基于差異化綠色電力交易需求的省級綠色電力市場績效評價

喬松博, 龔建榮, 程杰, 王偉, 孫靜靜

(1.浙江電力交易中心有限公司, 杭州 310020; 2.浙江華云信息科技有限公司, 杭州 310051)

自中國的“雙碳”目標在第七十五屆聯合國大會上被提出,中國開始積極推進能源綠色低碳轉型,深化電力體制改革,加速構建以新能源為主體的新型電力系統[1]。綠色電力是指利用特定的發電設備將風能、太陽能等可再生能源轉化成電能,在生產過程中不消耗化石能源,對環境污染較小或不污染環境的電力能源[2]。綠色電力在環境權益、電能全域、補貼權益方面與傳統化石能源電力具有較大的差異性。綠色電力是環境友好型能源,不占用能源雙控指標,而傳統化石能源電力(以下簡稱灰色電力)在生產過程中可能源造成環境污染,占用能源雙控指標。綠色電力的電能權益包括電能量價值和環境權益價值,灰色電力僅包括電能量價值。綠色電力項目多數可享有財政補貼,而灰色電力項目多數不享受財政補貼。2021年9月,隨著《綠色電力交易試點工作方案》的正式批復,各地陸續出臺綠色電力交易規則細則,并組織開展綠色電力交易試點,綠色電力市場化交易規模逐步擴大。

在可再生能源市場消納方面,國內外許多學者已經進行了許多研究。文獻[3]深入分析了有關國外可再生能源參與市場的交易模式和研究成果,并對中國可再生能源發展政策、市場組織模式以及未來研究方向提出了展望。文獻[4]針對中國電力市場發展現狀,提出近期和中遠期促進清潔能源消納的市場機制設計以及相關政策建議。文獻[5]總結歸納了競爭性電力市場環境下促進可再生能源發電的典型價格體系,并對各體系的適用性進行分析。文獻[6]對新能源發電廠商參與電力市場交易的偏差結算機制設計進行了細致探討,創新性地提出替代利益補償方式。文獻[7]提出了現有電力市場運行模式下自備電廠與新能源電廠的發電權轉讓的交易模式。文獻[8]探討了富余可再生能源跨區電力現貨交易的市場模式和機制,驗證了以市場化手段促進可再生能源消納的必要性。文獻[9]基于全國電網互聯互通的環境,提出可再生能源增量現貨市場跨地區、跨省區的交易制度、組織模式以及即使支撐制度設計。文獻[10]指出棄風棄光問題的關鍵影響因素,在總結中國新能源消納情況的基礎上,對解決新能源消納問題提出系統性措施。基于上述的研究,可發現現有文獻缺乏對綠色電力交易市場的框架進行綜合性分析,僅從可再生能源消納的市場機制的角度進行分析,具有較大的局限性,有關綠色電力市場績效評價的研究也一直處于空白。

現首先分析國外綠色電力交易開展較早的美國、澳大利亞、英國3個國家的綠色電力交易開展情況,并對比分析國內國網區域和南網區域的綠色電力交易組織實施現狀,進行綠色電力交易框架分析。然后基于論述結果,提出一套省級綠色電力交易成效的評價指標體系,利用基于博弈論的組合賦權法的灰色關聯度-改進逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)模型進行評價,并選取多組數據進行實例分析。

1 國外綠色電力交易實施情況

為促進綠色電力市場化消納,各國根據當地電力市場結構和電力體制設計了綠色電力參與市場交易的市場機制,美國、澳大利亞和英國促進綠色電力消納的市場機制如表1所示。

表1 國外電力市場促進綠色電力消納的機制

美國的綠色電力主要參與中長期市場、現貨電能量市場和輔助服務市場[11]。美國綠色電力市場主要分為基于可再生能源配額制的強制市場和自愿交易市場[12-13]。在強制市場方面,美國沒有聯邦全國性的強制綠色電力或可再生能源的要求,各州基于各自電力市場配額制定強制目標。自愿交易市場的交易模式較為靈活,用戶可以通過自愿購電協議、非捆綁綠證等方式參與綠色電力交易[14],綠色電力參與中長期市場主要有3種方法分別為傳統購售電合同(power purchase agreement, PPA)、虛擬購售電合同(synthetic PPA)、純商業模式(merchant model),綠色發電企業通過發電獲得與發電量對應的綠色證書,供電或售電企業可通過捆綁式和非捆綁式的方式獲得綠色證書[15]。

澳大利亞電力市場為單一電能量市場[16],包含綠色電力在內的所有電力必須通過現貨市場或金融市場完成交易。澳大利亞設立強制可再生能源發展目標,要求配額主體上繳足量發電證書來完成配額指標,綠色電力發電商除了在電力市場中獲得電能量收益外可以根據自身發電機組申領大型可再生能源發電證書和小規模技術證書,通過向配額制主體銷售兩種證書獲得額外的收益。同時為了保證小型綠色電力發電企業的收益,澳大利亞出臺了固定上網電價政策鎖定戶用光伏的余電上網收益[17-18]。

英國綠色電力可以參與電力中長期市場和現貨市場[19-22]。大型綠色電力發電企業通過和用戶簽訂差價合約[23]來規避電力現貨市場價格的風險[24-26],差價合約的合同價格為現貨市場中可再生能源機組日前出清價格的加權平均值,當市場價格低于合同價格時,發電商按照合同價格進行結算,當市場價格高于合同價格時,綠色電力發電商償還差額收益,當市場價格低于合同價格時,發電商按照合同價格進行結算[26]。英國《可再生能源義務法令》規定綠色電力發電企業每發1 MW·h的綠色電力可以獲得一個可再生能源義務證書,要求售電公司提供的一定可再生能源或者可再生能源義務證書,因此發電企業通過銷售可再生能源義務證書來獲得綠色電力環境權益屬性的收益。

2 國內綠色電力交易試點機制分析

如圖1所示,近年來有關可再生能源發展和綠色電力交易的政策逐步完善,國內綠色電力交易試點實施區域主要分為國網區域和南網區域,其中國網區域的綠色電力交易規則主要依托于2022年5月北京電力交易中心發布的《北京電力交易中心綠色電力交易實施細則》,南網區域的綠色電力交易規則主要依托于2022年1月發布的《南方區域綠色電力交易規則(試行)》。試點區域綠色電力交易市場框架如圖2所示。

圖1 國內綠色電力關鍵政策

圖2 試點區域綠色電力交易市場框架

2.1 綠色電力交易市場主體

綠色電力交易的售電主體主要為集中式光伏和集中式風電,國網區域規定分布式綠色電力可以通過聚合的方式參與綠色電力交易,但目前僅有浙江省開展了分布式綠色電力交易試點工作。國網區域的購電主體主要為電力用戶和售電公司,并逐步引入電動汽車、儲能等新型主體,南網區域的售電主體為電力用戶、售電公司和電網企業。

2.2 綠色電力交易方式

綠色電力交易包括直接交易和認購交易兩種,直接交易是指電力用戶或售電公司直接與發電企業依據規則開展綠色電力交易,認購交易是指由電網企業代理購電的電力用戶在綠色電力供應范圍內、通過電網企業供電或代理購電的方式、與發電企業建立認購關系獲得綠色電力,國網區域僅采用直接交易,而南網區域則分別開展直接交易和認購交易。

2.3 綠色電力價格機制

綠色電力交易價格通過雙邊協商、掛牌、集中競價市場化方式形成,價格成分包含綠色電力的電能量價值和環境權益價值,南網區域認購交易過程中電能量價格默認為電力用戶所在省區電網企業代理購電價格,環境溢價由市場交易決定。

2.4 綠色電力結算機制

綠色電力交易合同優先結算、取小結算,當發用雙方的電量均大于合同電量時,以合同供電量為準結算,當有一方電量低于合同電量時,取交易雙方電量較低一方的實際電量結算,但在結算周期方面國網區域采用的是月結月清,南網區域采用的是月結年清。

2.5 綠色電力憑證核發、劃轉

綠證由國家可再生能源信息管理中心依據發電量核發給新能源發電企業,電力交易中心依據發電企業、售電公司(批發用戶)的結算電量、綠色電力交易合同,進行綠色電力電量匹配,完成綠證劃轉,暫時不具備綠證核發條件的綠色電力發電企業,可對應頒發電力交易中心出具的綠色電力消費憑證。

全國典型區域綠色電力交易實施情況如表2所示。

表2 各區域綠色電力交易實施情況分析

3 綠色電力交易差異化需求分析

3.1 分布式電源參與綠色電力交易

多個政策指出分布式新能源可通過聚合的方式參與綠色電力交易,分布式綠色電力發電量較小,單獨參與市場交易的競爭力不足[27],交易組織難度大,因此大部分綠色電力交易試點區域并未安排分布式綠色電力參與市場交易。除此以外,分布式電源參與綠色電力交易將面臨綠色電力憑證核發問題,目前綠證的核發標準為單個機組的每兆瓦時電量,但單個戶號分布式電源的裝機容量較小,采用月結月清[28]的方式結算時,存在單個戶號分布式發電單元月度上網電量不足1 MW·h情況,無法核發綠證及綠色電力消費憑證。

3.2 綠色電力電量偏差處理

目前綠色電力交易試點區域僅支持采用月內交易的方式進行綠色電力月度合同電量調整,綠色電力合同電量調整靈活性不足。由于綠色電力自身存在隨機性和間歇性,按照中長期交易規則以月清月結的方式進行綠色電力合同偏差結算,難以避免產生偏差費用,導致合同方綠色電力環境權益受損。如發電側月度綠色電力欠發,導致用戶側無法獲取足額綠證或綠色電力消費憑證,造成用戶側綠色電力環境權益受損。

3.3 綠色電力中長期交易曲線的形成

為滿足現貨市場開展的邊界條件,電力中長期交易必須形成交易曲線以保障現貨市場交易結算試運行有效開展。不同于傳統電力交易通過預測用戶負荷形成帶負荷的電力中長期交易曲線,綠色電力中長期交易曲線形成的方式有兩種,一種是將綠色電力按照交易合同分解方法形成運行日負荷曲線,另一種是通過適用的中長期市場交易方式形成交易曲線。

3.3.1 綠色電力曲線分解

由于綠色電力與綠色電力證書掛鉤,交易電量必須物理消納執行,與中國現行的現貨市場+中長期金融合約模式下的金融結算方式不銜接。考慮到綠色電力的環境屬性,可在用戶側將綠色電力合同電量按典型曲線進行分解,一般有兩種形成方式,一是采用風電、光伏發電的典型曲線形狀將綠色電力電量分解到各個時段;二是采用用戶用電典型曲線形狀將綠色電力交易電量分解到各個時段。郭鴻業等[29]以規范化的金融交割曲線為基礎,提出了有助于現貨市場與中長期市場兼容協調運行的中長期交易電量執行、分解與結算方式;張琛等[30]分析研究差價合約分解算法在現貨市場集中行情下對市場作用力抑制效果的影響;吳天瞳等[31]提出了中長期合同電量分解算法,兼顧了不同類型機組出力特性和現貨市場作用力的抑制效果;劉軍等[32]提出了考慮風電不確定性的中長期合同電量分解算法,兼顧了發電成、電量偏移和碳排放。這些研究在現貨市場環境中積極探索中長期合約電力的分解,但由于綠色電力機組出力的不可控性,在中長期交易前需約定好曲線的分解方式,否則會損害發用雙方的利益。

3.3.2 綠色電力曲線交易

由于風、光電源出力的不確定性,綠色電力曲線交易存在綠色電力典型出力曲線與用戶實際用電曲線形狀不匹配的問題。若根據電源輸出功率情況形成曲線,勢必導致用戶因購買綠色電力而使常規中長期交易合同部分偏差增大;若根據用戶負荷形成交易曲線,由于光伏晚上無法出力,風機白天出力水平不足,其出力均具有較大的波動性和間歇性,無法滿足用戶的用電需求。目前綠色電力曲線交易主要包括分時競價、分段競價和混合競價。其中,分時競價采用逐時段競價以形成實時電價[33]。分段競價模式通過將負荷曲線分為若干持續的電力段來進行拍賣競價,王錫凡[34]提出了分段競價機制,反映電力生產消費持續運行的特點。基于分時競價和分段競價的特點,王建學等[35]提出了一種混合競價模型,但是帶來分時市場和分段市場邊界劃分難的問題,一定程度上增加了市場運行復雜度。上述的市場交易模式均可以實現中長期交易曲線的確定,但如何針對綠色電力特點,在綠色電力交易的過程中形成交易曲線成為目前需要解決的問題。

4 綠色電力交易差異化需求實踐探索

4.1 分布式綠色電力聚合交易分析探索

為解決分布式綠色電力參與綠色電力市場交易問題,綠色電力交易中可以采用聚合交易模式,具體交易框架如圖3所示。分布式綠色電力與聚合商簽署代理售電協議,由綠色電力聚合商代理參與綠色電力交易,依據交易結果簽訂綠色電力交易合同。由電網公司承擔費用結算職責,按戶結算分布式綠色電力收益,并支付綠色電力聚合商代理服務費用。分布式綠色電力發電商收益為

圖3 分布式綠色電力參與綠色電力市場的交易組織框架

EDG=EQ-CD-EDGO

(1)

式(1)中:EDG為分布式綠色電力收益;EQ為分布式綠色電力電能量結算費用;CD為分布式綠色電力偏差考核費用;EDGO為綠色電力聚合商代理服務費。

在綠色電力消費憑證發放方面,設置兆瓦時級綠色電力消費憑證。支持對分布式綠色電力機組按照每1 kW·h電量申領1 kW·h綠色電力消費憑證。綠證發放方面,當分布式綠色電力機組次月剩余綠色電力合同電量大于本月單個綠證核發電量缺口時,將分布式機組本月不足1 MW·h的電量,滾動至下個周期進行綠證核發。

4.2 綠色電力電量偏差調整方法分析

綠色電力交易組織應在可在年度綠色電力交易的基礎上,進一步增加交易頻次,擴大綠色電力參與交易的范圍至月度或季度交易,實現綠色電力交易常態化開展,增加綠色電力的流通性。同時在組織月內綠色電力交易的基礎上,增加合同置換和合同轉讓交易,允許市場主體在月度結算前通過合同置換和合同轉讓主動調整合同電量偏差。過渡期間,在保持綠色電力優先中長期結算的前提下,實現月內靈活性滾動調整方案,批發合同月度結算用戶側未完成部分不滾動結算,發電側小于用戶側結算部分滾動次月完成,以此逐步擴大綠色電力市場規模,保證綠色電力環境權益平衡。

4.3 帶曲線的綠色電力交易模式探索

為了更好地實現綠色電力中長期與現貨市場銜接,發用雙方可以在交易的過程中形成交易曲線,避免因曲線分解方式不同影響合同雙方的利益。形成交易曲線的方法有分段交易和分時交易,如圖4所示。

圖4 綠色電力市場框架設計探索

4.3.1 分段交易

分段交易將負荷粗略地分為峰段、平段和谷段分別競價,并隨市場的推進按負荷持續時間進一步細分為多個負荷段(能量塊),競價交易根據不同的負荷斷進行集中交易。綠色電力機組出力與風速、溫度、光照等因素有關[36-37],具有一定的隨機性,難以追蹤用戶負荷曲線。因此引入綠色電力中長期帶曲線交易,即綠色電力發電商在進行中長期交易時可直接申報單一價格和不同時段的電量,即“曲線+一口價”模式[38-39]。在出清過程中整體出清或整體不出清,交易出清后交易雙方簽訂綠色電力合同,以綠色電力發電商申報的電力曲線作為中長期合同的結算曲線。

4.3.2 分時交易

分時交易式將綠色電力合約按小時切分的做法,將1 d分為24個交易時段,以每個時段的電量為交易標的,組織綠色電力發電側與用戶側按各時段分別開展中長期交易,各市場主體根據自身需求自由確定各時段交易電量,由各時段的交易結果組合形成各市場主體的中長期合同曲線[40]。中長期綠色電力分時段交易可按多月、月度、月內和日滾動交易分別組織。多月、月度和月內交易均按各時段分別組織,每個時段的成交合同電量按照標的時期的日歷天數平均分解至每日相應時段。月內交易可按旬開展;日滾動交易逐日(D-2)滾動組織,交易標的為D～D+2各時段的電量[41]。市場主體某一日某個時段的中長期合同電量為相應時段多月交易分解電量、月度交易分解電量、旬交易分解電量及日滾動交易結果之和。

5 省級綠色電力交易績效評價指標與方法

針對上述分析和綠色電力市場框架設計,構建省級綠色電力交易績效評價指標體系,然后采用序關系分析法和熵權法分別獲得指標體系的兩種主觀權重,進而利用博弈論組合賦權法計算組合權重,最后采用灰色關聯度改進TOPSIS評價模型完成最終評價。

5.1 指標體系構建

依據國內浙江省的綠色電力交易實例結合專家的意見,綜合考慮市場結構、市場交易、市場風險和綜合效益4個方面構建了省級綠色電力交易績效評價指標體系,具體指標體系如表3所示。

表3 省級綠色電力交易績效評價指標體系

5.2 評價模型構建

5.2.1 指標矩陣標準化

對于含有m個樣本,n個評價指標的數據,指標值標記為dij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n),構建評價矩陣D=(dij)m×n為

(2)

不同的指標數值的性質、數量級、單位均有差異,不能直接將數據輸入模型進行計算,因此為了精確比較各樣本之間的優劣,需要對樣本進行標準化處理,公式為

(3)

式(3)中:μj為第j個指標的均值;σj為第j個指標的標準差。通過式(3)可得到標準化矩陣X=(xij)m×n。

5.2.2 指標權重確認

1)序關系分析法

對評價指標進行權重計算是對各個指標影響的重要程度進行排序的過程,序關系分析法通過對指標進行定性排序和對相鄰指標的重要程度之比進行判斷來對指標進行賦權[42]。具體步驟如下。

(4)

(3)求解指標權重。根據指標重要性程度之比Ri和權重總和為1的要求確定指標的主觀權重uai,具體公式為

(5)

ωai-1=Riuai

(6)

2)熵權法

主觀權重可能會由于主觀性對評價結果產生干擾,無法體現評價結果的客觀性,因此需要通過熵權法計算客觀權重,以提高評價結果的精確性[43]。熵權法計算客觀權重的核心是根據數據計算數據的熵值來衡量信息量的大小。指標值的信息量與決策作用呈正比關系,因此需要通過計算熵值來得出客觀權重,以提高權重的合理性。計算步驟如下。

(1)計算指標的信息熵,得到熵權ei。

(7)

(2)計算指標客觀權重。

古村古鎮群的差異化旅游發展路徑的選擇，是為了能彰顯具體古村古鎮的個性化特色，贏得旅游者的認可，保持穩定的市場份額，共同構建古村古鎮群整體形象。本文依據態度理論，基于旅游者認知的古村古鎮個性特征，進一步疊加情感評價確定個性標簽的層級，以此確定客源市場偏好行為類型，這便是特定古村古鎮發揮優勢的差異化道路的表現。因此，結合個性特征分析與其情感分析結果，可確定懷化中部古村古鎮發展路徑為：文化建設型、生活體驗型及田園娛樂型。

(8)

3)基于博弈論的組合賦權

博弈論可以幫助決策者從競爭性事物中進行平衡配置,做出綜合最佳的理性決策,其中基于博弈論的組合賦權法可以有效組合出不同方法得出的指標權重,優化求解最優解[44]。

(1)確定權重集合。使用序關系分析法和熵權法分別得綠色電力交易績效評價指標的兩種主觀權重,構成權重向量集合u=[ω1,ω2],其中ω1為序關系法獲得的主觀權重,ω2為層次分析法獲得的主觀權重。兩個權重向量的線性組合為

(9)

式(9)中:α1、α2為線性組合系數。

(2)優化博弈組合。依據博弈論組合賦權的基本思想,以離差最小化為決策目標,對式(9)的兩個線性組合系數進行優化,優化的對策模型為

(10)

(3)求最優組合系數αk。式(9)的最優化一階導數條件可轉換為如下方程組,可以得出最優的線性組合系數α1、α2。

(11)

(12)

5.2.3 灰色關聯度-改進TOPSIS法

正理想解是理論上的最佳解決方案,其中每個指標值都是最佳的。負理想解則完全相反,在綜合評價中,最佳方案是與理想解距離最近的方案,以距離的近遠來判斷方案的優劣。正理想解由正向指標的最大值和負向指標的最小值組成,稱為X+,負理想解則由正向指標的最小值和負向指標的最大值構成,稱為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+為正向指標集;j-為負向指標集。

2)計算樣本集灰色關聯度

基于改進灰色關聯度理論,通過規范化矩陣X分別計算第i個樣本與正理想解關于第j個指標的灰色關聯系數,公式為

(15)

(16)

為精確體現不同指標對于樣本與正理想解距離的影響程度,對灰色關聯系數矩陣進行加權處理,則第i個樣本與正理想解的加權關聯度為

(17)

通過規范化矩陣X分別計算第i個樣本與負理想解關于第j個指標的灰色關聯系數,公式為

(18)

(19)

第i個樣本與負理想解的加權關聯度為

(20)

3)計算樣本集的加權歐式距離

(21)

(22)

4)對關聯度與歐式距離進行標準化

(23)

(24)

5)計算樣本集相對貼近度

(25)

(26)

(27)

6)樣本排序比選

根據式(27)對樣本按照δi值從大到小進行排序,排名越靠前代表距離正理想解距離越短,評價結果越優。反之則代表距離正理想解距離越長,評價結果越差。

5.3 算例分析

為驗證所提指標體系和模型的適用性,以浙江省2022年7—11月綠色電力交易數據為例。首先對數據進行標準化后,然后采用基于博弈論的組合賦權法將由序關系法和熵權法分別得出的主觀權重與客觀權重進行組合得出綜合權重。主觀權重、客觀權重以及綜合權重的計算結果如表4所示。

表4 指標權重

根據式(21)和式(22)可得出計算出每種賦權法的權重后與理想解之間的加權歐式距離。在對結果進行去量綱操作后得到最后計算各個樣本與正理想解和負理想解距離計算相對貼近度δ,即為各個月份的最終的交易績效評價結果。利用組合賦權法、序關系分析法和熵權法計算出的結果如表5所示。

表5 省級綠色電力交易績效評價結果

根據評價結果可知,浙江省2022年7—11月中10月的交易績效最好,其次為9月和7月的最低。

集中式綠色電力裝機容量占比和分布式綠色電力裝機容量占比兩項指標在評價過程中占了較大的比重。

為驗證提出的綜合評價方法的合理性,分別運用了不同賦權下采用改進灰色關聯度-TOPSIS方法進行評價。從表5結果可以看出,基于熵權的改進灰色關聯度-TOPSIS、序關系分析法的改進灰色關聯度-TOPSIS和基于組合權重的改進灰色關聯度-TOPSIS的評價結果大體一致,10月在3種評價方式中均處于最高分,但是3種方法的評價比例略有差異。熵權法過于依賴指標數據,數據差值過大會導致分配的權重存在差距大的現象,無法體現質保之間的相對重要程度。序關系分析法依賴專家經驗對指標的相對重要性排序,縮小了差異,但未能發掘出指標內在信息,具有一定的主觀性。而組合權重綜合了主、客觀賦權法的優點,平衡了指標的具體數據和內在規律,讓權重更加合理,評價結構更準確。

6 結論

在對國內外綠色電力交易機制和實施情況進行綜述的基礎上,進一步從分布式綠色電力參與市場交易、綠色電力偏差調整和綠色電力曲線形成3個關鍵問題,進行了綠色電力交易框架探索分析。最后針對性構建了省級綠色電力交易的績效評價指標體系,并以浙江省多月綠色電力交易市場數據進行實例分析,驗證了評價指標和評價模型對開展省級綠色電力市場績效評價的適用性,得到了以下結論。

(1)通過綠色電力聚合商的形式開展分布式綠色電力交易,可解決分布式綠色電力發電量較小,單獨參與市場交易的競爭力不足、組織困難的問題,通過電網公司進行綠色電力聚合商代理服務費用結算,可有效降低市場結算風險。

(2)綠色電力中長期交易曲線形成的包括曲線分解和曲線交易兩種方式,其中市場中可通過分段交易和分時交易兩種組織形式,促使綠色電力交易主體形成帶曲線的綠色電力交易結果。

(3)綠色電力交易成效評價指標應綜合考慮綠色電力交易市場的市場結構、市場交易、市場風險和綜合效益,同時結合國家發展重點,詳細考慮了綠色電力交易對碳排效益的等效轉換。