基于配额制的可再生能源电力交易系统动力学仿真

基于配额制的可再生能源电力交易系统动力学仿真

杨立兵1,张汀荟2,李雅超2,李晓刚1,吴敏1,王蓓蓓2*  

1.国家电网有限公司华东分部,上海市 黄浦区 200002;2.东南大学电气工程学院,江苏省 南京市 210096

摘要

近年来以风能和光伏为代表的可再生能源电力消纳问题日渐突出,初期以补贴刺激其发展的方式资金缺口大且难以可持续实施,可再生能源配额制度(renewable portfolio standard,RPS)及其配套的绿色证书交易机制(tradable green certificates,TGC)能够以市场化手段激励可再生能源有效消纳。该研究梳理了电力市场和绿色证书市场之间的资源传递关系,构建了市场主体进行绿色证书和电力交易的基本框架,搭建包括发电商、电力市场和绿色证书等耦合模块的系统动力学模型,仿真模拟了可再生能源发电商参与电力中长期市场以及绿色证书市场的策略并分析了各市场的交易情况,为市场主体的策略调整和配额参数的设定提供依据。

关键词 : 配额制;绿色证书;可再生能源;交易策略

基金项目:国家自然科学基金面上项目(71873019);国家电网有限公司华东分部科技项目(基于系统动力学理论及区块链技术的可再生能源省间消纳交易体系研究)。

0 引言

近年来,清洁、高效成为当今世界能源发展的主流方向,以风电和光伏为代表的可再生能源电力近年来取得了快速的发展。一方面,较高的投资建设成本加上运维和辅助服务成本等费用,使得可再生能源难以与传统能源发电相竞争[1-2];另一方面,随着可再生能源装机容量的激增和规模的不断扩大,受其自身出力特性与系统运行方式制约,可再生能源电力消纳问题日渐突出,弃风弃光严重造成了极大的资源浪费[3]。传统的固定电价补贴方式给政府带来了巨大的财政压力,且面对支撑更高比例的可再生能源发展需求无以为继。

从国外的实践经验来看,世界多个国家结合自身的可再生能源发展情况和电力市场的建设程度,制定了不同的政策和机制,主要分为固定电价补贴机制和配额制两大类,文献[4-5]将固定电价补贴机制与配额制的优缺点进行了对比分析。在中国,先后实施了固定电价(feed in tariff,FIT)和溢价补贴(fit in premium,FIP)等激励机制,但由于缺乏市场竞争环节既无法反映出真实的市场供需,也难以调动各方积极性。2018年国家能源局发布了可再生能源配额政策(renewable portfolio standard,RPS)征求意见稿,并于2019年出台了可再生能源消纳保障机制,同时配套以绿色证书机制(tradable green certificates,TGC),以法律形式对可再生能源电力在市场中的份额做了强制性规定[6]。可再生能源每生产1 MWh的绿色电力,即可兑换一张绿色证书。欧美电力市场实践表明,该机制赋予了可再生能源电力外部环境效益,提高了可再生能源发电商在电力市场中的竞争力[7-8]

目前已有大量文献研究了配额制对电力市场运行的影响,研究主要分为3类。

一是可行性分析,根据其他国家经验设计适用于中国的可再生能源电力及绿色证书交易机制。如探究中国实施配额制的可行性[9],搭建在售电侧发展配额制的框架[10],并提出制度设计建议[11]。建立与配额制相结合的国家可再生能源市场、消纳量二级交易市场和绿证申购市场[12]。基于系统动力学探讨配额制发展下可再生能源电力动态发展情况,评估配额制促进低碳和高效效果[13],模拟绿色证书价格、可再生能源发电商装机容量建设等决策随着时间推移的变化[14],分析配额制的相关参数对于电力零售市场中利益相关者制定策略的影响[15]

二是建立均衡模型,探讨电力价格与绿色证书价格的传递关系,研究各市场主体的决策行为。如文献[1]构建了上层批发市场中发电商的非合作博弈、下层电网企业之间的演化博弈模型,研究不同碳价、配额比情况下,批发电价和绿色证书的价格关系。文献[16]建立计入绿色证书交易的寡头电力市场的均衡模型,以研究绿色证书市场和电力批发市场中发电商的策略性行为并探究了可再生能源发电商市场力的行使情况。文献[17]建立了包含电力和绿色证书的跨区交易均衡模型,研究不同竞争模式下市场主体的福利再分配情况。文献[18]将双边合同引入至绿色证书交易机制中,构建了大用户直购电市场寡头垄断模型并进行均衡分析。

三是建立优化模型,实现经济效益最优。文献[19]以输电阻塞成本最低为目标,建立了日前电力市场和绿证市场的联合优化竞价模型,来研究发售电商的购售电竞价策略。文献[20]联合了日前、实时以及绿色证书市场,研究了发电商的报价策略以实现在3个市场中的效益最大化。文献[21]以发电及跨区域输电的总成本最小为目标函数,以经济可行且公平的方式在中国各省分配消纳指标。文献[22]综合考虑可再生能源配额制与偏差电量考核机制,以经济利润最大化为目标,构建售电公司盈利模型,为售电公司制定最优经营策略。

上述的文献多是研究绿色证书与电能解绑或捆绑的单一情况下市场主体的决策行为以及促进可再生能源消纳的经济调度手段,即研究绿色证书市场与常规能源电力市场(解绑式)[13-16],或者可再生能源电力市场与常规能源电力市场(捆绑式)之间的耦合关系[21,23],鲜有研究发电商同时参与常规能源电力市场、可再生能源电力市场、绿色证书市场下的决策制定情况。由美国绿色证书机制可知,绿证可以与电力捆绑出售(对应可再生能源电力中长期市场),也可以与电力解绑出售(分解为电力现货市场和绿色证书市场),因此本文针对这3个市场并存的情况下,研究可再生能源发电商在电力中长期市场、电力现货市场以及绿证市场中的策略联动关系。同时在文献[13]构建的绿色证书模块基础上,引入了绿色证书的预期价格用以描述交易双方对于绿色证书价格的敏感程度。鉴于系统动力学(system dynamics,SD)是一门研究多信息、多反馈系统的学科,可以从系统的微观结构角度分析各决策之间的因果关系和反馈机制,预测模拟系统未来的动态行为[24],适合分析复杂系统随时间的变化趋势,目前已在需求响应资源效益评估[25]、电力市场衔接[26]、保底服务运营[27]等方面得到广泛应用。

本文基于现有的研究以及可再生能源配额制的基本要求,构建包含可再生能源电力、传统能源电力以及绿色证书的基本交易框架,搭建了电力中长期市场、电力现货市场以及绿色证书市场相互耦合的系统动力学模型。通过协调可再生能源发电商参与可再生能源电力中长期市场、电力现货市场以及绿色证书市场的策略,以提高新能源消纳率。

1 配额制下电力市场与绿色证书市场基本交易框架

研究RPS和TGC机制下电力市场的交易策略,需要梳理电力中长期市场、现货市场以及绿色证书市场之间的耦合关系和信息传递过程,电力市场的交易主体包括传统能源发电商、可再生能源发电商以及售电商。绿色证书市场中的交易主体包括可再生能源发电商以及售电商。电力交易从时间尺度可以分为中长期交易、现货交易。图1展示了在配额制背景下,绿色证书市场与电力市场的基本构成以及各类型资源在各市场主体之间的传递关系。

图1 电力市场与绿色证书市场基本交易框架
Fig.1 Basic trading framework of electricity market and green certificates market

对于RPS机制的责任承担主体,不同的国家和地区作出了不同的规定。在美国加州等地,配额制的承担主体是为终端用户供电的电力企业[6],在荷兰、美国德克萨斯州和英国,RPS的要求对象为配电公司;在丹麦,所有最终消费者需要承担可再生能源的消纳义务[9]。考虑到随着售电侧的放开,售电商作为生产和消费的中间商可以根据不同的市场供需情况灵活响应、调整购售电决策,因此本文中选择售电商为消纳责任的承担者。

1.1 电力市场

1)中长期市场。中长期市场中买卖双方通过协商确定交易价格,交易期间交易价格保持不变,可以有效规避价格波动带来的亏损。中长期市场根据标的物可以分为传统能源电力中长期市场和可再生能源电力中长期市场,其中可再生能源电力中长期交易过程中,电能与绿色证书捆绑一同转移给买方,该部分的绿色证书不再获得额外收益。

2)电力现货市场。电力现货市场中,发电商与售电商在集中式交易平台报价,统一出清形成交易电价,该价格与实时供需关系相关,波动性较大。

1.2 绿色证书市场

对于可再生能源发电商而言,除了通过可再生能源电力中长期合约将绿色证书与电能捆绑出售外,还可以将参与到现货市场的电量兑换为绿色证书,并在证书市场中出售。

绿色证书的价格由需求与供给的关系形成,考虑到可再生能源发电商的装机容量变化有时滞性,因此,绿色证书价格由其短期供求关系决定。绿色证书需求曲线与政府设定的配额比例相关,供给曲线由可再生能源发电商参与到现货市场的水平决定。若配额义务承担者无法完成配额义务,必须支付缺额罚金。绿色证书的价格受市场的供需影响,供需紧张的情况下可能会出现极端高价,如果绿色证书价格高于单位罚金,配额承担者会选择支付罚金。因此,通常设置绿色证书价格上限等于单位罚金额。

绿色证书的引入,意味着可再生能源发电商不仅可以通过与售电商签订中长期合约锁定部分收益,也可以在电力现货市场中调整报价与成本较低的传统能源发电商同台竞争,将现货市场中标量对应的绿色证书在绿证市场中出售从而获得额外收益。因此对于可再生能源发电商而言,有两方面需要考虑:一是需要综合考虑中长期合约期间在现货市场和绿色证书市场中的收入总和与中长期市场中的收入,从而调整中长期合约比例;二是可再生能源发电商在绿色证书市场中的证书供应量与其现货市场的出力直接挂钩,因此需要协调现货市场的报价,从而兑换适量的证书以获得绿证市场的收益补偿。

2 系统动力学模型构建

2.1 模型假设条件

本文主要是研究配额制实施后,电力市场与绿证市场相互作用的机理,模型是在特定环境下完成的,需要一定的假设条件,包括以下几点。

2.1.1 发电侧假设条件

假设1:本文主要考虑可再生能源电力中的风电,且每生产1 MWh电量可兑换1张绿色证书。假设2:为对模型进行简化,假设有A、B两个发电商参与市场报价,其中发电商A为传统能源发电商,发电商B为可再生能源发电商。

2.1.2 需求侧假设条件

假设3:本文中考虑RPS机制的承担主体为售电商。售电商可以通过以下3种方式购电:①通过中长期合约购买传统能源电力;②通过中长期合约购买可再生能源电力;③通过现货市场购买电力保证供需平衡。假设4:售电商可以通过以下2种方式购买绿色证书:①通过中长期合约购买可再生能源电力;②通过绿色证书市场购买绿证。

2.1.3 电力市场假设条件

假设5:电力市场包含中长期合约市场与现货市场,其中中长期合约市场包括传统电力与可再生能源电力合约,仿真周期内合约价格固定。假设6:发电商根据供需关系调整在现货市场的报价,结算价格基于各发电商报价形成。

2.2 因果回路图

基于2.1节的假设,运用系统动力学方法搭建绿证市场与电力市场相互作用的机理模型,图2给出了绿证市场与电力市场交互模型的因果回路图。主要包括电力市场模块、绿色证书模块和发电商模块3个部分。发电商根据单位收益变化调整在现货市场中的报价。可再生能源电力中长期合约比例、可再生能源能源发电商在现货市场的中标量分别影响到绿色证书的需求量和供应量,进而影响到绿色证书的价格变化和发电商收益。发电商参与各市场的出力、绿证交易量、绿证价格等相关因素之间有着明显的因果关联,构成的反馈环路是系统动力学模型直接的呈现方式。

图2 因果回路图
Fig.2 Causal loop diagram

2.3 主要模块说明

2.3.1 发电商模块

传统能源发电商可以通过参加中长期市场和现货市场获得收入,发电成本主要由容量成本、变动成本构成。根据此关系,传统能源发电商部分主要的函数关系可表示为:

式中:RA为发电商A收入;为发电商A中长期市场收入;为发电商A现货市场收入;为发电商A中长期价格; 发电商A中长期市场电量;pDA为修正在上下限范围内的现货电价;为发电商A现货市场出力。

相较于传统能源发电商,可再生能源发电商还可以将现货市场出售的电量得到的绿证在证书市场中出售以获得额外收入,可再生能源发电商模块的存量流量图如图3所示。此外,可再生能源出力受天气影响较大,具有一定的不确定性和波动性,因此可再生能源发电商相比传统能源发电商的差异函数模型有:

式中:RB为发电商B收入;为发电商B中长期市场收入;为发电商B现货市场收入;为发电商绿色证书市场收入;λTGC为绿色证书价格,QTGC为绿色证书实际交易量,且假设可再生能源出力服从(–10 MW,10 MW)上的随机均匀分布函数。

图3 可再生能源发电商模块存量流量图
Fig.3 Stock and flow chart of renewable energy generator module

2.3.2 电力市场模块

1)现货市场模块:现货市场中传统以及可再生能源发电商的实际报价以及现货市场剩余容量共同决定了现货电价,报价低的发电商优先中标安排出力。由于价格弹性机制的存在,发电商会参考其单位发电收益对报价进行调整。现货市场模块可以分为现货电价和现货需求形成两部分,对应的流量存量图分别如图4及图5所示。

该模块主要的函数关系如下:

式中:i取A或B;为发电商现货市场初始报价;i为发电商平均运行成本;Ki为发电商的现货报价调整系数,与发电商的单位收益Fi相关,即当单位收益较低时,发电商为了在现货市场中标从而获得更多的收益,会有更大的驱动力去降低现货市场的报价pi,即报价调整系数越小。在这种情况下,对于高成本的可再生能源发电商而言,可以在现货市场中报较低的价格来中标,从而在绿证市场中出售该部分电量对应的绿色证书以获得额外收益来弥补在现货市场中报低价的损失;为初始单位收益,设置为发电商中长期价格与成本的差值;为发电商的单位预期收益,设置为初始单位收益的2倍;Δαi为发电商中长期比例变化;COi为比例系数;Δpi为发电商收入变化;αi为发电商中长期比例;为供给上限;L为电力需求;为现货市场剩余电量。

2)中长期市场模块:本文中的中长期市场为月度合约市场,即30天内售电商与发电商签订的合约价格以及合约量占总负荷的比例固定,发电商会根据该合约周期内在现货市场以及中长期市场的平均收益情况,调整下一个合约期间与售电商签订的合约价格及比例。中长期市场模块主要的函数关系模型如下:

图4 现货市场电价形成模块存量流量图
Fig.4 Stock and flow chart of spot market price forming module

图5 现货市场需求形成模块存量流量图
Fig.5 Stock and flow chart of spot market demand forming module

式中:∑QDA为现货总交易量;∑WDA为现货总交易额;WDA为现货交易额;pave, DA为平均现货电价;pre, DA为近期现货电价;pDA为现货市场价格;为近期电力中长期价格。中长期市场模块主要的存量流量图如图6所示。

2.3.3 绿色证书市场模块

绿色证书市场模块主要模拟绿色证书的价格形成以及交易过程,目前已有一些文献研究并搭建了相关系统动力学模型[28-33]。文献[13]与[32]构建了绿证市场模块,存量流量如图7所示。绿色证书的价格根据市场中证书的供需不平衡度,在价格的上下限范围内按一定比例进行调整。可再生能源发电商对绿证有一个预期价格,如果实际价格高于这个值则倾向于出售更多的证书。同理,售电商对绿证的价格也有一个预期值,如果实际价格高于该值,售电商会倾向于减少绿证的购入。因此绿色证书市场模块主要的函数关系如下:

式中:GRPS为配额量转化成的绿色证书;r为配额比例;为发电商B中长期市场电量;ΔGneed为需求方绿色证书缺额;QTGC为绿色证书总量;Gdemand为绿色证书期望购买量;λTGC.P为罚金; 为绿色证书价格上限;λdemand为需求方购买绿色证书预期价格;λsupply为供应方出售绿色证书预期价格;Gsupply为绿色证书期望销售量;Ghold为供应方持有的绿色证书数量;为签发给可再生能源发电商的绿色证书;为供应方绿色证书余额;ΔλTGC为绿色证书价格变化;TTGC为绿色证书市场调节周期;为绿色证书价格下限。

2.3.4 中长期、现货以及绿色证书市场之间的传递关系

图6 中长期市场模块存量流量图
Fig.6 Stock and flow chart of medium and long-term market module

图7 绿色证书市场模块存量流量图
Fig.7 Stock and flow chart of TGCs market module

现货市场中的电价以及绿色证书价格每日出清一次,中长期市场电量按月结算,对于可再生能源发电商而言,需要综合对比在现货市场和绿色证书市场中的收入总和与中长期市场中的收入,从而调整中长期比例的设置。同时绿色证书市场给可再生能源发电商带来的收入将进一步激励可再生发电商在电力现货市场中调整报价,以增加份额。

3 算例分析

3.1 模型主要输入参数

本文运用系统动力学仿真软件Vensim PLE进行模型的搭建与模拟仿真,算例中设置仿真周期为100天,现货市场时间步长为1天,中长期合约市场时长30天。负荷侧日电力需求为5500 MWh。初始配额比例参照江苏省2020年需完成的最低可再生能源消纳比例[34]设置为14%。为保证中长期合约的物理执行,设置初始合约比例为占售电商总需求的60%(常规能源电力)与5%(可再生能源电力)。绿色证书市场调节周期为1天,绿色证书价格上限和下限参考中国绿色电力证书认购交易平台的历史价格[35]分别设置为300元/张、75元/张,初始价格为150元/张,单位罚金为300元/张。售电商购买绿色证书预期价格设定为其与传统能源发电商和与可再生能源发电商签订的中长期合约价格的差值,即165元/张。可再生能源发电商出售绿色证书的预期价格设定为其与传统能源发电商成本的差值,即144元/张。发电商数据如表1所示[15]

3.2 模拟仿真

3.2.1 可再生能源电力中长期合约比例

为了对比可再生能源发电商参与中长期市场和现货市场+绿色证书市场两种模式下的收入情况,定义如下:

表1 发电商数据
Table 1 Generator data

可再生能源发电商中长期单位出力收入=中长期市场收入/中长期市场出力

可再生能源发电商现货+绿证单位出力收入=(现货市场收入+绿色证书市场收入)/现货市场出力

两种模式下可再生能源发电商每发1 MWh电量,收入对比如图8所示。

由图8可知,第一天可再生能源发电商在现货市场和绿色证书市场中无收入,该日可再生能源发电商在中长期市场中获得的收入更高。从第二天开始可再生能源发电商在现货+绿证市场中的单位收入均超过中长期市场中的单位收入。这是因为在第一天时传统能源发电商和可再生能源发电商均参考其发电成本进行报价,由于前者的成本较低致使报价低,并且装机容量(6000 MW)足以满足负荷侧需求(5500 MW),第一天现货市场以传统能源发电商的报价进行出清,而可再生能源发电商在现货市场中未中标,无法获得额外的绿证收入,所以收入为0。在这种情况下,可再生能源发电商为了保证在现货市场中标,会降低在现货市场中的报价,而传统能源发电商受限于其发电成本,从第二日开始报价基本维持在315元/MWh,高于可再生能源发电商的报价,可再生能源发电商的报价及全部报量被接受,有了较高的现货+绿证市场收入。当仿真周期内合约价格不变时,考虑到总体参与现货+绿证市场的单位收入高于参与中长期市场的单位收入,对于可再生能源发电商而言,会逐渐降低与售电商协商签订的中长期合约比例,如图9所示。

图8 可再生能源发电商参与现货+绿证市场与中长期市场单位出力收入
Fig.8 Unit output income of renewable energy generators participating in the spot + green certificates market and the mediumand long-term market

3.2.2 绿色证书市场价格

仿真周期内,售电商期望购买的绿证数量和可再生能源发电商期望销售的绿证数量之间的差值与绿色证书的价格如图10所示,绿证成交量如图11所示。

由图10中绿线可知,绿色证书的价格在初期变化较大。这是因为在第一天时,可再生能源发电商在现货市场中标量为0,也就意味着此时绿色证书市场中无绿证供应,此时供远小于求,需求量与供给量的差值达到最大值,使得绿色证书价格由初始值(150元/张)急速上涨至最大值(300元/张)。第二日绿色证书价格达到最大值,超过了售电商预期购买价格(165元/张),因此售电商会减少对绿证的购买。此时绿证价格远超可再生能源发电商预期出售价格(144元/张),发电商会大幅度增加供应量,使得供大于求,绿色证书的价格有所回落。在后期绿色证书价格略有波动,但基本稳定在230元/张附近,价格的波动幅度与绿色证书需求量与供给量的差值呈正比例关系。随着仿真天数的推移,绿色证书的供需差整体呈现一正一负来回交替变化的趋势,且幅度逐渐降低,反映在绿色证书价格上则是趋于平稳。

图9 可再生能源发电商签订中长期合约比例变化
Fig.9 Changes in the proportion of renewable energy producers’medium- and long-term contracts

从图11中可以看出,除了第一日可再生能源发电商无证书进行交易,之后绿色证书的实际交易量与绿色证书价格整体呈负相关:当绿色证书价格下降时交易量会有所增加。每30天绿色证书的交易量都有会有阶跃式增加,这是由于可再生能源发电商与售电商签订的中长期合约比例减少(见图9),售电商为了完成配额义务,在绿证市场中的证书购买量会有所增加。

3.2.3 不同配额比例下绿色证书市场交易情况

当配额比例发生变化时,售电商对可再生能源电力和绿色证书的需求会随之变化,当配额比例分别调整为12%和16%时,绿色证书市场的交易价格情况也会发生变化,如图12所示。在仿真周期内绿证价格的波动有两方面的原因,一是可再生能源出力的波动性导致绿色证书市场中的可供应量也随之波动;二是可再生能源发电商每日期望出售的绿证数量与售电商期望购买的绿证数量之间的供需存在差异,造成了价格的变动。

从图12可以看出:①3种配额比例下,初始时刻由于无绿证供应导致绿证价格激增至峰值,配额比例越小,售电商对绿证的需求越少,供需量相差越大,使得第二日的绿色证书价格回落幅度越大。②3种配额比例下,绿色证书的价格均会趋向一个均衡值,且配额比例越高,均衡值越大。这是由于配额比例越高,售电商对于绿证的实际需求量越大,从而抬升了证书价格。

图10 绿色证书价格及需求量与供给量的差值
Fig.10 TGCs’ price and difference between demand and supply

图11 绿色证书价格与交易量
Fig.11 TGCs’ price and transaction volume

图12 不同配额比例下绿色证书价格
Fig.12 TGCs’price under different quota ratios

考虑到配额比例越大,最终的均衡价格越高,会进而影响到售电商完成配额的意愿程度,因此在设定配额比例时需要综合比较可再生能源发电商的收入以及售电商完成配额的积极性。

3.2.4 不同配额比例下可再生能源发电商策略分析

图13展示了不同配额比例下可再生能源发电商参与中长期市场及现货+绿证市场的单位出力收入变化,可以看出配额比例设置越高,可再生能源发电商在现货以及绿证两个市场的单位收入越高。这是由于配额比例的增大不会影响传统能源发电商的报价策略,即不会影响现货电价,但绿色证书价格随之上涨(见图12),从而使得可再生能源发电商在现货以及绿色证书两个市场的总收入上升。这为可再生能源发电商调整中长期合约比例提供了驱动力。配额比例越高,可再生能源发电商降低中长期合约比例的幅度越大,如图14所示。

4 结语

本文梳理了配额制下,可再生能源发电商与售电商在可再生能源电力中长期市场、电力现货市场以及绿色证书市场之间的价格、供需传递关系,搭建了包括可再生能源电力中长期合约交易、传统能源中长期合约交易、电力现货交易的电力市场与绿色证书市场等相互耦合模块的系统动力学模型,主要模拟分析了可再生能源发电商在电力中长期以及绿色证书市场中的交易情况。

图13 不同配额比例下可再生能源发电商参与中长期市场及现货+绿证市场的单位出力收入
Fig.13 Unit output income of renewable energy generators participating in the spot + green certificates market and the mediumand long-term market under different quota ratios

图14 不同配额比例下可再生能源发电商签订中长期合约比例变化
Fig.14 Changes in the proportion of renewable energy producers’medium- and long-term contracts under different quota ratios

仿真结果表明,绿色证书市场中的价格和交易量受供需影响,会处于波动状态,最终趋向一个均衡值。可再生能源发电商在现货市场和绿色证书市场中的单位收入高于在中长期市场中的单位收入,因此,在中长期合约价格保持不变的情况下,可再生能源发电商更倾向于同时参与现货市场和绿色证书市场,降低中长期合约的比例。这为可再生能源发电商进行策略调整提供了一定参考。后续研究中可将中长期市场中稳定电力价格、提前锁定电量和稳定市场主体收益的作用,以及现货市场价格波动给市场主体带来的盈利风险纳入考虑。

随着配额比例的增大,绿色证书的均衡价格上升,这有助于提高可再生能源发电商在现货和绿色证书两个市场的总收入,但是对于售电商而言,为了完成配额任务需要承担的经济压力较大,若均衡价格高于售电商的预期价格,售电商会减少绿证的购买量,降低参与绿色证书交易的参与度。综合而言,有必要参考绿色证书的均衡价格,将配额比例设置在合理的范围内。

参考文献

[1]BAO X,ZHAO W,WANG X,et al.Impact of policy mix concerning renewable portfolio standards and emissions trading on electricity market[J].Renewable Energy,2019,135:761-774.

[2]CHAI B,CHEN J M,YANG Z Y,et al.Demand response management with multiple utility companies:a two-level game approach[J].IEEE Transactions on Smart Grid,2014,5(2):722-731.

[3]康重庆,杜尔顺,张宁,等.可再生能源参与电力市场:综述与展望[J].南方电网技术,2016,10(3):16-23.KANG Chongqing,DU Ershun,ZHANG Ning,et al.Renewable energy trading in electricity market:review and prospect[J].Southern Power System Technology,2016,10(3):16-23(in Chinese).

[4]SUN P,NIE P Y.A comparative study of feed-in tariff and renewable portfolio standard policy in renewable energy industry[J].Renewable Energy,2015,74:255-262.

[5]DAVIES L.Incentivizing renewable energy deployment:renewable portfolio standards and feed-in tariffs[J].KLRI Journal of Law and Legislation,2011,1:41-91.

[6]王乾坤,李琼慧,谢国辉.美国加州可再生能源配额制及对我国的启示[J].中外能源,2012,17(9):25-31.WANG Qiankun,LI Qionghui,XIE Guohui.Renewable portfolio standard in California and its enlightenment for China[J].Sino-Global Energy,2012,17(9):25-31(in Chinese).

[7]LAURIKKA H,KOLJONEN T.Emissions trading and investment decisions in the power sector:a case study in Finland[J].Energy Policy,2006,34(9):1063-1074.

[8]GAN L,ESKELAND G S,KOLSHUS H H.Green electricity market development:lessons from Europe and the US[J].Energy Policy,2007,35(1):144-155.

[9]赵新刚,梁吉,任领志,等.能源低碳转型的顶层制度设计:可再生能源配额制[J].电网技术,2018,42(4):1164-1169.ZHAO Xingang,LIANG Ji,Ren Lingzhi,et al.Top-level institutional design for energy low-carbon transition:renewable portfolio standards[J].Power System Technology,2018,42(4):1164-1169(in Chinese).

[10]冯奕,刘秋华,刘颖,等.中国售电侧可再生能源配额制设计探索[J].电力系统自动化,2017,41(24):137-141.FENG Yi,LIU Qiuhua,LIU Ying,et al.Design and exploration of renewable portfolio standard in power demand side in China[J].Automation of Electric Power Systems,2017,41(24):137-141(in Chinese).

[11]任东明.中国可再生能源配额制和实施对策探讨[J].电力系统自动化,2011,35(22):25-28.REN Dongming.China’s renewable portfolio standards and implementing countermeasures[J].Automation of Electric Power Systems,2011,35(22):25-28(in Chinese).

[12]张翔,陈政,马子明,等.适应可再生能源配额制的电力市场交易体系研究[J].电网技术,2019,43(8):2682-2690.ZHANG Xiang,CHEN Zheng,MA Ziming,et al.Study on electricity market trading system adapting to renewable portfolio standard[J].Power System Technology,2019,43(8):2682-2690(in Chinese).

[13]余顺坤,毕平平,杨文茵,等.基于配额制的可再生能源动态发展系统动力学研究[J].中国电机工程学报,2018,38(9):2599-2608.YU Shunkun,BI Pingping,YANG Wenyin,et al.Dynamic development system dynamics of renewable energy considering renewable energy quota system[J].Proceedings of the CSEE,2018,38(9):2599-2608(in Chinese).

[14]FORD A,VOGSTAD K,FLYNN H.Simulating price patterns for tradable green certificates to promote electricity generation from wind[J].Energy Policy,2007,35(1):91-111.

[15]ZHU C P,FAN R G,LIN J C.The impact of renewable portfolio standard on retail electricity market:a system dynamics model of tripartite evolutionary game[J].Energy Policy,2020,136:111072.

[16]安学娜,张少华,李雪.考虑绿色证书交易的寡头电力市场均衡分析[J].电力系统自动化,2017,41(9):84-89.AN Xuena,ZHANG Shaohua,LI Xue.Equilibrium analysis of oligopolistic electricity markets considering tradable green certificates[J].Automation of Electric Power Systems,2017,41(9):84-89(in Chinese).

[17]HELGESEN P I,TOMASGARD A.An equilibrium market power model for power markets and tradable green certificates,including Kirchhoff’s Laws and Nash-Cournot competition[J].Energy Economics,2018,70:270-288.

[18]钟宇峰,黄民翔,文福拴,等.计及绿色证书交易机制的大用户直购电市场均衡分析[J].电力自动化设备,2014,34(2):144-150.ZHONG Yufeng,HUANG Minxiang,WEN Fushuan,et al.Equilibrium analysis of direct electricity purchase with green certificate mechanism[J].Electric Power Automation Equipment,2014,34(2):144-150(in Chinese).

[19]周晓洁,彭谦,杨睿,等.绿色电力证书交易影响下计及输电阻塞影响的综合型能源发售电商竞价策略研究[J].电网技术,2020,44(4):1317-1324.ZHOU Xiaojie,PENG Qian,YANG Rui,et al.Power price marketing strategy of comprehensive energy-based electricity sales company participating in electricity market competition under ubiquitous environment of Internet of Things[J].Power System Technology,2020,44(4):1317-1324(in Chinese).

[20]GUO H Y,CHEN Q X,XIA Q,et al.Modeling strategic behaviors of renewable energy with joint consideration on energy and tradable green certificate markets[J].IEEE Transactions on Power Systems,2020,35(3):1898-1910.

[21]WANG G,ZHANG Q,LI Y,et al.Efficient and equitable allocation of renewable portfolio standards targets among China’s provinces[J].Energy Policy,2019,125:170-180.

[22]王腾飞,王辉,冷亚军,等.RPS与偏差电量考核下考虑微电网群的售电公司盈利模型[J].电力建设,2019,40(1):96-103.WANG Tengfei,WANG Hui,LENG Yajun,et al.Profit model of power retailer considering microgrid group under renewable portfolio standards and energy deviation penalty mechanism[J].Electric Power Construction,2019,40(1):96-103(in Chinese).

[23]HOU J X,ZHANG Z,LIN Z Z,et al.An energy imbalance settlement mechanism considering decision-making strategy of retailers under renewable portfolio standard[J].IEEE Access,2019,7:118146-118161.

[24]钟永光,贾晓菁,钱颖.系统动力学[M].2版.北京:科学出版社,2013.

[25]谈金晶,王蓓蓓,李扬.系统动力学在需求响应综合效益评估中的应用[J].电力系统自动化,2014,38(13):128-134.TAN Jinjing,WANG Beibei,LI Yang.Application of system dynamics on comprehensive benefits valuation of demand response[J].Automation of Electric Power Systems,2014,38(13):128-134(in Chinese).

[26]姜庆国,王昀昀,林海涛.基于系统动力学的电力批发市场和零售市场相互关系分析[J].电力系统自动化,2016,40(24):77-84.JIANG Qingguo,WANG Yunyun,LIN Haitao.Analysis on relationship between electricity wholesale market and retail market based on system dynamics method[J].Automation of Electric Power Systems,2016,40(24):77-84(in Chinese).

[27]林凯颖,王蓓蓓,朱寰,等.电网公司保底服务运营的系统动力学分析[J].电力系统及其自动化学报,2019,31(8):115-125.LIN Kaiying,WANG Beibei,ZHU Huan,et al.System dynamics analysis of operation of default services provided by grid company[J].Proceedings of the CSU-EPSA,2019,31(8):115-125(in Chinese).

[28]谢国辉,李琼慧,王乾坤,等.可再生能源配额制的国外实践及相关启示[J].能源技术经济,2012,24(7):19-22.XIE Guohui,LI Qionghui,WANG Qiankun,et al.Practice and lessons of renewable portfolio standard in foreign countries[J].Energy Technology and Economics,2012,24(7):19-22(in Chinese).

[29]ZHAO Xingang,ZHOU Ying,Zuo Yi,et al.Research on optimal benchmark price of tradable green certificate based on system dynamics:a China perspective[J].Journal of Cleaner Production,2019(230):241-252.

[30]赵盛楠,王蓓蓓,李扬,等.基于系统动力学的分布式可再生能源激励机制分析[J].电力系统自动化,2017,41(24):97-104.ZHAO Shengnan,WANG Beibei,LI Yang,et al.System dynamics based analysis on incentive mechanism of distributed renewable energy resources[J].Automation of Electric Power Systems,2017,41(24):97-104(in Chinese).

[31]赵新刚,冯天天,杨益晟.可再生能源配额制对我国电源结构的影响机理及效果研究[J].电网技术,2014,38(4):974-979.ZHAO Xingang,FENG Tiantian,YANG Yisheng.Impacting mechanism of renewable portfolio standard on China’s power source structure and its effect[J].Power System Technology,2014,38(4):974-979(in Chinese).

[32]谭忠富,刘文彦,刘平阔.绿色证书交易与碳排放权交易对中国电力市场的政策效果[J].技术经济,2014,33(9):74-84.TAN Zhongfu,LIU Wenyan,LIU Pingkuo.Policy effect of tradable green certificate and carbon emission trading on China’s electric power market[J].Technology Economics,2014,33(9):74-84(in Chinese).

[33]余顺坤,周黎莎,李晨.基于可再生能源配额制的绿色证书交易SD模型设计[J].华东电力,2013,41(2):281-285.YU Shunkun,ZHOU Lisha,LI Chen.System dynamic model design for green certificate trading based on renewable portfolio standard[J].East China Electric Power,2013,41(2):281-285(in Chinese).

[34]国家能源局.关于建立健全可再生能源电力消纳保障机制的通知[Z].2019.

[35]中国绿色电力证书认购交易平台[EB/OL].http://www.greenenergy.org.cn/gctrade/shop/index.html.

System Dynamics Simulation of Renewable Energy Power Trading Based on Renewable Portfolio Standard

YANG Libing1,ZHANG Tinghui2,LI Yachao2,LI Xiaogang1,WU Min1,WANG Beibei2*
(1.East China Grid Corporation,Huangpu District,Shanghai 200002,China;2.School of Electrical Engineering,Southeast University,Nanjing 210096,Jiangsu Province,China)

Abstract:In recent years,the problem of electricity consumption based on renewable energy such as wind energy and photovoltaics has become increasingly prominent.Initially,the use of subsidies to stimulate its development presented a large funding gap and was difficult to implement sustainably.The renewable portfolio standard (RPS) and its supporting green certificates trading mechanism (tradable green certificates,TGC) can sufficiently encourage the effective consumption of renewable energy through market-oriented means.Based on a quota system background,this study clarified the resource transfer relationship between the electricity market and the green certificate market and constructed a basic framework for market entities to obtain green certificates and conduct electricity trading.The system dynamics method was used to build a coupling model of generators,the electricity market,and the green certificate market,to simulate a strategy of renewable energy generators participating in a medium- and long-term power market and a green certificate market and to analyze the transactions in various markets.The results of this study can provide a basis for market players to adjust strategies and promote renewable energy policy formulation.

Keywords:renewable portfolio standard;tradable certificates;renewable energy;trading strategy

National Natural Science Foundation of China(71873019);Science and Technology Foundation of ECGC (Research on Interprovincial Consumption Trading System of Renewable Energy Based on System Dynamics Theory and Blockchain Technology).

作者简介:

杨立兵

杨立兵(1964),男,硕士,高级工程师,主要从事区域电力市场运营及管理工作,E-mail:yang_lb@ec.sgcc.com.cn。

张汀荟(1997),女,硕士研究生,研究方向为可再生能源电力消纳与电力市场,E-mail:zhangtinghui_seu@126.com。

李雅超(1995),女,硕士研究生,研究方向为可再生能源电力消纳与区块链技术,E-mail:220172697@seu.edu.cn。

李晓刚(1975),男,博士,高级工程师,主要从事区域电力市场运营及管理工作,E-mail:li_xg@ec.sgcc.com.cn。

吴敏(1979),男,硕士,高级工程师,主要从事区域电力市场运营及管理工作,E-mail:seu_wumin@163.com。

王蓓蓓(1979),女,博士,副教授,博士生导师,主要研究方向为电力市场与需求侧管理。通信作者,E-mail:wangbeibei@seu.edu.cn。

(责任编辑 张鹏)

  • 目录

    图1