节能降耗目标下的发电权交易研究

张 虹，邢晓野，张 莉，于 雷

(1.东北电力大学电气工程学院，吉林吉林132012;2.中国石油吉林石化公司乙烯厂，吉林吉林132012)

发电权交易是指发电厂商把在市场竞价中获得的发电量部分或全部出售给其它发电厂商的一种发电许可份额交易.目前，发电权研究主要集中在3个方面:(1)是分析机理以及带来的社会效益［1-2］，(2)是响应国家节能减排的政策以系统节煤量最大为目的［3-5］，(3)是研究发电权交易过程中产生增量网损对交易的影响以及增量网损的分摊补偿问题［6-8］.

目前，国内外学者对节能降耗为目标的发电权交易进行研究和计算时，大多考虑发电权交易双方机组煤耗率的差额量和交易后各机组煤耗率的变化［3-5］，利用“高低匹配”进行指导，较少考虑交易引起的网损成本对交易的影响，无法取得发电权交易产生的最大的节能效果.

本文结合电力行业节能减排政策［9-11］，应用PSO算法求出各交易方的决策交易量，兼顾双方经济效益建立模型.算例表明，该模型对中长期的发电权交易有一定指导意义.

1 发电权交易的交易成本

1.1 考虑交易成本的发电权交易模型的建立

为了达到节能减排的目的，调动交易双方的积极性，而且考虑的节能降耗为目的发电权交易具有强制性因素，本文将采用集中撮合交易方式

由于参加发电权交易的发电厂商其特殊性，不同于一般的证券市场，不能忽略发电权交易成本.交易成本可由固定交易佣金C0和网损成本Cij0组成.(i=1，2，，，m，代表发电权卖家，j=1，2，，，n，代表发电权买家.)其中交易佣金C0是开展发电权所固有的成本，一般确定为一个定值;而网损成本Cij0则根据初始潮流与发电权交易后两种情况网损的变化确定.

考虑网损成本的发电权交易数学模型为

式中，CPi表示发电权出售方的出售申报价;CPj表示发电权购买方的购买申报价;Qij表示双方的成交电量;Qj表示购买方的申报购买电量;Qi表示出售方的出售申报电量;Cij表示交易成本，由网损成本Cij0和交易佣金C0之和构成.

1.2 网损成本的计算

计算网损的变化方法很多，本文采用边际网损系数法(Marginal Loss Coefficient)［12］.

系统总网损表达式为:

式中:L表示全网网损;Gij为节点i，j间的电导;N为系统节点数;Vi，Vj分别为节点i，j的电压幅值;θi，θj分别为节点 i，j的电压相角.

根据上式可求得

式中:P，Q表示节点注入有功功率和无功功率，通过式(6)可以计算全网有功边际网损系数Kp=∂L/∂P 与无功边际网损系数 KQ= ∂L/∂Q.

由于系统的PV节点k的无功功率Q是用于调节系统电压，不应收取其无功功率的网损费用，即∂L/∂Qk=0;同理，由于系统的平衡节点S用于提供系统的网损，故应对于平衡节点S的有功功率和无功功率均不收取网损费用，即∂L/∂Qs=0且 ∂L/∂Ps=0.

无功损耗相对于有功损耗较小，忽略无功损耗后系统总网损为:

当处于节点i的发电厂向节点j的发电厂出售单位发电权数量，系统总网损将变为:

自此，发电权转让交易引起的网损变化为:

2 考虑煤耗的发电权转让交易分析

2.1 节能量最优模型的设计

小机组由于其发电效率低、煤耗高、污染大，有悖于国家节能减排的能源政策.因此，开展发电权交易，实现电力系统的节能降耗具有重要意义.

在规定交易时间段内，发电权出售方i与购买方交易量为Qij，设发电权交易出售方机组煤耗率分别为f1，f2，……fn(n为发电权出售方机组总数)，发电权交易购买方的机组煤耗率分别为f′1，f′2，……f′m(m 为发电权购买方的机组总数).为了达到节能减排的目的，必须保证f′j＜fi，方可进行交易.

式中:Fij为出售方i与购买方j交易的能耗效益.

式(10)可以求得交易系统节煤量最优解，但并不是发电权交易能达到的最大节能量.发电权交易会引起网络系统的网损增加，由于购买方替代出售方发电，这里假设发电权交易增量网损的电量由购买方承担，则交易单位电量系统的节煤量为:

因此每对交易系统的实际节煤量为

节能量最优的目标函数变为

对式(16)的求解，属于求解有约束条件的最优解问题，本文将采用粒子群算法进行求解.

在此假设电厂的标煤成本价格为600(元 /吨)，将交易节省的燃料费与发电权交易的经济效益之和作为综合经济效益，可以更加直观地体现交易带来的社会效益，其函数为:

需要注意的是无论哪种交易模型，交易结果都必须提交到省电力公司，由省电力公司进行电网的安全校核，包括发电约束、功率平衡约束和传输线等，如若无法通过安全校核，则应减少或取消导致网络阻塞的交易对的交易量，对交易撮合的结果进行调整.电力系统安全约束条件为:

式中:PGi为发电机i的发电功率和为发电机i的最小发电功率和最大发电功率;PD为电网总负荷功率;PL为整个电网的网络损耗;Pij表示节点i、j间线路传输的功率和分别为节点i、j间线路传输功率的下限和上限.本文主要研究节能降耗的效果，这里假设每次交易都满足系统的安全约束条件.

2.2 改进的粒子群优化算法

粒子群算法的基本思想是随机初始化一群没有体积没有质量的粒子，每个粒子代表一个优化问题的可行解，粒子在解空间中以一定的速度飞行，根据自身的历史信息和群体信息调整飞行的速度和方向，以迭代的方式搜索最优解.

设一个d维的搜索空间里有M个粒子，该群体以一定的速度飞行.粒子i的位置可以表示为xi=(xi1，xi2，…，xid)，xid∈［Ld，Ud］，Ld、Ud为搜索空间的下限和上限;粒子 i的速度 vid∈［vmin，d，vmax，d］，vmin，d、vmax，d为最小和最大速度;该粒子迄今为止搜索到的最优位置pi=(pi1，pi2，…，pid;整个粒子群迄今为止搜索到的最优位置pg=(pg1，pg2，…，pgd).考虑到协调PSO算法的全局和局部寻优能力，在每次迭代中，粒子根据下式更新速度和位置:

惯性权重w的值决定了粒子前一时刻对当前速度的影响程度，故可调整其值来提高寻优能力.采用下式的线性递减计算公式［13］:

其中，r1、r2为均匀分布在(0，1)区间随机数;maxgen为最大迭代次数，i为当前迭代次数.改进粒子群算法的流程图如图1.

图1 改进PSO算法流程图

3 算例分析

文中对IEEE-14标准系统算例进行分析.假设每个节点机组代表一个发电厂，系统图如图2所示.标准系统的负荷数据已经给定，不需要再做预测，假设电力公司购电价格为Ct=350(元/MW*h)，交易佣金C0=5(元 /MW*h).

交易双方申报数据如表1所示.

表1 IEEE-14交易双方申报数据(已平均到每小时)

表1中给出了各节点发电厂商的买卖情况以及申报价格和其平均发电煤耗.

以式(10)为目标函数，式(11)为约束条件，按“高低匹配”原则得出节煤量最优模型交易结果如表2所示.

表2 节能量最优撮合交易结果

图2 IEEE 14节点系统

表中实际节煤量是将交易引起的增量网损电量由购买方承担并转化为煤量求得，可以看出实际节煤量与视在节煤量有较大差别，有必要充分考虑增量网损对煤耗的影响.

根据式(12)求出单位交易电量系统节点间煤耗差，如表3所示.

表3 单位交易电量节点间煤耗差(kg/MW*h)

应用改进后的粒子群算法，以交易能达到的最大节煤量即式(14)为适应度值，找到最大适应度值，最大适应度值对应的粒子为各交易对的交易量.

求取后的节能量最优解如表4所示.

表4 节能量最优的交易结果

最后，为了满足各节点发电厂的经济效益，增加其参加发电权交易的积极性，这里将按各节点发电厂的决策交易量为实际总成交量，再按申报价格“高低匹配”原则进行撮合，若出现撮合后成本差价为负时，则由电力公司出面协商各方申报价格或给予一定补偿促进交易的进行.则按表4的实际总交易结果，再按申报价格“高低匹配”后交易结果如表5所示.

表5 节能效益模型交易结果

两种交易方式的经济效益、节煤量、综合经济效益的对比如表6所示.

表6 交易模型对比

由表6对比可以看出节煤量最优模型的节煤较好，但经济效益一般;节能量最优模型的节能量最高，而且兼顾了交易双方的经济效益，综合经济效益最高，达到了节能降耗与经济性目的较好的统一.因此开展发电权交易时，交易中心可以按照系统申报发电权交易各电厂的平均煤耗率差以及已知的网络参数确定的网络网损系数，求得各节点发电厂的决策交易量，最后再按照申报价格的“高低匹配”进行撮合，指导发电权交易的进行.

4 结 论

发电权交易实现了交易双方的经济效益的提升和发电环节的节能降耗，对实现国家“十二五”规划能源结构调整具有重要意义.本文从电力公司角度出发，以节能降耗为目的，同时兼顾交易双方利益，算例分析表明节能量最优模型在节能量与社会效益上表现都较好.对于充分发挥其节能减排的优势、满足发电调度的节能减排要求具有重要的意义和广阔的应用前景.

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