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改进的IEEE 30节点测试系统基本信息如表1和表2所示。为更好地体现模型效果,算例模拟高比例可再生能源系统,共设置3台火电机组、2个风电厂、2个光伏电站、3座流域梯级水电站以及1座径流式水电站。总装机容量为4 920 MW,其中火电装机容量为2 000 MW,占比40.7%;风电装机容量为900 MW,占比18.3%;光伏发电装机容量为500 MW,占比10.2%;水电装机容量为1 520 MW,占比30.9%。
为验证所提机制的有效性,设立2个对照方案,本文所提市场机制为方案3。方案1为可再生能源全额消纳场景,可再生能源以最低价参与市场出清;方案2不考虑弃能全额消纳的要求,可再生能源正常报价竞争。可再生能源按130~450 元/(MW·h)分段报价,火电机组按200~560 元/(MW·h)分段报价。
2)可再生能源消纳情况
3种方案的市场出清结果如表3与图3所示。
方案1实现了理论上的最大程度可再生能源消纳,总弃能共计2 002.2 MW·h。然而,高比例新能源作为价格接受者参与市场将严重拉低各个节点的电价,如图3所示,部分时段甚至出现了“价格信号消失”的现象。方案2中,可再生能源中标电量完全由报价决定,不考虑可再生能源保障性消纳。因此,在部分时段将产生较多的弃能电量,高达3427.2 MW·h,较方案1增长了71.2%,未能实现可再生能源优先消纳。方案3等效于在方案2的基础上考虑了本文所提出的可再生能源保障性消纳机制,当触发弃能时,通过报价修正与2次出清进行了发电计划的重新计算,充分调动了常规能源参与调节,总弃能减少到了2066.5 MW·h,非常接近于方案1的消纳理论最大值,取得了良好的效果。其中,弃风电量由1012.5 MW·h减少至0,弃水电量由2414.7 MW·h减少至2066.5 MW·h。风电较水电弃能减少更多的原因在于:风电报价比水电低,在2次出清中将优先选择消纳申报价格较低的弃能电量。
3)电价与结算情况
与方案2(等效于方案3的第1次出清)相比,方案3在2次出清之后,部分时段的节点电价有所下降,如图3所示。这是由于2次出清计算时,对弃能机组的价格缩放,使得一次出清中中标的边际机组被“挤出”,改变了节点电价。与方案2相比,方案3中风电机组G4增发了1012.5 MW出力,其弃能被完全消纳,增发部分电量的结算价格为194.2元/(MW·h),与第1次出清计算时的节点电价相比,下降了131.9元/(MW·h),降幅40.4%;同样,水电机组G8增发的弃水电量,价格为255.7元/(MW·h),与第1次出清计算时的节点电价相比,下降了37.2元/(MW·h),降幅12.7%。
相应地,出让发电量的常规机组将获得补偿,如表4所示。相比发出下调电量,火电机组G1、G2、G3可获得更多补偿收益,补偿价格分别为4.5、7.1、1.8元/(MW·h),而水电机组G9、G10获得的补偿价格为66.7、77.5元/(MW·h),远高于火电。其原因在于在弃能的低负荷时段,火电一直维持最小出力,只有在16:00—18:00高峰负荷时,才有出让电量的空间,此时两轮电价差很小,得到的补偿也相应较低。对比来看,水电具有倒库蓄水功能,因此会最大程度调节库容,在00:00—07:00、12:00—13:00、21:00—24:00等系统负荷低谷时段也能够尽可能出让电量消纳弃能,因此获得的补偿较多。基于以上分析,可以看出常规机组得到的补偿与实际的弃能消纳程度紧密相关,弃能消纳越多,保障性消纳出清环节的节点价格就越低,得到的价差补偿就越多。因此能够有效激励具有调节能力的电厂出让电量消纳弃能。
计算效率方面,所提修正模型会额外引入整数变量判定弃水,但维度上整数变量并没有增加。相同的条件下,考虑梯级水电竞价的现货市场出清模型计算耗时653 s,相应出清修正模型耗时728 s,因此在促进可再生能源消纳的同时并不会过度影响计算效率。
4 结语
本文将可再生能源消纳与市场出清机制协同融合,设计了考虑可再生能源保障性消纳的电力市场出清机制,构建了考虑梯级水电的市场出清模型以及可再生能源保障性消纳出清修正模型。所提机制能够在一定程度上通过市场化的手段深度挖掘系统的调节潜力,保障并促进可再生能源消纳,进而通过激励相容的结算方法降低了政策约束对市场主体收益的影响。算例验证了本文所提机制的有效性,达到了良好的效果。值得指出的是,从目前各试点省份试运行情况来看,通常情况下可再生能源均能够充分消纳,仅小概率会发生可再生能源博弈性报价而导致弃能的现象,因此本文所提机制不会频繁触发而对市场产生较大影响。本文的目的在于,在全电量竞价的市场模式下提出一种有效的现货机制来解决中国可再生能源保障性消纳问题,如何消除弃能惩罚因子对节点电价的影响以及分析市场运行均衡状态,是未来进一步的研究方向。希望本文提出的机制能够为中国电力现货市场建设和可再生能源发展提供有益的借鉴。
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