基于差异化绿色电力交易需求的省级绿色电力市场绩效评价

乔松博, 龚建荣, 程杰, 王伟, 孙静静

(1.浙江电力交易中心有限公司, 杭州 310020; 2.浙江华云信息科技有限公司, 杭州 310051)

自中国的“双碳”目标在第七十五届联合国大会上被提出,中国开始积极推进能源绿色低碳转型,深化电力体制改革,加速构建以新能源为主体的新型电力系统[1]。绿色电力是指利用特定的发电设备将风能、太阳能等可再生能源转化成电能,在生产过程中不消耗化石能源,对环境污染较小或不污染环境的电力能源[2]。绿色电力在环境权益、电能全域、补贴权益方面与传统化石能源电力具有较大的差异性。绿色电力是环境友好型能源,不占用能源双控指标,而传统化石能源电力(以下简称灰色电力)在生产过程中可能源造成环境污染,占用能源双控指标。绿色电力的电能权益包括电能量价值和环境权益价值,灰色电力仅包括电能量价值。绿色电力项目多数可享有财政补贴,而灰色电力项目多数不享受财政补贴。2021年9月,随着《绿色电力交易试点工作方案》的正式批复,各地陆续出台绿色电力交易规则细则,并组织开展绿色电力交易试点,绿色电力市场化交易规模逐步扩大。

在可再生能源市场消纳方面,国内外许多学者已经进行了许多研究。文献[3]深入分析了有关国外可再生能源参与市场的交易模式和研究成果,并对中国可再生能源发展政策、市场组织模式以及未来研究方向提出了展望。文献[4]针对中国电力市场发展现状,提出近期和中远期促进清洁能源消纳的市场机制设计以及相关政策建议。文献[5]总结归纳了竞争性电力市场环境下促进可再生能源发电的典型价格体系,并对各体系的适用性进行分析。文献[6]对新能源发电厂商参与电力市场交易的偏差结算机制设计进行了细致探讨,创新性地提出替代利益补偿方式。文献[7]提出了现有电力市场运行模式下自备电厂与新能源电厂的发电权转让的交易模式。文献[8]探讨了富余可再生能源跨区电力现货交易的市场模式和机制,验证了以市场化手段促进可再生能源消纳的必要性。文献[9]基于全国电网互联互通的环境,提出可再生能源增量现货市场跨地区、跨省区的交易制度、组织模式以及即使支撑制度设计。文献[10]指出弃风弃光问题的关键影响因素,在总结中国新能源消纳情况的基础上,对解决新能源消纳问题提出系统性措施。基于上述的研究,可发现现有文献缺乏对绿色电力交易市场的框架进行综合性分析,仅从可再生能源消纳的市场机制的角度进行分析,具有较大的局限性,有关绿色电力市场绩效评价的研究也一直处于空白。

现首先分析国外绿色电力交易开展较早的美国、澳大利亚、英国3个国家的绿色电力交易开展情况,并对比分析国内国网区域和南网区域的绿色电力交易组织实施现状,进行绿色电力交易框架分析。然后基于论述结果,提出一套省级绿色电力交易成效的评价指标体系,利用基于博弈论的组合赋权法的灰色关联度-改进逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)模型进行评价,并选取多组数据进行实例分析。

1 国外绿色电力交易实施情况

为促进绿色电力市场化消纳,各国根据当地电力市场结构和电力体制设计了绿色电力参与市场交易的市场机制,美国、澳大利亚和英国促进绿色电力消纳的市场机制如表1所示。

表1 国外电力市场促进绿色电力消纳的机制

美国的绿色电力主要参与中长期市场、现货电能量市场和辅助服务市场[11]。美国绿色电力市场主要分为基于可再生能源配额制的强制市场和自愿交易市场[12-13]。在强制市场方面,美国没有联邦全国性的强制绿色电力或可再生能源的要求,各州基于各自电力市场配额制定强制目标。自愿交易市场的交易模式较为灵活,用户可以通过自愿购电协议、非捆绑绿证等方式参与绿色电力交易[14],绿色电力参与中长期市场主要有3种方法分别为传统购售电合同(power purchase agreement, PPA)、虚拟购售电合同(synthetic PPA)、纯商业模式(merchant model),绿色发电企业通过发电获得与发电量对应的绿色证书,供电或售电企业可通过捆绑式和非捆绑式的方式获得绿色证书[15]。

澳大利亚电力市场为单一电能量市场[16],包含绿色电力在内的所有电力必须通过现货市场或金融市场完成交易。澳大利亚设立强制可再生能源发展目标,要求配额主体上缴足量发电证书来完成配额指标,绿色电力发电商除了在电力市场中获得电能量收益外可以根据自身发电机组申领大型可再生能源发电证书和小规模技术证书,通过向配额制主体销售两种证书获得额外的收益。同时为了保证小型绿色电力发电企业的收益,澳大利亚出台了固定上网电价政策锁定户用光伏的余电上网收益[17-18]。

英国绿色电力可以参与电力中长期市场和现货市场[19-22]。大型绿色电力发电企业通过和用户签订差价合约[23]来规避电力现货市场价格的风险[24-26],差价合约的合同价格为现货市场中可再生能源机组日前出清价格的加权平均值,当市场价格低于合同价格时,发电商按照合同价格进行结算,当市场价格高于合同价格时,绿色电力发电商偿还差额收益,当市场价格低于合同价格时,发电商按照合同价格进行结算[26]。英国《可再生能源义务法令》规定绿色电力发电企业每发1 MW·h的绿色电力可以获得一个可再生能源义务证书,要求售电公司提供的一定可再生能源或者可再生能源义务证书,因此发电企业通过销售可再生能源义务证书来获得绿色电力环境权益属性的收益。

2 国内绿色电力交易试点机制分析

如图1所示,近年来有关可再生能源发展和绿色电力交易的政策逐步完善,国内绿色电力交易试点实施区域主要分为国网区域和南网区域,其中国网区域的绿色电力交易规则主要依托于2022年5月北京电力交易中心发布的《北京电力交易中心绿色电力交易实施细则》,南网区域的绿色电力交易规则主要依托于2022年1月发布的《南方区域绿色电力交易规则(试行)》。试点区域绿色电力交易市场框架如图2所示。

图1 国内绿色电力关键政策

图2 试点区域绿色电力交易市场框架

2.1 绿色电力交易市场主体

绿色电力交易的售电主体主要为集中式光伏和集中式风电,国网区域规定分布式绿色电力可以通过聚合的方式参与绿色电力交易,但目前仅有浙江省开展了分布式绿色电力交易试点工作。国网区域的购电主体主要为电力用户和售电公司,并逐步引入电动汽车、储能等新型主体,南网区域的售电主体为电力用户、售电公司和电网企业。

2.2 绿色电力交易方式

绿色电力交易包括直接交易和认购交易两种,直接交易是指电力用户或售电公司直接与发电企业依据规则开展绿色电力交易,认购交易是指由电网企业代理购电的电力用户在绿色电力供应范围内、通过电网企业供电或代理购电的方式、与发电企业建立认购关系获得绿色电力,国网区域仅采用直接交易,而南网区域则分别开展直接交易和认购交易。

2.3 绿色电力价格机制

绿色电力交易价格通过双边协商、挂牌、集中竞价市场化方式形成,价格成分包含绿色电力的电能量价值和环境权益价值,南网区域认购交易过程中电能量价格默认为电力用户所在省区电网企业代理购电价格,环境溢价由市场交易决定。

2.4 绿色电力结算机制

绿色电力交易合同优先结算、取小结算,当发用双方的电量均大于合同电量时,以合同供电量为准结算,当有一方电量低于合同电量时,取交易双方电量较低一方的实际电量结算,但在结算周期方面国网区域采用的是月结月清,南网区域采用的是月结年清。

2.5 绿色电力凭证核发、划转

绿证由国家可再生能源信息管理中心依据发电量核发给新能源发电企业,电力交易中心依据发电企业、售电公司(批发用户)的结算电量、绿色电力交易合同,进行绿色电力电量匹配,完成绿证划转,暂时不具备绿证核发条件的绿色电力发电企业,可对应颁发电力交易中心出具的绿色电力消费凭证。

全国典型区域绿色电力交易实施情况如表2所示。

表2 各区域绿色电力交易实施情况分析

3 绿色电力交易差异化需求分析

3.1 分布式电源参与绿色电力交易

多个政策指出分布式新能源可通过聚合的方式参与绿色电力交易,分布式绿色电力发电量较小,单独参与市场交易的竞争力不足[27],交易组织难度大,因此大部分绿色电力交易试点区域并未安排分布式绿色电力参与市场交易。除此以外,分布式电源参与绿色电力交易将面临绿色电力凭证核发问题,目前绿证的核发标准为单个机组的每兆瓦时电量,但单个户号分布式电源的装机容量较小,采用月结月清[28]的方式结算时,存在单个户号分布式发电单元月度上网电量不足1 MW·h情况,无法核发绿证及绿色电力消费凭证。

3.2 绿色电力电量偏差处理

目前绿色电力交易试点区域仅支持采用月内交易的方式进行绿色电力月度合同电量调整,绿色电力合同电量调整灵活性不足。由于绿色电力自身存在随机性和间歇性,按照中长期交易规则以月清月结的方式进行绿色电力合同偏差结算,难以避免产生偏差费用,导致合同方绿色电力环境权益受损。如发电侧月度绿色电力欠发,导致用户侧无法获取足额绿证或绿色电力消费凭证,造成用户侧绿色电力环境权益受损。

3.3 绿色电力中长期交易曲线的形成

为满足现货市场开展的边界条件,电力中长期交易必须形成交易曲线以保障现货市场交易结算试运行有效开展。不同于传统电力交易通过预测用户负荷形成带负荷的电力中长期交易曲线,绿色电力中长期交易曲线形成的方式有两种,一种是将绿色电力按照交易合同分解方法形成运行日负荷曲线,另一种是通过适用的中长期市场交易方式形成交易曲线。

3.3.1 绿色电力曲线分解

由于绿色电力与绿色电力证书挂钩,交易电量必须物理消纳执行,与中国现行的现货市场+中长期金融合约模式下的金融结算方式不衔接。考虑到绿色电力的环境属性,可在用户侧将绿色电力合同电量按典型曲线进行分解,一般有两种形成方式,一是采用风电、光伏发电的典型曲线形状将绿色电力电量分解到各个时段;二是采用用户用电典型曲线形状将绿色电力交易电量分解到各个时段。郭鸿业等[29]以规范化的金融交割曲线为基础,提出了有助于现货市场与中长期市场兼容协调运行的中长期交易电量执行、分解与结算方式;张琛等[30]分析研究差价合约分解算法在现货市场集中行情下对市场作用力抑制效果的影响;吴天瞳等[31]提出了中长期合同电量分解算法,兼顾了不同类型机组出力特性和现货市场作用力的抑制效果;刘军等[32]提出了考虑风电不确定性的中长期合同电量分解算法,兼顾了发电成、电量偏移和碳排放。这些研究在现货市场环境中积极探索中长期合约电力的分解,但由于绿色电力机组出力的不可控性,在中长期交易前需约定好曲线的分解方式,否则会损害发用双方的利益。

3.3.2 绿色电力曲线交易

由于风、光电源出力的不确定性,绿色电力曲线交易存在绿色电力典型出力曲线与用户实际用电曲线形状不匹配的问题。若根据电源输出功率情况形成曲线,势必导致用户因购买绿色电力而使常规中长期交易合同部分偏差增大;若根据用户负荷形成交易曲线,由于光伏晚上无法出力,风机白天出力水平不足,其出力均具有较大的波动性和间歇性,无法满足用户的用电需求。目前绿色电力曲线交易主要包括分时竞价、分段竞价和混合竞价。其中,分时竞价采用逐时段竞价以形成实时电价[33]。分段竞价模式通过将负荷曲线分为若干持续的电力段来进行拍卖竞价,王锡凡[34]提出了分段竞价机制,反映电力生产消费持续运行的特点。基于分时竞价和分段竞价的特点,王建学等[35]提出了一种混合竞价模型,但是带来分时市场和分段市场边界划分难的问题,一定程度上增加了市场运行复杂度。上述的市场交易模式均可以实现中长期交易曲线的确定,但如何针对绿色电力特点,在绿色电力交易的过程中形成交易曲线成为目前需要解决的问题。

4 绿色电力交易差异化需求实践探索

4.1 分布式绿色电力聚合交易分析探索

为解决分布式绿色电力参与绿色电力市场交易问题,绿色电力交易中可以采用聚合交易模式,具体交易框架如图3所示。分布式绿色电力与聚合商签署代理售电协议,由绿色电力聚合商代理参与绿色电力交易,依据交易结果签订绿色电力交易合同。由电网公司承担费用结算职责,按户结算分布式绿色电力收益,并支付绿色电力聚合商代理服务费用。分布式绿色电力发电商收益为

图3 分布式绿色电力参与绿色电力市场的交易组织框架

EDG=EQ-CD-EDGO

(1)

式(1)中:EDG为分布式绿色电力收益;EQ为分布式绿色电力电能量结算费用;CD为分布式绿色电力偏差考核费用;EDGO为绿色电力聚合商代理服务费。

在绿色电力消费凭证发放方面,设置兆瓦时级绿色电力消费凭证。支持对分布式绿色电力机组按照每1 kW·h电量申领1 kW·h绿色电力消费凭证。绿证发放方面,当分布式绿色电力机组次月剩余绿色电力合同电量大于本月单个绿证核发电量缺口时,将分布式机组本月不足1 MW·h的电量,滚动至下个周期进行绿证核发。

4.2 绿色电力电量偏差调整方法分析

绿色电力交易组织应在可在年度绿色电力交易的基础上,进一步增加交易频次,扩大绿色电力参与交易的范围至月度或季度交易,实现绿色电力交易常态化开展,增加绿色电力的流通性。同时在组织月内绿色电力交易的基础上,增加合同置换和合同转让交易,允许市场主体在月度结算前通过合同置换和合同转让主动调整合同电量偏差。过渡期间,在保持绿色电力优先中长期结算的前提下,实现月内灵活性滚动调整方案,批发合同月度结算用户侧未完成部分不滚动结算,发电侧小于用户侧结算部分滚动次月完成,以此逐步扩大绿色电力市场规模,保证绿色电力环境权益平衡。

4.3 带曲线的绿色电力交易模式探索

为了更好地实现绿色电力中长期与现货市场衔接,发用双方可以在交易的过程中形成交易曲线,避免因曲线分解方式不同影响合同双方的利益。形成交易曲线的方法有分段交易和分时交易,如图4所示。

图4 绿色电力市场框架设计探索

4.3.1 分段交易

分段交易将负荷粗略地分为峰段、平段和谷段分别竞价,并随市场的推进按负荷持续时间进一步细分为多个负荷段(能量块),竞价交易根据不同的负荷断进行集中交易。绿色电力机组出力与风速、温度、光照等因素有关[36-37],具有一定的随机性,难以追踪用户负荷曲线。因此引入绿色电力中长期带曲线交易,即绿色电力发电商在进行中长期交易时可直接申报单一价格和不同时段的电量,即“曲线+一口价”模式[38-39]。在出清过程中整体出清或整体不出清,交易出清后交易双方签订绿色电力合同,以绿色电力发电商申报的电力曲线作为中长期合同的结算曲线。

4.3.2 分时交易

分时交易式将绿色电力合约按小时切分的做法,将1 d分为24个交易时段,以每个时段的电量为交易标的,组织绿色电力发电侧与用户侧按各时段分别开展中长期交易,各市场主体根据自身需求自由确定各时段交易电量,由各时段的交易结果组合形成各市场主体的中长期合同曲线[40]。中长期绿色电力分时段交易可按多月、月度、月内和日滚动交易分别组织。多月、月度和月内交易均按各时段分别组织,每个时段的成交合同电量按照标的时期的日历天数平均分解至每日相应时段。月内交易可按旬开展;日滚动交易逐日(D-2)滚动组织,交易标的为D～D+2各时段的电量[41]。市场主体某一日某个时段的中长期合同电量为相应时段多月交易分解电量、月度交易分解电量、旬交易分解电量及日滚动交易结果之和。

5 省级绿色电力交易绩效评价指标与方法

针对上述分析和绿色电力市场框架设计,构建省级绿色电力交易绩效评价指标体系,然后采用序关系分析法和熵权法分别获得指标体系的两种主观权重,进而利用博弈论组合赋权法计算组合权重,最后采用灰色关联度改进TOPSIS评价模型完成最终评价。

5.1 指标体系构建

依据国内浙江省的绿色电力交易实例结合专家的意见,综合考虑市场结构、市场交易、市场风险和综合效益4个方面构建了省级绿色电力交易绩效评价指标体系,具体指标体系如表3所示。

表3 省级绿色电力交易绩效评价指标体系

5.2 评价模型构建

5.2.1 指标矩阵标准化

对于含有m个样本,n个评价指标的数据,指标值标记为dij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n),构建评价矩阵D=(dij)m×n为

(2)

不同的指标数值的性质、数量级、单位均有差异,不能直接将数据输入模型进行计算,因此为了精确比较各样本之间的优劣,需要对样本进行标准化处理,公式为

(3)

式(3)中:μj为第j个指标的均值;σj为第j个指标的标准差。通过式(3)可得到标准化矩阵X=(xij)m×n。

5.2.2 指标权重确认

1)序关系分析法

对评价指标进行权重计算是对各个指标影响的重要程度进行排序的过程,序关系分析法通过对指标进行定性排序和对相邻指标的重要程度之比进行判断来对指标进行赋权[42]。具体步骤如下。

(4)

(3)求解指标权重。根据指标重要性程度之比Ri和权重总和为1的要求确定指标的主观权重uai,具体公式为

(5)

ωai-1=Riuai

(6)

2)熵权法

主观权重可能会由于主观性对评价结果产生干扰,无法体现评价结果的客观性,因此需要通过熵权法计算客观权重,以提高评价结果的精确性[43]。熵权法计算客观权重的核心是根据数据计算数据的熵值来衡量信息量的大小。指标值的信息量与决策作用呈正比关系,因此需要通过计算熵值来得出客观权重,以提高权重的合理性。计算步骤如下。

(1)计算指标的信息熵,得到熵权ei。

(7)

(2)计算指标客观权重。

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(8)

3)基于博弈论的组合赋权

博弈论可以帮助决策者从竞争性事物中进行平衡配置,做出综合最佳的理性决策,其中基于博弈论的组合赋权法可以有效组合出不同方法得出的指标权重,优化求解最优解[44]。

(1)确定权重集合。使用序关系分析法和熵权法分别得绿色电力交易绩效评价指标的两种主观权重,构成权重向量集合u=[ω1,ω2],其中ω1为序关系法获得的主观权重,ω2为层次分析法获得的主观权重。两个权重向量的线性组合为

(9)

式(9)中:α1、α2为线性组合系数。

(2)优化博弈组合。依据博弈论组合赋权的基本思想,以离差最小化为决策目标,对式(9)的两个线性组合系数进行优化,优化的对策模型为

(10)

(3)求最优组合系数αk。式(9)的最优化一阶导数条件可转换为如下方程组,可以得出最优的线性组合系数α1、α2。

(11)

(12)

5.2.3 灰色关联度-改进TOPSIS法

正理想解是理论上的最佳解决方案,其中每个指标值都是最佳的。负理想解则完全相反,在综合评价中,最佳方案是与理想解距离最近的方案,以距离的近远来判断方案的优劣。正理想解由正向指标的最大值和负向指标的最小值组成,称为X+,负理想解则由正向指标的最小值和负向指标的最大值构成,称为X-。

X+={(max1≤i≤mxij∣j∈j+),

min1≤i≤mxij∣j∈j-)}

(13)

X-={(min1≤i≤mxij∣j∈j+),

max1≤i≤mxij∣j∈j-)}

(14)

式中:j+为正向指标集;j-为负向指标集。

2)计算样本集灰色关联度

基于改进灰色关联度理论,通过规范化矩阵X分别计算第i个样本与正理想解关于第j个指标的灰色关联系数,公式为

(15)

(16)

为精确体现不同指标对于样本与正理想解距离的影响程度,对灰色关联系数矩阵进行加权处理,则第i个样本与正理想解的加权关联度为

(17)

通过规范化矩阵X分别计算第i个样本与负理想解关于第j个指标的灰色关联系数,公式为

(18)

(19)

第i个样本与负理想解的加权关联度为

(20)

3)计算样本集的加权欧式距离

(21)

(22)

4)对关联度与欧式距离进行标准化

(23)

(24)

5)计算样本集相对贴近度

(25)

(26)

(27)

6)样本排序比选

根据式(27)对样本按照δi值从大到小进行排序,排名越靠前代表距离正理想解距离越短,评价结果越优。反之则代表距离正理想解距离越长,评价结果越差。

5.3 算例分析

为验证所提指标体系和模型的适用性,以浙江省2022年7—11月绿色电力交易数据为例。首先对数据进行标准化后,然后采用基于博弈论的组合赋权法将由序关系法和熵权法分别得出的主观权重与客观权重进行组合得出综合权重。主观权重、客观权重以及综合权重的计算结果如表4所示。

表4 指标权重

根据式(21)和式(22)可得出计算出每种赋权法的权重后与理想解之间的加权欧式距离。在对结果进行去量纲操作后得到最后计算各个样本与正理想解和负理想解距离计算相对贴近度δ,即为各个月份的最终的交易绩效评价结果。利用组合赋权法、序关系分析法和熵权法计算出的结果如表5所示。

表5 省级绿色电力交易绩效评价结果

根据评价结果可知,浙江省2022年7—11月中10月的交易绩效最好,其次为9月和7月的最低。

集中式绿色电力装机容量占比和分布式绿色电力装机容量占比两项指标在评价过程中占了较大的比重。

为验证提出的综合评价方法的合理性,分别运用了不同赋权下采用改进灰色关联度-TOPSIS方法进行评价。从表5结果可以看出,基于熵权的改进灰色关联度-TOPSIS、序关系分析法的改进灰色关联度-TOPSIS和基于组合权重的改进灰色关联度-TOPSIS的评价结果大体一致,10月在3种评价方式中均处于最高分,但是3种方法的评价比例略有差异。熵权法过于依赖指标数据,数据差值过大会导致分配的权重存在差距大的现象,无法体现质保之间的相对重要程度。序关系分析法依赖专家经验对指标的相对重要性排序,缩小了差异,但未能发掘出指标内在信息,具有一定的主观性。而组合权重综合了主、客观赋权法的优点,平衡了指标的具体数据和内在规律,让权重更加合理,评价结构更准确。

6 结论

在对国内外绿色电力交易机制和实施情况进行综述的基础上,进一步从分布式绿色电力参与市场交易、绿色电力偏差调整和绿色电力曲线形成3个关键问题,进行了绿色电力交易框架探索分析。最后针对性构建了省级绿色电力交易的绩效评价指标体系,并以浙江省多月绿色电力交易市场数据进行实例分析,验证了评价指标和评价模型对开展省级绿色电力市场绩效评价的适用性,得到了以下结论。

(1)通过绿色电力聚合商的形式开展分布式绿色电力交易,可解决分布式绿色电力发电量较小,单独参与市场交易的竞争力不足、组织困难的问题,通过电网公司进行绿色电力聚合商代理服务费用结算,可有效降低市场结算风险。

(2)绿色电力中长期交易曲线形成的包括曲线分解和曲线交易两种方式,其中市场中可通过分段交易和分时交易两种组织形式,促使绿色电力交易主体形成带曲线的绿色电力交易结果。

(3)绿色电力交易成效评价指标应综合考虑绿色电力交易市场的市场结构、市场交易、市场风险和综合效益,同时结合国家发展重点,详细考虑了绿色电力交易对碳排效益的等效转换。