面向综合能源交易的新型城镇分层市场架构和出清算法

赵天辉，王建学，陈 洋

（陕西省智能电网重点实验室（西安交通大学电气工程学院），陕西省西安市710049）

0 引言

截至2018 年，中国的城镇化率已达到59.58%［1］。随着城镇化进程的不断深入，中国对能效和环保提出了双重要求。分布式能源因具有灵活、高效和清洁的特性，而被认为是实现清洁能源发展的重要途径。由于当前城镇能源系统存在着综合能效偏低和供需互动不足的问题［2］，所以分布式能源的发展需要从粗放型开发向提质增效阶段转变。为了提升清洁能源在用户负荷中的占比，改善城镇能源系统中供需互动不足的现状，国家发展改革委和国家能源局于2017 年10 月提出在经济开发区和新型城镇化区域等范围，建立分布式发电市场化交易试点［3］。

针对分布式能源的市场化交易，国内外专家学者提出了较多的适合于分布式能源的管理方法和交易机制。在分布式能源的管理方法方面，提出了通过局域级能源交易市场来实现就近消纳；在分布式能源的交易机制方面，提出了去中心化的交易模式。关于局域级能源交易市场，文献［4］指出局域能源交易市场是建立在社区或园区的微能源平衡市场，能源的就近交易是此类市场的基本特点，该特点正好契合于分布式能源的供应情况。在交易机制设计方面，文献［5］考虑用户负荷的灵活性，提出了一种点对点（peer-to-peer，P2P）的分布式能源交易模式；文献［6］以工业物联网为背景，考虑分布式储能，研究了基于区块链的P2P 分布式能源交易模式；文献［7］考虑到去中心化交易结果对低压配电网安全运行的影响，在P2P 交易模式中，引入了网络运行约束；文献［8］提出了一种消费者对消费者（customerto-customer，C2C）的交易模式；文献［9］提出了去中心化的分层组织交易模式，实现了分布式资源的高效管理。文献［10-11］以微电网为研究单元，基于去中心化的交易模式，分析了微电网参与分布式能源交易的可行性。

随着电转气（power to gas，P2G）技术的发展，分布式电能可用于制备氢气或者甲烷，提高了分布式能源利用率［12］。P2G 技术会使得电能和天然气交易发生耦合。关于综合能源参与市场化交易，文献［13］考虑电能和天然气市场的耦合关系，分析了燃气电厂和P2G 设备的供能和用能选择策略。文献［14］研究了用户根据综合能源交易结果来选择用能的行为。

上述研究提出了适合于分布式能源的管理和交易机制，但是分散的局域交易与传统集中式交易之间如何有效衔接，进而促进分布式能源的市场化利用和提高运营商收益的问题同样值得被研究。本文在当前研究的基础上，提出在新型城镇中构建分层市场，将只针对电能的交易拓展为电能和天然气的综合能源交易，构建交易模型。基于嵌套对角化算法［13］，提出了分层市场架构下的综合能源交易出清模拟算法，以分布式能源市场化利用率和运营商的收益为评价指标，对模拟结果进行评估。

1 分层市场架构

根据《关于推进“互联网+”智慧能源发展的指导意见》［15］的要求，在能源互联网交易方面，构建分层能量批发交易市场。本文以分布式能源就近消纳为原则，以衔接分散的局域级市场交易和传统集中式交易为目的，针对新型城镇综合能源系统，提出了分层市场架构，如图1 所示。

图1 新型城镇综合能源系统分层市场架构Fig.1 Structure of hierarchical market for integrated energy system of new-type towns

在城镇能源系统中，工业园区中通常建设有含分布式光伏、风电和P2G 设备的微能网；在居民社区中，为了实现用电清洁化，分布式光伏被大量安装，形成了社区微电源。本文依据城镇能源系统中用户的用能情况、分布式能源的分布情况以及各类能源的供能特点，通过城镇级和局域级两层市场来组织分布式能源交易。上层的城镇级市场作为传统集中式市场和局域级市场之间的过渡环节，开展分布式能源的集中交易，向上对接传统集中式市场，平衡整个城镇的供需偏差，向下统筹分散的局域级交易，协调局域级市场的供用能偏差，下层的局域级市场实现分布式能源的就近交易，可根据实际需要，选择多样的交易模式。依据文献［3］中关于中国分布式发电参与市场化交易范围的规定，在市场化起步阶段，可将特定变压器的供电范围作为分层市场架构中局域能源市场范围的划分依据。故新型城镇中包含有1 个城镇级市场和若干个局域级市场。

在城镇级市场中，交易的能源包括分布式电能和天然气。在电能交易方面，交易主体包括园区微能网运营商、局域级市场管理者和兜底供电公司，其中兜底供电公司提供电力平衡服务；在天然气交易方面，交易主体包括天然气批发商和园区微能网运营商，其中园区微能网运营商通过将电能转变为甲烷，参与天然气交易。在局域级市场中，主要交易分布式电能，交易主体包括社区微电源、城镇级市场管理者和兜底供电公司。

在未引入竞争的模式下，分布式电源运营商将全部或部分的电能以指导电价加补贴的形式上网。随着指导电价和补贴力度的降低，运营商的收益也随之下降，这将影响分布式能源的推广。本文提出分层市场架构，为分布式能源提供交易平台，促进分布式能源消纳，为运营商提供获取更多收益的机会，降低分布式能源运营商对补贴政策的依赖程度。

2 分层市场建模

2.1 交易主体建模

园区微能网运营商根据电力和天然气市场的出清价格，以收益最大为目标，参与2 类市场的交易。在参与电能交易方面，以售电收益和等量电能转甲烷参与天然气交易的机会成本之差最大为目标来决策售电报价，其电力交易的模型如式（1）和式（2）所示：

参考文献［18］，社区微电源运营商以售电收益最大为目标来决策售电报价，其电力市场交易的模型如附录A 第A1 章所示。参考文献［14］，天然气批发商是新型城镇中天然气的主要供应商，满足城镇用户对天然气的需求，以出售天然气收益最大为目标来决策天然气报价，其参与天然气市场交易的模型如附录A 第A2 章所示。

2.2 城镇市场对局域市场的供电协调机制

在局域级市场中，分布式光伏出力受光照强弱的影响，难以保证稳定的电能供应，供电与负荷需求不匹配的情况时有发生。为此，城镇市场依据供电协调机制为局域市场提供电力电量平衡服务，即当局域级市场中的分布式电能剩余时，局域级市场管理者将余量电能在城镇级市场中进行交易，对于第l 个局域级市场，出售的余量电能以售电收益与未出售电量惩罚的差值最大为目标，交易模型如式（5）和式（6）所示：

在第l 个局域级市场管理者的交易模型中，引入对未售出电量的惩罚项，目的是在获得售电收益的同时，兼顾余量电能在城镇级市场中的成交情况，反映了第l 个局域级市场管理者对余量电能在城镇级市场中成交量的重视程度。惩罚系数Cl的选取与余量电能期望成交量有密切的关系，期望成交量越大则惩罚系数Cl取值越大；反之，Cl取为零则转换为常见的交易模型。

2.3 城镇级市场电能和天然气交易出清模型

2.3.1 城镇级电力市场出清模型

在电力市场中，市场管理者以用电成本最小为目标，对电力交易进行出清，出清模型如式（7）—式（11）所示：

2.3.2 城镇级天然气市场出清模型

在天然气市场中，市场管理者以用气成本最小为目标，对天然气交易进行出清，出清模型如式（12）—式（15）所示［13-14］：

在城镇级市场中，园区微能网运营商可以同时参与电能和天然气市场的交易，故在电力市场出清模型中，运营商的售电约束式（9）中需要考虑P2G的耗电量。同理，在天然气市场出清模型中，运营商在进行P2G 转换的电量约束式（14）中需要考虑已经出售的电量。

2.4 局域级市场电能交易出清模型

在第l 个局域级市场中，针对社区微电源，开展分布式电能交易。根据供电协调机制，城镇级市场和兜底供电公司作为局域级市场电能的备选来源。市场管理者以用电成本最小为目标，对电力交易进行出清，模型如式（16）—式（20）所示：

式中：ρo，t和分别为社区微电源运营商o 和兜底供电公司在局域级市场l 中t 时刻的电能报价；为兜底供电公司的供电量为第j 个居民社区的电能需求；vt为约束条件式（17）的对偶变量，即局域级市场在t 时刻的出清电价。

约束条件式（17）为电能的供需平衡约束，约束条件式（18）、式（19）和式（20）分别为社区微电源的可交易电能的上下限约束、城镇级市场供电的上下限 约 束 和 兜 底 供 电 公 司 供 电 约 束，其 中、和为对应约束的对偶变量。

为了实现分布式能源的全额消纳，对于在城镇级市场中未能交易的分布式电能，兜底供电公司将以固定价格对其进行回收。

3 分层市场交易模拟

3.1 市场主体交易决策模型分析

在城镇/局域级市场中，市场主体之间的非合作博弈行为共同决定了市场的出清结果。以园区微能网运营商m*参与电能交易为例，当运营商m*以收益最大为目标决策售电报价时，需要考虑其他竞争对手的报价对市场出清价λt的影响，故运营商m*的交易决策问题可建立为一个双层优化模型，上层为运营商m*以收益最大为目标的交易模型，下层为城镇级电能交易市场的出清模型，完整的交易决策模型如附录A 第A3 章所示。对于同一层级市场中的交易主体，当其他参与者的报价行为固定时，利用KKT 条件，运营商m*的交易模型可等价为一个含有均衡约束的数学规划模型，如式（21）—式（30）所示：

上述模型包含2 种非线性项，一种是式（21）中电力出清价λt和园区微能网运营商m*的售电量构成的双线性项；另一种是互补约束，如式（26）—式（30）所示。参考文献［13］，上述模型可等价为一个混合整数线性规划模型，并利用Cplex 等商业求解器进行求解。

3.2 交易出清框架及模拟方法

分层市场架构下的综合能源交易出清框架如图2 所示。由于园区微能网运营商可以同时参与电能和天然气2 类能源市场的交易，在参与电能交易时，考虑了天然气的出清价μt和运营商的P2G 耗电量，在参与天然气交易时，需要考虑电能出清价λt和电能交易量，使得电能和天然气市场的出清过程存在耦合关系。在电能交易方面，城镇级和局域级市场构成了两级市场，城镇级市场与局域级市场之间的电能协调机制使得不同层级市场的电能出清过程存在耦合关系。

图2 分层市场架构下综合能源交易的出清框架Fig.2 Framework for clearing of integrated energy trading with hierarchical market structure

本文将嵌套对角化算法［13］进行推广，分别应用于分层市场架构下城镇-局域市场电力交易和城镇市场的电能-天然气耦合交易，相关的模拟流程分别在3.2.1 节和3.2.2 节中进行了详细的说明。

3.2.1 分层架构下城镇-局域市场电力耦合交易

基于嵌套对角化算法，可将电力耦合交易分内、外循环进行模拟。内循环以耦合量作为输入参数，对城镇级和局域级市场进行独立出清，外循环以电能交易量是否收敛为依据，获得交易结果，交易模拟流程如附录B 图B1 所示。

2）外层循环：在获得城镇级和局域级电力交易主体的交易电量后，以式（31）为收敛判据，其中ε′为收敛阈值。如果满足条件，则认为电力交易整体获得均衡解，否则更新交易主体的成交电量，并重新迭代。当k′>K′时，终止求解，认为模型不收敛，其中K′为最大迭代次数。

3.2.2 分层架构下城镇市场电能-天然气耦合交易

基于嵌套对角化算法，可将电力-天然气耦合交易分内、外循环进行模拟。内循环对电力市场和天然气市场交易进行独立出清，外循环以电能和天然气交易量是否收敛为依据，获得交易结果，模拟流程［13］如附录B 图B2 所示。

1）内 层 循环：以天然气出清价μt，k′和园区微能网P2G 耗 电 量为 输 入 参 数，采 用3.2.1 节 的 分层市场电力交易出清模拟流程对电力交易进行出清；以电能出清价λt，k′和园区微能网的售电量为输入参数，对天然气交易进行出清，获得各市场主体的报价、天然气出清价μt，k′、天然气成交量Gg，t，k′和P2G 耗电量

2）外层循环：在获得电力交易市场和天然气市场主体的交易量后，以式（32）为收敛判据，其中ε′为收敛阈值。如果满足条件，则认为电能-天然气耦合交易获得均衡解，否则更新交易主体的交易量，并重新迭代。当k′>K′时，终止求解，认为模型不收敛。

实际上，在同一市场中，多个主体的含均衡约束的数学规划问题共同构成了一个Nash-Stackelberg博弈。由于市场主体决策的可行域非凸，是否存在均衡解与市场主体的初始报价策略有比较密切的关系［19］。在本文中，为了获得均衡解，根据各市场主体的报价范围，初始报价策略采用分段报价报量的形式。

4 算例分析

本文构建了一个综合能源系统，包含工业园区、居民社区、园区微能网、社区微电源和天然气批发商。为了体现分布式能源和负荷需求的特点，采用典型的用户侧负荷曲线和分布式电源出力曲线作为输入。居民社区的天然气负荷取自文献［13］，工业用户的天然气负荷取自文献［14］。工业用户和居民社区的电能及天然气需求如附录B 图B3 所示。

园区微能网和社区微电源的参数如表1 所示，其中园区微能网可以全天供应能源，参考文献［20］，设定了P2G 的转换效率。由于社区微电源以分布式光伏为主，本文规定分布式光伏在每天07：00—17：00 之间供电。需要注意的是，社区微电源的总安装容量大于居民社区的负荷需求。

表1 园区微能网和社区微电源参数Table 1 Parameters of micro-energy network in park and micro-power generation in community

电能交易方面，根据分布式光伏的指导上网电价，以及某省工业用户和居民用户的目录电价（不含输配电价），设园区微能网运营商的电能报价范围为300～380 元/（MW·h），社区微电源运营商的电能报价范围为200～280 元/（MW·h）；在分层市场架构下，设兜底供电公司在城镇级市场的供电价为390 元/（MW·h），在 局 域 级 市 场 的 供 电 价 为340 元/（MW·h），不 考 虑 补 贴 的 回 收 电 价 为200 元/（MW·h）；在统一市场架构下，兜底供电公司供电价为390 元/（MW·h），不考虑补贴的回收电价为200 元/（MW·h）。在天然气交易方面，设有2 个天然气供应商，各供应商的每小时供气量上限为150 m3。根据天然气销售价，设定天然气供应商的报价范围为2.05～3.08 元/m3。

4.1 电能交易

在仅考虑电能参与交易的情形下，与统一市场架构下的电能出清价相比，分层市场架构不同层级市场的电能出清价如图3 所示。

图3 不同市场架构下的电能出清价Fig.3 Electricity clearing price in different market structures

在图3 中，统一市场架构的电能出清价与城镇级市场的出清价相同，但是普遍高于局域级市场出清价，尤其是在分布式光伏供电时段，出清电价比局域级市场高20～100 元/（MW·h）。在分布式光伏供电的时段内，局域级市场的出清电价在230～280 元/（MW·h）范围内变化，且在电能需求较低的07：00 和08：00 电价最低，由于分布式光伏的总安装容量大于居民社区负荷，在有余量电能的情况下，局域级市场出清电价不变。在分布式光伏供电时段外，局域级市场会选择供电价格较低的一方进行供电，进而降低用户的用电成本。由图3 可见，当兜底供电公司的供电价格低于城镇级市场电能出清价，局域级市场选择兜底供电公司供电，反之，则选择城镇级市场供电。相比于统一市场架构，分层市场架构下的局域级市场用户拥有较低的出清电价，居民用户节省用电成本约620 元。

统一市场架构和分层市场架构下的分布式能源市场化利用率和运营商的收益如表2 所示。由该表可见，与分布式电能直接被供电公司按照指导价回收相比，在市场环境下，分布式电源运营商有获得较高收益的机会。与统一市场架构相比，分层市场架构具有相同的分布式电能市场化利用率，运营商的收益却略有减少，原因是在分层市场架构下，社区微电源只能参与局域级市场交易，使其失去了在城镇级市场中争取更高收益的机会。虽然统一市场架构会使得分布式电源运营商获得更高的收益，但是不能保证分布式能源被就近消纳。根据文献［5，21］，就近消纳分布式能源可缓解系统峰荷需求，降低分布式能源不确定性对电网运行的影响。同时，统一市场架构较高的电价会降低用户消纳分布式电能的积极性，不利于分布式能源的长期发展。

表2 分布式电能市场化利用率和运营商收益Table 2 Market-oriented utilization rate of distributed energy and revenue of operator

4.2 电能-天然气耦合交易

在城镇级市场中，园区微能网运营商可参与电能交易，也可以进行P2G，参与天然气交易。在本小节中，对比电能和天然气独立交易的出清价格，研究电-气耦合交易对电能和天然气出清价和园区微能网运营商收益的影响。

电能-天然气耦合交易下的电能和天然气出清价如图4 所示，微能网运营商在电价较低的时刻参与天然气交易。

图4 城镇级市场天然气和电力出清价Fig.4 Clearing price of natural gas and electricity in town-level market

由图4（a）可见，当电转气较多时，会影响到相应时刻的天然气出清价，由图4（b）可见，城镇级市场的电能出清价在电转气较多时也会增加，少量的电转气不影响电能出清价。

园区微能网运营商依据电能和天然气的出清价格，对可用电量进行分配，参与2 类能源市场的交易，其综合收益为53 440 元，相比于只参与电能交易，增加了1 006 元，可见参与多能源交易有助于提升运营商的收益。

4.3 嵌套对角化算法对分层市场交易模拟的适用性

本文基于嵌套对角化算法，提出了分层市场架构下的综合能源交易出清模拟算法，以分层电能交易中的园区微能网运营商交易电量在迭代过程中的变化量为例，绘制收敛曲线如图5 所示。

图5 微能网运营商交易电量收敛曲线Fig.5 Convergence curves of operator trading power in micro-energy network

由图5 可见，当局域级市场中的分布式光伏参与交易时，园区微能网运营商交易电量的收敛需要迭代7 次；反之，则仅需2 次。整个计算过程收敛较快，表明嵌套对角化算法可用于分层市场交易模拟。园区微能网运营商交易电量的收敛情况受到了局域级市场中分布式光伏是否参与交易的影响，说明电能协调机制发挥了作用，城镇级市场的交易过程考虑了局域级市场中电能的供需情况。

5 结语

本文面向新型城镇综合能源系统，提出了包含城镇级和局域级市场的分层市场架构，将能源的交易类型由电能拓展为电能和天然气，构建了综合能源交易模型。基于嵌套对角化算法，提出了适合于分层市场综合能源交易的出清模拟算法。在电能交易方面，分布式电能市场化交易可以为分布式电源运营商提供获得较高收益的机会，相比于统一市场架构，分层市场架构实现了分布式能源的就近消纳，当社区微电源运营商的电能报价处于较低的水平时，用户的用电成本会降低，这虽然损失了一定的全局经济性，但是提升了用户消纳分布式电能的积极性，有利于分布式能源的长期发展。在电能和天然气耦合交易方面，园区微能网运营商在电价较低时参与天然气市场的交易，其收益会有所增加。

为了应对用户负荷和分布式能源不确定性对分层市场交易的影响，在未来的研究中，可以设计激励相容的市场机制，在局域级市场选择合适的交易模式，建立考虑不确定性的随机优化模型，使得运营商的收益在一定的风险水平下具有鲁棒性。同时，考虑能源网络约束和完善分层市场架构理论也是下一步研究的方向。

附录见本刊网络版（http：//www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx），扫英文摘要后二维码可以阅读网络全文。