特约主编寄语

电力市场改革与碳排放交易市场发展是构建新型能源体系的关键要素。电碳协同市场机制的建立和优化运行,是推动新质生产力发展的重要平台,将推动能源系统向更加清洁、高效、可持续的方向演进,为实现碳中和目标提供坚实的支撑。为展示该领域的最新进展和发展趋势,共享最新学术和技术成果,我们受《中国电力》编辑部的邀请作为特约主编,共同组织策划了“新型能源体系下电碳协同市场机制及优化运行”专栏。经专家审阅,从公开征集的稿件中遴选出6篇于本专栏刊出,主要研究方向包括:电力行业碳价预测、电力行业碳排放驱动因素分析、电能量交易碳责任分摊、电碳耦合下煤电机组现货市场竞价、碳约束下电力零售商售电价格决策、电氢微电网低碳调度。在电力行业碳价预测方面,国家电网有限公司大数据中心王一蓉等基于对全国碳市场制度规则研究和交易特征分析,构建自回归差分移动平均模型来提升碳价预测效果,并基于全国碳市场第一履约期真实价格数据进行验证。

虚拟电厂关键技术与市场机制

在全球能源互联网的快速发展背景下,虚拟电厂技术作为一种新型的电力系统管理模式,逐渐成为实现能源高效利用和可持续发展的重要手段。虚拟电厂通过整合分布式能源资源、优化电力调度,实现了能源供需的灵活平衡,有效提升了电力系统的稳定性和可靠性。

适应新型电力系统的多维协同电力市场体系

构建适应新型电力系统的电力市场体系,既是实现能源电力转型的必然要求,也是实现“碳达峰·碳中和”目标的重要途径。在全面分析新型电力系统结构改变给电力系统带来的变化与挑战的基础上,构建了适应新型电力系统的目标、时间、空间、价值、主体多维协同的电力市场体系。围绕安全保供、低碳转型与经济的多目标协同,中长期、现货与实时运行的多时间协同,多层次全国统一电力市场的多空间协同,安全-绿色-经济的多价值协同,新型市场主体快速发展下的多主体协同五方面关键问题,提出了多维协同的市场设计思路和核心机制。最后,给出了建设全国统一电力市场的实施路径和建议。

考虑可聚合资源的虚拟电厂低碳联合交易优化策略研究

为了提高能源利用效率,促进可再生能源的开发利用,考虑虚拟电厂可聚合资源规模,进行虚拟电厂低碳交易优化策略研究。首先,一方面,考虑源侧技术开发量与经济开发量分析源侧可聚合资源的上限值;另一方面,考虑荷侧可调节能力分析荷侧可聚合资源的上限值。然后,设计低碳虚拟电厂运行交易框架,分别对虚拟电厂中各单元建模。其次,基于碳交易机制,构建虚拟电厂参与电能量市场、碳交易市场与调峰辅助服务市场的低碳联合交易优化策略。最后,以某一地区为例进行算例分析,验证了模型的有效性。

虚拟电厂参与能量与辅助服务市场的协同优化策略

虚拟电厂作为一种具备储能特性的灵活性资源,虽然其在配合电网削峰填谷、消纳新能源等方面的作用越发重要,但其目前在市场运营上缺乏经济性及高效性,直接导致其参与市场积极性不足。鉴于此,提出一种虚拟电厂参与电能量市场与辅助服务市场协同工作策略。首先,基于现货市场电价与虚拟电厂的聚合情况,确定其参与市场各时段策略;其次,以虚拟电厂收益最大化为目标,采用动态规划方法构建多时间尺度下虚拟电厂参与现货电能量-调频市场协同优化模型;最后,通过仿真分析对比虚拟电厂只参与单独市场与联合优化情况下的收益及利用率,并使用shapely值法对参与虚拟电厂聚合的各类资源进行收益分摊分析,验证所提方案的可行性及有效性。

基于风电分时电价的虚拟电厂参与清洁供暖运营优化方法

随着“碳达峰、碳中和”目标的提出,迅速发展的风电由于其随机性与波动性,面临突出的风电消纳问题。蓄热式电采暖作为中国北方地区主要供暖设备,虚拟电厂作为需求侧资源的主要聚合技术手段,聚合蓄热式电采暖的虚拟电厂可为消纳风电、提高风电利用率提供解决途径。对此,提出一种基于风电功率的分时电价划分方法,实现虚拟电厂聚合蓄热式电采暖参与基于分时电价的清洁供暖交易优化运营。首先,阐述虚拟电厂聚合蓄热式电采暖用户参与风电供暖的交易模式;其次,考虑热惯性对蓄热式电采暖和房屋进行精细化建模,提出基于层次凝聚聚类算法的分时电价方法,建立基于Weber-Fechner定律的负荷模糊响应模型,并构建多方主体综合收益最大、弃风量最小和负荷波动最小的虚拟电厂多目标运营优化模型;最后,通过算例分析风电消纳效果和虚拟电厂收益,验证该方法能够有效促进风电消纳、提高多方主体积极性,并具有一定的规模经济性,以期为缓解弃风问题提供参考。

“源-网-荷-储”互动下适应多元主体需求的灵活性交易机制研究

“源−网−荷−储”互动模式下,不同类型的电力资源得以相互结合,突破了电力生产消费的流通壁垒,在主体类型、交易品种、组织方式、出清方法等方面都发生了较大变化。源网荷储互动要求多能源、多主体同台竞价,不同市场主体的物理经济特性和交易需求对现有交易机制提出了巨大挑战,传统分时出清模型难以兼顾各方诉求,交易品种及申报方式缺乏灵活性,难以真正发挥互动特性,因此,亟需设计更加多样、灵活的市场化竞争机制。首先从“源−网−荷−储”互动模式理念出发,分析其发展的关键因素,然后对“源−网−荷−储”互动模式下的电力资源特性进行分析,总结多元主体的交易特性。基于此,对交易机制进行设计,提供满足多元主体需求的灵活性交易机制,并构建市场出清模型。最后通过算例分析验证了所提市场机制的有效性,为“源−网−荷−储”互动模式发展提供借鉴参考。

基于模糊层次分析法–熵权法–逼近理想解排序法的虚拟电厂综合贡献度评估方法

为科学全面评估虚拟电厂内部资源的贡献度,深度挖掘虚拟电厂内部资源潜力,激发虚拟电厂内部聚合资源,积极提升安全、可靠和经济性,助力源、网、荷、储一体化的发展,首先,充分考虑虚拟电厂内部资源在电网安全运行、电力电量平衡以及新能源消纳等方面的贡献,建立虚拟电厂内部资源“安全-可靠-经济”的综合贡献度指标评估体系;其次,构建基于模糊层次分析法–熵权法–逼近理想解排序法的虚拟电厂综合贡献度评估方法,分析虚拟电厂内部分布式能源资源贡献度最优选择策略,并将该方案进行灵敏度检验;最后,通过算例分析不同类型的分布式能源资源对虚拟电厂的综合贡献度及其灵敏度,确定虚拟电厂内部资源最优选择策略,为虚拟电厂内部资源配置提出参考性建议。

考虑电力中长期及现货市场衔接的月内融合交易模式及统一限价研究

在电力市场“中长期+现货”背景下,针对电力中长期与现货衔接问题,探寻高比例新能源入市下月内融合交易市场边界,研究统一限价对社会福利与曲线分解的影响,分析月内融合交易模式对市场衔接的作用。首先,考虑市场中存在的问题,探讨可行的解决方式。其次基于市场预测,构建市场主体的报价与目标函数,结合不平衡电量,构建社会福利最大化市场出清模型,采用A-NSGA-Ⅲ算法进行求解,得到市场出清情况与对应的最优限价范围。最后通过算例验证了统一限价与细分时段的优势,给出了统一限价设定的市场化途径,同时保证了市场主体利益与市场活力,表明了统一限价模式下月内融合交易市场有利于市场主体灵活交易,促进了中长期与现货市场的衔接。

促进新能源消纳的虚拟电厂运营优化策略

虚拟电厂进入市场的前提是能够通过聚合优化调度发挥分布式资源的调节潜力、促进新能源消纳,而将新能源消纳考核与超额消纳激励纳入虚拟电厂运营优化策略,能够提升虚拟电厂的资源聚合优化水平,促进虚拟电厂进一步参与市场运营。然而,目前相关研究缺乏对此方面的关注,同时缺乏精细化的相关定量分析。为此,构建虚拟电厂参与电能量、调峰辅助服务交易联合的市场框架,基于用户需求弹性分析提出考虑负荷调节概率的虚拟电厂新能源消纳考核与激励模型,根据虚拟电厂运营由于内部资源不确定性带来考核的经济风险,采取用户调节概率以削弱消纳的不确定性,进而提出促进虚拟电厂消纳新能源的运营优化策略。此外,将考虑新能源考核激励的运营优化策略与一般运营策略的结果进行对比,以验证所提出模型的可行性,并通过构建高电价场景和高资源场景修正模型参数,进一步分析模型对不同场景的适应性。结果表明:在参与电力市场联合交易条件下,不同场景下采用考虑新能源考核激励运营优化策略的虚拟电厂,不仅在市场运营效益上有更好表现,同时能够明显提高新能源消纳量、发挥峰谷调节作用,更有效地协调其内部负荷、保障电力系统平稳运行。由此,在完善市场交易机制、因地制宜丰富商业模式等方面得出提高虚拟电厂市场竞争力的相关启示。

面向区域多主体平衡的独立平衡服务商运营双层优化研究

随着新型电力系统及新型电力市场的区域平衡模式发生转变,发用电主体参与市场交易的平衡需求逐步提高,亟待探索新型电力系统下的新型平衡服务模式。首先,在梳理国内外平衡机制实践的基础上,提出面向区域多主体平衡的独立平衡服务商概念及运营模式,深入分析电力市场中新型主体与独立平衡服务商运营模式的异同点。其次,构建以独立平衡服务商收益最大以及发用电主体平衡成本最小为目标的双层优化模型。最后,通过某地日典型发用电偏差情况的算例分析对所提模型进行验证。结果表明,独立平衡服务商的运营模式能够在降低市场主体平衡成本的同时保证服务商的收益,为新型电力系统的平衡模式提供了有益的探索。

新型电力系统下基于改进灰狼算法的用户购电策略研究

随着我国新型电力系统建设不断加快,售电侧改革不断深入,零售市场竞争日趋激烈,大电量互动用户作为用电规模较大的市场主体,在购电决策时需要制定合理的策略,以实现利益最大化。基于改进的灰狼优化算法提出了购电优化决策模型。首先,从绿电消纳权责、临时用电需求、可控用电计划和总电费最低化等方面对购电决策合理设计;然后,基于组合不同的零售套餐,构建了改进的灰狼优化算法对购电决策模型进行迭代求解出最优策略。算例的结果表明此购电策略的有效及合理性,可以有效释放电力体制改革红利。

高比例新能源下电能量与平衡调节服务联合运营与出清机制

随着规模化新能源的接入,电网安全保供形势日益严峻。在此背景下,计及新能源的安全外部成本,提出了电能量与平衡调节服务的联合运营与出清机制。将电能量成本与安全外部成本耦合叠加,通过联合出清,以市场化方式精准组织平衡调节服务;以合理的价格体现电能的能量价值与安全价值,从而给出明确的价格信号促进平衡责任的分担。最后,通过算例分析,验证了所提运营机制在经济性与鲁棒性方面均具有显著优势。

考虑搁浅成本的多能源同台竞价“两部制”交易机制设计

在新型电力系统的加快推进下,部分已投产机组产生搁浅成本,通过市场化手段回收搁浅成本并实现火电、风电、燃机等不同能源发电机组的同台竞价至关重要。为解决改革后电力市场的突出问题,提出通过“两部制”成本定价机制回收搁浅成本实现多能源同台竞价的思路。首先对发电机组的搁浅成本进行核定,提出“两部制”成本定价机制与多能源统一申报、联合出清模式,在发用电两侧进行差价分摊与返还。然后分别模拟火电与新能源机组的同台低价测算和火电与燃气机组的同台高价测算场景,分别采用不同的出清顺序确定方式进行模拟竞价出清,其出清结果证明“两部制”交易机制能够收回发电机组的搁浅成本,一定程度上实现了多能源同台竞价,为电力市场化改革提供参考。

考虑供需不确定性与价格波动的电网企业代理购电优化决策

随着电力市场化改革向纵深发展,推进工商业用户全部入市成为当前改革的重点,不具备入市条件的部分中小微用户暂由省级电网企业代理购电。为解决省级电网企业代理购电用户类型多、用户量大、单个用户电量小和风光等优先发电功率随机波动带来的供需不确定性,多市场空间和时间差异带来的价格预测复杂,电网企业代理购电承担保供应、稳成本和促消纳的多重责任带来的决策协调困难等问题。综述了国内外已有研究成果,厘清了解决上述3个问题的思路与流程,引入不确定性分析与价格波动率量化方法,建立了考虑供需不确定性与价格波动率的全年购电优化决策模型。在此基础上,基于案例省份数据构造了基础算例,量化分析了供需不确定性和价格波动对全年购电成本的影响敏感性,得出了供需不确定性波动比价格波动对成本的影响更大的结果,验证了所提方法在省级电网企业代理购电参与年度、月度、月内和现货等多时间尺度市场购电优化决策时的适用性和可行性。

基于标准能量块合约的电力中长期市场连续运营方案设计

随着我国电力市场改革的深入推进,中长期交易向更加精细化转变,因此需要建立更为高效的连续运营的中长期市场,以满足未来新型电力系统多能互补、多态融合、多元互动的特性。基于此,亟需研究并设计兼顾多元化和标准化的电力市场机制,实现化繁为简,便于各类市场主体积极参与电力市场交易。按照平稳起步、有序衔接、便于操作的思路,引入最小块的概念,提出了适应我国国情的能量块交易品种,并设计了各交易周期下的标准能量块合约,构建了基于标准能量块合约的电力中长期市场连续运营典型方案。案例分析结果表明,所提方案既适用于现货试点省份,也适用于非现货试点省份,能够规范合同履约、激发市场活力、提高市场效率,从而有效引领电力市场体系建设。

面向新型电力系统的供需互动与多能互补优化技术

推进以新能源为主导的新型电力系统建设是实现我国“碳中和、碳达峰”目标的关键环节。高渗透率的新能源被广泛接入电网发电侧,尽管为电网提供了充裕的电能,却也大幅增加了电力系统的平衡调节压力,导致仅依靠电源侧的调节能力难以保障新型电力系统的可靠供应和安全稳定。因此,在新型电力系统建设过程中,亟须挖掘电力需求侧柔性负荷所蕴含的巨大灵活调节潜力,将供需两侧的资源同步纳入电网规划与运行管理,从而充分保障新型电力系统的供电可靠和稳定运行。

计及风险的电网企业代理购电中长期分时段滚动交易决策方法

我国推动全体工商业用户进入电力市场,电网企业成为代理暂未进入电力市场用户参与交易的核心主体。考虑代理用户需求电量与市场价格的不确定性,在多时间尺度、多品种的中长期交易中合理分配购电比例,有效降低综合购电成本是电网企业提高其营销服务能力的核心策略。基于与现货市场有效衔接的中长期分时段交易机制,建立了包括年度、月度、月内的电网企业中长期交易滚动优化决策模型;考虑多时间尺度交易数据频次的差异性,通过混频波动预测模型确定交易量、价预测偏差的波动率,并借助蒙特卡洛模拟进行多场景抽样求解,以寻求电网企业参与中长期交易过程中风险与成本的合理决策。最后通过算例分析验证了所建模型与方法的有效性,为电网企业降低交易风险、制定多市场组合交易策略提供了有效的参考。

基于机器学习的短期电力负荷预测方法比较及改进研究

针对电力系统对短期电力负荷预测精确性的需求,以长短期记忆算法为基础,采用差分自适应进化算法对其进一步改进,从而提出一种基于机器学习的混合算法(SaDE-LSTM)对电力负荷进行短期预测。基于我国2004—2018年间月度社会用电负荷数据,对改进后的混合算法进行性能测试,首先利用差分进化算法的自适应变异和交叉因子来优化长短期记忆算法的初始参数,在此基础上,运用寻优得到的参数训练长短期记忆算法从而得到优化后的预测结果。为证明其优越性,对同组数据采用支持向量机(SVM)、反向传播神经网络、自回归积分滑动平均等算法分别预测。各方法预测结果和真实结果对比分析证明,SaDE-LSTM算法对时间序列数据量要求较低,同时相比其他传统算法有更高的预测精度。该改进算法能够为参与电力系统调度的虚拟电厂、负荷聚合商等对小样本和高精度预测有需求的主体提供参考。

面向汽车电动化替代的公路交通碳排放影响因素分析

为促进公路交通碳减排、尽早实现碳达峰,首先对公路交通碳排放进行测算,在公路交通所消耗的汽油和燃油产生碳排放的基础上,还考虑到电动汽车充电量中的煤电产生的碳排放。然后,采用STIRPAT模型对公路交通碳排放影响因素进行分析,选取公路交通GDP、汽车保有量、充电量的煤电占比、公路货运周转量以及公路客运周转量这6个因素来研究公路交通碳排放变化,并对这6个影响因子的公路交通碳排放贡献率进行测算分析。最后,通过设定基准情景和集中减排情景,预测我国公路交通未来的碳排放量,为实现公路交通碳达峰提供发展思路。结果表明要在大力推广电动汽车的前提下,使电动汽车占比变化率在2019—2030年间为37.91%,2030年以后为1.70%,并提高清洁能源比例,使电动汽车充电量的煤电占比达到−23%的变化率变化时,对于电动汽车充电碳排放而言,更加具有清洁低碳意义。同时也要保持公路客运周转量每年变化−4.14%的下降趋势以及维持公路货运量每年变化4.84%的速度缓慢增长,我国公路交通将有望在2030年前实现碳达峰。