CN111144624A - 一种可再生能源电力配额分配的优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种可再生能源电力配额分配的优化方法。本发明计算自顶向下可再生能源电力消纳总量；计算各省份自底向上消纳量配额；通过ZSG‑DEA(Zero Sum Gains Data EnvelopmentAnalysis)模型对各省份自底向上消纳量配额进行再分配，以达到分配的最有效。本发明可以以自顶向下的方式确定可再生能源消纳总量，实现了消纳总量在各省份消纳量的最佳再分配。

Description

一种可再生能源电力配额分配的优化方法

技术领域

本发明涉及可再生能源电力市场领域，具体设计一种可再生能源电力配额分配的优化方法。

背景技术

在深入研究论证并广泛征求各方面意见基础上，在2019年5月15日，国家发展改革委、国家能源局联合印发了《关于建立健全可再生能源电力消纳保障机制的通知》，该《通知》以《可再生能源法》为依据，提出建立健全可再生能源电力消纳保障机制，核心是确定各省级区域的可再生能源电量在电力消费中的占比目标，即“可再生能源电力消纳责任权重”。目的是促使各省级区域优先消纳可再生能源，加快解决弃水弃风弃光等问题，同时促使各类市场主体公平承担消纳责任，形成可再生能源电力消费引领的长效发展机制。如何公平、合理、科学、有效地确定各省份可再生能源消纳配额已经成为该政策背景下亟需解决的问题。

发明内容

本发明的目的是针对我国可再生能源消纳保障机制的配额分配问题，提

出了一种可再生能源电力配额省间分配的优化方法，以实现各省份可再生能

源消纳配额的最优分配。

为实现上述目的，本发明采用下述技术方案：

一种可再生能源电力配额分配的优化方法，包括以下步骤：

步骤1：计算自顶向下可再生能源电力消纳总量；

步骤2：计算各省份自底向上消纳量配额；

步骤3：通过ZSG-DEA(Zero Sum Gains Data Envelopment Analysis)模型对各省份自底向上消纳量配额进行再分配，以达到分配的最有效；

进一步地，步骤1中所述自顶向下可再生能源电力消纳总量为：

其中，

表示实行电力消纳保障机制后可再生能源消纳总量，

表示规划期初可再生能源消纳总量，γ_mBAU表示在BAU(Business As Usual)情景下可再生能源电力消纳率的增长率，

表示可再生能源配额制对于实现国家非化石能源占比目标的贡献率，η_n表示规划期内能源消费增长率，ξ_n表示规划期内非化石能源占比增长率，

表示表示规划期开始时全国非化石能源消费总量，m⁰为

和

的比值；

进一步地，步骤2中所述各省份消纳量配额为：

其中，N为可再生能源电力消纳保障机制覆盖省份总数(除西藏外的其他30个省份)；

为省份i除去免于考核电量后的社会用电量水平；W_i为省份i最低消纳权重。

进一步地，步骤3中所述对各省份消纳量配额进行再分配以达到分配的最有效为：

其中，h_Ro表示省份DMU₀(Decision Making Units)的投入总量不变的限制条件下的效率值，λ_i表示权重系数，x和y表示投入和产出变量，x_o表示省份DMU₀的消纳量。W是由经典BCC(Banker，Charnes and Cooper)模型式计算所得相对效率不为1的省份组成的集合，

为省份i与省份o的经典技术效率比，可以通过初始效率值来获得投入总量约束条件下的技术效率值。

本发明优点在于，本发明所提出的可再生能源电力配额分配的优化方法可以以自顶向下的方式确定可再生能源消纳总量，再以自底向上的方式将配额细化并分配至覆盖省份，通过使顶层设计与底层实施的消纳保障机制设计相一致，可以确保可再生能源电力消纳保障机制的有效性，还根据多标准分配方案选取指标作为产出变量，体现分配的公平、效率、可持续性原则，从效率分配的角度构建的投入导向型消纳总量ZSG-DEA模型，通过多次迭代后使各省份消纳量的分配都基本达到ZSG-DEA的统一有效边界，实现了消纳总量在各省份消纳量的最佳再分配。

附图说明：

图1：本发明方法流程图；

图2：消纳比重调整收敛过程。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

下面结合图表介绍本发明的具体实施方式为一种可再生能源电力配额分配的优化方法，包括以下步骤：

步骤1：计算自顶向下可再生能源电力消纳总量；

步骤1中首要目标是厘清可再生能源消纳市场配额总量设定与完成非化石能源占比目标之间的数量关系，本发明认为该数量关系体现在可再生能源消纳市场对实现国家非化石能源目标的“贡献率”之上，并认为可再生能源消纳市场对实现中国非化石能源目标的“贡献率”越高，其有效性越强。

首先，假设国家层面的三种非化石能源消费量分别为：

表示规划期开始时全国非化石能源消费总量，

则表示实行电力消纳保障机制一段时期结束时全国非化石能源消费总量。

表示一段时期结束时在BAU(Business as usual)情景下全国非化石能源消费总量，BAU情景表示现在的政策未来依然有效，不会有新的政策出台，维持原有非化石能源技术水平(没有政策刺激，缺乏相关投资，技术水平没有得到发展，非化石能源发展停滞，占比保持不变)下的未来非化石能源消费量。在此，n(nation)表示全国范围，0表示规划期的开始时间，t表示规划期的结束时间。那么，三种全国总化石能源消费量可分别表示为：

其中，En表示全国能源消费总量，Rn表示非化石能源消费占比，η_n表示规划期内能源消费增长率，ξ_n表示规划期内非化石能源占比增加率，且都为非负值。

因此完成规划期非化石能源占比提升目标所需的非化石能源消费量ΔQ_n可以表示为：

根据相同的理论，可再生能源发电的消纳量也可分为三种：假设

表示规划期初可再生能源消纳总量；

表示实行电力消纳保障机制后可再生能源消纳总量；

表示在BAU情景下一段时间结束时可再生能源消纳总量，那么，三种可再生能源发电消纳量可分别表示为：

其中，m(market)表示可再生能源电力市场，I_m表示可再生能源发电的总装机容量，α_m表示可再生能源电力的消纳率，β_m表示实行电力消纳保障机制下的可再生能源发电总装机容量的增长率，γ_m表示实行电力消纳保障机制下的可再生能源电力消纳率的增长率。

同样，电力消纳保障机制运行期末可再生能源电力消纳量增加量ΔQ_m表示为：

根据式(4)和式(8)，可再生能源配额制对于实现国家非化石能源占比目标的贡献率δ可以表示为：

其中，δ表示可再生能源配额制对实现国家非化石能源占比目标的贡献率。那么，期末实行电力消纳保障机制后可再生能源消纳总量可表达为:

根据公式(10)，可以要确定全国未来可再生能源电力的消纳总量，主要取决于四个参数，δ、η_n、ξ_n、γ_mBAU,根据可再生能源电力消纳保障机制的政策定位以及对我国装机容量、各类能源消纳现状和预测的分析，我们可以假设如表1所示情景。

表1国家自主贡献减排目标情景

	δ	η<sub>n</sub>	ξ<sub>n</sub>	γ<sub>mBAU</sub>
					情景一	100％	8.8％	2.84％	0.5％～1％
情景二	80％	8.8％	2.84％	0.5％～1％
					情景三	50％	8.8％	2.84％	0.5％～1％

根据公式(10)测算出的情景一下2020年可再生能源电力消纳总量为31888.88亿千瓦时，这就是待分摊的消纳总量，其值固定不变。

步骤2：计算各省份自底向上消纳量配额；

步骤2中，根据2019年5月国家发改委和国家能源局发布的《关于建立健全可再生能源电力消纳保障机制的通知》，明确，结合各区域实际用电增长情况、实际可消纳本地生产和区域外输入可再生能源电力的能力确定各区域最低消纳责任权重，对各省级行政区域规定了应达到的最低可再生能源电力消纳责任权重(简称“最低消纳责任权重”)，故全国可再生能源电力消纳总量从自底向上将配额细化并分配至各省份可以表示为：

其中，N为可再生能源电力消纳保障机制覆盖省份总数(除西藏外的其他30个省份)；

为省份i除去免于考核电量后的社会用电量水平；W_i为省份i最低消纳权重。

为保证可再生能源电力消纳保障机制的有效性，首先，消纳保障机制设计需要使顶层设计与底层实施相一致，即，微观层面的最低消纳责任权重所实现的可再生能源消纳总量与宏观层面上国家非化石能源发展目标贡献率对应的可再生能源消纳总量相等，即公式(10)等于公式(11)：

方程(12)建立了可再生能源消纳保障机制总体设计的一个理论分析框架，它表述了设计中的关键政策目标指标(非化石能源占比增长率ξ_n和消纳保障机制的贡献率δ)、可再生能源电力市场特征指标(消纳保障机制覆盖范围N和最低消纳责任权重W_i)和关键能源消费指标(全国能源消费的总体增长率η_n和覆盖省份区域除去免于考核电量后的社会用电量水平

)之间的数量关系，指出了可再生能源消纳保障机制总体设计应该遵循的基本原理。

步骤3：通过ZSG-DEA(Zero Sum Gains Data Envelopment Analysis)模

型对各省份自底向上消纳量配额进行再分配，以达到分配的最有效；

步骤3中立足于国家非化石能源目标，根据多标准分配方案选取指标作为产出变量，体现分配的公平、效率、可持续性原则，从效率分配的角度构建投入导向型的消纳总量ZSG-DEA模型，计算消纳总量在各省的最优分配。

分配步骤为：

首先，基于各省历史可再生能源消纳量进行省份初始消纳量的分配，并通过DEA(Data Envelopment Analysis)模型评价初始分配的DEA效率值；

其次，通过ZSG-DEA模型对消纳量进行重新分配，并评价重新分配后的效率值；

最后通过多次迭代，使所有省份都能达到有效边界。

多标准方案以更系统的方式选取指标，反映了共同但又有区别的责任，根据公平，效率，可行性和可持续性原则进行DEA分配，各原则下的初步指标选择如表2。

表2消纳总量分配指标

步骤1中测算出的情景一下2020年可再生能源电力消纳总量为31888.88亿千瓦时，这就是待分摊的消纳总量，其值固定不变。

根据步骤2的自底向上配额消纳分配，同时结合2018年各省份的实际消纳量与2018年可再生能源电力消纳总量的比值，将步骤1中所测算的可再生能源电力消纳总量分摊至各省，各省初始分摊量作为投入变量。

根据各省历史人口、GDP、可再生能源装机容量、可再生能源发电量、城市居民占比、第二产业增加值占比GDP数据，以历史平均增减速度，预测各产出变量2020年的数据。

根据各省的2020年投入变量和产出变量数值，通过经典的投入导向BBC(Banker，Charnes and Cooper)模型对省份DMUo(Decision Making Units)进行效率评价，模型为：

其中，N为可再生能源电力消纳保障机制覆盖省份总数(除西藏外的其他30个省份)，h_o表示省份DMU_o的相对效率，x和y表示投入和产出变量，λ_i表示权重系数。

各省的2020年投入变量和产出变量数值以及初始DEA效率值的计算结果见表3。

表3 2020年中国各省投入变量、产出变量及初始DEA效率值

由表3可知，大多数省份消纳量的初始分配效率均低于1，这些省份为低效的决策单元，为了使原本效率较低的省份达到效率值1，需要通过零和DEA(Zero Sum Gains DEA，简称ZSG-DEA)模型对所有省份的消纳量分配额进行重新分配。

若省份DMU_o为低效的决策单元，为了实现DEA有效，需要减少其投入(消纳量)X的分配量，减少量d_o为：

d_o＝x_o(1-h_Ro) (14)

其中，x_o表示省份DMU_o的消纳量，h_Ro表示省份DMU_o的投入总量不变的限制条件下的效率，且技术效率h_Ro与初始效率值h_o之间呈现线性相关关系，为：

其中，W是由经典BBC模型式计算所得相对效率不为1的省份组成的集合，

为省份i与省份o的经典技术效率比，可以通过初始效率值来获得投入总量约束条件下的技术效率值。

为了保持投入总额不变，即可再生能源电力消纳总量不变，这一减少的消纳量d_o将按照比例分配的原则分配给其他省份，则第i个省份DMU_i从DMU_o处分得的消纳量为：

所有的省份都在同时进行消纳量的调整，故省份DMU_i的消纳量分配额最终调整为：

因此，经过比例调整后，采用ZSG-DEA模型对省份DMU_o进行相对效率评价的投入导向BBC模型变形为：

调整消纳总量在各省之间的分配，使总量保持不变的同时，各个省份的效率值得到改进。一些省份在消纳量调整后仍达不到DEA有效，需要将调整后的消纳量再次作为投入变量，进行第二次效率值的估算和调整，通过多次迭代，最终使得各省份ZSG-DEA模型的效率值均接近于1，即各省份消纳量的分配都基本达到ZSG-DEA的统一有效边界，实现了各省份消纳量的最优分配。

具体结果见下表4及收敛过程如图2。

表4 2020年中国各省份约束性指标与ZSG-DEA模型所得最优指标

在零和博弈DEA模型计算结果可以发现，当前我国可再生能源电力消纳保障机制的各省消纳比例普遍偏低，为了保障国家2030年非化石能源占比20％的达成，估计未来国家将提高各省可再生能源电力消纳量的比例。

应当理解的是，本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。

应当理解的是，上述针对较佳实施例的述较为详细，并不能因此而认为是对本发明专利保护范围的限制，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明权利要求所保护的范围情况下，还可以做出替换或变形，均落入本发明的保护范围之内，本发明的请求保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (4)

1.一种可再生能源电力配额分配的优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：计算自顶向下可再生能源电力消纳总量；

步骤2：计算各省份自底向上消纳量配额；

步骤3：通过ZSG-DEA(Zero Sum Gains Data Envelopment Analysis)模型对各省份自底向上消纳量配额进行再分配，以达到分配的最有效。

2.根据权利要求1所述的可再生能源电力配额分配的优化方法，其特征在于：步骤1中所述自顶向下可再生能源电力消纳总量为：

其中，

表示实行电力消纳保障机制后可再生能源消纳总量，

表示规划期初可再生能源消纳总量，γ_mBAU表示在BAU(Business As Usual)情景下可再生能源电力消纳率的增长率，δ表示可再生能源配额制对于实现国家非化石能源占比目标的贡献率，η_n表示规划期内能源消费增长率，ξ_n表示规划期内非化石能源占比增长率，

表示表示规划期开始时全国非化石能源消费总量，m⁰为

和

的比值。

3.根据权利要求1所述的可再生能源电力配额分配的优化方法，其特征在于：

步骤2中所述各省份消纳量配额为：

其中，N为可再生能源电力消纳保障机制覆盖省份总数(除西藏外的其他30个省份)；

为省份i除去免于考核电量后的社会用电量水平；W_i为省份i最低消纳权重。

4.根据权利要求1所述的可再生能源电力配额分配的优化方法，其特征在于：

步骤3中所述对各省份消纳量配额进行再分配以达到分配的最有效为：

min h_Ro

其中，h_Ro表示省份DMU₀(Decision Making Units)的投入总量不变的限制条件下的效率值，λ_i表示权重系数，x和y表示投入和产出变量，x_o表示省份DMU₀的消纳量，W是由经典BCC(Banker，Charnes and Cooper)模型式计算所得相对效率不为1的省份组成的集合，

为省份i与省份o的经典技术效率比，可以通过初始效率值来获得投入总量约束条件下的技术效率值。

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