別增加收益50.21萬元、113.85萬元。進一步細化仿真結果可知，3種交易策略的收益差異是由偏差電量考核及其處理方式決定的：偏差電量免考核月份3種交易策略收益相同；在月度出清價差較高的月份(如2、3月)，利用DR消除偏差考核的策略2、策略3的收益明顯高于策略1；月度出清價差較低的月份(如1、5、6、9月)，策略2的收益則略低于策略1，這說明出清價差較低時，策略2雖然免于考核處罰，但為了實現(xiàn)全偏差消除而執(zhí)行DR方案，會造成對偏差電量的過度補償進而減少收益。策略3在盈利模型中綜合考慮了偏差考核處罰費用及執(zhí)行DR后對用戶的補償費用，利用優(yōu)化算法根據(jù)月度出清價差合理選擇是否執(zhí)行DR方案，因此能夠始終取得最優(yōu)收益。在實際運行中，策略2、策略3均可依據(jù)負荷預測曲線及客戶的歷史用電特征設定告警閾值，當實際用電量與預測用電量偏離較大而告警時，售電公司可根據(jù)用戶自主申報的DR參數(shù)進行優(yōu)選，按約定提前通知并執(zhí)行，從而增強DR方案執(zhí)行效果的可控性。

5 結束語

DR作為一種可控的柔性負荷資源，在我國售電市場化發(fā)展過程及交易規(guī)則中，能夠成為售電公司在市場運營中提升競爭力的關鍵技術措施。本文論證了通過合理的DR方案和用戶參與流程的設計，售電公司可以在不影響用戶用電滿意度的情況下規(guī)避市場運營過程中月度偏差電量考核風險，提升售電公司收益。通過算例仿真，分析了不同場景下影響售電公司收益的主要因素，指明當月度出清價差較低時，售電公司為消除偏差考核可能會導致對用戶的過度補償，據(jù)此提出了一種考慮偏差考核處罰與DR補償費用的綜合最優(yōu)交易模型，能夠有效地在兩者之間取得平衡，提升售電公司收益。

偏差考核制度雖然是一個過渡性的考核機制，但是探索DR技術在售電公司交易策略中的應用卻是具有長遠意義的。隨著現(xiàn)貨市場建設的逐漸完善，將形成以節(jié)點電價作為現(xiàn)貨市場中售電公司不平衡電量結算依據(jù)的交易流程；因此，如何合理調度需求響應資源以應對現(xiàn)貨市場中可能的尖峰電價，價格型需求響應的建模研究及應用，以及擁有可再生能源的售電公司的售電策略中DR技術的優(yōu)化應用，將成為未來研究的主流方向。