左劍，何耿生，付聰，楊韻，鐘雅珊，楊民京，葉佩珊

(1.廣東電網有限責任公司電力調度控制中心，廣東 廣州 510600；2.南方電網能源發(fā)展研究院有限責任公司，廣東 廣州 510663；3.南方電網數字傳媒科技有限公司，廣東 廣州 510623)

2015年，我國開啟了新一輪電力體制改革，將開放售電側市場作為改革重點，大量售電公司開始作為連接批發(fā)市場與零售市場的中間媒介，積極參與到電力市場中。傳統(tǒng)電力交易模式由電網承擔售電業(yè)務，保證用戶電價穩(wěn)定，承擔電價波動的風險。售電側電力市場改革將極大改變傳統(tǒng)的電力交易模式，零售商代表用戶在電力批發(fā)市場購電，通常以長期合同價格出售，代替電網承擔批發(fā)市場電價波動的風險[1-2]。因此，有效控制出清電價波動，不僅是售電公司降低運營風險，實現(xiàn)穩(wěn)健盈利的關鍵，也是確保電力市場平穩(wěn)運行的關鍵所在。

需求側響應資源參與電力市場出清可以有效抑制電價波動，優(yōu)化零售商的購電計劃，確保電網安全穩(wěn)定運行。澳大利亞電力市場通過日前市場預出清的方式，考慮需求側響應對市場出清的影響。作為國內電力現(xiàn)貨市場改革的先驅，廣東省開展了多輪不同時間周期的日前加實時的電力現(xiàn)貨正式結算運行。2021年全國各供電省區(qū)均出現(xiàn)了供應緊張的局面，廣東需求響應機制也在2021年正式運行，為保障電網供需平衡和減少錯峰限電發(fā)揮了積極作用。因此，亟需探索考慮需求響應與現(xiàn)貨市場出清有效銜接的機制[3-5]。

目前已有許多文獻開展了對售電商購電計劃進行優(yōu)化的研究。文獻[6-7]構建了考慮售電商收益與用戶用電效益最大化的雙層優(yōu)化模型；文獻[8]提出儲能容量合約機制，以租賃的方式獲取儲能資源，并應用于電量偏差管理，探究售電商的最優(yōu)交易策略；文獻[9-10]基于場景考慮新能源出力的不確定性，同時利用靈活資源進行需求側響應，提出微電網聚合商的日前購電最優(yōu)報價策略。已有研究大多只考慮給定電價下的最優(yōu)購電計劃，對售電商參與電力市場導致的電價變化并未予以充分考慮，與實際情況存在較大差異。

文獻[11]采用需求彈性矩陣模擬用戶行為，考慮電價的負反饋作用，探討適用于英國電力市場的需求響應出清機制；文獻[12]采用系統(tǒng)動力學的方法仿真得出批發(fā)市場與零售市場之間的相互關系，研究零售市場對批發(fā)市場電價的負反饋作用，但負反饋作用僅作為模型假設的邊界條件，未具體探究現(xiàn)貨市場的出清規(guī)則帶來的影響；文獻[13]提出園區(qū)參與日前與實時市場出清的售電商最優(yōu)報價策略，考慮電價的負反饋作用，但園區(qū)參與市場互動有賴于園區(qū)對市場運行狀態(tài)和電力系統(tǒng)信息的預測，在多數情況下這些信息并不易得到；文獻[14]采用二階錐優(yōu)化的方法求解分布式電源與可調負荷優(yōu)化調度模型，實現(xiàn)售電公司經濟效益最大化；文獻[15]基于博弈論建立考慮需求側響應的電力市場模型，兩者均以線性關系擬合電價與發(fā)電量間的關系；文獻[16]利用不同用戶負荷曲線的錯峰互補效益，向發(fā)電廠爭取更加優(yōu)惠的電價，電價信息由發(fā)電廠制訂，未能反映市場的供需關系。當系統(tǒng)供應存在供應缺口或網絡阻塞時，發(fā)揮電網實際運行中用戶側的靈活性需求，能提升系統(tǒng)的峰谷調節(jié)性能，提高電網的綜合效益。

本文針對當前日前市場出清面臨的問題，通過構建多售電商參與需求側響應的日前市場出清機制，考慮日前出清電價的負反饋作用，設計需求側響應參與電力市場出清互動以及多個售電商之間的相互博弈的架構，最終得到使參與各方均從市場交易中獲利且緩解網絡阻塞的市場均衡點。

1 批發(fā)市場日前市場出清機制設計

1.1 日前市場交易出清一般流程

日前市場出清主要通過多次迭代潮流計算和安全校核，出清各節(jié)點電價并發(fā)布。具體出清模型參見文獻[5，17-20]，其一般性流程如圖1所示。

具體步驟如下：

步驟1，系統(tǒng)運行邊界確定和市場成員申報信息。市場交易出清組織者預測系統(tǒng)負荷需求和各節(jié)點母線負荷曲線，設置系統(tǒng)所需要備用容量及電網拓撲變化的運行邊界條件；各發(fā)電企業(yè)和售電商根據發(fā)電機組和所代理的用戶用電特性，申報發(fā)電和售電電價。

步驟2，形成發(fā)電計劃。發(fā)電計劃主要包括市場化機組的啟停組合及每臺機組的日前發(fā)電曲線，通過發(fā)電側匹配次日的全網和各母線節(jié)點的用戶負荷需求。主要采用安全約束的機組組合(security constrained unit commitment，SCUC)和安全約束經濟調度(security constrained economic dispatching，SCED)模型。

步驟3，系統(tǒng)安全約束校核。校核系統(tǒng)的安全約束條件是否全部滿足，得到節(jié)點電價，若不滿足則再次執(zhí)行SCUC和SCED。

步驟4，重復迭代至市場出清形成節(jié)點電價。重復步驟2與步驟3(或指定的迭代次數)，直至通過系統(tǒng)安全校核形成最終的機組組合和調度發(fā)電曲線，發(fā)布此時的市場出清電量與電價，并以此作為最終日前市場的出清結果。

圖1 日前現(xiàn)貨市場出清流程Fig.1 Day-ahead spot market clearing process

1.2 出清架構設計

本文提出的日前市場出清機制考慮了零售商的分布式決策與批發(fā)市場價格出清的互動。日前市場開市后，零售商向市場申報第2日的用電負荷曲線，交易中心在每個負荷節(jié)點處聚合零售商的負荷曲線，作為邊界條件輸入日前市場出清模型中，得出每個負荷節(jié)點的節(jié)點電價并發(fā)布，零售商根據所在節(jié)點的節(jié)點電價進行負荷曲線調整并申報，直至各售電商均無意愿繼續(xù)調整負荷曲線，得出市場均衡點并作為最終的日前市場出清結果。具體的出清機制架構如圖2所示。

圖2 出清機制架構Fig.2 Architecture of clearing mechanism

2 零售市場需求側響應申報機制

2.1 零售商的運營方式

零售商作為連接零售市場與批發(fā)市場的中間媒介，主要發(fā)揮的功能是代替用戶在批發(fā)市場購買電能，承擔電價波動風險并提供能量管理。在充分放開分布式電源的成熟零售市場中，零售商還可以通過雙邊合同的方式從分布式電源購買電能，本文旨在建立需求側響應參與批發(fā)市場互動的出清機制，分布式能源零售市場暫不予以考慮。所以，零售商的盈利方式主要是通過在批發(fā)市場購買電能與在零售市場銷售電能的差價實現(xiàn)，銷售電能一般是與終端用戶簽訂長期合同，以固定的合同電價出售電能[5]，零售商獲益的根本途徑在于降低從批發(fā)市場購電的成本。

假設批發(fā)市場節(jié)點i在時刻t的節(jié)點電價為λi,t,DA，位于節(jié)點i處的某一零售商j的購電量為Pj,t，售電價格為λj，則零售商在日前市場的收益

(1)

通過建立零售商參與日前市場的互動機制，零售商能在一定程度上影響出清電價λi,t,DA，從而創(chuàng)造獲利空間。

2.2 零售商博弈

2.2.1 零售商博弈機理

由2.1節(jié)可知，零售商通過需求側響應影響日前市場出清電價，進而減少購電費用。零售商之間由于存在競爭關系，各自的信息不共享，此時，零售商各自獨立決策，采用自身利益最大化的需求響應策略。假設零售商j的用戶需求側響應的度電補貼為λj,DR，需求側參與電量為Pj,t,DR，則參與需求側響應后，零售商的收益

(2)

式中：S為參與需求側響應的時刻的集合；Pj,t1-t2,DR為從時刻t1至時刻t2的負荷轉移量。

由式(2)可知，參與需求側響應時，零售商收益主要由2部分組成：一是式(2)中的第1項，零售商通過影響λi,t,DA出清值，使得剛性負荷部分的購電成本下降，進而從中獲益；二是式(2)中的第2項，通過轉移負荷降低靈活響應負荷部分的購電成本。

零售商通過需求側響應影響日前市場出清價格，抑制峰谷價差，由于用戶需求側響應補貼λj,DR一般不變，零售商的盈利空間逐漸縮小，提供需求側響應的意愿會逐漸降低，需求側響應對零售商參與日前市場互動具有負反饋作用。若需求側響應申報量過多，零售商將在用戶補貼上支出過多，入不敷出，同時降低電價峰谷差，給其他零售商“搭便車”[7]的機會；若需求側響應申報量過少，則無法充分利用需求側響應提高效益。因此，需求側響應參與日前市場的本質是多零售商相互進行博弈的過程。

2.2.2 零售商博弈過程

由于零售商之間的信息相互保密，零售商了解市場供需關系的唯一途徑是日前市場發(fā)布的節(jié)點電價信息。考慮需求側響應的負反饋作用，零售商只能依據節(jié)點電價試探性地申報一部分需求響應電量，本文采用逐步出清的方式設計零售商的博弈過程，通過多次迭代出清，揭示最真實的市場供需關系，為零售商提供可靠的需求側響應決策依據。具體的零售商博弈過程如下：

步驟1，初始負荷申報。零售商根據用戶用電習慣上報各自的負荷曲線，由日前市場統(tǒng)一出清得到節(jié)點電價。

步驟2，零售商需求側響應決策。零售商將最高電價時刻對應的負荷轉移到最低電價時刻，具體申報的負荷轉移量根據自身對風險與收益的評估后確定。

步驟3，等待日前市場防投機檢測和新一輪出清結果。日前市場剔除非削峰填谷的零售商需求側響應申報，不予出清。隨后日前市場聚合通過防投機檢測的零售商申報的負荷曲線，進行新一輪日前市場出清，發(fā)布市場出清結果。

步驟4，博弈至市場均衡點。重復步驟2—步驟4，直至各個零售商均不繼續(xù)進行需求側響應申報，得到市場均衡點，作為日前市場最終的出清計劃。

需要注意的是，為防止零售商在博弈初期市場獲利空間較大時將大量高峰負荷申報轉移至低谷時刻，搶占市場資源，并在市場出清后逐步將低谷負荷重新轉移回高峰負荷時刻，操縱市場信息，步驟3設計了防投機檢測。

2.2.3 博弈均衡點存在性

日前市場出清模型本質上是考慮SCUC與SCED的模型，模型根據機組出力成本高低進行排序，優(yōu)先出清運行成本低的機組。以2臺機組為例，上述考慮需求側響應的日前市場出清過程如圖3所示[21-22]。圖3中，機組成本曲線為機組煤耗函數的導數，紅線表示實際出清曲線，為機組1與機組2成本曲線沿縱軸的疊加。

圖3 動態(tài)出清過程Fig.3 Dynamic clearing process

零售商間的博弈過程如圖4所示。圖4中：S1表示的陰影部分面積為經過需求側響應后，谷荷時段零售商多付出的購電費用；S2表示的陰影部分面積為零售商在峰荷時段節(jié)約的購電費用。因此，零售商的盈利空間即為S2-S1。

圖4 零售商博弈過程Fig.4 Game process of retailers

根據2.2.2節(jié)關于博弈過程的論述，零售商通過逐步試探性地進行需求側響應電量申報的方法尋求自身利益最大化。由于防投機檢測機制的存在，每一次市場出清的峰谷電價差必將出現(xiàn)一定程度的下降，(如圖4所示)，隨著需求側響應的逐步出清，出清點往出清曲線中間靠攏，S2逐漸減小，S1逐漸增大，因此，零售商的盈利空間逐漸縮小，最終博弈必將收斂于市場均衡點。理想情況下峰荷與谷荷出清點收斂于同一個點，實際上由于用戶度電補貼以及最大需求側響應電量約束的存在，峰谷荷出清點間將有一定距離。另外需注意的是，在出清曲線拐點處可能出現(xiàn)某一次出清S2增大，S1減小的情況，但僅出現(xiàn)1次，不影響最終模型的收斂性。

3 算例分析

3.1 算例數據

本文以3個負荷節(jié)點的日前市場出清模型為例，對所提出的需求側響應參與的日前市場出清機制進行仿真和分析，該系統(tǒng)包含2臺火電機組和4個零售商，具體網絡拓撲數據如圖5[18]所示。負荷數據選取美國某地區(qū)冬季的負荷數據，零售商的基本信息見表1。日前市場出清模型在GAMS平臺調用CPLEX求解器求解，零售商間的博弈過程通過MATLAB編程實現(xiàn)。圖5中，g為發(fā)電機，X為線路阻抗標幺值。

3.2 市場出清結果分析

本文設計3種市場出清場景，對零售商不參與需求側響應、參與需求側響應但不參與互動、零售商參與需求側響應且參與互動的出清結果進行對比分析。

圖5 3節(jié)點算例模型Fig.5 Three bus network example

表1 零售商參數Tab.1 Retailer parameters

場景1，零售商不參與需求側響應。零售商不與用戶簽訂需求側響應合同，直接將第2日負荷預測結果上報日前市場進行購電。

場景2，零售商參與需求側響應，但不進行市場互動。零售商根據第2日負荷預測的數據進行削峰填谷，將最高負荷轉移到最低負荷，申報已簽約的全部需求側響應合同電量。

場景3，零售商參與市場互動。即本文提出的考慮需求側互動的日前市場出清方法。

零售商出清結果見表2。

表2 零售商出清結果Tab.2 Market clearing results of retailers

分析表2出清結果，可以得出以下結論：

a)對比場景1與場景2，零售商1、2參與需求側響應后，購電成本有了不同程度的下降，說明在放開零售市場管制的市場環(huán)境下，參與需求側響應可以使零售商獲益；零售商3、4參與需求側響應后，購電成本反而上升，原因是用于用戶度電補貼的費用超過需求側響應帶來的效益，說明在缺乏合理的市場信息披露機制時，零售商可能因盲目申報需求側響應電量而導致虧損。

b)對比場景2與場景3，零售商在參與市場互動的場景下，購電成本相對較低，需求側響應出清量較少。一方面說明零售商參與日前市場互動可以獲得更多收益，同時在市場環(huán)境下，零售商購電成本與市場供需緊張程度呈正相關關系；另一方面說明零售商參與市場互動可以以較少的需求側響應量更好地緩解市場供需緊張程度，一定程度上說明本文提出的日前市場出清機制是一種高效的市場出清機制。

本算例中，由于系統(tǒng)規(guī)模較小，僅考慮2臺單位發(fā)電成本相近的發(fā)電機，場景2與場景3的購電成本相差較小，但結果可以揭示需求側響應中的博弈機理。同時，本文旨在建立需求側響應參與市場的互動機制，零售商間的具體博弈策略不在討論范圍，因此本算例僅考慮等步長申報需求側響應電量。

3.3 阻塞管理

對于電網而言，需求側響應帶來的效益在于緩解高峰負荷帶來的電能輸送能力不足的問題。通過需求側響應平抑負荷峰谷差，緩解或者消除網絡阻塞現(xiàn)象，能擴大電網運行的安全域，延緩電網投資建設[23-26]。本節(jié)在3.2節(jié)的基礎上，通過抬高負荷水平，制造電網阻塞，觀察本文提出的日前市場出清機制在電網阻塞管理上的效用。

通過試探法逐步提高負荷水平，連接節(jié)點2與節(jié)點3的輸電線路率先出現(xiàn)阻塞現(xiàn)象，分別出現(xiàn)在19時、20時、21時這3個時刻。此時的節(jié)點電價出清情況見表3。

表3 無阻塞管理的電價Tab.3 Nodal price without congestion management 元/MWh

結合圖5的拓撲結構，由分析可知，在系統(tǒng)出現(xiàn)阻塞時，發(fā)電成本較小的發(fā)電機g2由于阻塞原因，無法通過線路2-3給負荷節(jié)點1和2供電，負荷節(jié)點只能通過發(fā)電成本較大的發(fā)電機g1供電，導致節(jié)點1和2的節(jié)點電價比節(jié)點3高。

為說明本文提出的日前市場出清機制在電網阻塞管理上的效用，人為提升線路2-3的最大傳輸能力，不考慮阻塞，同時將零售商1、2、3、4的用戶度電補貼提高至64元/MWh、65元/MWh、66元/MWh、67元/MWh。作為對比場景，與考慮阻塞的情況進行對比，說明本文的出清機制對系統(tǒng)輸電阻塞的影響。具體出清結果見表4和表5。

表4 零售商出清結果對比Tab.4 Market clearing result comparisons of retailers MWh

由表2和表4可知，對比場景表明在用戶度電補貼較高時，零售商需求側響應盈利空間小，基本不參與需求側響應。表4中的1 MWh出清量實際是零售商為獲知市場供需情況而進行的初始試探申報量；當系統(tǒng)存在阻塞情況，實際上增加了零售商在需求側響應的獲利空間，使得在較高度電補貼下需求側響應仍有獲利空間。

表5 阻塞管理后的電價Tab.5 Nodal price with congestion management 元/MWh

結合表5的電價信息可知，在線路2-3出現(xiàn)阻塞時，采用本文所提出清機制通過增加需求側響應出清量，消除了線路2-3的阻塞狀況，使得同一時刻各節(jié)點電價相同。因此，本文提出的計及需求側參與的日前市場出清模型能進行有效的阻塞管理。

4 結論

本文通過考慮需求側響應對節(jié)點電價的負反饋作用，建立了零售市場需求側響應參與日前市場的逐步迭代出清機制，設計了零售商之間的博弈規(guī)則，并論證該機制下市場均衡點的必然存在且收斂。結合算例仿真分析，得出以下結論：

a)本文提出的出清機制計及需求側響應的反饋機理，使零售商可以獲取市場的真實供需關系信息，輔助需求側響應申報量決策，從而使得零售商在市場中獲得更多利益。

b)本文通過設計合適的零售商博弈規(guī)則，能有效抑制零售商的投機現(xiàn)象，確保市場各參與者均能從博弈中受益，同時確保市場均衡點的絕對收斂性。

c)本文提出的出清機制能有效進行電網的阻塞管理。由市場成員自行博弈能有效緩解電網阻塞現(xiàn)象，有利于充分調動市場資源進行電網阻塞管理，提高電網的綜合效益。