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选取一个典型日24h (0~8时段、21~24时段为低负荷时段,其余时段为高负荷时段)来比较合同电量分解结果和实际现货交易电量来,分析合同覆盖度的差异。由上表可以看出G2成本参数与G3、G4和G5相比有显著不同,即G2斜率大但截距小,故选择G2和G3的分解结果进行对照。分解结果与合同覆盖度如图6和图7所示。
通过对比分析可以发现,两种算法在高负荷时段的分解结果及合同覆盖度近似,但在低负荷时段
图6 G2和G3合同电量分解结果比较Fig. 6 Comparison of contract energy decomposition results of G2 and G3
图7 G2和G3合同覆盖度比较Fig. 7 Comparison of contract coverages of G2 and G3
有明显差异。对于G2,由于截距较小,在低负荷时段其边际曲线要明显低于G3,故具有优先发电的机会,因此区别化分解算法的分解电量较多,合同覆盖度较高;而对于G3,低负荷时段的分解电量应当低一些,但在统一化分解算法下,由于没考虑机组差异性,分解电量和合同覆盖度偏高,甚至超出实际现货交易电量很多,相当于将更多的合同电量转移到低负荷时段,从而降低了高负荷时段的合同覆盖度,这一点对于抑制高负荷时段的市场力是不利的。在成熟的电力市场中,合同覆盖度一般在0.8~0.9左右,而基于区别化分解算法所得到的各时段合同覆盖度更加合理、均匀和稳定,并且总体合同覆盖度要高于统一化分解算法。因此,依据第4节的理论分析,区别化分解算法更加符合抑制现货市场力、稳定市场秩序的要求。本文将通过另一个算例仿真来验证高合同覆盖度(小于1的情况)对于抑制市场力的积极作用。
5.2 算例2(合同覆盖度对市场力的影响)
由5.1可知,两种分解算法差异性主要体现在低负荷时段,故针对单台发电机组设置以下不同条件下的实验:
1)实验I,低负荷时段高合同覆盖度,高负荷时段高合同覆盖度。
2)实验II,低负荷时段低合同覆盖度,高负荷时段高合同覆盖度。
3)实验III,低负荷时段高合同覆盖度,高负荷时段低合同覆盖度。
4)实验IV,低负荷时段低合同覆盖度,高负荷时段低合同覆盖度。
该算例以G1为研究对象,将G1剩余需求函数定义为4段,由于各时段剩余需求均不同,这里以某高负荷时段为例给出分段剩余需求曲线的4个端点坐标:(180, 50),(260, 46),(280, 40),(300, 35)。合同价格设置为33$/(MW·h)。通过求解基于3.3节所建立的分段线性模型,得出发电企业在不同合同覆盖度下的市场行为,同时结合式(13)(14)求解LI的值,进而对不同合同覆盖度的市场力抑制效果进行分析。所得仿真结果如图8所示。
图8—11中,折线代表各时段市场出清价格变化趋势,阶梯曲线表示分别表示机组当前发电功率(以▲表示)所处剩余需求曲线位置对应分段的发电功率取值范围(即阴影区域),比如在负荷最高时段,现货交易量为200,那么对应出力范围为[180,260]。发电企业运用市场力体现在负荷高峰时期减少现货交易电量以抬高市场出清价格,反映在本算例中则是现货交易电量位于所处剩余需求分段的出力范围上限,此时若其再多发1 MW的电,市场价格将下降一个台阶。图12通过4种实验条件下的LI直观地反映出发电企业在各时段市场力使用情况。基于图8—12,可以看出:实验I中的发电企业几乎没有发挥市场力,LI曲线是最低的,且市场出清价格相对较低,尤其是在高负荷时段,价格也没有大幅上涨,市场状态较稳定;实验II中,发电企业在低负荷时段有运用市场力的情况,LI值较大;实验III中,相对于实验I,发电企业在高负荷时段有刻意持留发电容量的情况,运用了市场力,LI值升高,市场价格被抬高;实验IV中,发电企业几乎在各个时段都运用了市场力,LI曲线最高,市场价格相对较高且波动较大,市场不稳定。相对于统一
图8 实验I测试结果Fig. 8 Test results of experiment I
图9 实验II测试结果Fig. 9 Test results of experiment II
图10 实验III测试结果Fig. 10 Test results of experiment III
图11 实验IV测试结果Fig. 11 Test results of experiment IV
图12 4个实验条件下的Lerner指标Fig. 12 Values of Lerner under four experiments
化分解算法,区别化分解算法能够保证高、低负荷时段都有相对较高的合同覆盖度,更接近于实验I对应的情况,在抑制市场力、稳定市场方面有较好的表现。
6 结论
为了研究差价合同分解算法的市场力抑制作用,本文首先将差价合同分解算法归纳为统一化和区别化分解算法。两种算法主要差异在于分解过程中是否对市场中的机组进行区别对待。其次,建立了基于剩余需求函数的最优价格响应模型,结合Lerner指标来评估市场力。最后,通过理论和算例分析证明了差价合同有助于降低市场价格,抑制市场力,并且合同覆盖度越高,对市场力的抑制效果越明显。总结本文工作可得出如下结论:1)区别化分解算法能够提高有效合同覆盖度;2)有效合同覆盖度越高,市场力抑制效果越好。
当前中国处于电力现货市场初期,更应重视合同市场的作用,在执行金融合同时可按照区别化分解算法的思想设计分解方法,以更好地抑制现货市场力,稳定市场秩序,为现货市场的平稳接入提供条件。
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