基于节能减排的发电权交易模型研究

张 丽， 刘 辉

(湖北工业大学电气与电子工程学院， 湖北 武汉 430068)

基于节能减排的发电权交易模型研究

张 丽， 刘 辉

(湖北工业大学电气与电子工程学院， 湖北 武汉 430068)

通过研究发电权交易来促进电力行业节能减排，响应以清洁和绿色的方式来满足电力需求的号召。从发电权交易中心的角度提出了以综合考虑节能、降耗和碳减排为目标的发电权交易模型。以电力市场发电权交易中的撮合交易方式为基础，形成综合总效益、节能量与碳减排量三者最大化的多目标发电权交易模型。运用蚁群优化算法来求解此发电权交易的模型，并通过算例分析验证了该方法能够良好的达到发电权交易中节能减排的要求，同时又能够保证交易后综合经济效益的良性发展。

发电权交易； 节能降耗； 碳减排； 撮合交易； 蚁群算法

世界各国都在日益提升清洁能源的利用效率，加大清洁能源的规模开发，降低化石能源的使用程度。本文主要探究撮合交易模式下的发电权交易模型，建立综合总效益、节能量与碳减排量三者最大化的多目标函数模型，通过这样的对发电权的交易形式来促进对世界资源的优化配置以及清洁能源的高效使用。采用蚁群优化算法对目标函数进行优化得到最终决策量。

1 发电权交易内涵和机制

发电权交易的本质是属于电力市场的一种竞价交易，它能够透过市场机制更深入地发觉交易对象的不同特性，从而稳固利用电力市场机制对交易资源进行合理配置，在重新配置我国的电力资源时尽可能使优化成本最小化，并使得最终决策方案中社会效益能够趋向最大化发展。发电权交易这一交易品种不仅符合我国现阶段的国情，也对节能减排政策的施行起到良好的推动作用，是电力工业能够在市场中实施节能降耗政策的最好方式之一[1-2]。

在电力市场的交易过程中，统一市场出清价格机制是用于竞价交易结算时最早的机制，它是由市场均衡理论、边际成本理论以及拍卖理论这三大理论加以微观经济学基础发展而来，又称为系统边际价格(SMP：System Marginal Price)。但是早期的这种SMP机制并不完善，尤其对于电力市场这一不完全竞争市场的特点，其存在许多缺点，因此后来又根据SMP的特点定义了新的拍卖机制，即以实际投标价格结算(PAB：Pay as Bid)。但通过对电力市场交易机制的深入研究以及市场经验的日益累积，使得PAB机制的缺点也逐渐暴露出来，它没有市场经济学的基础，不能完全解决SMP机制的缺点。另外SMP和PAB这两种交易方法并不能很好地解决电力市场中的所有交易行为，于是又引进了双边交易机制和撮合交易机制[3-4]。

当交易成员数量较少时，进行双边交易十分简便，其最主要的特点是进行交易谈判的双方市场成员能够自由自愿的协商包括数量和价格在内的各自交易意愿；但在市场成员较多时，大量的市场成员进行交易磋商势必会需要更多的时间和精力，不利于快速找到最优的最终协议方案。其适用于电力市场初期情况。电力市场交易的基础模式之一，是双边交易模式，将撮合交易应用于这种模式中，通过交易中心收集市场成员的购售信息(购买或者出售发电权、交易时间段、电力电量、价格等信息)，整理信息后对交易成员以某种优先制度进行排序(如距离最近的水火交易优先匹配)，由电力调度交易机构对上报交易的安全性进行校验，校验通过后最终确定所有发电权转让交易的成交项目。交易双方在签订双边交易合同后，报电力调度交易机构组织执行，并报电力监管机构备案。在撮合交易模式中，交易成员不进行面对面的磋商，只需将信息报给交易中心，由交易中心来进行全局优化的交易匹配。其适用于电力市场中后期多成员的情况[5-6]。本文主要在撮合交易机制基础上建立发电权交易多目标函数模型来解决所求问题。

2 多目标发电权交易模型

在仔细学习了解当前我国发电权交易市场机制的情况下，考虑了交易双方的效益、总节能量以及碳减排量，由此建立以某一个交易时段内交易主体总效益、交易总节能量以及碳减排量分别最大化为目标的发电权交易模型。

假设某一个撮合交易时段内出让发电权的有m台机组，购入发电权的有n台机组，令出让机组的集合为

受让机组的集合为

目标函数

(1)

(2)

(3)

约束条件:

1)电量约束：Qi≤QBi，Qj≤QSj

3)单个交易价格约束：pi≥pj

4)碳排放量约束：Ei≥Ej

5)输电约束：WLmin≤WL≤WLmax

目标函数中：式(1)表示交易主体的总效益最大，式(2)表示交易的总节能量最大，式(3)表示交易后的碳减排量最大。

此模型是多目标函数模型，根据对现今各种优化算法的研究，选用蚁群算法对多目标函数进行优化，尽可能地找到较优良的交易结果。

3 改进的蚁群优化算法

采用蚁群优化算法对建立的多目标发电权交易模型进行优化。蚁群优化算法是最新流行的仿生优化算法之一，它能够进行并行计算，通过收集正反馈的信息进行启发式搜索，其采用迭代的方式来获取最优解，当迭代达到一定次数，算法就将收敛。当优化求解的函数规模较大时，并行蚁群算法收敛速度快，在计算时可以缩短计算时间[7]。

在单目标优化问题中，利用基本蚁群算法的基于转移概率的搜索机制和信息素的更新方式，便可找到全局最优解。而在多目标优化问题中，寻求最优解就是以找到最优解的一个Pareto解集的方式呈现。当目标函数不止一个时，在更新信息素时就要同时考虑多个目标函数条件的限制。

在连续域内，令蚂蚁的信息素仅存留于其周边，将t时刻之前找到的Pareto解集存放于一个外部集合A(t)。若蚂蚁i进入该集合，则需要增加其信息素，以便让其他蚂蚁对蚂蚁i所在位置的领域进行搜索；反之，若蚂蚁i并未进入该集合，则需要适量减少信息素。当多个蚂蚁同时进入该集合，要分别调整不同蚂蚁的信息素增量[8-9]。

根据以上分析，信息素更新方式如下：

(4)

(5)

其中，λij(t)=1/dij，dij为蚂蚁i和蚂蚁j之间的距离。

4 算例分析

根据调查所得某电力调度系统负荷数据，进行算例分析。随机选择5台机组模拟为电力市场成员进行发电权的交易(表1)。

根据表1的数据，分别以交易总效益最大化、交易总节能量最大化、交易总碳减排量最大化以及三个目标函数均衡考虑的情况，遵循“高低匹配”的方式对算例进行计算。交易结果见表2。

表1 交易机组申报数据

表2 四种交易模型的交易结果比较

由表2可以看出，传统经济效益最大化模型节能效果较差；节能量最大化与碳减排量最大化效益与节能效果相差不大，但相比较模型1而言经济效益不佳；综合考虑效益、节能量及碳减排量，在较好完成节能减排的基础上，经济效益也良好。

5 结语

发电权转让这种交易模式可以使得节能减排项目在电力行业中取得良好的实施效果。本文立足于电力市场发电权交易中心的角度，采用撮合交易方式令发电侧各个不同的类型的发电商进行交易，建立包含主体效益、节能量和碳减排量综合最优的多目标函数模型，求解方法采用蚁群优化算法，既能推动节能减排政策的实行目标，也能保证一定的社会经济效益。算例分析表明，与单目标模型相比，考虑节能减排的效益最优模型表现整体良好，所得综合经济效益也较好，能够在保持经济效益的同时，使得清洁能源本身具备的节能减排的优秀品质最大化。

[1] 李治雄.电力市场资源配置新手段——发电权交易[J].中国市场,2011(49) :157-159

[2] 黎灿兵,康重庆,夏清,等．发电权交易及其机理分析[J].电力系统自动化，2003，27(6):13-18．

[3] 吴志云.基于节能减排的发电权交易模型[J].自动化应用,2013(10)：60-61.

[4] 佚名. 电监会:发电权交易新规推进节能减排[J]. 中国水能及电气化, 2008(4):65-65.

[5]GreenR.Theelectricitycontractmarketinenglandandwales[J].TheJournalofIndustrialEconomics, 1999, 47(1):107-124.

[6] 尚金成.基于节能减排的发电权交易理论及应用(一)发电权交易理论[J].电力系统自动化,2009(12):46-52.

[7] 刘波. 蚁群算法改进及应用研究[D]. 秦皇岛：燕山大学, 2010.

[8] 池元成,蔡国飙.基于蚁群算法的多目标优化[J]. 计算机工程, 2009, 35(15):168-169.

[9] 肖菁, 陈凤莲,汤健超.基于蚁群算法的多目标优化技术研究[J].华南师范大学学报(自然科学版), 2014(1):1-6.

[责任编校： 张岩芳]

Generation Rights Trade Model Research Based on Energy Conservation and Emission Reduction

ZHANG Li,LIU Hui

(SchoolofElectricalandElectronicEngin.,HubeiUniv.ofTech.,Wuhan430068,China)

The paper presents the research on the power generation right transactions to promote energy-saving emission reduction in the power industry, in response to a clean and green way to meet the call of the power demand.A power generation right transaction model with energy conservation, consumption reduction and carbon emission reduction as the target is proposed from the perspective of generation trading center.It also studies the matching trading mechanism applicable to power generation transactions in the electricity market and establishes a multi-objective power generation right transaction model with comprehensive benefit, energy saving and carbon emission reduction maximization. The model is solved with ant colony optimization algorithm. A case study proves that this method can meet the requirement of energy saving and emission reduction in power generation transaction well, and can ensure the benign development of comprehensive economic benefit after trade.

generation right transaction；energy saving；Carbon emission reduction；married deal；ant colony algorithm

2016-12-10

张 丽(1992-)， 女，湖北随州人，湖北工业大学硕士研究生，研究方向为电力市场

1003-4684(2017)02-0081-03

TM732

A