高比例可再生能源渗透下的电力市场价值分配机制设计

安 麒，王剑晓，武昭原，钟海旺，李庚银

（1. 新能源电力系统国家重点实验室（华北电力大学），北京市 102206；2. 电力系统及大型发电设备安全控制和仿真国家重点实验室（清华大学），北京市 100084）

0 引言

为深入贯彻落实“2030 年碳达峰、2060 年碳中和”的气候应对战略［1］，大力发展风、光、水、氢等新能源技术与传统化石能源多能驱动的能源体系已成为中国能源转型的必然要求。《关于进一步深化电力体制改革的若干意见》中明确指出，要推动电力行业产业结构升级，提高可再生能源在电力系统中的比例［2］。到2050 年，预计中国可再生能源在一次能源供应中的占比将提升至67%［3］。

随着可再生能源在电力系统中的渗透率不断提高，高比例可再生能源的友好并网问题逐渐成为当前研究的重点。提升电力系统对可再生能源的消纳能力的一种重要方法是火电机组作为调节性电源向可再生能源提供支撑［4］。在当今中国深化电力市场改革的背景下，希望以市场化手段激励火电机组为可再生能源消纳提供支撑。中国电力市场的营销模式和电价体系主要借鉴国外电力市场现有模式［5］。在现有的国内外电力市场中，通常采用边际电价（marginal pricing，MP）机制进行结算。

但在实际的电力市场中，由于信息不对称等问题，边际电价机制从原理上往往难以满足激励相容的性质［6］，发电机组始终存在策略性报价的动机［7］。随着可再生能源在电力系统渗透率的提高，这一问题将更加凸显：由于可再生能源接近于零边际成本［8-9］，大规模可再生能源并网将使电价下降，同时火电机组的市场份额将被可再生能源占据，导致火电收益进一步降低。由于可再生能源并网需要火电机组提供辅助服务，火电机组可能通过申报较高的辅助服务价格以减少可再生能源并网，从而提升自身的发电份额。

目前，各国的市场运营商采取多种措施来抑制火电机组策略性报价，如价格上限监管［10］和三寡头垄断测试［11］等。然而，上述监管措施将带来高昂的成本，且无法从根本上抑制火电机组策略性报价的动机。因此，设计一个满足激励相容性质的电力市场机制势在必行。

为获取真实信息，当前许多研究关注于满足激励相容的机制设计，如Vickrey-Clarke-Groves（VCG）机制、Arrow-d’Aspremont-Gerard-Varet（AGV）机制等。VCG 机制与AGV 机制分别满足占优策略激励相容与贝叶斯激励相容［12-13］。文献［14-16］与文献［17-18］分别将VCG 机制与AGV 机制应用于电力市场，引导市场成员上报真实信息并实现对每个市场成员支付的公平分配。在已有的文献中，激励相容机制已成功应用于引导电力现货市场和需求侧上报真实信息。然而，目前关于边际电价机制对可再生能源消纳的影响以及面向高比例可再生能源转型的电力市场价值分配机制的研究仍有待深入。

本文采用VCG 机制精准辨识火电机组为促进可再生能源消纳创造的价值，从而激励火电从基础性能源向调节性能源转变，加快中国能源体系向高比例可再生能源转型。本文的贡献如下：

1）提出了一种激励相容机制精准辨识火电机组为可再生能源消纳创造的价值，引导火电机组真实报价。相较于边际电价机制，本文提出的机制可以引导火电机组向系统上报真实信息，激励火电机组主动为可再生能源消纳提供支撑，有效克服策略性报价可能造成的市场效率损失。

2）从经济学原理角度将VCG 机制引起的收支不平衡解释为信息租金，即市场成员利用信息不对称创造的额外收益。这部分收益的补偿抑制了边际机组策略性报价的冲动。然而，信息租金的存在将导致收支不平衡问题，因此，本文根据实际情况提出了收支不平衡的处理策略。

1 价值分配机制的必要性分析

由于可再生能源接近零边际成本，随着大规模可再生能源的并网，火电机组的收益将大幅下降。同时，考虑到可再生能源的不确定性，为保证电力系统安全稳定运行，火电机组需要为可再生能源的并网提供辅助服务。然而，可再生能源消纳的提升必然会减少火电机组的市场份额，如图1 所示。

图1 火电机组提供辅助服务导致的自身市场份额下降Fig.1 Decrease of market share of thermal power units caused by provision of auxiliary services

如前所述，相比于火电机组具有一定的燃料成本，可再生能源低成本的优势将使其占据大量的发电份额。预计到2060 年，煤电发电量占比将下降至约8%，从电力平衡角度出发，火电机组将更多地作为调节性电源保障电力系统安全稳定运行［19］。为保证自身收益，火电机组会在一定程度上对辅助服务进行策略性报价迫使可再生能源退出电力市场，从而保证自身的发电份额不被占据。因此，迫切需要一种市场机制辨识火电机组为可再生能源消纳创造的价值，保证火电机组提供辅助服务的容量价值和收益，使其有意愿为可再生能源消纳提供支撑。

为此，本文从机制设计的角度激励火电机组为大规模可再生能源并网提供支撑，加速中国能源体系向高比例可再生能源转型的进程。本文建立了考虑火电机组备用的日前能量与辅助服务市场联合出清的经济调度模型，并分析了不完全竞争市场环境下边际电价机制无法满足激励相容的问题。采用VCG 机制对火电机组进行结算，并对VCG 机制满足占优策略激励相容性质进行了证明，针对VCG 机制导致的收支不平衡问题，根据实际情况提出了收支不平衡问题的解决方案。最后，基于IEEE 30 节点系统验证了本文所提市场机制的有效性，并分析了不同可再生能源渗透率下火电机组策略性报价对可再生能源消纳的影响。

2 系统模型

本章建立考虑火电机组备用的日前能量与辅助服务市场联合出清的经济调度模型。本文有如下假设：1）负荷非柔性；2）可再生能源不提供备用；3）火电机组在辅助服务市场竞价考虑机会成本；4）日前市场出清采用直流最优潮流（optimal power flow，OPF），不考虑网损与无功功率。

2.1 备用模型

针对大规模可再生能源并网，考虑到负荷与可再生能源的不确定性，火电机组提供的备用包括负荷所需备用与可再生能源所需备用［20］，以确保火电机组有足够的备用容量保证电力系统的安全稳定运行。本文将火电机组的备用分为正备用与负备用2 类［21］，如图2 所示。在负荷高峰期，火电机组通过调用正备用增加出力；在负荷低谷期，火电机组通过调用负备用减少出力。

图2 火电机组提供的正备用与负备用Fig.2 Positive and negative reserves provided by thermal power units

火电机组提供的备用容量应不小于负荷所需备用及可再生能源所需备用之和。火电机组备用的表达式如下：

2.2 市场出清模型

市场出清模型的目标函数为最小化所有发电机组的发电、正备用及负备用成本，即

在获得所有火电机组申报的能量、正备用及负备用成本后，市场运营商优化求解市场出清模型，从而计划火电机组的出力和留有的正、负备用容量。市场出清后，市场运营商向火电机组支付相关费用。

2.3 边际电价机制

在完全竞争的市场环境下，火电机组的策略性报价不影响市场价格，此时策略性报价无法保证火电机组收益的增加。然而，现实中的市场多为不完全竞争市场，在一个不完全竞争的市场环境中，由于信息不对称的存在，火电机组有策略性报价的动机。

如前所述，火电机组的策略性报价行为将直接影响到经济调度的有效性与最优性，阻碍可再生能源的消纳。因此，亟需一种激励相容的机制来引导火电机组对辅助服务真实报价，从而加快中国电网向高比例可再生能源转型的进程。

3 机制设计

VCG 机制是一种能够精准辨识市场成员所创造价值的机制设计方法，可以激励市场成员申报真实信息。VCG 机制最早由William Vickrey于1961年提出，Edward H. Clarke 和Theodore Groves 分别于1971 年和1973 年对VCG 机制进行了推广。本章采用VCG 机制引导火电机组在电力市场中真实报价。边际电价机制与VCG 机制之间的区别在于结算方式不同：边际电价机制规定了基于边际电价向火电机组支付的方式；而基于VCG 机制向火电机组支付的费用是根据其对其他市场成员的替代效益进行结算的。此外，针对VCG 机制带来的收支不平衡问题，本文提出了相应的解决方案。

3.1 激励相容机制

基于VCG 机制对一台火电机组的支付费用等于该机组对其他发电机组的替代效益，即该火电机组参与市场前后，其他发电机组总发电成本的变化。因此，本文提出的机制可以激励火电机组真实报价：如果一台火电机组为阻止可再生能源参与市场而对辅助服务虚报高价，则该机组在辅助服务市场中的中标量将会减少，而除去该机组后其余机组成本的变化较小，对该机组的支付费用也将会减少。由此可得出如下定理。

定理1：VCG 机制满足占优策略激励相容（dominant-strategy incentive compatibility，DSIC）、个体理性（individual rationality，IR）以及社会福利最大化（welfare optimality，SWO）。其含义如下：

1）占优策略激励相容：对每台机组而言，无论其余机组是否申报真实成本，真实申报发电成本是其最优选择。

2）个体理性：每台发电机组的净利润非负，这保证了发电机组有参与日前市场的动力。

3）社会福利最大化：经济调度得到的优化结果可以实现社会福利最大化，即经济调度的最优策略可实现电力系统运行成本最小化。

针对VCG 机制满足占优策略激励相容的性质，本文在附录A 中作出证明。需要注意的是，本文研究的火电机组策略性报价是个体行为，并未考虑串谋的情况。

参见文献［16］的论据，哈维茨不可能定理证明不存在同时满足占优策略激励相容、个体理性、社会福利最大化以及收支平衡的激励机制［22］。现有文献指出，在任何给定的供应曲线下，VCG 机制始终导致向发电机组支付的价格高于边际电价。这表明在VCG 机制下，系统向发电机组支付的费用比边际电价机制更高。因此，本文提出的机制不满足收支平衡，导致系统收入不足。收支平衡要求系统向发电机组支付的费用不高于从电力负荷征收的费用［23-24］，否则系统运营商将遭受财政赤字的困扰。因此，本文提出了一种收支不平衡处理策略以解决系统收入不足的问题。

3.2 收支不平衡处理策略

由VCG 机制导致的收支不平衡问题如图3所示。在边际电价机制下，边际机组可通过策略性竞价来操纵市场出清价格，从而显著扩大生产者剩余。相比于边际电价机制，系统基于VCG 机制向某台机组支付的费用定义为除去该台机组后系统的增量成本。图中，假设边际机组有足够的容量。边际机组将在除去另一台机组后消除供需不平衡，而市场中的下一台机组将在除去边际机组后消除供需不平衡。因此，其余机组按照边际机组的报价来结算，而边际机组按照市场下一台机组的报价来结算。

图3 VCG 机制造成的收入不足Fig.3 Revenue inadequacy caused by VCG mechanism

值得注意的是，VCG 机制并未改变除边际机组外的其余机组的结算方式，只是对边际机组按照下一台机组的报价进行结算。因此，VCG 机制并没有颠覆现有的边际电价机制，而是对边际电价机制进行改进，使其可以应用于实际市场。相比于边际电价机制下边际机组策略性报价带来的市场效率损失，VCG 机制可有效抑制边际机组策略性报价的动机从而提升价格的透明度。

相比于边际电价机制，VCG 机制需要对边际机组支付额外的费用，这笔费用可以解释为对边际机组真实报价的激励，即信息租金。

本文将VCG 机制下电力系统的总收支不平衡量记作ΔE，表示为火电机组真实报价时系统基于VCG 机制与基于边际电价机制下向火电机组支付费用之间的差额：

解决收支不平衡的一个可行方案是建立信息租金分摊机制，将系统亏损资金分摊至火电机组以外的市场成员以实现收支平衡。值得注意的是，边际电价机制下火电机组策略性报价引起的市场效率损失要比VCG 机制下需要支付的信息租金更大。因此，市场成员有意愿承担这部分信息租金以避免更大的损失。根据实际情况，本文提出将信息租金分摊至可再生能源、所有时刻负荷以及尖峰时刻负荷3 种方案，以电价的形式实现市场成员对信息租金的支付。需要指出的是，为促进能源体系向高比例可再生能源转型，本文将火电机组的辅助服务成本分摊至负荷，可再生能源不承担辅助服务成本。

1）信息租金分摊至可再生能源

将信息租金分摊至可再生能源时，信息租金产生的电价λINF为系统资金亏损除以可再生能源总发电量：

3）信息租金分摊至尖峰时刻负荷

针对负荷波动较大的地区，可以考虑将信息租金分摊至尖峰时刻负荷。将系统资金亏损分摊至尖峰时刻负荷可以驱动需求响应，进一步削减尖峰负荷，与现有的尖峰价格机制相适应。此时，信息租金产生的电价λINF为信息租金除以尖峰时刻系统总负荷：

式中：ΦNP和ΦP分别为非高峰和高峰时段集合。

此时，考虑信息租金电价λINF的负荷电价表达式同式（19）。值得注意的是，由于基于VCG 机制时系统对火电机组的支付费用并未改变，本文提出的收支不平衡处理策略并不违反VCG 机制激励相容、个体理性与社会福利最大化的性质。

此外，随着储能技术的快速发展，未来大规模储能系统将替代部分火电机组为可再生能源消纳提供支撑。然而在边际电价机制下，储能系统同样有策略性报价以获取更高收益的动机。本文提出的价值分配机制通过计算储能系统对其他市场成员的替代效益对储能系统进行结算，从而精准辨识储能系统创造的价值，引导储能系统申报真实信息。因此，本文所提机制具有普适性。

4 算例分析

4.1 算例概况

在IEEE 30 节点系统中验证所提机制的有效性。算例分析测试环境为2.40 GHz 8 核CPU，8 GB RAM 的笔记本，编程软件为MATLAB R2016a，优化求解器为CPLEX 12.4［25］。IEEE 30 节点系统拓扑结构来源于IEEE 标准系统的参数说明。

IEEE 30 节点系统中包含6 台火电机组，其参数如表1 所示。此外还有4 台可再生能源机组，装机容量均为50 MW。风电机组1、2 分别位于节点7 与21；光伏电站1、2 分别位于节点12 与30。本算例中风电与光伏的数据均来自美国国家能源实验室（National Renewable Energy Laboratory，NREL）［26］。本文认为可再生能源申报价格为零。

表1 火电机组参数Table 1 Parameters of thermal power units

4.2 策略性竞价影响

如前所述，边际电价机制下火电机组有策略性竞价的动机，这将影响电力系统的优化运行。表2所示为火电机组不同正、负备用报价下的电力系统运行成本及新能源消纳情况。

表2 不同备用竞价下的可再生能源消纳率、系统成本与火电机组收益Table 2 Renewable energy accommodation rate,system cost and profit of thermal power units with different reserve bids

随着火电机组备用报价逐渐提高，市场运营商为保证系统运行成本最小，将使可再生能源无法中标，导致可再生能源消纳率降低。可再生能源减少出力使得火电机组占据更多的市场份额，其收益因此增加，而由于可再生能源出力的减少，系统成本将在一定程度上升高。由表2 可知，当备用报价与真实成本的比例从1 升至5 时，火电机组的收益从2 241.14 美元提升至16 635.32 美元，提高了近6.5 倍。然而，可再生能源消纳率从97.00%降至0，可再生能源无法并网，系统成本由于可再生能源发电减少，提高了近2 倍。由此可见，边际电价机制下的火电机组有动机提升备用价格以占据更多的市场份额从而扩大自身收益。然而，背离真实成本的报价阻碍了可再生能源的消纳，增加了系统运行成本，在一定程度上降低了市场效率。为加快能源体系向高比例可再生能源转型的进程，引导火电机组真实报价十分重要。

4.3 激励相容机制性质验证

为验证VCG 机制的激励相容性，本文对比了火电机组在不同报价水平下的净利润，如图4 所示。净利润比例为1 时表示火电机组收益最大。

图4 火电机组申报不同系数下的净利润比例Fig.4 Ratio of net profit with different coefficients bid by thermal power units

从图中可以看出，当火电机组对备用的报价等于真实成本时，可以实现利润最大化，这也表明真实报价是火电机组获得最大利润的唯一策略。因此，VCG 机制满足激励相容性质，可引导火电机组对辅助服务真实报价，从而精准辨识火电机组为可再生能源消纳付出的成本，使火电机组有意愿为可再生能源消纳提供支撑。

4.4 个体理性机制性质验证

为验证个体理性，表3 所示为火电机组在对辅助服务真实报价情况下获得的支付费用及净收入。从结果可以看出，VCG 机制下的所有发电机组在真实报价时获得的净收入均为非负值，从而确保了火电机组有意愿参与辅助服务市场为可再生能源消纳提供支撑。

此外，由表3 可以得知，相比于边际电价机制，本文所提出的VCG 机制始终使火电机组获得的支付费用更高。与边际电价机制相比，VCG 机制导致的各台火电机组收支不平衡量为0.3～917.73 美元。

表3 火电机组支付的费用及净利润Table 3 Payments and net profits of all thermal power units

4.5 收支不平衡处理策略

如前所述，在VCG 机制下系统向发电机组支付的费用比边际电价机制更高，这将导致系统出现资金亏损的情况。本算例中，VCG 机制带来的总收支不平衡量为1 488.44 美元。

为解决VCG 机制带来的收支不平衡问题，本文根据实际应用情况，提出将系统资金亏损分摊至可再生能源、所有时刻负荷以及尖峰时刻负荷3 种方案。

1）信息租金分摊至可再生能源

因本文将火电机组的辅助服务成本分摊至负荷，故可再生能源的结算价格由节点边际电价与信息租金产生的电价组成。可再生能源的结算价格为所在节点的边际电价减去信息租金产生的电价。本算例中可再生能源总发电量为1 703.75 MW·h，可得信息租金产生的电价λINF为0.87 美元/（MW·h）。图5 所示为将信息租金分摊至可再生能源后的可再生能源结算电价。

图5 信息租金分摊至可再生能源的可再生能源结算电价Fig.5 Settlement price of renewable energy after information rent is allocated to renewable energy

2）信息租金分摊至所有时刻负荷

将信息租金分摊至所有时刻负荷后，负荷的结算电价为节点边际电价、备用价格与信息租金产生的电价之和。本算例中所有时段总负荷为3 446.02 MW·h，由此可得信息租金产生的电价λINF为0.43 美元/（MW·h）。图6 所示为将信息租金分摊至所有时刻负荷后的负荷结算电价。

图6 信息租金分摊至所有时刻负荷的负荷结算电价Fig.6 Settlement price of load by allocating information rent to load at all time slots

3）信息租金分摊至尖峰时刻负荷

将信息租金分摊至尖峰时刻负荷后，尖峰时刻负荷的节点电价为节点边际电价、备用价格与信息租金产生的电价之和，非尖峰时刻负荷的节点电价为节点边际电价与备用价格之和。本文将高峰时段定为时段9～12 和17～22，高峰时段负荷总量为1 500.79 MW·h，由此可得信息租金产生的电价λINF为0.99 美元/（MW·h）。图7 所示为将信息租金分摊至尖峰时刻负荷后的负荷结算电价。

图7 信息租金分摊至尖峰时刻负荷的负荷结算电价Fig.7 Settlement price of load after information rent is allocated to peak load

4.6 灵敏性分析

不同的可再生能源渗透率会对其消纳产生影响。因此，本节对可再生能源渗透率进行灵敏性分析。需要说明的是，本文采用可再生能源预测值与总负荷比值的方式表示可再生能源渗透率。图8 所示为在不同可再生能源消纳率下，火电机组真实报价与策略性竞价时可再生能源的消纳情况。其中，“F”表示火电机组备用报价与真实成本的比值为3时的弃风/光率；“T”表示火电机组真实报价时的弃风/光率；“F-T”表示火电机组策略性报价与真实报价时的弃风/光率之差。

图8 不同可再生能源渗透率下的弃风/光率Fig.8 Curtailment rate of wind and PV with different renewable energy penetration rates

从图8 可以看出，随着可再生能源渗透率的逐渐提高，弃风/光率也逐渐提高。而火电机组对辅助服务进行策略性报价时，系统为减小运行成本将削减可再生能源出力，导致弃风/光率大幅提升。在可再生能源渗透率由0.5 提升至0.9 的过程中，火电机组对辅助服务策略性报价导致平均约0.3 的弃风/光率提升。

5 结语

为加快中国能源体系向高比例可再生能源转型，本文提出一种面向高比例可再生能源转型的电力市场价值分配机制，以精准辨识火电机组为可再生能源消纳付出的成本，从而引导火电机组向电力系统提供真实信息，激励火电机组主动为可再生能源消纳提供支撑。首先，建立了考虑火电机组备用的日前能量与辅助服务市场联合出清的优化模型，并分析了边际电价机制存在的不足，即无法满足激励相容。随后，本文采用VCG 机制对火电机组进行结算，基于VCG 机制对火电机组支付的费用根据其对其他市场成员的替代效益进行结算。该机制已被证明能够满足占优策略激励相容、个体理性以及社会福利最大化性质。针对VCG 机制导致的系统收支不平衡问题，本文根据实际情况提出了系统资金亏损分摊至可再生能源、所有时刻负荷以及尖峰时刻负荷3 种方案。最后，通过IEEE 30 节点系统验证了所提市场机制的有效性。

在未来的工作中存在以下几个关键问题值得继续探索：

1）高比例可再生能源渗透导致出清电价降低［8］，电力市场边际成本下降，无法通过能量市场收回运行成本与前期投资成本。因此，未来包括组织报价、出清、定价计算在内的市场流程将涉及颠覆性改变。未来，现货市场与容量市场的市场模式设计以及不同市场之间的结合、衔接值得深入研究。

2）VCG 机制本质上是边际电价机制的扩展而非颠覆，它更精准地辨识了如何补偿边际机组，抑制了边际机组策略性报价的冲动。然而当市场成员较多时，对市场成员价值的辨识需要逐一剔除市场成员进行计算，计算量较大，而边际电价机制下对市场成员的结算只需计算一次。因此，如何在尽量不重复优化的前提下实现VCG 机制的实用化是未来研究的重点。

3）未来的能源格局将是集中式与分布式并举的格局，本文只讨论集中式可再生能源并入电网情况下的市场机制设计。分布式可再生能源也是未来能源发展的重要形态，如何在考虑海量分布式能源接入的情况下设计相应的市场模式与机制值得进一步研究。

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。