基于SD模型的電力市場交易價格銜接機制研究

張繼英 劉 健 王曉敏 胡如樂 張建中

（1．南方電網數字企業科技（廣東）有限公司，廣東 廣州 510700；2．北京科東電力控制系統有限責任公司，北京 100192）

隨著新能源在電網系統中大規模接入，由于新能源自身的屬性，因此出現了電壓不穩、頻率振蕩等供電質量問題[1]。提高電力系統的調頻效果以及采取事故備用措施非常必要[2]。然而，這些做法間接增加了電力資源的成本。為保證電力穩定供應，結合電力市場的發展成熟度，建立合理的交易價格銜接機制成為極為必要的工作之一[3]。該文對電力市場的各個階段進行劃分，其主要包括初期階段、過渡階段以及成熟階段。在初期階段，電力市場的主要模式為中長期交易，最突出的表現為現貨市場規模相對較小，雖然已經開始關于調峰市場的建設，但是計劃補償是最主要的輔助服務形式；在過渡階段，電力市場的主要模式主要為現貨交易；而在成熟階段，電力市場無論是在容量方面、還是在電力金融方面，都達到相對完善的狀態。此時的價格銜接機制也在影響電力交易雙方的經濟利益。

在此基礎上，該文提出基于SD 模型的電力市場交易價格銜接機制研究，并采用對比測試的方式，分析了該文設計電力市場交易價格銜接機制的實際應用效果。

1 電力市場交易價格銜接機制設計

為保證電力市場的運行效率，確保不同時間段、不同地區的電力交易能夠順利進行，需要建立一套合理的電力市場交易價格銜接機制銜接不同的交易價格。該文以電力交易價格為導向，建立SD 結構模型，以此分析電力交易價格傳導動力。以電量電費為核心，分析電力資源生產端的基本收入情況，結合分析結果，設置交易價格，并根據實際的電力交易情況，設計電力市場交易價格銜接機制。

1.1 基于SD 模型的電力交易價格傳導動力分析

如果要對電力市場交易價格銜接機制進行合理地設計，那么對電力交易價格傳導動力進行全面、準確地分析是十分必要的[4]。通過分析電力交易價格傳導動力，能夠了解電力供需關系的變化情況，有助于均衡市場價格。電力市場中存在多種交易形式和價格機制，不同形式的交易會對價格產生影響，由此消除不同交易形式之間產生的價格扭曲，使供應商和購買方基于市場信號做出合理決策，確保價格合理傳導[5]。一般情況下，構成電力交易價格的因素較為復雜，且電力市場中的供需關系、市場競爭、發電方式以及燃料成本等因素之間也存在一定的相互關聯、相互影響的關系[6]。該文在具體的分析過程中引入SD 模型，該模型采用的是一種系統性的建模方法，通過模擬電力市場中的動態變化過程，描述其中不同因素之間的相互關系和影響。在SD 模型中，利用常量參數、輔助變量參數、表函數、速率變量參數和狀態變量參數描述模型中各個元素的特性和關系。常量參數是在模型中固定不變的數值，用于表示系統中的常量或固定值。輔助變量參數是對其他變量進行計算得到的中間變量，用于輔助模型的運算和分析。表函數是一種根據輸入變量的值返回相應輸出值的函數，通常用于模擬非線性關系或者根據實際數據提供模型的輸入輸出關系。速率變量參數為某一變量的變化速度，通常與狀態變量相關聯，用于描述狀態變量的變化。狀態變量參數是描述系統狀態或者某一變量的狀態的參數，表示SD 模型中的關鍵變量的值或狀態。這些參數和變量在SD 模型中共同構成了電力市場的基本元素，通過模擬電力市場中的動態變化過程，描述其中不同因素之間的相互關系和影響。利用其分析電力交易價格傳導動力。其中，以電力交易價格為導向的SD 結構模型如公式（1）所示。

式中：SD（x）為電力交易價格x為導向的SD 結構模型；ai為構成電力交易價格的常量參數，包括電力交易覆蓋的土地面積（電力交易范圍）和可交易的電力資源總量；bi為構成電力交易價格的輔助變量參數，包括人均土地面積，人均可交易電力資源量以及電力能源消耗量，電力生產量和電力消耗量；ci為構成電力交易價格的表函數，也就是單位GDP 的電力資源能耗；di為構成電力交易價格的速率變量參數，包括電力市場交易地區的電力能源產量，以及電力能源終端的消費量；ei為構成電力交易價格的狀態變量參數，主要是指電力市場交易地區可供利用的電力資源總量。

按照上述方式構建電力交易價格導向下SD 結構模型。以此為基礎對電力交易價格傳導動力進行分析，終端的電力資源消費能力以及電力資源的生產能力是價格傳導的核心動力。終端的電力資源消費能力指的是終端用戶對電力的需求和消費能力。終端用戶的需求量和購買意愿會直接影響電力交易市場的供需關系和價格水平。如果終端用戶的需求增加，可能會導致電力供應緊張，從而推動電力市場交易價格上漲。相反，可能會導致電力供過于求，從而推動價格下跌。電力資源的生產能力決定了電力市場的供給側情況。當電力當生產能力增加時，供給側的供應能力將增強，會導致電力市場交易價格下降。相反，可能會推動電力價格上漲。結合該理論基礎，當設計交易價格銜接機制時，需要充分考慮終端用戶的電力資源消費能力，通過設置交易價格，滿足不同終端用戶的需求，為后續的電力市場交易價格銜接機制設計提供執行基礎。

1.2 構建電力市場交易價格銜接機制

結合第1.1 節對電力交易價格傳導動力的分析結果，在構建電力市場交易價格銜接機制的過程中，該文對電力資源生產端的基本收入情況進行分析，電力資源生產端的基本收入情況通常受到多方面的影響，其中包括電價水平、用電量、用戶結構和政策支持等因素。這些因素相互作用，共同決定了電費收入的情況。

電力資源生產端通常會根據成本、市場需求和政策等因素來確定電價水平[7]。較高的電價可以帶來更高的收入，也可能影響用戶的用電需求，即用電量。因此，電力資源生產端需要在考慮經濟效益的同時，需要平衡用戶的用電量，確保電費收入的穩定性和可持續性。另外，由公式（1）構建的SD 結構模型可知，人均可交易電力資源量以及電力能源消耗量增加也會帶動電費增加。

綜上所述，以電量電費為核心分析電力資源生產端的基本收入情況。電費是電力資源生產端主要的收入來源之一，是消費者為使用電力而支付的費用，直接反映了電力資源的價值和消費需求。通過分析電費收入情況，可以了解電力資源生產端的經濟狀況和運營效益。電力資源生產端以電量電費為核心的收入具體計算如公式（2）所示。

式中：Cmid為電力資源生產端以電量電費為核心的收入；qnh為在超過中長期合同偏差電量范圍內的電量規模，即電力資源生產端超出與用戶簽訂的中長期電力購買合同所約定的偏差電量范圍的電量；pnh為電力市場現貨交易的價格；qnh（t）為超過t時間內合同偏差電量范圍內的電量規模；pnh（t）為t時間內電力市場期貨交易的價格。

按照以上方式對電力資源生產端的基本收入情況進行分析。結合上述分析結果，該文對交易價格銜接機制的設計充分考慮了電力交易價格傳導動力，具體的設計結果如公式（3）所示。

式中：c為交易價格；pa（xi）為自主利用剩余電量容量，指的是用戶在電力系統中根據自身的電力需求和能源生產能力，利用剩余電量滿足自身的電力需求。通過影響電力市場的供需關系，影響電力交易價格。k為電力市場交易階段核定容量電價參數，是指在電力市場中確定電力供應商（發電廠）的容量電價的相關參數[8]。供電公司根據k以及其他市場規則和條件進行容量市場交易，確保電力供需平衡和穩定運行。具體的核定容量電價參數可能因地區、市場規則和政策等因素而有所差異[9]，因此，交易價格的設定需要參考當地電力市場的相關規定和政策，確定相應的k。

按照以上方式設置交易價格。結合實際的電力交易情況，基于供需關系和市場需求等因素分析歷史交易數據和電力需求預測等數據，確定電力交易價格的參考范圍。針對不同的電力市場階段和交易類型設計不同的價格銜接機制，在市場交易階段采用實時定價機制，長期交易階段采用合同定價機制確定價格。此外，為了保證電力市場價格銜接的合理性，引入市場調節機制和價格波動限制機制，確保供需平衡以及價格波動在控制范圍內，從而完成電力市場交易價格銜接機制設計，保證價格銜接的合理性，促進電力市場的穩定和發展。

2 測試分析

2.1 設置測試環境

在具體的測試過程中，該文以某抽水蓄能電站的電力資源為追蹤目標進行測試。其中，測試環境的發電電動機組為混流可逆式水泵水輪類型，規模共4 臺，單機容量為500MW。在此基礎上對測試環境的基礎發電成本情況進行分析，得到的數據結果如圖1所示。

圖1 測試環境容量費用

結合圖1 的信息對該抽蓄電站的內部經濟運行情況進行分析，其中，收益率為8.7%，對應的投資回收期為14.2年，對借款償還期進行分析，其為13.6年。在此基礎上，該文按照7%的基準折現率對測試發電系統的凈現值進行分析，得到的數據結果為77309.10 萬元。

在此基礎上，采用該文設計的電力市場交易價格銜接機制對其交易價格進行調控，為了能夠更直觀地分析具體的調控效果，設置了對照組在相同的測試環境下進行測試，其中，選擇的具體方法分別為文獻[3]提出的交易價格銜接機制以及文獻[4]提出的交易價格銜接機制。對比不同機制下的效果。

2.2 測試結果

結合上述設置的測試環境，該文分析了在不同電力市場交易價格梯度變化條件下，對應的NPV（Net Present Value，凈現值）、IRR（Internal Rate of Return，內部收益率）情況，得到的測試結果見表1。

表1 不同交易價格銜接機制測試結果對比表

結合表1 的測試結果對3 種不同電力市場交易價格銜接機制的具體應用效果進行分析，可以發現隨著交易價格梯度變化的改變，對應的NPV和IRR均表現出了不同的發展趨勢。在文獻[3]機制的測試結果中，當價格變化梯度正向下降時，對應的NPV和IRR均表現出先上升后下降的特點，當價格變化梯度負向下降時，NPV和IRR隨之表現出穩定下降的趨勢。從整體角度對其進行分析，NPV的最大值為82446.35 萬元，IRR的最大值為8.86%（梯度變化為15.0%時），NPV的最小值為75038.15 萬元，IRR的最大值為8.66%（梯度變化為0 時）。在文獻[4]機制的測試結果中，NPV和IRR隨著梯度變化絕對值的降低表現出了穩定下降的發展趨勢，其中，NPV的最大值為80214.09 萬元，IRR的最大值為8.85%（梯度變化為20.0%時），NPV的最小值為78673.25 萬元，IRR的最大值為8.68%（梯度變化為0 時）。在該文設計機制測試結果中，雖然NPV和IRR也表現出了隨著梯度變化絕對值降低的特點，但是對應的下降幅度相對較小，且NPV和IRR始終處于較高水平，其中，NPV的最大值為82446.30 萬元，IRR的最大值為8.86%（梯度變化為20.0%時），NPV的最小值為81515.75 萬元，IRR的最大值為8.76%（梯度變化為0 時），明顯比對照組的測試結果要好。

通過以上測試結果可以得出結論，該文設計的基于SD模型的電力市場交易價格銜接機制可以在提高自電力企業NPV和IRR方面發揮積極作用，具有良好的實際應用價值。

3 結語

作為電力市場機制的核心，電力價格機制決定了電力交易的公平性和合理性，是保證電力市場有序發展的重要基礎。該文提出基于SD 模型的電力市場交易價格銜接機制研究，分析客觀用電需求以及發電情況的基礎，合理構建電力價格機制，極大程度地保障了電力交易雙方的利益，同時對于實現電力資源價值最大化也起到了一定的作用。通過該文設計的電力市場交易價格銜接機制，希望能夠為實際的電力市場管理提供參考，為電力交易價格調控提供有價值的幫助。