武文奇，肖云鵬，王秀麗，王志維，關 立，趙天輝，黃 成

（1.西安交通大學電氣工程學院,陜西省西安市 710049；2.國家電網(wǎng)有限公司國家電力調(diào)度控制中心,北京市 100031；3.國網(wǎng)江蘇省電力有限公司電力科學研究院,江蘇省南京市 211103）

0 引言

中國新能源的持續(xù)快速發(fā)展在對電力電量平衡、電網(wǎng)安全運行［1-2］帶來挑戰(zhàn)的同時,還對電力市場機制的改進提出了新的要求［3-4］。中國新能源資源和用電需求分布不均［5］,必須依靠跨省電力交易實現(xiàn)資源的廣域優(yōu)化配置,以促進新能源消納并保障電力供應。目前,中國已有2 批共14 個省級電力現(xiàn)貨市場試點進入試運行階段,并于2021 年11 月正式啟動省間電力現(xiàn)貨市場［6］。近年來,省間電力交易規(guī)模與占比持續(xù)提升,部分省份的省間交易電量已在全省發(fā)、用電量中有較高占比,如山西省的外送電量占總發(fā)電量近30%、浙江省受入電量占總用電量約25%［7］,而這使得各省電力供應間聯(lián)系更為緊密,但也同時加劇了各省現(xiàn)貨市場間的風險傳遞。例如,在2022 年8 月“副熱帶高壓”的影響下,華東、華中地區(qū)省內(nèi)電力供應短缺,導致省間電力交易需求上升；同時,部分送端省份因機組大量參與省間市場,省內(nèi)現(xiàn)貨市場價格出現(xiàn)上漲?？梢?在省間省內(nèi)兩級市場中,不可避免地會出現(xiàn)各省省內(nèi)市場風險通過省間市場傳遞的現(xiàn)象。因此,為實現(xiàn)省間省內(nèi)兩級市場的穩(wěn)健運行,亟須對兩級市場協(xié)同下的風險傳遞進行量化評估,并在市場機制的優(yōu)化設計中考慮對風險傳遞的抑制。

當前,眾多學者對兩級市場的協(xié)同運行進行了研究,主要集中在機制設計、出清模型、優(yōu)化算法以及市場成員的最優(yōu)策略上。在對兩級市場協(xié)同運行機制的研究方面,文獻［8］分析了當前中國省間電力現(xiàn)貨市場的運作機制,文獻［9］提出省間省內(nèi)兩級現(xiàn)貨市場協(xié)同運行方式的演化路徑,文獻［10］設計了兩級市場出清模式的過渡路徑。此外,歐洲目前也已建立了聯(lián)合出清、分區(qū)平衡的統(tǒng)一電力市場［11］,對中國省間省內(nèi)兩級市場相關機制設計具有借鑒意義［12-13］。在促進市場運行效率的方式上,當前學者的研究主要集中于對市場的分解方式與求解算法［14］、考慮省間線路輸電能力的兩級市場的交易路徑與出清算法優(yōu)化［15-16］。此外,還有學者對省間省內(nèi)兩級市場機制下市場主體的競價策略與決策模型進行了研究［17-19］。總體來說,現(xiàn)有省間省內(nèi)兩級市場相關文獻主要從降低市場運行成本或提升市場參與者收益的角度進行了大量研究。

但是,在新型電力系統(tǒng)中,來源廣泛的不確定性導致供需失衡、價格波動等風險愈發(fā)突出［20］。因此,及時辨識、防范與抑制市場風險,對于確保電網(wǎng)安全運行與市場穩(wěn)健運營極為重要［21］。當前,電力市場中的風險規(guī)避機制受到廣泛關注。文獻［22］和文獻［23］分別設計了基于差價合同和金融輸電權(quán)拍賣的電力市場風險管理模型,文獻［24］則對比并總結(jié)了差價合同、金融輸電權(quán)和結(jié)算權(quán)轉(zhuǎn)讓3 種風險規(guī)避機制的異同。同時,也有學者研究與設計了考慮風險的市場出清機制及模型。文獻［25］在日前市場出清中考慮了概率分布的風險模型而有效降低了備用成本；文獻［26］則采用條件風險價值（conditional value at risk,CVaR）量化風險并設計了考慮風險的現(xiàn)貨市場出清模型。在省間省內(nèi)兩級市場中,風險來源及其影響更為復雜,且存在各省省內(nèi)市場風險通過省間市場傳遞的現(xiàn)象,更需要考慮風險的抑制問題。當前,在省間省內(nèi)市場中考慮風險的研究主要集中在市場主體在兩級市場中規(guī)避風險的決策問題上［17,27］,缺少對省間省內(nèi)兩級市場協(xié)同下風險傳遞的分析與量化,以及從風險抑制角度改進兩級市場機制的研究。

針對省間省內(nèi)兩級市場協(xié)同下風險傳遞的量化與抑制問題,本文針對當前省間省內(nèi)兩級現(xiàn)貨市場運作流程,分析風險傳遞的特征；進而,引入溢出風險價值的概念,量化評估省間省內(nèi)兩級市場下的風險傳遞；然后,構(gòu)建溢出風險約束下的省間省內(nèi)兩級現(xiàn)貨市場協(xié)同出清模型,并考慮因各市場運營機構(gòu)不同而帶來的隱私保護需求,建立省間省內(nèi)兩級現(xiàn)貨市場協(xié)同出清模型的分布式求解算法；最后,通過算例分析驗證所提出市場出清模型與方法在對省間省內(nèi)兩級市場協(xié)同下風險傳遞抑制中的有效作用。

1 省間省內(nèi)兩級現(xiàn)貨市場風險傳遞的量化評估

1.1 當前省間省內(nèi)兩級現(xiàn)貨市場的銜接機制及風險傳遞分析

《省間電力現(xiàn)貨交易規(guī)則（試行）》［6］明確了省間省內(nèi)兩級現(xiàn)貨市場,以及國、網(wǎng)、省三級調(diào)度之間的銜接機制。以日前階段為例,如圖1 所示,先基于省間中長期交易安排跨區(qū)通道、省間聯(lián)絡線以及直調(diào)機組出力形成省間中長期交易執(zhí)行的預計劃；以此為邊界,進行省內(nèi)現(xiàn)貨市場預出清,從而產(chǎn)生省內(nèi)調(diào)度預計劃?；诖?得到各省參與省間現(xiàn)貨市場的購電需求與供給能力。進而,進行省間現(xiàn)貨市場出清并形成省間聯(lián)絡線計劃。最后,疊加省間現(xiàn)貨市場出清結(jié)果與省間中長期交易執(zhí)行的預計劃,以此作為省內(nèi)現(xiàn)貨市場正式出清的邊界條件,進行省內(nèi)現(xiàn)貨市場正式出清。

由于機組容量有限,同一臺機組在省間市場中標勢必會影響其在省內(nèi)市場中的中標出力。因此,當某省由于自身供應短缺,或因新能源出力、負荷、故障等不確定性,而需要通過省間市場交易以滿足省內(nèi)供需平衡時,與之開展省間交易的省份的省內(nèi)機組容量在省間與省內(nèi)市場中的分配將發(fā)生改變,使得其省內(nèi)供需平衡情況、市場價格與風險發(fā)生變化。從風險的角度可理解為,某省供需平衡與省內(nèi)市場價格的風險通過省間市場傳遞到與之開展省間交易的省份。隨著省間電力交易規(guī)模與占比持續(xù)提升,各省電力供應間聯(lián)系更為緊密,這也加劇了各省現(xiàn)貨市場間的風險傳遞。

1.2 基于溢出風險價值的風險傳遞量化評估

不同市場間的風險傳遞在社會經(jīng)濟中普遍存在,學者們提出了溢出風險價值的概念,并應用其對債券市場與股票市場間［28］、期貨金融市場與證券金融市場［29］、碳市場與股票市場間［30］的風險傳遞進行量化評估。本文將溢出風險價值的概念引入電力市場,以實現(xiàn)對省間省內(nèi)兩級市場協(xié)同下風險傳遞的量化評估。

溢出風險價值用于衡量處于風險狀態(tài)的某系統(tǒng)對另一系統(tǒng)風險狀況的貢獻［31］,如將兩省省內(nèi)現(xiàn)貨市場分別視為系統(tǒng)x和系統(tǒng)y,損失函數(shù)分別為f（x）、f（y）,則可用溢出風險價值來評估由于系統(tǒng)y省內(nèi)市場風險而導致系統(tǒng)x省內(nèi)運行成本期望的提升大小。假定系統(tǒng)x、y的風險價值（value at risk,VaR）分別為B、B,用來表示系統(tǒng)x、y在給定置信度q下的最大損失；系統(tǒng)x、y的條件風險價值為B、B,用來表示f（x）、f（y）超過B、B時的數(shù)學期望值［32］。

式中:E（·）為數(shù)學期望。

系統(tǒng)y對系統(tǒng)x的溢出風險價值BΔCVaRx可通過式（2）計算。

式中:B為系統(tǒng)y的VaR 小于B的所有場景下 系 統(tǒng)x的CVaR；B為 系 統(tǒng)y的VaR 小 于B的所有場景下系統(tǒng)x的CVaR；q、g為給定的置信度。通常g取50%以表示系統(tǒng)y處于正常風險情況,q根據(jù)對風險評估需求取大于g的一個數(shù)以表示系統(tǒng)y處于一定風險情況。

2 溢出風險約束下的省間省內(nèi)兩級現(xiàn)貨市場協(xié)同出清模型

在電力市場中,采用溢出風險價值可評估相比正常風險情況時,由于其他省份出現(xiàn)一定風險情況導致的某省省內(nèi)市場運行成本期望的增量,進而量化評估省間市場中的風險傳遞。為實現(xiàn)對省間省內(nèi)兩級市場下風險傳遞的抑制,本文基于兩階段隨機優(yōu)化理論,構(gòu)建溢出風險約束下的省間省內(nèi)兩級現(xiàn)貨市場協(xié)同出清模型。其中,第1 階段為根據(jù)各省通過省內(nèi)市場預出清得到的參與省間現(xiàn)貨市場的購電需求與供給能力進行的省間市場出清；第2 階段為考慮不確定性的省內(nèi)市場出清和省間市場交易調(diào)整部分的出清。本文所提出的模型在交易流程上不改變圖1 中第①～⑤部分,僅在第⑥部分省間市場出清中采用所提出的兩級市場協(xié)同出清模型進行出清。此外,在申報方式、報價上限等方面未改變當前省間現(xiàn)貨市場規(guī)則。

2.1 目標函數(shù)

省間省內(nèi)兩級現(xiàn)貨市場協(xié)同出清的目標函數(shù)為省間市場運行成本、省間市場交易調(diào)整部分的成本和省內(nèi)市場運行成本和溢出風險價值之和最小化。

式中:CIP為省間市場運行成本；C為場景ω下省間市場交易調(diào)整部分的成本；C為場景ω下i省省內(nèi)市場運行成本；β為溢出風險價值的權(quán)重；CVaR為i省受到與之開展省間交易的其他省份的溢出風險價值；πω為場景權(quán)重；W為場景總數(shù)；I為參與省間市場的省份總數(shù)。

目標函數(shù)中的各項可由式（4）—式（7）計算得到。式（4）表示省間市場運行成本,其包括省間機組發(fā)電成本以及省間聯(lián)絡線輸電成本；式（5）表示省間市場交易調(diào)整部分的成本,其包括機組出力調(diào)整成本、省間聯(lián)絡線輸電計劃調(diào)整成本；式（6）表示省內(nèi)市場運行成本,為該省省內(nèi)市場中機組的發(fā)電成本；由式（7）計算i省受到其他省帶來的溢出風險價值。

式中:o、o分別為機組在省間、省內(nèi)的市場報價；P、P、P分 別 為 機 組 省 間 市 場 中 標 量、省 間市場中標調(diào)整量、省內(nèi)市場中標量；?IPl為省間聯(lián)絡線輸電費用；P、P分別為省間聯(lián)絡線傳輸功率及其調(diào)整量；為i省省內(nèi)機組集合；T為市場出清總時刻；L為省間聯(lián)絡線總數(shù)；K為全系統(tǒng)機組總數(shù)。

式中:Ω為y省省內(nèi)運行成本小于B或B時的場景集合；（·）+表示max［·,0］。式（8）的表示形式在眾多研究中均被采用,其具體計算方式可參考文獻［17,26-27］。

2.2 省間市場出清的約束條件

1）省間聯(lián)絡線傳輸功率約束:

式中:P為省間聯(lián)絡線傳輸功率的上限。2）省間市場機組中標約束:

3）省間市場功率平衡約束:

式中:P、P分別為售電省外送電量、購電省購入電量；δl為省間聯(lián)絡線l的線路損耗；ΩS、ΩB分別為售電省、購電省集合；Ω為與i省相連接的聯(lián)絡線的集合；對偶乘子λ為售電省在省間市場的出清價格。省間市場出清中,購電省的電價由交易的售電省省間市場出清電價疊加輸電費用得到。

2.3 省間市場交易調(diào)整部分的約束條件

1）調(diào)整后的省間聯(lián)絡線傳輸功率約束:

2）調(diào)整后的省間市場機組中標約束:

3）調(diào)整后的省間市場功率平衡約束:

式中:P、P分別為參與省間市場的售電、購電調(diào)整量；對偶乘子λ為售電省在省間市場交易調(diào)整部分的出清電價。省間市場交易調(diào)整部分中,購電省的電價由交易的售電省省間市場交易調(diào)整部分的出清電價疊加輸電費用得到。

2.4 省內(nèi)市場出清的約束條件

1）機組出力約束:

式中:Pk,t,ω為機組總出力,包括省內(nèi)市場中標量P、省間市場中標量P以及省間市場中標調(diào)整量P分別為機組出力下限、上限。

2）機組爬坡約束:

3）省內(nèi)線路功率傳輸約束:

式中:Φ?為與省內(nèi)線路? 連接的節(jié)點集合；A為 節(jié)點-支路功率轉(zhuǎn)移矩陣；Pn(k),t,ω為在n節(jié)點上的機組k的總出力；P為省內(nèi)新能源出力；P為負荷功率；μ為省內(nèi)節(jié)點與省間聯(lián)絡線的連接矩陣,其值為1 時,表示該省內(nèi)n節(jié)點與第l條省間聯(lián)絡線相連接；為省內(nèi)線路最大傳輸功率。

4）省內(nèi)市場功率平衡約束:

式中:Ω為省內(nèi)新能源場站集合；Ω為省內(nèi)負荷集合；對偶乘子λ為i省省內(nèi)市場出清電價。

5）送電省機組參與省間市場功率平衡約束:

式（21）等號左邊為省內(nèi)機組在省間市場的中標量與調(diào)整量之和,等號右邊為某送電省的省間售電計劃與省間售電計劃調(diào)整量之和。

3 溢出風險約束下的省間省內(nèi)兩級現(xiàn)貨市場協(xié)同出清模型的求解方法

式（3）—式（21）構(gòu)建的省間省內(nèi)兩級現(xiàn)貨市場協(xié)同出清模型為線性規(guī)劃問題,可采用商業(yè)求解器如Gurobi 或者CPLEX 直接求解。然而,由于省間市場與各省省內(nèi)市場的運營機構(gòu)不同,為保護機組報價等私有信息的隱私性,采用分布式算法進行求解。本文根據(jù)市場出清機構(gòu)的不同,將省間市場出清與省間市場交易調(diào)整部分的出清組成省間子問題,各個省份省內(nèi)市場出清為一系列省內(nèi)子問題,并基于交替方向乘子法（alternating direction method of multipliers,ADMM）對所提出的省間省內(nèi)兩級現(xiàn)貨市場出清問題進行求解。

首先,解耦第2 階段的省內(nèi)市場出清與省間市場交易調(diào)整部分,增加省間市場中標調(diào)整量P與省間傳輸線傳輸功率調(diào)整量P的復制變量,表示為（?）′的復制變量由省間市場交易調(diào)整部分的出清進行優(yōu)化,表示為（?）′的復制變量由省內(nèi)市場出清進行優(yōu)化。然后,增加對復制變量的約束:

解耦后的省間市場子問題與各省內(nèi)市場子問題的ADMM 迭代格式分別為式（24）與式（25）。

式中:ΦP(m)′、ΦL(m)′和ΦP(m)i′′、ΦL(m)i′′分 別 為第m次 迭代時的省間市場子問題和各省內(nèi)市場子問題的懲罰項,分別由式（26）—式（29）進行計算。

式中:μ′、μ′、μ′、μ′′為第m次迭代時的對偶乘子；,為協(xié)同變量中間值；ρ1、ρ2為給定的正懲罰因子。

對偶乘子的更新按照式（30）—式（35）進行計算。

基于ADMM 的省間省內(nèi)兩級現(xiàn)貨市場協(xié)同出清模型的求解流程如圖2 所示。

圖2 基于ADMM 的省間省內(nèi)兩級現(xiàn)貨市場協(xié)同出清模型的求解流程圖Fig.2 Flow chart for coordinated clearing model of twostage inter- and intra-provincial electricity spot markets based on ADMM

4 算例分析

4.1 算例說明

為驗證所提出模型及方法在抑制省間省內(nèi)兩級市場協(xié)同下風險傳遞的有效性,本文采用附錄A 圖A1 所示的四省互聯(lián)系統(tǒng)作為測試系統(tǒng),省間聯(lián)絡線容量、線損率、輸電價格如圖A1 所示,紅色數(shù)字為省間聯(lián)絡線在各省的連接節(jié)點。各省省內(nèi)系統(tǒng)均采用IEEE 30 節(jié)點標準測試系統(tǒng),并在節(jié)點5 與節(jié)點15 各增加一座新能源場站。其中,省1 與省4 為送電省,省2 與省3 為購電省。機組的參數(shù)以及省內(nèi)市場報價如附錄A 表A1 所示,省間市場報價如附錄A 表A2 所示。

各省負荷與新能源預測值如附錄A 圖A2 所示。考慮到新能源出力的不確定性,采用以新能源預測值為期望、方差為預測值十分之一的正態(tài)分布生成10 000 個場景,并采用k-means 方法聚類縮減為10 個場景。設置置信度q為90%,置信度g為50%。采用MATLAB 調(diào)用Gurobi 9.5.1 進行求解。

4.2 基礎算例結(jié)果分析

本節(jié)對所提出的溢出風險約束下的兩級市場出清模型的結(jié)果與當前應用的出清模型的結(jié)果進行對比,并重點關注溢出風險價值的權(quán)重不同時,對溢出風險的成本變化以及抑制效果,結(jié)果如表1 和圖3所示。

表1 各省省內(nèi)及省間市場中的成本Table 1 Costs in inter- and intra-provincial markets of each province 萬元

圖3 現(xiàn)有出清模型及溢出風險約束下的兩級市場出清模型的溢出風險價值Fig.3 Spillover risk value of existing clearing model and two-stage market clearing model under risk constraints

現(xiàn)有出清模型下送電省省1、省4 受到的溢出風險價值分別為26.88、47.56 萬元；而購電省省2、省3 受到的溢出風險價值僅為9.94、4.95 萬元,這說明送電省由于其機組同時參與省內(nèi)市場與省間市場,受到其他各省市場的風險傳遞影響較大,而購電省由于省內(nèi)機組僅支撐該省省內(nèi)供需平衡,不參與省間市場,受到其他各省市場風險傳遞影響較小。

采用所提出的溢出風險約束下的兩級市場出清模型后,省1、省4 受到的溢出風險價值分別降低了4.29、3.63 萬元,但是購電省受到的溢出風險價值會有所提升；四省省內(nèi)市場運行成本均有所降低,分別由103.32、408.06、408.04、127.07 萬元降低至96.29、398.09、399.59、112.62 萬元。在考慮了0.01 的溢出風險權(quán)重后,四省受到的溢出風險價值分別降低了2.81、11.26、5.44、10.78 萬元。隨著溢出風險權(quán)重的增加,各省受到的溢出風險價值持續(xù)降低。在溢出風險權(quán)重增加到0.05 時,四省受到的溢出風險價值均接近于0。但是,各省省內(nèi)市場運行成本相比當前出清模型分別降低了6.2%、2.4%、1.9% 和8.0%,說明了所提出模型對于省間省內(nèi)兩級市場下的風險傳遞具有較好的抑制作用。在所采用的算例中,省內(nèi)市場中報價較低的機組在省間市場中報價同樣較低。在現(xiàn)有出清模型中,低價機組優(yōu)先在省間市場中標,而參與省內(nèi)市場的剩余容量較少。因此,省內(nèi)市場運行成本比所提出的溢出風險約束下的省間省內(nèi)協(xié)同出清模型更高。

隨著溢出風險權(quán)重的增加,購電省省間購電成本和總成本均有所降低。溢出風險權(quán)重由0 到0.05變化時,省2、省3 總成本分別降低1.18、1.73 萬元；送電省由于省內(nèi)機組在省間市場中的報價不同,省1 在省間市場收益降低,而省4 則在省間市場中的收益提升。整體來說,所提出的模型在有效抑制各省省內(nèi)市場間風險傳遞的同時,并不會引起市場運行成本的顯著提高。

4.3 溢出風險約束對送電省的影響分析

為深入分析所提模型抑制風險傳遞的過程,著重針對受到的溢出風險價值變化較大的省4,對比在不同溢出風險權(quán)重下的省內(nèi)市場運行成本以及省間市場收益變化,對比結(jié)果如圖4 所示?？梢?隨著溢出風險權(quán)重增加,各個場景的省內(nèi)市場成本逐漸趨近,說明考慮溢出風險價值約束使各場景省內(nèi)市場成本平均化以降低風險。當權(quán)重為0 時,各場景的最大成本差為16.32 萬元；而權(quán)重為0.05 時,各場景的最大成本差降低至7.77 萬元,整體方差也由25.16 億元降低至4.21 億元。由于溢出風險所考慮的損失函數(shù)僅為省內(nèi)市場運行成本,無法使得省間市場中的收益更加趨近。

圖4 省4 各場景省內(nèi)市場運行成本與省間市場收益Fig.4 Operating costs in intra-provincial market and benefits in inter-provincial market in each scenario of the 4th province

對省1 與省4 非新能源機組在省間市場中的出力情況進行分析,如圖5 所示。隨著溢出風險權(quán)重的增加,省間市場中報價最低的3 臺機組,即省1的機組1、2 以及省4 的機組2,在省間市場中標出力變化較少,全天發(fā)電量分別約為2 140、1 700、2 140 MW·h；而省間市場中報價最高的機組,即省1 的機組4、6 和省4 的機組6,則幾乎沒有中標容量。其余機組在省間市場中的報價居中,此類機組隨著溢出風險權(quán)重的增加在省間市場中標情況變化較大:省間市場報價較低的機組在省間市場的中標容量逐漸增多,如省1 的機組3 和省4 的機組1、3；而省間市場報價較高的機組在省間市場的中標容量逐漸減少,如省1 的機組4 和省4 的機組4、5。同時,根據(jù)圖5 可知,省1 機組在省間市場的中標容量減少,在省間市場的收益下降；而省4 機組在省間市場的中標容量增多,在省間市場的收益上升。

圖5 省1 與省4 部分機組省間市場中整體出力情況Fig.5 Overall output in inter-provincial market ofpartial units in the 1st and 4th provinces

機組在省間市場中標情況的變化會影響到省內(nèi)與省間市場價格,對比省4 的省內(nèi)市場和省間市場出清價格隨著溢出風險權(quán)重的變化情況,如圖6 所示。隨著溢出風險權(quán)重的增加,省間市場報價較低的機組在省間市場中標容量逐漸增加,省4 的省間市場出清價格逐漸降低。而這些機組在省內(nèi)市場報價同樣較低,其在省間市場中標容量增多導致省內(nèi)市場中低價機組中標容量減少,使得省內(nèi)市場出清價格逐漸升高。例如,12:00 時刻的省間市 場 出 清 價 格 由499.92 元/（MW·h）降 低 至491.55 元/（MW·h）,而 省 內(nèi) 市 場 出 清 價 格 由328 元/（MW·h）升高至339 元/（MW·h）。省間市場出清價格的降低使得購電省省間購電成本有所下降。

圖6 省4 省間市場與省內(nèi)市場整體出清價格Fig.6 Overall clearing prices of inter- and intraprovincial markets of the 4th province

4.4 新能源不確定性的影響

為對比新能源不確定性對所提出模型對風險傳遞抑制作用的影響,將新能源出力正態(tài)分布的方差增大至原先的兩倍。β為0 和0.05 時的各省溢出風險價值如表2 所示。對比表2 與圖3 可知,β為0.05時,圖3 顯示4 個省受到的溢出風險價值均已降至接近于0,而表2 顯示送電省受到的溢出風險價值僅降低了55.67%和66.12%。這說明新能源不確定性增加后,同樣的β對風險傳遞的抑制效果有所降低。因此,需要根據(jù)新能源不確定性情況,合理采用溢出風險價值的權(quán)重以實現(xiàn)對風險傳遞的有效抑制。

表2 新能源出力隨機性增加后的溢出風險價值Table 2 Spillover risk value with increased output randomness of renewable energy

5 結(jié)語

省間省內(nèi)兩級市場協(xié)同運行使得各省供應間聯(lián)系更為緊密,加劇了各省省內(nèi)市場間的風險傳遞。本文分析了當前省間省內(nèi)兩級現(xiàn)貨市場銜接機制下的各省現(xiàn)貨市場間風險傳遞特征,并引入溢出風險價值的概念對其進行了量化評估。在此基礎上,基于兩階段隨機優(yōu)化理論,提出了不改變當前省間現(xiàn)貨市場交易時序流程和申報規(guī)則的溢出風險約束下的省間省內(nèi)現(xiàn)貨市場協(xié)同出清模型?？紤]因各市場運營機構(gòu)不同而帶來的隱私保護需求,建立了基于ADMM 的分布式求解方法。通過算例驗證了所提模型在對省間省內(nèi)兩級市場協(xié)同下風險傳遞的抑制方面的有效性。

結(jié)果表明:1）因送電省機組同時參與省內(nèi)市場與省間市場,送電省比購電省受到的風險傳遞的影響更大；2）所提出的模型可有效抑制各省省內(nèi)市場間的風險傳遞,且不會引起市場運行成本的顯著提高；3）新能源不確定性與所提出模型對溢出風險的抑制效果影響較大,在應用中需要根據(jù)實際情況選取合適的溢出風險價值權(quán)重。

本文主要貢獻在于提出了溢出風險約束下省間省內(nèi)兩級市場協(xié)同出清方法,目的是抑制各省省內(nèi)市場間的風險傳遞。本文研究僅考慮火電機組與新能源的參與,暫未考慮水電等電源。對于水電、儲能等運行約束更復雜、參與市場方式更特殊的電源參與省間省內(nèi)市場協(xié)同出清的方式,可作為下一步的研究內(nèi)容。

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