嚴旭，李明，梁志飛，粱濤，李瑩，譚杰仁

(1. 廣州電力交易中心有限責任公司，廣州510000；2.中國能源建設集團廣東省電力設計研究院有限公司，廣州510663；3. 水電水利規(guī)劃設計總院，北京100120)

0 引言

對可再生能源的開發(fā)和利用，是世界各國解決傳統(tǒng)能源帶來的諸如氣候變化、環(huán)境污染等一系列問題的有效途徑[1 - 2]。我國為了兌現(xiàn)京都議定書中的減排承諾[3]，制定了一系列的可再生能源政策，扶持可再生能源產業(yè)的發(fā)展，其中可再生能源電力消納保障機制是其中的一部分。

在經歷了2018年的3次征求意見稿之后，國家發(fā)改委與能源局于2019年5月10日發(fā)布了《關于建立健全可再生能源電力消納保障機制的通知》，并隨通知發(fā)布了《可再生能源電力消納責任權重確定和消納量核算方法(試行)》和《各省(自治區(qū)、直轄市)可再生能源以及非水電可再生能源電力總量消納責任權重》。該通知的發(fā)布意味著我國正式建立了對可再生能源的消納考核制度。與發(fā)達國家的可再生能源配額制度不同，我國的可再生能源消納考核機制的一個顯著的特點是完成考核的主要方式是實際消納可再生能源電量，并輔以購入超額消納量與綠證。此外，當前機制并未對未完成消納責任的市場主體設置罰金，而是將消納責任的完成情況納入相關市場主體的信用評價考核體系當中。因此從消納責任的完成方式來看，超額消納量以及綠證的價格在某種程度上起到了對承擔消納責任的市場主體未完成消納考核時罰金的作用。

當前，我國的可再生能源消納保障機制已經進入了落地實施的階段，廣州電力交易中心以及北京電力交易中心目前正在開展超額消納量市場的建設工作。研究當前的可再生能源消納保障機制對超額消納量市場、綠證市場、可再生能源裝機容量以及可再生能源電力交易市場價格會帶來何種影響，對于充分了解可再生能源消納保障機制政策效果，推動可再生能源事業(yè)的發(fā)展具有重要的意義。

1 當前研究綜述

對于可再生能源消納保障機制實施之后給電力市場帶來的影響，彭澎認為，配額制的實施除了對電力用戶需求結構有較大的調整以外，還將促進跨省跨區(qū)電力通道建設以及電力輔助服務的發(fā)展[4]。梁鈺等人對比分析了可再生能源固定電價政策和可再生能源配額制，認為固定補貼制度相比于配額制雖然具有較強的穩(wěn)定性，但缺乏一定的可持續(xù)性；此外由于市場優(yōu)勝劣汰，配額制的實施有可能在發(fā)電市場帶來一定的壟斷問題[5]；蔣桂武構建了基于中國電力市場的博弈模型，認為配額制實施后如果對綠電廠商的勾結行為處理不當，將極易導致綠證市場的失靈，因此在制度設計上應當設置合適的機制對此加以控制[6]。朱繼忠通過構建配額制下的中國電力市場均衡模型，得到了“配額制的實施不僅能提升綠色電力強制配額上網環(huán)境下的總效益，而且能平衡利潤和電價波動所帶來的風險”[7]的結論。

配額制的實施及交易會對電價帶來何種影響，國內學者在該主題上的研究不多。國外學者在該問題的研究中也存在著一定的分歧，有的研究表明配額制傾向與提高電力市場價格[8 - 9]，也有研究認為有利于降低電力消費價格[10]，或者不構成對電價的影響[11]。我國學者寧俊飛以1990—2008年美國19個州的面板數據進行實證檢驗，則得出了配額制將提升整體電價水平的結論[12]。

在對綠證市場的影響方面，趙新剛從電源結構的角度出發(fā)，研究了綠證市場與電能量市場相互作用的關系，并對配額制實施后可再生能源綠色證書的價格進行了預測[13]。張洪秩、譚忠富等人也構建了綠證市場、碳市場以及電力市場相互影響的模型[14 - 15]。但以上模型的討論是在我國正式建立可再生能源消納保障機制以前，模型的相關假設與當前的政策機制存在一定的差異，因此有必要以新的邊界條件對此進行修正，并開展進一步的研究。

2 模型構建

2.1 主要思路

為了研究消納量市場、電量市場之間的相互作用關系，本文以非水可再生能源為主要研究對象。根據當前我國非水可再生能源的主要裝機類型，本文將非水可再生能源區(qū)分風電與光伏兩種裝機類型分別研究。

在前人研究基礎上，模型構建的主要思路如圖1所示。首先根據當前的可再生能源消納保障機制，政府會針對非水可再生能源制定一定的消納責任權重，該權重決定了非水可再生能源電量、綠證以及超額消納量(統(tǒng)稱為“消納量”)的需求，而當前的非水可再生能源的裝機容量則決定了非水可再生能源電量、綠證以及超額消納量市場的供給，綠證和超額消納量的價格由需求曲線以及供給曲線共同決定。綠證價格、超額消納量價格以及非水可再生能源電量的價格一起決定了非水可再生能源發(fā)電商的綜合收益，進而影響非水可再生能源的新增裝機容量。非水可再生能源裝機容量的變化則會帶來供給曲線的調整，從而反過來對綠證和超額消納量的價格進行調節(jié)，因此形成一個完整的反饋回路。

圖1 系統(tǒng)動力學模型的基本反饋回路Fig.1 Basic feedback loop of system dynamics model

以風電為例，模型中對于可再生能源裝機容量以及消納量價格的主要反饋回路為：非水可再生能源消納權重→非水可再生能源消納量需求量→綠證、超額消納量出清價格→風電度電綜合收益→新增風電裝機容量→風電消納量供給量→非水可再生能源消納量供給量→綠證、超額消納量出清價格。

為了進一步厘清相關變量之間的聯(lián)系，構建更為細致的系統(tǒng)動力學模型，需要基于對當前的可再生能源消納保障機制分析，提出模型的關鍵假設，并對消納量交易中的潛在市場行為進行分析。

2.2 關鍵假設及討論

為了研究可再生能源消納保障機制的實施對相關市場變量的影響，以云南省非水可再生能源為研究對象，構建關于消納量市場與可再生能源電力市場系統(tǒng)動力學模型。根據當前可再生能源消納保障機制，做出了如下的假設。

假設一：通過電力市場出售或保障性收購的非水可再生能源電量所對應的綠證還可以在消納量市場中出售，即允許這部分消納量重復計算，這也是當前部分學者所關心的一個問題[16]。2019年5月發(fā)布的《關于建立健全可再生能源電力消納保障機制的通知》已經拋棄2018年的三次征求意見稿中關于“配額制”的提法，規(guī)定承擔消納責任的市場主體主要通過實際消納可再生能源電量的方式來完成消納責任，不足的部分通過購買超額消納量或綠證來完成，并且不設置罰金制度，綠證或超額消納量的價格某種程度就起到了國外可再生能源配額制政策中罰金的作用。

假設二：省內消納量的供求關系和出清價格與全國消納量的供求關系和出清價格一致?？稍偕茉聪{保障機制實施以后，對于一個省級行政單位來說，本省的可再生能源消納責任權重的設置雖然影響了本省消納量的供給和需求，但是由于綠證和超額消納量交易無需借助物理通道的支持，因此可以借助廣州及北京電力交易中心所運行的交易平臺在更大范圍內去實現(xiàn)供需的平衡。由于云南省市場對全國市場相比體量較小，因此受大市場的影響，云南省內消納量的供求關系與全國消納量的供求關系一致，且有共同的出清價格，其出清價格由全國市場的需求和供給曲線所決定。

全國消納量的供給曲線由各省歷史年度可再生能源新增裝機及其對應的補貼金額、發(fā)電小時數所決定。為了簡便起見，本文認為云南省內消納量需求與省內的供給曲線所形成的出清價格與全國市場的出清價格偏差不大。

假設三：非水可再生能源次年的裝機容量增長率受當年非水可再生能源度電收益與其平準化度電成本(LCOE)的影響，參考譚忠富等人的文章，非水可再生能源的裝機容量增長率且滿足以下形式：

次年非水可再生能源裝機容量增長率=非水可再生能源投資均衡率×當年非水可再生能源投資乘數

當年非水可再生能源投資乘數=(當年非水可再生能源度電綜合收益-當年非水可再生能源LCOE)/當年非水可再生能源LCOE，其中非水可再生能源投資均衡率取10.4%[14]。

2.3 對消納量交易潛在市場行為的進一步分析

可再生能源消納保障機制實施以后，一般來說承擔消納責任的市場主體完成消納責任的方式取決于這種方式的成本，而可再生能源發(fā)電企業(yè)采取的市場策略取決于這種策略所帶來的收益，因此結合當前可再生能源消納保障機制及以上的關鍵假設，可以得到以下的主要結論。

結論一：就完成非水可再生能源消納責任而言，超額消納量和綠證對于承擔消納責任的市場主體來說是同質商品，因此超額消納量和綠證應當具有統(tǒng)一的出清價格。

結論二：與結論一相似，風電電量與光伏電量單就完成非水可再生能源消納責任而言，對于承擔消納責任的市場主體來說也是同質商品，因此這兩種電量也應當具有統(tǒng)一的出清價格。

結論三：非水可再生能源電量的均衡價格等于常規(guī)能源電量均衡價格與消納量均衡價格之和。對于承擔消納責任權重的市場主體而言，在電量市場購買常規(guī)電量并在消納量市場購買消納量，可以實現(xiàn)與單獨購買非水可再生能源電量相同的消納效果，因此非水可再生能源電量市場和消納量市場都處在均衡狀態(tài)下，非水可再生能源電量的均衡價格等于常規(guī)能源電量均衡價格與消納量均衡價格之和。

基于以上的假設與結論，本文構建了基于消納量市場與可再生能源電量市場系統(tǒng)動力學模型，如圖2所示，圖中的主要關系及參數見2.4節(jié)。

圖2 基于消納量市場與可再生能源電量市場系統(tǒng)動力學模型Fig.2 System dynamics model based on renewable energy consumption market and renewable energy electricity market

2.4 模型主要關系及參數說明

模型中將非水可再生能源區(qū)分為風電和光伏分別考慮，以云南省研究對象，相關參數的關系與取值如下所示。

1)風電(光伏)裝機容量=上一年風電(光伏)期末裝機裝機容量+本年新增風電(光伏)裝機容量-風電(光伏)設備退役容量。為了簡便起見，模型中不考慮存量裝機的容量衰減情況，另外由于光伏與風電設備年限都在25 a以上，我國風電與光伏大規(guī)模的新增裝機都在2010年開始，本模型的模擬計算期從2020年到2035年，因此模擬期也無退役容量。模擬期初(2019年)年末云南省風電(光伏)分別為8.628 GW、3.499 GW。

2)新增風電(光伏)裝機容量=風電(光伏)裝機容量×風電(光伏)裝機容量增長率。

3)風電(光伏)裝機容量增長率由2.2節(jié)中的假設三所決定。風電(光伏)在模擬期的度電LCOE如表1所示[17]。

表1 模擬期風電及光伏LCOE預測Tab.1 LCOE prediction of wind power and photovoltaic in simulation period元/kWh

4)風電(光伏)發(fā)電量=(期初風電(光伏)裝機容量+期末風電(光伏)裝機容量)/2×風電(光伏)平均利用小時數，其中風電、光伏平均利用小時數參考云南省風電、光伏歷史平均小時數，分別取值2 830 h、1 290 h。

5)本文定義基礎消納量供給量為非水可再生能源電量所代表的消納量，即：風電(光伏)基礎消納量供給量=風電(光伏)發(fā)電量。

6)非水基礎消納量供給量=風電基礎消納量供給量+光伏基礎消納量供給量。

7)本文中定義了額外消納量需求量為除了實際消納非水可再生能源電量以外所需的消納量，可以通過超額消納量市場和綠證市場提供供給。因此，額外消納量需求量=非水消納量需求量-非水基礎消納量供給量。

8)非水消納量需求量=全社會用電量×非水消納責任權重規(guī)劃目標，其中非水消納責任權重規(guī)劃目標即政府制定的非水可再生能源消納權重指標。后文假設消納責任權重指標以3種原則制定，即“逐年遞增”、“基于在歷史實際消納比重上浮一定幅度”或“固定目標權重”，對應第3節(jié)中的3種政策情景。

9)全社會用電量=上一年全社會用電量×(1+用電增長率)，2019年云南省全社會用電量為181.204 TWh，模擬期用電增長率固定為7%。

10)從前文的分析可知，當風電和光伏的發(fā)電量即可滿足考核要求時，額外消納量需求量為零，這時市場中超額消納量有盈余，超額消納量和綠證的價格都將趨近與零；當風電和光伏的發(fā)電量不能滿足考核要求時，額外消納量需求大于零，根據2.3節(jié)結論一，這時超額消納量與綠證具有相同的出清價格，由于這時超額消納量與綠證相比供給較少，因此該出清價格由歷年綠證供給曲線與額外消納量需求量的需求曲線所決定。

此外，根據當前的綠證制度，當進入補貼目錄的風電(光伏)的綠證在市場中出售之后無法獲得國家補貼。因此當綠證的市場價格低于對應電量的國家補貼時，綠電發(fā)電商缺乏在綠證市場出售綠證的動力，因此把綠證供給量根據其補貼價格從低到高排列可形成供給曲線。某一年度的綠證的出清價格以如下的方式確定：以當年為基準，根據歷史各年新增裝機容量及其補貼標準，繪制出當年的綠證供給曲線，當年的額外消納需求量與綠證供給曲線(包括了光伏綠證和風電綠證)的交點所對應的價格為當年的綠證出清價格，如圖3所示，根據結論一，該出清價格是光伏綠證以及風電綠證以及超額消納量的共同出清價格。易見，當額外消納量需求量為0時，其出清價格也為0。

圖3 消納量出清價格求解示意圖Fig.3 Schematic diagram of consumption clearing price

11)根據2.3節(jié)結論三，風電(光伏)電量市場均衡價格=常規(guī)能源電量均衡價格+額外消納量出清價格。其中云南省電力市場歷史年份常規(guī)能源電力平均價格如表2所示，因此模擬期常規(guī)能源均衡價格=FORCAST(年份，[0.179 6, 0.177 5, 0.180 8]，[2017, 2018, 2019])

表2 云南省電力市場歷史年份平均電價Tab.2 Average electricity price of Yunnan EM in historical years元/kWh

12)新增風電(光伏)的度電收益=燃煤標桿上網電價×保障性收購比例+風電(光伏)電量市場均衡價格×(1-保障性收購比例)+風電(光伏)補貼單價×保障性收購比例+消納量出清價格×(1-保障性收購比例)。其中風電(光伏)補貼假設在2019年補貼水平的基礎上以均勻水平下降并在2023年全部取消。

13)市場電量比例=風電(光伏)電量市場均衡價格/(燃煤標桿上網電價+風電(光伏)電量市場均衡價格)。

14)保障性收購比例=當年補貼單價/(當年補貼單價+消納量出清價格)。

3 模擬仿真

以云南省2020年—2035年風電及光伏發(fā)電裝機容量為研究對象，將云南省歷史年份的可再生能源補貼水平、新增裝機容量以及電量市場的常規(guī)能源電價水平等相關參數作為初始數據輸入上節(jié)構建的系統(tǒng)動力學模型中，其中2019年非水消納量實際完成16.3%，2020年非水可再生能源消納量權重取11.5%[18]，并假設未來各年份的云南省非水可再生能源消納權重以以下3種情景取定：

情景一：未來各年非水消納量權重取值每年遞增0.5%。

情景二：未來各年非水消納量權重在上一年的實際消納量權重上的基礎上上浮0.5%。

情景三：未來各年非水消納量權重保持15%不變。

3.1 對消納量市場的影響

圖4是不同政策情境下模擬期內消納量出清價格的變動趨勢圖，可以看到不同政策情境下會形成不同的市場出清價格，但無論以何種方式制定非水可再生能源消納量權重，最終都會在2026年后形成一個相對穩(wěn)定的消納量市場出清價格，3種情境下穩(wěn)定的單位千瓦時對應的額外消納量出清價格在0.027元/kWh至0.146元/kWh之間。其中情景三下額外消納量價格會呈現(xiàn)出以2年為1個周期波動平衡，平衡期平均的出清價格為0.096元/kWh。

圖5是不同政策情境下模擬期內綠證售量占總核發(fā)綠證量的占比，對于政策情景一，2020年—2023非水消納量權重指標高于云南省實際的消納量，云南省能較好的完成消納量權重指標，基本不產生對額外消納量的需求，因此額外消納量成交量為零，價格也為零。但是到2025年，政策情景一與政策情景三下消納量權重指標開始高于實際消納量比重，因此消納量市場開始出現(xiàn)成交量，并且成交量占總綠證核發(fā)量比重不斷上升。而政策情景二下綠證需求量與核發(fā)量的比值在運營期內則始終穩(wěn)定。

圖4 不同政策情境對消納量出清價格的影響Fig.4 The influence of different policy on the clearing price of extra consumption

圖5 不同政策情景對額外消納量需求的影響Fig.5 The influence of different policy on demand for extra con-sumption

3.2 對非水可再生能源裝機的影響

各政策情景方案中風電和光伏的裝機增長都具有相似，圖6則表示模擬期內云南省風電及光伏裝機容量提升情況，可見政策情景一風電及光伏裝機容量提升最為明顯。從圖7可以看到，運營期內非水可再生能源裝機容量增速的走勢與額外消納量的出清價格的走勢極為相似，其中政策情景一對風電及光伏裝機的促進作用最為明顯，進入平穩(wěn)期內(2026年以后)風電與光伏合計裝機的年均增速約為7%；政策情景三下風電與光伏的年均增速走勢與額外消納量的價格走勢保持一致，也呈現(xiàn)出波動平衡的狀態(tài)，進入平穩(wěn)期后風電及光伏的合計裝機的年均增速為4.1%，政策情景二則在平穩(wěn)期內以1%的增速保持增長。本算例中假定云南省全社會用電量年增長速率穩(wěn)定為7%，因此政策情景一下，穩(wěn)定期內風電與光伏合計裝機容量年均7%的增長率僅能維持非水可再生能源的實際消納比例不變。

圖6 模擬期內云南省風電與光伏合計裝機容量(萬千瓦)Fig.6 Installed capacity of wind power in Yunnan Province in the simulation period (100 00 kW)

圖7 模擬期內非水可再生能源裝機容量增速Fig.7 Growth rate of installed capacity of non-aqueous renewable energy in the simulation period

如圖8所示，若要達到保持非水可再生能源的實際消納比重持續(xù)的上升的目的，需要在政策情景一中適當的提升消納權重每年遞增的幅度，如當遞增幅度為0.75%時，非水可再生能源裝機容量將超過本測算中假定的全社會用電量年增長速率7%，因而從整體上表現(xiàn)為非水可再生能源實際消納比重的上升。

因此基于以上的分析，政府部門在確定非水可再生能源消納責任權重時，應當充分權衡和分析政策的主要目的，是保障存量的非水可再生能源的消納，或是推動非水可再生能源裝機容量的提升，還是促進非水可再生能源裝機比重的提升，從而選擇合適的非水可再生能源消納責任權重制定的策略。如果政策目的傾向于促使非水可再生能源裝機的比重的提升，則建議按照“逐年遞增”(情景一)的原則制定非水消納責任權重；如果政策目的傾向于保證存量非水可再生能源的消納或裝機容量的提升，則建議按照“基于在歷史實際消納比重上浮一定幅度”(情景二)或“固定目標權重”(情景三)的原則制定消納責任權重。

圖8 情景一中不同遞增幅度下非水可再生能源實際消納比重Fig.8 Actual consumption proportion of non-aqueous renewable energy under different increasing degrees in scenario 1

3.3 對非水可再生能源市場電價的影響

如圖9所示，受額外消納量出清價格的影響，進入平穩(wěn)期后3種政策情境下云南省非水可再生能源市場電價在0.21元/kWh到0.33元/kWh之間，略高于云南省常規(guī)水電的市場價格(模型中模擬期常規(guī)電源電價為0.184元/kWh)，也高于當前云南省電力市場中風電與光伏的電價(2019年云南省風電平均加權價為0.226 97元/kWh，光伏為0.224 49元/kWh[19])，但低于風電與光伏平價上網的金額(0.34元/kWh)。由此可能會導致非水可再生能源電量的市場化消納比例偏低。

圖9 云南省模擬期內非水可再生能源電價波動情況Fig.9 Price fluctuation of non-aqueous renewable energy in Yunnan Province during the simulation period

基于以上的分析，為了推動非水可再生能源的市場化消納，充分發(fā)揮市場資源配置的重要作用，隨著非水可再生能源裝機的提升和造價水平的下降，在后期非水可再生能源平價上網的基礎上，可以進一步適當的降低非水可再生能源保障性收購價格，或提高非水可再生能源消納責任權重目標，推動非水可再生能源的市場化消納。

4 結語

研究和預測當前我國的可再生能源消納保障機制的政策效果，對于把握可再生能源市場動向，提升政策實施效果具有重要的意義。

本研究基于我國當前的可再生能源消納保障機制，構建了關于消納量市場與可再生能源電力市場的系統(tǒng)動力學模型，分析了給定條件與假設下不同消納責任權重制定方案對消納量市場、非水可再生能源裝機以及市場電價的影響。以云南省為算例的模擬結果表明：

1)政府部門在確定非水可再生能源消納責任權重時，應當明確政策的主要目的。如果政策目的傾向于促使非水可再生能源裝機的比重的提升，則建議按照“逐年遞增”的原則確定消納責任權重；如果政策目的傾向于保證存量非水可再生能源的消納或裝機容量的提升，則建議按照“基于在歷史實際消納比重上浮一定幅度”或“固定目標權重”的原則制定消納責任權重。

2)無論基于何種原則確定消納責任權重，可再生能源消納量和電量的價格都能夠在經歷一定時期的波動后回復到平衡狀態(tài)，使可再生能源裝機增長率維持穩(wěn)定，并推動可再生能源裝機容量的提升。

3)綠證市場的價格與交易量、非水可再生能源的電量市場價格均與消納責任權重的制定方式相關，當以“固定目標權重”的原則確定消納責任權重時，非水可能再生能源電價以及綠證價格可能會出現(xiàn)波動的現(xiàn)象。

4)隨著非水可再生能源造價水平的下降，后期可以在平價上網的基礎上進一步適當的降低非水可再生能源保障性收購價格或電量的規(guī)模，或提高非水可再生能源消納責任權重目標，推動非水可再生能源的市場化消納。

模型考慮了可再生能源消納量市場和電力市場之間的相互耦合關系，但是隨著我國碳市場交易規(guī)模的擴大，碳交易與可再生能源消納量交易之間的耦合關系可以被進一步融合到模型當中。在我國的可再生能源消納保障機制實施并形成市場數據以后，相關的實證分析以及對模型的驗證是下一步需要開展的工作。