高比例新能源接入下电网输配电成本多主体分摊模型

颜炯,卢生炜,张涛,谢浩东,桑子夏,汪颖翔,周斌

(1．国网湖北省电力有限公司经济技术研究院,武汉市 430077;2．国网湖北省电力有限公司,武汉市 430077;3．湖南大学电气与信息工程学院,长沙市 410082)

0 引 言

在“双碳”目标导向下,我国能源发展重点逐步转向低碳清洁的新能源。但由于新能源发电具有不确定性和反调峰性等特点[1-2],为支撑高比例新能源并网,电网需投资建设大量配套基建工程以提高新能源接纳能力[3-5]。其中,这部分由新能源接入电网导致的输配电成本(后统称为新增输配电成本)一般可分为接网成本和强化成本[6]。前者是指新能源场站与电网之间的连接设备(变电站、线路、开关等)的建设成本,后者是指为适应新能源接入电网而对电网进行升级改造(输变电设施加固扩容、抽水蓄能等)的建设成本[5-6]。随着电力系统中新能源渗透率不断提高,新能源接入电网催生的接网成本和强化成本逐渐上升,压缩了电网的经营发展空间,并引发终端电价上涨的风险[7]。因此,迫切需要完善面向新型电力系统的电网投资规划理论,制定公平科学的电网投资成本分摊策略以合理疏导高比例新能源接入导致的新增输配电成本[8-9]。

国外关于新增输配电成本分摊的研究相对较早。文献[10]以英国海上风电接网项目为研究对象,提出一种基于投资收益率划定分摊比例的接网成本分摊方法。文献[11]将德国、荷兰、英国等欧洲国家的新能源接入电网带来的强化成本作为研究对象,发现电网强化改造成本由电网运营商承担可减少新能源并网障碍,而附加的这类额外成本则需通过提升用户侧电价来回收。文献[6]阐述了一种在源网间平均分摊接网成本的分配策略,但未考虑到不同新能源发电企业经济、技术等因素的差异。目前,我国尚未制定明确的接网成本和强化成本分摊政策,新增输配电成本仍被视为常规输配电成本,由电网承担并最终传导至终端用户。国内学者针对常规输配电成本的分摊已有许多研究,按照分摊依据可分为邮票法、峰荷责任法、边际潮流法、边际成本法、受益分摊法[12-14]等。然而,上述方法存在交叉补贴、费率短时波动性大等问题,难以直接应用于新增输配电成本的多主体成本分摊场景。此外,接网成本隶属于联系源网两侧的专项服务工程,而强化成本服务于整个电力网络[6]。若忽略两种成本的成本属性差异,对二者使用相同的分摊策略将导致分摊结果的公平合理性不足。

针对上述问题,本文分别提出了基于成本责任的接网成本分摊模型和计及新能源并网风险的强化成本分摊模型。本文具体贡献如下:

1)提出了基于成本责任度量的接网成本分摊模型,基于新能源企业异质性特征聚类得到新能源企业集群,分析量化接网成本责任要素,考虑新能源企业集群异质性厘清新能源企业和电网侧之间的成本责任并分摊接网成本。

2)提出了计及新能源并网风险的强化成本分摊模型,基于成本效益按比例分配强化成本至源网两侧,并分析新能源并网风险,构建新能源企业聚合体-联盟聚合体的双层分摊结构,最后利用计及新能源并网风险的EANS-Owen值法对强化成本进行分摊。

1 基于成本责任度量的接网成本分摊模型

1.1 新能源企业异质性聚类分析

新能源企业数量众多,制定接网成本分摊策略时,忽略企业间的成本承担能力差异有失合理性。以源网平均分摊接网成本为例,统一的分摊比例使资产体量较小、经营水平低的新能源企业承担过高的接网成本,不利于高比例新能源并网接入。本节基于各新能源企业异质性,将经营水平相似的新能源企业聚类到同一集群,在异质性相似的发电企业集群内确定接网成本分摊比例,从而提高接网成本分摊结果的合理性与实用性。

企业异质性是新能源企业在激烈的市场竞争中形成利润与成本优势的基础,通常会导致企业之间生产效率存在一定差异[15]。从新能源企业的资产体量、生产经营、投资管理三个维度出发,建立新能源企业异质性指标体系,具体如图1所示。

图1 新能源企业异质性指标体系Fig.1 Heterogeneity index system of renewable energy enterprise

根据发电形式和接网电压等级对新能源企业初步分类后,将新能源企业异质性指标作为输入特征,引入自适应DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)算法[16]聚类划归新能源企业集群。

此外,为防止集群内部成员数量过少,同时避免个别样本点被识别为离群点而无法形成新能源企业集群,进一步基于豪斯多夫距离对聚类结果进行二次集群划归。若输出的新能源企业聚类结果中出现小集群(样本点少于设定阈值)或离群点,则基于豪斯多夫距离[17]将其进行二次划归到距离最近的新能源企业集群,最终得到具有不同异质性的新能源企业集群,为差异化、精细化分摊各接网工程成本奠定基础。

1.2 考虑发电企业异质性的接网成本分摊

参考国外接网成本分摊策略,在不同新能源接入规模下可对不同范围的接网资产进行划责分摊,从而在保证新能源高质量发展的同时缓解终端电价抬升压力。根据成本分摊范围有超浅度、半浅度、浅度和深度四种接网成本分摊策略[6,8],具体如图2所示。本节参考半浅度策略对接网成本分摊问题进行建模:在得到新能源异质性集群的基础上,量化分析源网两侧成本责任,最终构建考虑发电企业异质性的接网成本分摊模型。

图2 不同成本分摊策略及对应分摊范围Fig.2 Different cost allocation strategies and corresponding allocation range

成本责任是指生产环节中各主体根据其权限和责任范围所应承担的经济责任[18]。接网工程成本责任隶属于新能源侧与电网侧,最终的接网成本分摊比例由新能源侧与电网侧各自成本责任量化表达。

从新能源侧角度,接网成本与新能源场站地理位置、技术水平和发电容量等因素相关[6]。提出新能源侧成本责任量化公式:

αRe,i,j=[w1(ηi,j-ηmin,j)2+w1(Li,j-Lmin,j)2+

w3(Wi,j-Wmin,j)2+w4(Qi,j-Qmin,j)2]0.5

(1)

式中:下标i、j代表集群j中的第i个新能源企业;下标min表示集群中该项指标的最小值,下同;αRe,i,j为集群j中第i个新能源企业的接网成本责任,综合反映出各发电企业在集群内接网线路最大负载率(ηi,j)、接网线路长度(Li,j)、全生命周期发电量(Wi,j)和发电电能质量(Qi,j)的优劣,其中,Qi,j由新能源场站输出功率最大波动率与输出电流总谐波畸变率的均值表征;w1、w2、w3和w4分别为各指标所占权重,由组合赋权法[19]计算得到。

从电网侧角度,新能源配套电网基建工程建设时序落后于新能源场站的情况频频出现,导致新能源企业延迟并网并产生经济损失[8];此外,短路比是衡量电源接入点并网强度的重要指标[20],电网提供新能源并网点的短路比不满足最优经济技术要求也将导致后续发电企业扩容困难等问题,因此提出电网侧成本责任计算公式:

(2)

式中:αGr,i,j为电网的接网成本责任,综合反映出延迟并网发电侧损失与接入点的短路比优劣;θi,j为新能源企业因延迟并网损失的上网电量;ΔRi,j为新能源企业最优并网点的短路比与实际短路比的差值。

综合考虑上述源网两侧接网成本责任因素,提出基于成本责任的接网工程成本分摊模型:

(3)

(4)

(5)

2 计及新能源并网风险的强化成本分摊模型

2.1 强化成本核算

强化成本主要由电网侧配套的输变电工程扩容改造、抽水蓄能和无功补偿设备建设成本组成,其成本属性为固定成本。其中,抽水蓄能和无功补偿设备建设成本疏导机制在目前的辅助服务市场和容量电价政策中尚未明确,故在本文中仍将二者按固定成本考虑。为保证系统安全稳定运行,强化成本随新能源装机容量的提高而抬升。基于强化成本所具备的边际成本递减效应,结合电网历史强化投资项目数据,构建强化成本函数如下所示:

(6)

式中:Cstr(S)为新能源装机容量的强化成本函数;S为新能源装机容量;β1、β2、β3为待求参数,其单位分别为亿元/(MVA)2、亿元/(MVA)和亿元,可结合电网历史强化投资项目数据求解。

电网侧和新能源侧均受益于强化改造工程:对新能源侧,可降低弃电量;对电网侧,可降低输电阻塞费用,同时提高供电可靠性以增加售电量。基于“谁受益,谁承担”的原则,考虑新能源侧与电网侧的效益大小,设计强化成本核算系数,从而将强化成本在新能源侧和电网侧分配。具体为:

(7)

(8)

(9)

综上,考虑成本效益的新能源侧强化成本函数可表示为:

(10)

2.2 新能源并网风险因素

新能源并网会引入不确定性因素,给电网造成运行风险[21-22]。新能源发电企业造成的并网风险高意味着对应分摊的强化成本也应有所提高。新能源并网风险大小可由以下几个因素表征:

1)发电容量可信度。

该指标是指在保持供电可靠性不变的前提下,地区内引入新能源发电后可以增加的负荷量,能直观描述新能源场站群的综合效用和可靠程度[23]。

2)发电出力波动率和谐波含有率。

随着新能源渗透率的不断提升,新能源输出功率的波动性、谐波注入降低电网电能质量问题,造成一定运行风险,电网侧需投入大量的滤波、无功补偿等电力电子装置[24]。

3)储能容量配置比例。

储能可平抑新能源发电功率波动、提高电能质量以及降低出力偏差[24-25]。新能源侧配置储能可减少风光电站间歇性出力对电力系统的冲击,同时可为电网提供一定容量支撑和调峰能力[26],从而间接减少和延缓电网侧强化成本的投入。

2.3 基于EANS-Owen值的强化成本分摊

风光基地是我国发展新能源发电的主要形式,基地内的新能源企业可以形成企业聚合体,由电网统一调度管理,共享储能、送出通道、电力电子补偿装置等资源,从而提高强化改造工程的利用效率,减少强化成本投入的冗余。此外,各个风光基地共同接入到电网中,从电气角度构成了一种联盟聚合体,该联盟共同使用电网中的输配电设施和灵活性资源,进一步降低强化成本投入。基于上述分析,构建新能源企业聚合体-联盟聚合体双层成本分摊结构。由于电网的强化成本分摊可以视为一种“收益分摊”,因此本文引入一种具有Owen联盟结构的收益分配模型[27]分摊强化成本。Owen值是Shapley值的一种推广,其基本思想主要基于双层Shapley联盟结构[28],其中下层结构指新能源企业组成的企业聚合体,上层结构指新能源企业聚合体组成的联盟聚合体。与此同时,以联盟中的不可分成本衡量新能源并网风险,最终构建基于EANS-Owen值的强化成本分摊模型。

1)上层企业聚合体间的成本分摊。

(11)

(12)

式中:π(k)是加权因子;SR表示R中所有新能源企业的装机容量之和。

对于联盟聚合体N的总强化成本而言,还存在并不单独由某个新能源企业引起的成本,即不可分成本CNSC(N):

(13)

式中:SN为联盟聚合体N中所有新能源企业装机容量之和;SNk}为联盟聚合体N中去除新能源企业聚合体k之后,剩余的新能源企业装机容量之和。

(14)

(15)

式中:Hk为企业聚合体k的发电容量可信度,其数值越大表示风险越小,计算时需将其正向化;ΔHk为企业聚合体的上层风险因子,表征新能源并网风险。

2)下层企业聚合体内的成本分摊。

(16)

(17)

式中:φ(i)为新能源企业i的初始Shapley值;CNSC(k)为企业聚合体k的不可分成本;Nk为聚合体k包含的新能源企业数量;Δζi,k为新能源企业i的下层风险因子;Vi,k、Di,k、和Mi,k分别为新能源企业i的输出功率最大波动率、电流总谐波畸变率、储能容量配置比例,其中,Mi,k越大表示新能源并网风险越小,计算时将其正向化。

在分别得到计及新能源并网风险的上下层Shapley值后,各新能源发电企业计及风险的EANS-Owen值(即最终分摊的强化成本)为:

(18)

3 算例分析

3.1 接网成本分摊结果及分析

根据发电形式和电压等级对某省所有新能源企业进行初步分类后,输入异质性指标对新能源企业进行聚类分析。为直观表示聚类结果,将新能源企业的二级异质性指标进行标准化后取平均值作为该企业资产体量、生产经营和投资管理方面的评分值,集群划分结果如图3所示。

图3 新能源企业集群划分结果Fig.3 Heterogeneity index system of renewable energy enterprise

由图3可知,聚类得到了图中7个新能源企业集群(即7个颜色各异的95%置信椭球体),但同时保留了两个小集群,其内部的企业数量分别为5个和6个,低于设定阈值。因此,基于豪斯多夫距离对两个小集群进行二次划归。结果显示:与图3中位置靠上的小集群1的豪斯多夫距离最小的是集群6,因此将小集群1划归至企业集群6。同理,对小集群2进行类似处理,将两个小集群进行二次划归后,重新计算这两个置信椭圆的置信度分别为90%和86%。

为验证本文聚类方法的优越性,选取DBSCAN和K-means算法进行对比,并采用平均轮廓系数和戴维森堡丁指标[30]对整体聚类效果进行评估,结果如表1所示。由表1可知,DBSCAN和K-means算法得到的聚类集群中包含的新能源企业相对离散,承担能力具有一定差异的企业被划分至同一集群,分摊接网成本时可能导致成本承担能力低的新能源企业分摊过多接网工程成本。而本文所用方法所得到的新能源企业集群内部紧密且集群间分散性好,为后续接网成本的合理分摊奠定了基础。

表1 不同聚类方法的指标值对比Table 1 Comparison of index values of different clustering methods

以企业集群1内10个新能源企业的接网工程为例,对应的成本责任指标如表2所示。根据源网两侧成本责任指标计算新能源侧和电网侧接网成本,分摊结果如图4所示。

表2 成本责任指标Table 2 Cost responsibility index

图4 接网成本分摊结果Fig.4 Allocation result of connection cost

根据图4,对比各新能源发电企业接网成本分摊结果(接网工程为专项服务工程,与新能源企业一一对应,二者设置相同编号),企业1、2、3、4、8所分摊的接网成本占比低于50%,企业5、6、7、9、10所分摊的接网成本占比均高于50%。原因是企业1、3、4的成本责任指标中的接网长度偏小、企业2、8的发电电能质量更优,负载情况更均衡,同时受电网投资接网工程时序影响,导致企业1、2、3、4、8的延迟并网收益损失较大,这些因素导致这5个企业在集群1内具备更大的成本责任竞争优势,而企业5、6、7、9、10的情况恰巧相反。

为进一步说明本文方法公平合理性,选取源网平均分摊法与本文所提模型分摊结果进行对比,如图5所示。

图5 不同方法的接网成本分摊结果Fig.5 Allocation results of different method for connection cost

由图5可知,平均分摊法忽视了电网侧延期并网和并网短路点优劣的成本责任,使得企业4和8分摊的成本高于本文所提模型。此外,以50%的固定比例平均分摊接网成本忽视了新能源企业的成本承担能力,过高的前期投资会对资产体量较小的新能源企业形成一定的并网障碍。

3.2 强化成本分摊结果及分析

根据省级电网强化投资项目历史数据,强化成本函数的各项边界参数为:κRe=0.78,β1=-2.41×10-6,β2=3.55×10-3,β3=2.13。选取某地10个新能源发电企业作为研究对象,3个企业聚合体记为{A1,A2,A3},各企业聚合体包含的新能源企业为A1={1,2,3,4}、A2={5,6,7}和A2={8,9,10}。根据强化成本函数核算不同企业聚合体组合下的强化成本(A1、A2和A3非联盟情况下的强化成本由专家评估得到),结果如表3所示。

表3 不同联盟聚合体结构的强化成本Table 3 Reinforcement cost for different alliance aggregation structures

基于表3中各联盟下的强化成本,计算企业聚合体A1、A2和A3的初始上层Shapley值为8.263亿、7.173亿和6.333亿元,联盟聚合体的不可分成本为0.88亿元。结合各企业聚合体的新能源并网风险因子,计算得到计及风险的上下层Shapley值,如图6所示。

图6 上层和下层Shapley值计算结果Fig.6 The upper and lower Shapley value calculation results

由图6(a)可知,由于企业聚合体A3的发电容量可信度较高,可减少电网后续的强化成本投入,故而不可分强化成本支付为-0.205亿元。相比之下,A1和A2发电容量可信度较低,导致电网需投入更多强化成本以保障可靠消纳,故以附加的不可分强化成本作为惩罚,使得A1和A2的强化成本分别抬升了0.147亿元和0.059亿元。最终A1、A2和A3分摊的强化成本分别为8.410亿元、7.232亿元和6.128亿元。计及新能源并网风险对强化成本的抬升影响提高了分摊结果的公平合理性。

进一步计算各企业聚合体内部的下层Shapley值,结果如图6(b)所示。以企业聚合体A2为例,A2中不同发电企业组成聚合体的强化成本如表4所示。图6(b)中,新能源企业5、6和7的初始下层Shapley值分别为2.64亿、1.63亿和3.58亿元,根据表4计算得到企业聚合体A2的不可分成本为1.3亿元,计及新能源并网风险后,企业5、6和7所分摊的不可分强化成本为0.087亿、0.087亿和-0.173亿元。

表4 不同企业聚合体结构的强化成本Table 4 Reinforcement cost for of different enterprise aggregation structure

根据图6中的各企业聚合体和发电企业计及风险的Shapley值,进一步计算得到各新能源发电企业计及并网风险的EANS-Owen值,即分摊到的强化成本,结果如表5所示。

表5 强化成本分摊结果Table 5 Allocation result of reinforcement cost

由表5可知,装机容量较小的企业2和9对于各自所属企业聚合体的成本贡献较小,故最终分摊得到的强化成本较少;而企业4和7装机容量大,发电技术成熟,虽上网电量较多,但企业内部的储能容量配置比例较高,能平抑较多的出力波动,并网风险较低,因而企业4和7附加的不可分成本为负值,最终分摊的强化成本有所减少。此外,各新能源企业形成联盟后分摊的成本均有所降低,满足理性条件。

选取边际成本法、Shapley值法与本文所提模型进行对比,结果如图7所示。由图7可知,采用边际成本法的强化成本分摊结果在企业4和7的之间分摊时存在明显的交叉补贴。边际成本法计算的强化成本与各企业并网顺序相关,而由于强化成本的边际递减特点,企业7后并网发电使其享受后发者的优势,而分摊更少的强化成本,因此分摊结果公平性不足,使得新能源企业并网积极性受挫。而采用本文所提分摊策略时,企业4和7的强化成本分摊结果十分接近,两者分摊结果的差异是由于新能源并网风险不同引起的,因此更加公平合理。基于Shapley值法对强化成本分摊时,忽略了企业1、6和8能各自与电气距离近的企业形成聚合体,共享储能和输电通道,从而减少强化成本投入,使得Shapley值法得出的企业1、6和8分摊强化成本较本文所提模型更高。

图7 不同方法的强化成本分摊结果Fig.7 Allocation results of different method for reinforcement cost

4 结 论

本文构建了高比例新能源接入下电网输配电成本多主体分摊模型,所建模型能够有效促进新增输配电成本的合理疏导。仿真结果表明:

1)本文所提基于成本责任度量的接网成本分摊模型可以厘清源网两侧的成本责任,确保成本分摊份额与新能源发电企业承担能力相匹配的同时,给出提升发电技术水平和优化电力资源配置的激励信号。

2)本文所提计及新能源并网风险的强化成本分摊模型能够根据成本贡献分配各主体的强化成本,并引入了不可分成本来表征新能源发电企业抬升强化成本的并网风险差异,使得分摊结果更加公平合理,为合理疏导电网强化成本提供理论支撑。