雷 霞，楊 健，蔡長林

(西華大學(xué) 電氣與電子信息學(xué)院，四川 成都 610065)

隨著全球能源向更加綠色低碳的未來邁進，新能源發(fā)電作為促進能源轉(zhuǎn)型和節(jié)能減排的重要途徑得到迅速發(fā)展。新能源具有對環(huán)境友好的正外部性價值且邊際成本較低，有利于中國實現(xiàn)雙碳目標(biāo)[1–2]。近年來，中國相繼出臺政策大力發(fā)展新能源，如對新能源發(fā)電補貼、可再生能源消納責(zé)任制，以及增設(shè)綠電交易市場，但這些政策不利于新能源市場化，無法實現(xiàn)資源最優(yōu)配置，因此，研究適應(yīng)新能源參與的市場交易機制十分必要，也是推動能源轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

傳統(tǒng)的市場出清是以邊際機組的報價出清所有機組，該機制激勵相容的特性引導(dǎo)常規(guī)火電按自身邊際運行成本進行報價。由于常規(guī)機組出力可控，以邊際成本報價可以增大社會福利且避免市場主體策略報價。當(dāng)新能源與常規(guī)機組一同參與市場時，因其邊際運行成本近于0，按邊際價格統(tǒng)一出清將使新能源機組具有較大的策略報價優(yōu)勢并減少社會福利，還會降低系統(tǒng)的出清電價導(dǎo)致更多常規(guī)機組出現(xiàn)虧損。由于新能源受氣象因素影響，具有較大的不確定性[3–5]，隨著未來新能源滲透率增高，系統(tǒng)需要更多的備用容量，但常規(guī)機組的發(fā)電利用小時數(shù)較低致使投資動力不足，這將反過來限制新能源的并網(wǎng)消納[6]。此外，在日前確定的機組組合下，如果新能源預(yù)測偏差較大，會在日內(nèi)為系統(tǒng)帶來較大的調(diào)整和備用成本[7]，不利于系統(tǒng)安全運行。因此，當(dāng)新能源參與市場時，需要能反映其特性的市場機制以保證所有市場主體公平競爭。

考慮大規(guī)模新能源參與的全國統(tǒng)一電力市場建設(shè)是目前面臨的重大問題，許多學(xué)者針對市場機制設(shè)計和出清模型等方面進行了深入研究。陳啟鑫等[8]提出市場出清發(fā)生可再生能源棄能時，通過修正棄能機組投標(biāo)價格進行2次出清來保障可再生能源的消納機制。陳振寰等[9]采用兩階段二次規(guī)劃均衡比例模型解決大量新能源機組申報同一價格時出清的隨機性問題。陳藝華等[10]通過銜接省間和省內(nèi)兩級現(xiàn)貨市場以促進新能源消納和調(diào)峰資源的有效利用。肖云鵬等[11]提出一種計及爬坡成本競價的兩部復(fù)合競價機制，能夠提升可再生能源市場競爭力并合理分?jǐn)偵鐣б妗Ｂ櫽咳萚12]提出基于VCG（Vickrey–Clarke–Groves）的機制設(shè)計理論，建立一種含風(fēng)電機組競標(biāo)的日前市場出清電價機制。Ghaffari等[13]設(shè)計了一個日內(nèi)二級市場，風(fēng)電商可以與備用服務(wù)提供商簽訂期權(quán)合約。Khazaei[14]和Morales[15]等提出適應(yīng)可再生能源的市場出清模型，同時出清日前市場和實時市場。上述研究以促進新能源消納為目標(biāo)，為新能源參與電力市場提供有益思路，但都未深入分析新能源電力品質(zhì)對系統(tǒng)運行的影響，且以邊際運行成本報價不能反映新能源引起的系統(tǒng)性成本，因此傳統(tǒng)的市場交易模式不適合高比例新能源參與。

平衡成本通常是指系統(tǒng)為發(fā)用電偏差量提供的調(diào)節(jié)成本，是體現(xiàn)電力商品價值的直接參數(shù)。新能源具有較大的不確定性，是產(chǎn)生發(fā)電偏差的主要因素，如何將新能源的隨機性和波動性內(nèi)化于商品價值中是其參與電力市場的重要前提。Zhang等[16]考慮可再生能源不確定性約束，通過交替方向乘子法（alternating direction method of multipliers，ADMM）進行分布式出清，以求解大規(guī)?？烧{(diào)度負荷問題。陳曉榕等[17]分析了風(fēng)電波動性引起的系統(tǒng)成本，提出基于波形相似理論的成本分?jǐn)偡椒āwinand等[18]研究了英國風(fēng)力發(fā)電對系統(tǒng)平衡成本的影響，其結(jié)果表明風(fēng)電并網(wǎng)容量越大，系統(tǒng)平衡成本越高。Milligan等[19]提出構(gòu)造無風(fēng)電等效場景將風(fēng)電能源價值從系統(tǒng)平衡成本中剝離，以此分析風(fēng)電波動對系統(tǒng)的影響。耿建等[20]分季節(jié)對不同風(fēng)電滲透率下系統(tǒng)的平衡成本進行測算。魯宗相等[21]提出多時間尺度靈活性供給需求平衡的數(shù)學(xué)方法和靈活性度量指標(biāo)，應(yīng)對高比例可再生能源的不確定性。王晛等[22]引入風(fēng)電投標(biāo)偏差懲罰機制，激勵風(fēng)電商減少投標(biāo)出力與實際出力之間的偏差。以上文獻在反映新能源隨機性方面多以模擬場景及機會約束進行分析，這種通過事前概率預(yù)測和松弛運行條件的方式難以準(zhǔn)確體現(xiàn)新能源并網(wǎng)產(chǎn)生的系統(tǒng)成本，也無法量化不同新能源預(yù)測精度差異。其中部分文獻雖然考慮了新能源并網(wǎng)產(chǎn)生的不確定性成本，但并未在市場競爭中體現(xiàn)不確定性程度對系統(tǒng)運行的影響，無法保證新能源之間以及與常規(guī)機組間的競爭公平。

針對以上問題，本文提出一種品質(zhì)指數(shù)來量化新能源特性對系統(tǒng)運行產(chǎn)生的影響，并將其內(nèi)化在新能源電力的商品價值中；對傳統(tǒng)市場出清模式進行改進，以品質(zhì)價格體現(xiàn)不同新能源機組提供的電力品質(zhì)差異，考慮到該部分價格不屬于商品自身價值，因此根據(jù)中標(biāo)機組類別分別結(jié)算。以改進的IEEE 30節(jié)點網(wǎng)絡(luò)進行算例分析，驗證了所提方法的有效性。結(jié)果表明，所提市場模式可以實現(xiàn)新能源優(yōu)質(zhì)優(yōu)價，有利于新能源提高自身品質(zhì)并降低策略報價現(xiàn)象。

1 新能源電力品質(zhì)分析及量化方法

新能源電力具有與常規(guī)火電一樣平衡負荷需求的作用，是新能源的電源屬性，但其固有的隨機性和波動性帶有負荷的不可控屬性，可稱之為新能源的負荷屬性，這會導(dǎo)致新能源并網(wǎng)后產(chǎn)生額外成本，而傳統(tǒng)市場出清規(guī)則無法反映這部分成本。隨著新能源發(fā)電從保量保價到市場化消納的轉(zhuǎn)變，合理的市場機制需要將新能源的負荷屬性量化并反映在市場競爭中。本文將新能源電源屬性及負荷屬性綜合定義為新能源的電力品質(zhì)，并在市場中將其量化為電力品質(zhì)價格。

本文將系統(tǒng)為平衡新能源發(fā)電偏差所付出的成本定義為平衡成本?？紤]新能源機組之間預(yù)測偏差和波動趨勢存在互補性[23–24]，分別計算各機組的發(fā)電偏差產(chǎn)生的平衡成本來確定新能源的品質(zhì)價格是不合理的。因此，先計算由新能源發(fā)電引起的系統(tǒng)平衡成本；分析新能源負荷屬性對系統(tǒng)平衡成本的影響機理，從而挖掘主要影響因素；以主要因素確定新能源品質(zhì)指數(shù)；以該指數(shù)分?jǐn)傁到y(tǒng)平衡成本至各新能源機組，從而形成新能源的電力品質(zhì)價格。

1.1 系統(tǒng)平衡成本計算

借鑒美國PJM市場結(jié)算方式[25]，日前市場出清僅確定日內(nèi)的機組啟停計劃，出清結(jié)果作為金融結(jié)算依據(jù)，實時市場進行全電量優(yōu)化得到實時電價及各機組實際出力，出清結(jié)果物理執(zhí)行。在該市場模式下，本文忽略實際執(zhí)行量與實時市場出清量的偏差，將實時市場與日前市場的結(jié)算差額認為是系統(tǒng)平衡偏差所付出的成本。由于系統(tǒng)在負荷峰平谷時段下安全裕度不同，因此本文仍以此為時間分段分別計算各時段下新能源引起的系統(tǒng)平衡成本。此外，新能源和負荷都不可控，為了剝離僅由新能源引起的平衡成本，在日內(nèi)設(shè)置假設(shè)性場景，即假設(shè)日內(nèi)超短期負荷預(yù)測與日前預(yù)測相同，僅更新新能源超短期預(yù)測數(shù)據(jù)進行實時市場出清。系統(tǒng)平衡成本為：

1.2 新能源負荷屬性對系統(tǒng)平衡成本的影響機理

由式（1）可知，系統(tǒng)平衡成本主要取決于日內(nèi)相對日前市場的出清量價差額，建立運行成本最小的日內(nèi)主能量市場出清模型以進行分析，利用拉格朗日乘子法將約束條件并入目標(biāo)函數(shù)[26]，具體如式（2）所示：

新能源的不確定性主要體現(xiàn)在其預(yù)測上限的不確定，影響出力上限的影子價格如下：

1.3 新能源電力品質(zhì)指數(shù)

本文將新能源預(yù)測準(zhǔn)確程度用準(zhǔn)確性指數(shù)描述，跟蹤負荷能力以相關(guān)性指數(shù)反映，兩者均通過歷史發(fā)電數(shù)據(jù)經(jīng)假設(shè)性出清后統(tǒng)計分析獲得。式中， σ 和 υ分別為準(zhǔn)確性指數(shù)和相關(guān)性指數(shù)的權(quán)重，σ+υ=1。指標(biāo)權(quán)重大小取決于該指標(biāo)對系統(tǒng)平衡成本的影響程度。在分析新能源預(yù)測準(zhǔn)確度對平衡成本的影響時，對每個中標(biāo)日構(gòu)建日內(nèi)新能源出力與負荷曲線變化趨勢完全相同（即無相關(guān)性影響）場景，構(gòu)造曲線如式（10）所示，此時平衡成本是由新能源預(yù)測準(zhǔn)確度產(chǎn)生；分析相關(guān)性指標(biāo)對平衡成本的影響時，對每個中標(biāo)日構(gòu)建日內(nèi)新能源出力與日前申報出力完全一致（即無預(yù)測偏差影響）場景，構(gòu)造曲線如式（11）所示，此時平衡成本由新能源出力與負荷曲線趨勢差異性產(chǎn)生。

將兩種場景下的平衡成本作為輸入，利用改進最小叉熵法[27]即可求出 σ 和 υ。新能源的電力品質(zhì)指數(shù)和兩個指標(biāo)權(quán)重隨新能源的中標(biāo)次數(shù)增加不斷進行更新，以準(zhǔn)確反映新能源的電力品質(zhì)。

1.4 新能源電力品質(zhì)價格

2 新能源與常規(guī)火電同臺競爭市場模式

本文設(shè)計的新能源與常規(guī)能源同臺競爭的交易模式采用主能量和備用聯(lián)合優(yōu)化方式[28]，結(jié)合新能源品質(zhì)價格，在以邊際電價統(tǒng)一出清的結(jié)算方式上進行改進，確保各市場主體收益合理，并符合激勵相容原則。

2.1 出清流程

在日前市場，調(diào)度機構(gòu)根據(jù)負荷預(yù)測發(fā)布電能需求和備用輔助服務(wù)需求，所有發(fā)電主體申報電能量價格及機組物理信息，同時，常規(guī)機組還需要申報正負備用價格。交易中心根據(jù)市場主體申報數(shù)據(jù)進行電能量與備用的聯(lián)合優(yōu)化出清，得到各機組啟停狀態(tài)、出力計劃、備用計劃、節(jié)點電價和備用價格，出清結(jié)果經(jīng)安全校核后公布給各市場主體。

市場出清具體流程如圖1所示。在日前市場還未開啟前，交易中心根據(jù)歷史交易信息更新參與市場交易的新能源電力品質(zhì)指數(shù)，計算出其需要附加的電力品質(zhì)價格。在接收到各市場主體報價后，通過附加新能源電力品質(zhì)價格對新能源報價進行修正。采用安全約束機組組合（security constrained unit commitment，SCUC）和安全約束經(jīng)濟調(diào)度（security constrained economic dispatch，SCED）模型出清日前市場。在日內(nèi)實時市場中，新能源機組及負荷提交超短期預(yù)測數(shù)據(jù)，機組運行參數(shù)及報價信息與日前申報相同。交易中心在日前備用出清結(jié)果下重新計算常規(guī)機組出力范圍，再進行逐時刻出清，出清流程與日前市場相同。

圖1 新能源與常規(guī)機組同一市場下出清流程Fig. 1 Clearing flow between new energy and conventional units on the same market

2.2 結(jié)算方式

日前市場出清結(jié)果僅作為結(jié)算依據(jù)不實際執(zhí)行，實時市場通過全電量出清確定各機組出力，并物理執(zhí)行。實時中標(biāo)量在日前中標(biāo)范圍內(nèi)的部分按照日前出清價格進行結(jié)算，出力超過日前中標(biāo)范圍外的部分按實時電價進行結(jié)算。此外，由于新能源品質(zhì)價格是為了區(qū)分不同新能源之間的預(yù)測差異及自身與負荷變化的相關(guān)性，并非反映自身價值，所以在市場出清后，對于新能源主體的結(jié)算價格為出清電價減去各自附加的品質(zhì)價格，常規(guī)機組仍按市場出清電價結(jié)算。不同類型機組的具體結(jié)算過程如式（13）～（14）所示。

1）常規(guī)機組結(jié)算為：

在集中競價模式下，新能源附加品質(zhì)價格后完整反映出新能源電力商品屬性，改變機組中標(biāo)排序結(jié)果，因此，邊際機組相應(yīng)發(fā)生改變，進而影響市場出清電價。新能源的電力品質(zhì)越好，其附加品質(zhì)價格后的價格越具有優(yōu)先中標(biāo)的優(yōu)勢。此時，若其為非邊際機組，按照所提結(jié)算規(guī)則該新能源將獲得更多收益，以實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)優(yōu)價的機制效果。

3 考慮新能源電力品質(zhì)的市場出清模型

根據(jù)第2節(jié)設(shè)計的市場出清流程和結(jié)算方式，建立日前市場出清模型，確定機組組合和備用安排；實時市場建立全電量優(yōu)化的出清模型，調(diào)整機組出力。

3.1 日前市場出清模型

日前市場出清模型是在滿足負荷及系統(tǒng)安全運行約束的前提下，同時優(yōu)化常規(guī)機組啟停、各機組出力及正負備用，使調(diào)度周期內(nèi)的系統(tǒng)總運行成本最小。

3.1.1 日前市場出清模型目標(biāo)函數(shù)

日前市場出清模型目標(biāo)函數(shù)為：

新能源機組發(fā)電成本以各市場主體的報價函數(shù)表示，如式（18）所示：

2）出力約束

常規(guī)火電機組和新能源機組出力限值約束如式（21）～（22）所示：

3）備用約束

系統(tǒng)備用容量約束如式（23）～（25）所示。其中，式（23）表示考慮備用后機組上下限值約束，式（24）表示系統(tǒng)備用容量需求約束，式（25）表示正負備用互斥約束。

3.2 實時市場出清模型

實時市場是在日前機組啟停狀態(tài)及備用安排確定的基礎(chǔ)上進行逐時刻出清，目標(biāo)函數(shù)為逐時刻下的總成本最小。

3.2.1 實時市場出清模型目標(biāo)函數(shù)

實時市場出清模型目標(biāo)函數(shù)為：

3.2.2 實時市場出清模型約束條件

實時市場出清模型中需要根據(jù)日前出清的備用容量調(diào)整火電機組出力上下限，并提交新能源和負荷的超短期預(yù)測數(shù)據(jù)，如式（32）～（34）所示：

其余約束條件還包括機組爬坡約束式（26）及線路潮流約束式（30）。

將火電機組能耗成本函數(shù)分段線性化，備用約束經(jīng)大M法處理后，本文市場出清模型為混合整數(shù)線性規(guī)劃（mixed-integer linear programming，MILP）模型，可采用CPLEX求解器獲取最優(yōu)解。

4 算例分析

為了驗證本文所提新能源參與市場模式和模型的有效性，本文基于改進的IEEE 30節(jié)點系統(tǒng)進行驗證，如圖2所示。算例共設(shè)置5臺常規(guī)火電機組和3臺風(fēng)機，詳細參數(shù)見表1，并設(shè)峰時段為08：00—11：00及17：00—23：00，平時段為12：00—16：00，谷時段為24：00—07：00。

圖2 改進的IEEE 30節(jié)點測試系統(tǒng)Fig. 2 Improved IEEE 30-bus test system

4.1 風(fēng)電平衡成本及電力品質(zhì)價格

根據(jù)表1的運行參數(shù)結(jié)合IEEE 30節(jié)點標(biāo)準(zhǔn)算例數(shù)據(jù)，計算系統(tǒng)平衡成本。以D日為交易日，按本文所述平衡成本定義，根據(jù)歷史交易數(shù)據(jù)，計算出D–3、D–2和D–1日峰平谷時段下風(fēng)電并網(wǎng)引起的平衡成本，如表2所示。

表1 機組運行參數(shù)Tab. 1 Operation parameters of units

由表2可知，在D–3和D–2的谷時段平衡成本為0，說明這兩日的日前電價與實時電價相同，即盡管風(fēng)電預(yù)測存在偏差，但系統(tǒng)邊際機組未發(fā)生改變。根據(jù)假設(shè)場景出清下的風(fēng)電數(shù)據(jù)，計算得到各風(fēng)電的品質(zhì)指數(shù)，如圖3所示。

表2 系統(tǒng)平衡成本Tab. 2 System balance cost

由圖3可以看出，在峰時段和平時段下，W2的品質(zhì)最好，在谷時段下W1的電力品質(zhì)最好。將不同時段下的風(fēng)電品質(zhì)指數(shù)結(jié)合D–1日的系統(tǒng)平衡成本進行分?jǐn)偅玫接糜贒日市場交易時各風(fēng)電的附加品質(zhì)價格如表3所示。

圖3 風(fēng)電品質(zhì)指數(shù)Fig. 3 Wind power quality index

根據(jù)表3可知：由于峰平時段W2的品質(zhì)最好，因此其附加的品質(zhì)價格最低；在谷時段W1的品質(zhì)最好，且該時段系統(tǒng)平衡成本為負，因此對其分?jǐn)偤蟮慕Y(jié)果使其在該時段內(nèi)市場出清中更具優(yōu)先中標(biāo)優(yōu)勢。

表3 風(fēng)電品質(zhì)價格Tab. 3 Quality price of wind generation

4.2 附加品質(zhì)價格對機組中標(biāo)量的影響

通過對比傳統(tǒng)出清模式和本文所提附加品質(zhì)價格后出清兩種不同模式下的中標(biāo)結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)在常規(guī)機組的啟停狀態(tài)上有所不同，如圖4所示。從圖4可以看出：當(dāng)對風(fēng)電機組附加電力品質(zhì)價格后，兩種出清方式下的機組啟停狀態(tài)在16：00發(fā)生變化，如圖4中虛線對比所示；相比于傳統(tǒng)出清結(jié)果，本文所提出清模式下G5機組在17：00才開機運行。

圖4 不同出清方式下機組啟停狀態(tài)結(jié)果Fig. 4 Results of the start and stop status of the unit between different clearing methods

由于在16：00時G5機組的啟停狀態(tài)不同，因此后續(xù)各機組的中標(biāo)電量也發(fā)生改變，如圖5所示。從圖5可以看出：G1、G3因備用中標(biāo)量或出力限值影響未產(chǎn)生較大變化，后續(xù)時刻中標(biāo)量改變主要發(fā)生在G2和G5。在16：00，本文出清模式下G5未開機，G1邊際發(fā)電成本最低，G2最高，G1受預(yù)留正備用容量限值達到最大出力，G3處于滿發(fā)狀態(tài)。相較于傳統(tǒng)出清下的負備用由G3獲得，本文出清下由價格更低的G2中標(biāo)，因而G2在預(yù)留負備用容量外獲得更多發(fā)電量。在16：00后，G5開機，其邊際發(fā)電成本最低可以中標(biāo)更多電量，但受爬坡率限制，只能逐漸增發(fā)電量直到滿發(fā)狀態(tài)。

圖5 不同出清方式下G2機組和G5機組出力情況Fig. 5 Output of G2 and G5 units between different clearing methods

以谷時段02：00和平時段16：00為例，分析附加品質(zhì)價格對機組中標(biāo)排序的影響。圖6為兩種出清模式下各機組中標(biāo)電量對比情況。

由圖6可知：本文算例中風(fēng)電市場申報價格由低到高排序依次是W1、W2和W3；由于谷時段各風(fēng)電的電力品質(zhì)價格為負，當(dāng)附加品質(zhì)價格后，風(fēng)電價格由低到高排序變?yōu)閃1、W3和W2。谷時段下傳統(tǒng)出清的邊際機組為W3，本文出清的邊際機組為W2，即品質(zhì)更好的風(fēng)電優(yōu)先中標(biāo)。在平時段16：00，由于機組啟停狀態(tài)不同，因此各機組中標(biāo)電量有較大區(qū)別。

圖6 兩種出清方式下機組中標(biāo)量變化情況Fig. 6 Changes in the bid-winning output of units between two clearing methods

4.3 附加品質(zhì)價格對電價及棄風(fēng)的影響

本文所提模式改變了各機組中標(biāo)電量，同時因為附加品質(zhì)價格的影響，系統(tǒng)的邊際機組也會發(fā)生相應(yīng)改變，進而對出清電價產(chǎn)生影響。圖7展示了兩種出清方式下日前和實時電價變化情況。

圖7 不同出清方式下日前及實時電價對比Fig. 7 Comparison of day-ahead and real-time electricity prices between different methods

由圖7可知：在16：00，本文出清電價在兩個市場均高于傳統(tǒng)出清電價，這是因為本文出清模式下邊際機組為G2，傳統(tǒng)出清方式下為G5，在開機運行情況下，G2邊際發(fā)電成本高于G5，從而影響出清電價。在21：00和23：00風(fēng)電作為邊際機組，此時風(fēng)電的附加品質(zhì)價格為正，因此本文出清價格也高于傳統(tǒng)出清價格。在谷時段，風(fēng)電機組常作為邊際機組，且該時段品質(zhì)價格為負，因此本文出清電價低于傳統(tǒng)出清電價，最終導(dǎo)致本文的日前購電成本低于傳統(tǒng)出清的日前購電成本。此外，兩種出清方式下實時電價在大部分時刻均低于日前電價，是因為日前市場是電能量和備用聯(lián)合出清，部分中標(biāo)機組需留存?zhèn)溆萌萘繉?dǎo)致在負荷高峰時期邊際電價較高。在實時市場出清時雖不考慮備用容量，但風(fēng)電的超短期預(yù)測數(shù)據(jù)相比日前可能存在較大波動，導(dǎo)致某些時刻系統(tǒng)可用發(fā)電資源緊張，從而影響實時電價。在17：00時，常規(guī)機組作為邊際機組，按本文出清方式下的實時市場出清價格高于傳統(tǒng)出清價格。這是由于日內(nèi)新能源波動導(dǎo)致常規(guī)火電需要多出力，而附加品質(zhì)價格會導(dǎo)致較高的實時電價，更能體現(xiàn)電能的稀缺性，合理反映市場當(dāng)前的供需關(guān)系。此外，在本文出清方式下，實時電價波動小于傳統(tǒng)出清，反映出附加品質(zhì)價格根據(jù)風(fēng)電預(yù)測精度進行篩選，相較于傳統(tǒng)出清僅憑報價篩選更具優(yōu)勢。

為準(zhǔn)確評價本文所提出清模式對日前市場及實時市場出清電價產(chǎn)生的影響，通過對比傳統(tǒng)出清與本文出清的平均電價、日前與實時的偏差調(diào)整量，以及傳統(tǒng)出清與本文出清的系統(tǒng)成本變化，分析所提出清方式下的具體影響大小，結(jié)果如表4、5所示。

由表4可知，本文出清模式下日前平均電價和實時平均電價均低于傳統(tǒng)出清。這是因為谷時段新能源為邊際機組時，附加的品質(zhì)價格為負，降低了谷時段的出清電價。此外，由于品質(zhì)價格反映了新能源的預(yù)測準(zhǔn)確性，本文出清方式下實時新能源的發(fā)電波動降低，使得實時電價較為平穩(wěn)，且全電量優(yōu)化下整體調(diào)整量更?。ㄒ姳?），平衡成本更低（見表5）。綜上可知，本文出清方式降低了實時市場風(fēng)險，促進新能源市場化消納。傳統(tǒng)出清與本文出清的棄風(fēng)對比結(jié)果如圖8所示。

表4 傳統(tǒng)出清與本文出清下電價對比Tab. 4 Comparison of electricity price between traditional clearing and improved clearing

表5 傳統(tǒng)出清與本文出清下系統(tǒng)成本對比Tab. 5 Comparison of system cost between traditional clearing and improved clearing

圖8 不同出清方式下棄風(fēng)對比Fig. 8 Comparison of abandoned wind between different clearing methods

通過圖8可以發(fā)現(xiàn)：谷時段W1優(yōu)先消納，傳統(tǒng)出清下棄風(fēng)最多為W3，本文出清下棄風(fēng)最多為W2，因為W2品質(zhì)最差，附加品質(zhì)價格后價格最高。在峰平時段不存在棄風(fēng)，這是因為該時段負荷較大，附加品質(zhì)價格后的風(fēng)電機組報價仍低于常規(guī)火電，因此風(fēng)電基本全額消納。在21：00和23：00存在棄風(fēng)，這是由于風(fēng)電發(fā)電量增加，火電機組在預(yù)留備用后已處于最低出力，系統(tǒng)調(diào)節(jié)資源不足所導(dǎo)致。綜上，本文提出的附加電力品質(zhì)價格出清的方式使得風(fēng)電等新能源之間的競爭更加公平。

4.4 附加品質(zhì)價格對風(fēng)電報價的影響

假設(shè)風(fēng)電W1在市場競爭中采取策略報價，根據(jù)市場出清結(jié)果分析其獲利情況。表6反映了在傳統(tǒng)出清模式下W1采取不同報價策略的收益情況。

表6 傳統(tǒng)出清下風(fēng)電不同報價策略收益對比Tab. 6 Income comparison of different bidding strategies of wind power under traditional clearing

由表6可知，真實報價即按自身邊際成本報價所獲收益最大。假設(shè)W1采取策略報價時，其余風(fēng)電仍按自身邊際成本報價。當(dāng)W1選擇以高于自身邊際成本一定比例（本文取50%）的價格申報時，中標(biāo)量小于真實報價情況，因此獲利降低。當(dāng)W1選擇以低于自身邊際成本50%的價格申報時，低價的優(yōu)勢中標(biāo)更多發(fā)電量，但在部分時段W1作為邊際機組，因此出清電價也隨之降低，從而獲利仍低于真實報價。策略報價時長即為W1的策略報價時段數(shù)占總交易時段的比例，隨著比例增加，獲益也相應(yīng)減少。傳統(tǒng)出清方式下，申報高價降低收益11%，申報低價降低收益6%。

表7為本文出清模式下，W1不同報價策略帶來的收益對比。

表7 本文出清下風(fēng)電不同報價策略收益對比Tab. 7 Income comparison of different bidding strategies of wind power under improved clearing

由表7可知：由于W1在峰時段品質(zhì)并非最優(yōu)，而本文附加品質(zhì)價格出清的方式可以篩選出風(fēng)電品質(zhì)優(yōu)先出清優(yōu)質(zhì)風(fēng)電，因此在晚高峰時段因系統(tǒng)調(diào)節(jié)能力不足引起的棄風(fēng)由W1承擔(dān)，導(dǎo)致其真實報價收益低于傳統(tǒng)出清。當(dāng)W1選擇申報高價時，附加品質(zhì)價格后出清的中標(biāo)量低于W2和W3，且在不同策略報價時長占比中，高價申報導(dǎo)致W1優(yōu)先被棄用且邊際機組未發(fā)生改變，因此高價申報收益不變。當(dāng)W1選擇低價申報時，作為邊際機組降低出清價格，導(dǎo)致收益更低。本文所提出清方式下，申報高價降低收益22%，申報低價降低收益13%。

結(jié)合表6和7可知：在本文所提交易模式下新能源采取策略報價將會導(dǎo)致其虧損平均增加9%，當(dāng)新能源選擇長期策略報價時，本文出清方式具有更好的限制作用。以上僅分析了W1的策略報價行為對W1產(chǎn)生的利益影響，W1的利益變化一定會影響其他風(fēng)電的市場利益。當(dāng)W1、W2和W3同時考慮策略報價時，在本文所提出清方式下，各自的電力品質(zhì)才是影響收益的關(guān)鍵因素。

5 結(jié) 論

隨著新能源發(fā)電迅速發(fā)展，期望高比例新能源與常規(guī)能源機組共同參與市場同臺競爭，以減輕參與主體的選擇困難和多市場的交叉混補現(xiàn)象。本文通過新能源品質(zhì)指數(shù)量化出新能源特性對系統(tǒng)成本的影響，將其內(nèi)嵌在新能源市場報價中表現(xiàn)出新能源的真實成本，為常規(guī)火電與新能源同臺競爭提供基礎(chǔ)；在同臺競爭模式下，提出激勵相容的結(jié)算規(guī)則，保證各市場主體競爭公平、收益合理。本文所提交易模式可以引導(dǎo)新能源精準(zhǔn)報量報價，從算例結(jié)果可以看出，附加電力品質(zhì)價格出清可以實現(xiàn)電力品質(zhì)越高的新能源優(yōu)先獲得更多中標(biāo)量，降低日前實時偏差調(diào)整電量，減少系統(tǒng)平衡成本，使得實時電價更加平穩(wěn)，對新能源的策略報價具有較強約束。電力品質(zhì)價格通過市場手段解決新能源預(yù)測偏差大及同臺競爭下市場公平問題，部分時段邊際電價的提升還可以提高常規(guī)機組同臺競爭的積極性，這為高比例新能源并網(wǎng)提供容量保障，引導(dǎo)未來常規(guī)機組投資容量建設(shè)。同臺競爭下的新能源綠證分配問題及獲得綠證的市場用戶如何分?jǐn)傒o助服務(wù)費用，是未來進一步的研究方向。