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而系数设定的依据除了峰谷差率外还提及了新能源装机占比,系统调节能力这两项。
综合来看,还是因为新能源电量在电力系统中的占比逐年增大,导致净负荷曲线逐渐偏离纯负荷曲线,所以系统对调节资源的需求也就越大,在网侧储能还不成气候时,火电机组的深度调峰以及快速爬坡的能力就显得非常珍贵。
那么在依靠电源侧来匹配峰谷差较大的净负荷变动外,让负荷曲线能够自行调整也不失为一种双向奔赴的办法。
要改变负荷的使用习惯,就要引入额外的刺激信号,价格的引导就格外重要。而设定的系数是高还是低,其实就是在向外界透露,在本月的这个时段,系统对于负荷调整的需求是否更加急迫。
地方文件的蛛丝马迹
除了国家这个峰谷差率的硬性要求外,上下浮的系数到底定多少并没有很多直接可查的依据。
假设上下浮都统一设定为50%,那么实现的峰谷差率就是3:1,如果设定为60%,那么实现的峰谷差率就是4:1。
有些地区的浮动系数全年不变,但也有些地区会根据不同季节月份来设定不同的系数。这就有理由相信,长周期的季节和月份所反映出的供需关系或许就是系数确定的一个要素。
在山东的政策中有一段描述或许可以提供一些思路:
“直接参与电力市场交易用户零售套餐执行分时约束机制,在新能源出力明显,火电启停较为频繁的4月、11月,直接参与电力市场交易用户高峰、低谷时段均价在平段均价基础上,上下浮动不低于 60%,其他月份暂按上下浮动不低于 50%执行。后期根据电网供需变化适时调整”
新能源出力明显,火电启停较为频繁的4月、11月代表什么?
4月是开春,整体负荷需求开始下降,但是新能源出力却要开始大增;11月是入冬,整体负荷需求开始提升,但是新能源出力却要开始收紧;
这是两个典型的供需错位的季节,所以4月对于深调的需求大,而11月对于快爬的要求高。
面对这种局面,以源侧调节能力供给为主,同时附以用户侧的曲线调整方式,是降低系统运行成本的可选之法。
这样就要在负荷侧给到一定的价格信号来指引调整方向,结果就是将浮动系数抬高10%,峰谷平均差由3:1拉大到4:1。
可见,较大的峰谷差外我们还要重视峰荷时段和谷荷时段之间的“连线”是否陡峭,越陡峭的连线就意味着需要更多且更加灵活的调节资源,而连线之所以变陡峭除了与系统负荷需求有关,同样与新能源的出力有关,毕竟我们看的这条线来自于系统的净负荷。
高低不一的系数
峰段系数设定的高低代表系统对于用户自主削减峰段用电量的需求程度,从经济学上的需求函数上看,电力这种商品同样也满足于价格越高,需求量越低的趋势。
同理,在低谷段把系数探得更深,一样可以达到吸引更多用电需求量的目的。
不过我们也不能只盯着系统的需要,也要顾及工商业用户的承受能力,过高的峰段乃至尖峰段系数,超过1.5元的到户电价对很多用电企业来说都是“天价”数字。
可电力毕竟是生产资料的一部分,而且是极其关键的一部分,相比于用电而产生的经营收入来说,用电的边际成本可能远低于其所能创造的边际收益。
虽然并不是电力直接创造的收益,但缺了它还真的就不行,所以面对有些时段,虽然有价格信号在做引导,但依然挡不住想要用电的需求,那么这种引导就没能起效,反而成为了一种经济负担。
但在当下这个阶段,我觉得试行的各类时段和系数实际上也是在进行一场负荷侧价格需求弹性的测试。
因为一次分时电价的调整,能够让整体负荷曲线发生什么样的变化,这都是可统计且可总结的,那么也就可以成为未来现货市场限价的依据。
还有一个系数高低不同的场景比较难以解释,那就是在有些地区依然会从大工业用户和一般工商业用户的角度来区分浮动系数。
整体上看,大工业用户系数绝对值高于一般工商业,一定程度上也代表了工业负荷的调节潜力是高于商业负荷的。
但这事还是不能一杆子打死,比方说北京市,单一制用户的浮动系数反而高于两部制,而我所能想到的解释就是在首都用电中占大头的还是商业电。
而北京的商业用户是强制执行分时电价的,那么为了能够达到调整系统整体负荷的目的,就要给占比较高的商业用电更高的浮动系数来加强吸引。
小结
从电源侧的角度看,峰谷差和系统调节能力的大小决定了要在某些时段设定怎样的系数浮动水平。
从负荷侧的角度看,用户承受能力,负荷调整潜力乃至系统不同类型负荷电量的占比也会是制定浮动系数的重要参考。
虽然系数是随着时段的,但结合系数形成最后的分时到户电价我们也不能忽略计算的基数,也就是电价构成中哪些部分是要参与浮动的,这个要素我们放到后面文章里细说。
有了不同的时段及其配套的浮动系数,按照这个规矩收取上来的电量电费相较于没有分时的情况来说肯定会发生变化。
二者的差值也就形成了峰谷分时电价损益,而损益的处理机制就是我们下一篇的话题。
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