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2.1.2 基于峰荷责任法的分时容量成本分摊
负荷持续时间不同,设备的利用率也不同,会分摊不同的容量成本。容量成本分摊模型基于峰荷责任法[23],同时考虑需求水平与负荷持续时间,即同一负荷持续时间下的价格是相同的。
2.2 机组出力模型
2.2.1 水电出力模型
3 实例测算及应用
以H省2018年11月至2019年10月8760 h负荷数据、发电企业成本数据、电煤价格指数、电源结构及丰、枯水期典型负荷日水电出力为依据,模拟测算H省年度中长期市场分时段交易电价成本。H省电源结构以水电和火电为主,核定系统总容量成本为175.09亿元,标准煤耗系数为0.311 kg/(kW•h),省外购电均价为0.296元/(kW•h),用户失负荷价值取H省2019年工业度电GDP增加值7.823元/(kW•h);水电、风电与光电边际变动成本系数为0元/(kW•h),风机的切入、额定、切出风速分别为3、12、22 m/s。H省月供电能力与用电需求关系如图2所示。
图2 H省月供电能力与用电需求关系
Fig.2 Relationship between monthly power supply capacity and electricity demand in province H
根据H省的《电力中长期交易基本规则》中关于交易品种的相关规定,分别测算年度、月度以及典型日的分时段电价成本,测算过程基于Matlab 2018a平台进行处理。3.1 年度交易成本测算结果
图3为H省年度8760 h交易电价成本测算结果,根据测算结果,分析H省年度交易电量成本有以下特点:(1)系统发电成本总体变化幅度很大。H省2021年交易电量年平均成本为0.2170元/(kW·h),交易电量最大成本为7.8231元/(kW·h),交易电量最小成本为0.0667元/(kW·h),相差约120倍。(2)季节性交易电量成本差异较大。冬夏两季显著大于春秋两季,出现夏季成本比冬季要更高。(3)日交易电量成本变化相对年度、季度变化较小,但在特定日期会形成尖峰成本。(4)全年平均有5 h时会出现缺电现象,其中有3 h出现在夏季最大负荷日,说明供电紧张的情况是短期而不是长期情况,未出现极端供过于求的情况。
图3 H省年度8760 h交易电价成本测算结果
Fig.3 The estimation results of power trading price cost of 8760 h in province H
图4对比了月平均交易电量成本、月最大交易电量成本、月最小交易电量成本与年平均交易电量成本,从结果来看:各月最大交易电量成本的变化幅度较大,最小交易电量成本的变化幅度较稳定,月平均交易成本的变化水平明显小于月最大交易电量成本的变化水平。
图4 H省各月分时段交易电价成本对比
Fig.4 Time-sharing power trading price cost for each month in province H
采用组织映射神经网络(SOM)聚类算法和模糊C均值聚类法[24]进行典型负荷曲线提取和时段划分。结合图5,H省年负荷曲线主要划分为两类,且两类负荷曲线天数占总天数的比例为83.21%,代表性较强,提取这两类负荷曲线进行模糊聚类得到全年的时段划分结果和分时段交易电量成本结果,如表1所示。相比于年平均交易电量成本(0.2170元/(kW•h)),峰时段的交易电量成本上涨了35.21%,平时段的交易电量成本上涨了9.2%,谷时段的交易电量成本下降了24.15%。
图5 基于SOM算法提取年典型负荷曲线
Fig.5 Extraction of annual typical load day curve based on SOM algorithm
表1 年度典型时段划分及各时段成本计算结果
Table 1 Typical time periods of the year and cost estimation results for each time period
3.2 月度交易成本测算结果
按照季节性差异,划分H省的高峰月为7—8月、11—12月;平段月为1—2月、9—10月;低谷月为3—5月。分别取各典型月进行时段划分聚类(见图6~8)。
图6 基于SOM算法提取8月典型负荷曲线
Fig.6 Extraction of typical load curve in August based on SOM algorithm
图7 基于SOM算法提取1月典型负荷曲线
Fig.7 Extraction of typical load curve in January based on SOM algorithm
(1)典型高峰月(8月份)交易成本测算结果。由图6可知,H省8月份负荷曲线主要分为两类,且两类负荷曲线天数占总天数的比例为77.42%,代表性较强,提取这两类负荷曲线进行模糊聚类得到全年的时段划分结果和分时段成本测算结果,如表2所示。与年平均交易电量成本相比,峰时段的交易电量成本值上涨了145.53%,平时段的交易电量成本上涨了50.09%,谷时段的交易电量成本上涨了11.29%,整体均高于年平均交易电量成本。
表2 8月份时段划分及各时段交易成本测算结果
Table 2 Time division and cost estimation results for each time period in August
如图9所示,8月份的平均交易成本为0.3880元/(kW•h),最大日平均交易成本为1.3850元/(kW•h),在月平均交易电量成本的基础上上涨了256.96%,最小日平均电量成本为0.2160元/(kW•h),在月平均交易成本基础上下跌了44.33%,最大日平均交易成本是最小日平均交易成本的6.41倍。这是由于丰水期水电发电量较多,火电发电空间被压缩,推高了峰时段发电成本。
图8 基于SOM算法提取5月典型负荷曲线
Fig.8 Extraction of typical load curve in May based on SOM algorithm
图9 8月份日平均交易电量成本
Fig.9 Average daily power trading cost in August
(2)典型平段月(1月份)交易成本测算结果。由图7可知,H省2019年1月负荷曲线可以划为两类,且两类负荷曲线天数占总天数的比例为80.64%,代表性较强,提取这两类负荷曲线进行模糊聚类得到全年的时段划分结果和分时段成本测算结果,如表3所示。与年平均交易电量成本(0.217元/(kW•h))相比,峰时段的交易电量成本上涨了70.92%,平时段的交易电量成本上涨了31.20%,谷时段的交易电量成本下降了22.12%。
表3 1月份时段划分及各时段交易成本测算结果
Table 3 Time division and time division cost calculation results in January
如图10所示,1月份的平均日交易电量成本0.2780元/(kW•h),最大日平均交易电量成本为0.3890元/(kW•h),在月平均交易电量成本基础上涨了39.93%,最小日平均交易电量成本为0.2140元/(kW•h),在月平均交易成本基础下跌了23.02%。这是由于枯水期水电发电量大幅减少,火电机组利用率提升。
图10 1月份日平均交易电量成本曲线
Fig.10 Daily average power trading cost curve in January
(3)典型低谷月(5月份)交易成本测算结果。由图8可知,H省5月份负荷曲线可以划为两类,且两类负荷曲线天数占总天数的比例为74.19%,代表性较强,提取这两类负荷曲线进行模糊聚类得到全年的时段划分结果和分时段成本测算结果,如表4所示。与年平均交易电量成本(0.217元/(kW•h))相比,峰时段的交易电量成本下降了14.88%,平时段的交易电量成本下降了23.87%,谷时段的交易电量成本下降了40.46%,整体均低于年平均交易电量成本。
表4 5月份时段划分及各时段交易成本测算结果
Table 4 Time division and trading cost estimation results for each time period in May
如图11所示,5月份的平均交易成本0.160元/(kW•h),最大日平均交易电量成本为0.177元/(kW•h),在月平均交易电量成本基础上涨了10.63%,最小日平均交易电量成本为0.132元/(kW•h),在月平均交易电量成本基础上下降了17.50%,最大交易成本为最小成本的1.34倍。
图11 5月份日平均交易电量成本曲线
Fig.11 Daily average power trading cost curve in May
3.3 典型日交易成本测算结果
(1)年最大负荷日交易成本测算结果。如图12所示,H省年最大负荷日的平均交易成本为1.0660元/(kW•h),日最大交易电量成本为7.8320元/(kW•h)(21:00和22:00为供不应求情景,采用用户失负荷价值定价),在日平均交易成本的基础上涨了634.71%,日最小交易电量成本为0.2550元/(kW•h),在日平均交易成本的基础下降了76.08%,最大成本是最小成本的30.71倍。
图12 年最大负荷日交易成本测算结果
Fig.12 Trading cost estimation results for the maximum load day in a year
(2)年最小负荷日交易成本测算结果。如图13所示,H省年最小负荷日的平均交易成本为0.1370元/(kW•h),日最大交易电量成本为0.2170元/(kW•h),在日平均交易成本的基础上涨了58.39%,日最小交易电量成本为0.0667元/(kW•h)(03:00—09:00为供过于求场景,采用系统边际成本定价),在日平均交易成本的基础下降了51.31%,最大交易电量成本约为最小交易电量成本的3.25倍。
图13 年最小负荷日交易成本测算结果
Fig.13 Trading cost estimation results for the minimum load day in a year
4 结语本文提出了不同场景下基于成本定价的电力中长期市场分时段交易的价格形成机制及计算方法。该方法考虑了电力中长期市场分时段交易的4种典型场景,通过分析不同典型场景下的分时段价格形成机理,设计了系统平均成本定价、系统边际成本定价、用户失负荷价值定价和发电失负荷价值定价4种定价方法及模型,并实例测算了H省8760 h的分时段交易电量成本,结果表明中长期市场分时段交易电价电量成本差异显著,高于当前制定的目录电价峰谷价差。本文从机理上完善了中国电力中长期市场的价格形成机制,为今后市场化分时电价机制设计提供参考。需要指出的是,本文并未考虑需求弹性的影响,以及中长期分时段电价与现货市场价格间的衔接问题,相关内容将在后续开展研究。(责任编辑 李博)
作者介绍
黄姗姗(1998—),女,通信作者,博士研究生,从事电力市场、电价理论研究
叶泽(1962—),男,博士,教授,从事电力技术经济、电价理论与政策研究
罗迈(1997—),男,硕士研究生,从事电价理论研究
陈磊(1996—),男,博士研究生,从事电力系统优化控制与运行研究
魏文(1986—),男,博士研究生,讲师,从事电价及电力市场研究
姚军(1980—),男,博士研究生,高级工程师,从事电力经济研究
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