CN117911080B - 一种电-碳联合市场下发电商调度及各机组收益确定方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电‑碳联合市场下发电商调度及各机组收益确定方法，属于发电商优化调度技术领域，解决了现有方式难以制定出电‑碳联合市场下发电商激励性竞价策略导致的调度效果差、难以避免发电商恶意虚假报价对市场竞争的不利影响的问题。该方法包括：获取发电商的真实报价参数，构造以发电商利润最大为目标的发电商参与电‑碳联合市场的竞价模型；在每一个交易周期，获取发电商参与电‑碳联合市场的运行参数；将运行参数代入竞价模型，求解得到竞价模型取最优值时的决策变量求解结果，并将竞价模型取最优值时的决策变量作为所述发电商在相应交易周期的调度结果；根据VCG电价机制及所述调度结果，确定相应交易周期内各机组的收益。

Description

一种电-碳联合市场下发电商调度及各机组收益确定方法

技术领域

本发明属于发电商优化调度技术领域，尤其涉及一种电-碳联合市场下发电商调度及各机组收益确定方法。

背景技术

在“双碳”目标的驱动下，电力行业低碳化运行是未来的必然趋势。电-碳市场联合运营机制正面临许多挑战。当前碳配额总量设定较为宽松，缺乏有效的碳成本传导机制。电力市场、碳市场和绿证市场运行范围和覆盖主体不一致，导致三类市场之间的耦合性不强。电-碳联合市场下的运行机制比单一电力市场下的运行机制更为复杂，但由于两类市场的联合运行能够同时兼顾电力系统的经济效益和低碳属性，因此，构建电-碳联合市场运行机制具有重要意义。

传统火电机组参加碳市场交易一定程度增加了其发电成本，进而影响发电商的竞价行为。为实现发电商自身利益最大化，已有学者在电-碳联合市场下对发电商竞价策略展开相关研究。然而，很多研究均未考虑到绿证交易影响，忽略了绿证交易能为可再生能源发电商带来经济效益的因素。因此，如何制定一种电-碳联合市场下发电商激励性竞价策略以优化调度效果、并评估各机组的最优收益，避免发电商恶意虚假报价对市场竞争的不利影响，已成为目前亟待解决的问题。

发明内容

鉴于上述的分析，本发明实施例旨在提供一种电-碳联合市场下发电商调度及各机组收益确定方法，用以解决现有方式难以制定出电-碳联合市场下发电商激励性竞价策略导致的调度效果差、难以避免发电商恶意虚假报价对市场竞争的不利影响的问题。

发电商如何在多类市场下制定竞价策略的问题，进一步激励发电商真实申报成本，确保电-碳联合市场运行的公正性和高效性。

本发明公开了一种电-碳联合市场下发电商调度及各机组收益确定方法，包括：

获取发电商的真实报价参数，构造以发电商利润最大为目标的发电商参与电-碳联合市场的竞价模型；所述发电商包括多个火电机组和多个可再生能源机组；

在每一个交易周期，获取发电商参与电-碳联合市场的运行参数；将所述运行参数代入所述竞价模型，求解得到所述竞价模型取最优值时的决策变量求解结果，并将所述竞价模型取最优值时的决策变量作为所述发电商在相应交易周期的调度结果；

根据VCG电价机制及所述调度结果，确定相应交易周期内各机组的收益。

在上述方案的基础上，本发明还做出了如下改进：

进一步，所述竞价模型包括目标函数和约束条件；其中，所述竞价模型中的目标函数表示为：

(1)

其中，、分别表示当前交易周期内所有火电机组、所有可再生能源机组的出力的集合，目标函数为、的函数；

、分别表示当前交易周期内发电商在电力市场、绿证市场中的收益；、分别表示当前交易周期内发电商的发电成本、碳市场交易成本；

其中，所述发电商的真实报价参数包括每个机组的真实报价参数；基于每个机组的真实报价参数，构造相应机组的发电成本函数；基于所有机组的发电成本函数，获得当前交易周期内发电商的发电成本。

进一步，

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

其中，、、、分别表示燃煤机组、燃气机组、风电机组、光伏机组在时段的发电成本函数；表示交易周期；、、、分别表示燃煤机组、燃气机组、风电机组、光伏机组的总数，其中，燃煤机组和燃气机组均属于火电机组，风电机组和光伏机组均属于可再生能源机组；、、、分别为燃煤机组、燃气机组、风电机组、光伏机组在时段的出力，为所述竞价模型的决策变量；

为时段的碳配额价格，为所述竞价模型的决策变量；、分别为燃煤机组、燃气机组的碳排放因子；

、、分别表示发电商真实申报的燃煤机组的发电成本函数中的二次项系数、一次项系数、常数项系数；、、分别表示发电商真实申报的燃气机组的发电成本函数中的二次项系数、一次项系数、常数项系数；、分别表示发电商真实申报的风电机组的发电成本函数中的发电成本系数、弃风成本系数；、分别表示发电商真实申报的光伏机组的发电成本函数中的发电成本系数、弃光成本系数；、、、、、、、、、共同构成发电商的真实报价参数；

、分别表示发电商在时段分配给燃煤机组、燃气机组的基准碳配额；、分别表示风电机组、光伏机组在时段的预测出力，单位均为MW；、、、共同构成发电商参与电-碳联合市场的运行参数。

进一步，

(8)

(9)

其中，为时段的出清电价，为所述竞价模型的决策变量；为绿证交易价格；、分别为时段风电机组、光伏机组在绿证市场中交易的绿证数量，为所述竞价模型的决策变量，、分别与、有关；

所述竞价模型中的决策变量、、、、、、、，对应求解得到所述竞价模型取最优值时的决策变量求解结果相应表示为、、、、、、、。

进一步，所述竞价模型的约束条件包括燃煤机组约束、燃气机组约束、风电机组约束、光伏机组约束、功率平衡约束、电力需求曲线约束、碳配额需求关系曲线约束、售出绿证数量限制约束及市场绿证总量约束。

进一步，

(10)

其中，、分别为燃煤机组的出力上限、下限；

所述燃气机组约束表示为：

(11)

(12)

式中，、分别为燃气机组的最小、最大可调度出力；为燃气机组在单位时间内出力变化量的最大值；

所述风电机组约束表示为：

(13)

所述光伏机组约束表示为：

(14)。

进一步，

所述功率平衡约束表示为：

(15)

其中，为时段的负荷用电需求量；

所述电力需求曲线约束表示为：

(16)

其中，、分别为电力需求曲线函数的一次项系数、常数项系数；

所述碳配额需求关系曲线约束表示为：

(17)

其中，、分别为碳配额需求关系曲线函数的一次项系数、常数项系数；

所述售出绿证数量限制约束表示为：

(18)

式中，为时段内售出的绿证数量的上限；

市场绿证总量约束：

(19)

其中，、分别为风电机组、光伏机组发出单位绿色电量对应的绿证数量；、分别为燃煤机组、燃气机组需要履行的可再生能源责任消纳权重，即发出一兆瓦电量需要购买的绿证数量。

进一步，当前交易周期内火电机组获得的收益表示为：

(20)

其中，、分别表示当前交易周期内火电机组的最优发电成本、最优碳市场交易成本；表示当前交易周期内所有火电机组和所有可再生能源机组全部参与市场出清情况下的最优总收益；

表示当前交易周期内仅有火电机组不参与市场出清情况下的最优总收益；、分别表示当前交易周期内所有火电机组、所有可再生能源机组的最优出力的集合；表示当前交易周期内火电机组的最优出力；表示当前交易周期内去除火电机组后剩余所有火电机组的最优出力的集合；；

当火电机组为燃煤机组时：

(21)

(22)

当火电机组为燃气机组时：

(23)

(24)

进一步，当前交易周期内可再生能源机组获得的收益表示为：

(25)

其中，表示当前交易周期内可再生能源机组的最优发电成本；表示当前交易周期内仅有可再生能源机组不参与市场出清情况下的最优总收益；表示当前交易周期内可再生能源机组的最优出力；表示当前交易周期内去除可再生能源机组后剩余所有可再生能源机组的最优出力的集合；；

当可再生能源机组为风电机组时：

(26)

当可再生能源机组为光伏机组时：

(27)。

进一步，

(28)

(29)

(30)

(31)

(32)

其中，表示火电机组在时段的最优出力；当为时，即为；当为时，即为；

(33)

(34)

其中，表示可再生能源机组在时段的最优出力；当为时，即为；当为时，即为；

(35)

其中，表示时段可再生能源机组在绿证市场中交易的最优绿证数量；当为时，即为；当为时，即为。

与现有技术相比，本发明至少可实现如下有益效果之一：

本发明提供的电-碳联合市场下发电商调度及各机组收益确定方法，在构造发电商参与市场竞争的竞价模型过程中，同时考虑电力市场、碳市场和绿证市场，相比单一电力市场，考虑绿证交易的电-碳联合市场竞价策略可以同时实现环境效益和社会经济效益的最大化。

同时，本发明通过构建电-碳交易成本函数，建立电力市场与碳市场之间的成本传导机制，利用电力市场的出清结果实现对碳交易成本的度量，为电力市场与碳市场的耦合交易提供策略依据。

此外，本发明还采用VCG机制对参与到电-碳联合市场中的各类型机组进行结算，可以激励各机组真实报价，实现激励相容的市场特性，达到公平有效的利益分配。

综上所述，本发明中的方法很好地解决了现有方式难以制定出电-碳联合市场下发电商激励性竞价策略导致的调度效果差、难以避免发电商恶意虚假报价对市场竞争的不利影响的问题，通过示例验证，该方法能够进一步激励发电商真实申报成本，确保电-碳联合市场运行的公正性和高效性。

本发明中，上述各技术方案之间还可以相互组合，以实现更多的优选组合方案。本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分优点可从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过说明书以及附图中所特别指出的内容中来实现和获得。

附图说明

附图仅用于示出具体实施例的目的，而并不认为是对本发明的限制，在整个附图中，相同的参考符号表示相同的部件；

图1为本发明提供的电-碳联合市场下发电商调度及各机组收益确定方法的流程图；

图2为各类型发电机组参与电-碳联合市场的耦合框图；

图3为上海某地区春季典型日负荷侧需求曲线；

图4为场景一下火电机组出力；

图5为场景一下可再生能源机组出力；

图6为场景一下火电机组碳排放量及碳配额价格；

图7为场景二下火电机组出力；

图8为场景二下可再生能源机组出力；

图9为场景二下碳排放量及碳配额价格；

图10为场景二下火电机组发电量及碳配额价格；

图11为场景三下火电机组出力；

图12为场景三下可再生能源机组出力；

图13为场景二与场景三下出清电价；

图14为场景三下火电机组碳排放量；

图15为不同报价场景下的系统总收益。

具体实施方式

下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理，并非用于限定本发明的范围。

以下根据图1～图15，具体说明本发明的较佳实施例。

传统火电机组参加碳市场交易在一定程度上增加了其发电成本，且这种成本的增加是不可避免的。个别发电商为了获得更高利润，可能会在市场竞争中虚假报价，若没有相应机制约束其竞价行为，将不利于市场竞争的公正性和高效性。在此背景下，本发明提供了一种电-碳联合市场下发电商调度及各机组收益确定方法，能够考虑电力市场与碳市场间的成本传导及三类市场的数据耦合，能够充分考虑信息不对称的竞价机制，为电-碳联合市场下的发电商组合交易、市场竞价及运营决策提供参考。

本发明公开了一种电-碳联合市场下发电商调度及各机组收益确定方法，流程图如1所示，包括以下步骤：

步骤S1：获取发电商的真实报价参数，构造以发电商利润最大为目标的发电商参与电-碳联合市场的竞价模型；所述发电商包括多个火电机组和多个可再生能源机组；

步骤S2：在每一个交易周期，获取发电商参与电-碳联合市场的运行参数；将所述运行参数代入所述竞价模型，求解得到所述竞价模型取最优值时的决策变量求解结果，并将所述竞价模型取最优值时的决策变量作为所述发电商在相应交易周期的调度结果；

步骤S3：根据VCG电价机制及所述调度结果，确定相应交易周期内各机组的收益。

优选地，本实施例所构造的竞价模型基于电-碳联合市场下的发电商交易运行机制实现，发电商参与联合市场耦合交易框图如图2所示，发电商包含火电机组和可再生能源机组，其中，火电机组包括燃煤机组和燃气机组，可再生能源机组包括风电机组和光伏机组。考虑绿证交易的电-碳联合市场由电力市场、碳市场和绿证交易市场组成，三类市场之间主要由电价、碳配额价格、碳配额供需、绿证交易量等变量进行状态交互传导，进而影响发电商的决策行为。在绿证市场中，风力机组和光伏机组每产生1000KW·h的绿色电力可获得一张绿证，发电商可向绿证交易平台出售其获得的绿证，从而获取收益。在碳市场中，火电发电商需要在碳交易平台买入碳配额来满足碳排放要求，并且该发电商需保留一定数量的绿证，以满足火电机组需要履行的可再生能源责任消纳指标。发电商作为三类市场的参与者，其竞价行为对加强三类市场的联合运行起到至关重要的作用。基于以上考虑，制定了本实施例中的竞价模型，包括目标函数和约束条件。

（1）竞价模型

竞价模型中的目标函数表示为：

(1)

其中，、分别表示当前交易周期内所有火电机组、所有可再生能源机组的出力的集合，目标函数为、的函数；

、分别表示当前交易周期内发电商在电力市场、绿证市场中的收益；、分别表示当前交易周期内发电商的发电成本、碳市场交易成本。该目标函数综合考虑了机组在参与电-碳联合市场、电力市场、碳市场和绿证市场三类市场的收支而设计得到。

在本实施例中，所述发电商的真实报价参数包括每个机组的真实报价参数；基于每个机组的真实报价参数，构造相应机组的发电成本函数；基于所有机组的发电成本函数，获得当前交易周期内发电商的发电成本。

发电商电-碳交易成本函数描述如下：

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

其中，、、、分别表示燃煤机组、燃气机组、风电机组、光伏机组在时段的发电成本函数；表示交易周期；、、、分别表示燃煤机组、燃气机组、风电机组、光伏机组的总数，其中，燃煤机组和燃气机组均属于火电机组，风电机组和光伏机组均属于可再生能源机组；、、、分别为燃煤机组、燃气机组、风电机组、光伏机组在时段的出力，为所述竞价模型的决策变量；

为时段的碳配额价格，为所述竞价模型的决策变量；、分别为燃煤机组、燃气机组的碳排放因子；、、分别表示发电商真实申报的燃煤机组的发电成本函数中的二次项系数、一次项系数、常数项系数；、、分别表示发电商真实申报的燃气机组的发电成本函数中的二次项系数、一次项系数、常数项系数；、分别表示发电商真实申报的风电机组的发电成本函数中的发电成本系数、弃风成本系数；

、分别表示发电商真实申报的光伏机组的发电成本函数中的发电成本系数、弃光成本系数；、、、、、、、、、共同构成发电商的真实报价参数；、分别表示发电商在时段分配给燃煤机组、燃气机组的基准碳配额；

、分别表示风电机组、光伏机组在时段的预测出力，单位均为MW；、、、共同构成发电商参与电-碳联合市场的运行参数。为风电机组的生产成本和运维成本之和，为光伏机组的生产成本和运维成本之和，

为风电机组的弃风成本，为光伏机组的弃光成本。此外，在本实施例中，涵盖个燃煤机组和个燃气机组在当前交易周期内所有时段的出力；涵盖个风电机组、个光机组在当前交易周期内所有时段的出力。示例性地，在本实施例中，为一天内的优化时段，共24小时。本实施例中所有出力的单位均为MW。

(8)

(9)

其中，为时段的出清电价，为所述竞价模型的决策变量；为绿证交易价格；、分别为时段风电机组、光伏机组在绿证市场中交易的绿证数量，为所述竞价模型的决策变量，、分别与、有关。

优选地，本实施例中竞价模型的约束条件包括燃煤机组约束、燃气机组约束、风电机组约束、光伏机组约束、功率平衡约束、电力需求曲线约束、碳配额需求关系曲线约束、售出绿证数量限制约束及市场绿证总量约束。具体说明如下：

（3）发电商需满足的约束为：

1）燃煤机组约束：

(10)

式中，、分别为燃煤机组的出力上限、下限。

2）燃气机组约束：

(11)

式中，、分别为燃气机组的最小、最大可调度出力。

燃气机组的爬坡约束：

(12)

式中，为燃气机组在单位时间内出力变化量的最大值。

3）风电机组约束：

(13)

4）光伏机组约束：

(14)

5）功率平衡约束：

(15)

其中，为时段的负荷用电需求量。

6）电力需求曲线约束：

(16)

其中，、分别为电力需求曲线函数的一次项系数、常数项系数，与电力市场供需关系有关。

7）碳配额需求关系曲线约束：

(17)

式中，、分别为碳配额需求曲线函数的一次项系数、常数项系数，与碳市场中碳配额的供需关系有关。

8）售出绿证数量限制约束：

(18)

式中，为时段内售出的绿证数量的上限。

9）市场绿证总量约束：

(19)

其中，、分别为风电机组、光伏机组发出单位绿色电量对应的绿证数量；、分别为燃煤机组、燃气机组需要履行的可再生能源责任消纳权重，即发出一兆瓦电量需要购买的绿证数量，与机组特性有关。

具体实施过程中，利用Matlab gurobi求解器对上述代入运行参数的竞价模型进行求解，从而求解得到竞价模型取最优值时的决策变量求解结果，并将其作为发电商在相应交易周期的调度结果。

为便于区分，将上述竞价模型中的决策变量、、、、、、、，对应求解得到所述竞价模型取最优值时的决策变量求解结果相应表示为、、、、、、、。

在步骤S3中，具体执行以下操作确定相应交易周期内各机组的收益。为得到较为准确、可靠的各机组的收益，本实施例提供了基于VCG的电-碳联合市场竞价机制的实现方式，通过计算机组带来的替代效益来计算火电机组和可再生能源机组获得的收益。

令表示当前交易周期内所有火电机组和所有可再生能源机组全部参与市场出清情况下的最优总收益，其中包括电力市场收益和售出绿证获得绿证收益；令表示当前交易周期内仅有火电机组不参与市场出清情况下的最优总收益，表示当前交易周期内仅有可再生能源机组不参与市场出清情况下的最优总收益。需要说明的是，燃气机组和燃煤机组都属于火电机组，火电机组不参与市场出清，即：当火电机组为燃煤机组时，燃煤机组不参与市场出清，其余火电机组均参与市场出清；或者，当火电机组为燃气机组时，燃气机组不参与市场出清，其余火电机组均参与市场出清。风电机组和光伏机组都属于可再生能源机组，可再生能源机组不参与市场出清，即：当可再生能源机组为风电机组时，风电机组不参与市场出清，其余可再生能源机组均参与市场出清；或者，当可再生能源机组为光伏机组时，光伏机组不参与市场出清，其余可再生能源机组均参与市场出清；

，。

当前交易周期内所有火电机组和所有可再生能源机组全部参与市场出清情况下的最优总收益表示为：

(20)

其中，为当前交易周期内发电商在电力市场的最优收益，为将模型求解后的决策变量代入公式(8)所得结果，即：

(21)

其中，为当前交易周期内发电商在绿证市场中的最优收益，为将模型求解后的决策变量代入公式(9)所得结果，即：

(22)

当前交易周期内火电机组不参与市场出清情况下的最优总收益表示为：

(23)

其中，为当前交易周期内发电商在电力市场的最优收益中去除火电机组带来的最优收益的结果；即：

(24)

其中，表示火电机组在时段的最优出力；当为时，即为；当为时，即为。

当前交易周期内可再生能源机组不参与市场出清情况下的市场最优总收益表示为：

(25)

其中，为当前交易周期内发电商在电力市场的最优收益中去除可再生能源机组带来的最优收益的结果；即：

(26)

其中，表示可再生能源机组在时段的最优出力；当为时，即为；当为时，即为。

为当前交易周期内发电商在绿证市场中的最优收益去除可再生能源机组带来的最优收益的结果，即：

(27)

其中，表示时段可再生能源机组在绿证市场中交易的最优绿证数量；当为时，即为；当为时，即为。

以上三个收益模型都包括电力市场收益和售出绿证获得的收益。

基于本发明提出的VCG(Vickrey-Clarke-Groves，VCG)电价机制，可得：

当前交易周期内火电机组获得的收益表示为：

当前交易周期内火电机组获得的收益表示为：

(28)

其中，、分别表示火电机组的最优发电成本、最优碳市场交易成本。

当为时，

(29)

(30)

当为时，

(31)

(32)

可再生能源机组获得的收益为：

(33)

其中，表示当前交易周期内可再生能源机组的最优发电成本。

当为时，

(34)

当为时，

(35)

在本发明提供的另一实施例中，基于上海某地区作为算例对象进行分析，验证所提竞价模型、竞价策略的有效性，以及所提出的发电商激励性竞价机制的激励相容的市场属性。

在本实施例所选取的上海某地区中，包含四个火电机组（分别为两个燃煤机组和两个燃气机组），一处风电机组及一个光伏机组。该地区春季典型日负荷侧需求曲线如图3所示。绿证价格根据中国绿色证书认购平台确定，根据平台数据取绿证交易价格为45元/张。各机组性能参数和成本参数如表1和表2所示。设置以下场景：1）场景一为电-碳-证联合市场；2）场景二为电-碳联合市场；3）场景三为单一电力市场。

表1 火电机组参数

表2 可再生能源机组的成本参数

（2）结果分析

1）场景一：电-碳-证联合市场下的结果分析

分析图4和图5可以发现，在碳市场的约束下，火电机组的出力基本上被限制在了最小出力。凌晨1时至4时，虽然光伏没有出力，但风电机组出力范围在13~14.5MW左右，而凌晨时段负荷需求不高，基本维持在30MW，因此，火电机组只需保持最低出力即可满足负荷需求；5时至20时，负荷侧用电需求量逐渐上升，此时仅靠风电和光电无法满足需求，因此，火电机组开始增加出力，而13时至15时光照强度大，光伏机组出力充足，最大可达10MW，因此火电机组出力相对减少；21时至24时，光伏机组不再出力，而风电机组可用的风电增大，此时风电机组与火电机组共同满足用电需求。

在绿证交易机制和碳市场的协同作用下，发电商在完成市场配额要求和可再生能源消纳要求的前提下，为了获得最大利润而选择将可再生能源全部上网。而可再生能源的出力不仅可以满足发电商的环境权益要求，还能出售多余的绿证获得收益。因此绿证交易能通过经济性激励，推动可再生能源的发展和利用，减少对传统化石能源的依赖，推进低碳市场的建设。

燃煤机组和燃气机组的碳排放量以及碳配额价格如图6所示。碳配额一天内的价格趋于稳定，波动范围在69.8~71.3元/t之间。而碳排放量的波动与火电机组发电量趋势一致。在碳市场的约束下，机组的总碳排放量为132.1t。从图6可以看出，碳配额价格的涨跌与碳排放量波动的趋势一致。这是因为碳排放量会影响碳配额市场的供需关系，从而影响市场碳配额价格。当机组的碳排放量过多，超过其拥有的碳配额时，则需要购买额外的碳配额来弥补超出的部分，即增加了对碳配额的需求，从而推动碳配额价格上涨。

2）场景二：电-碳联合市场下的结果分析

观察图7与图8可以发现，不考虑绿证交易带来的影响后，火电机组出力的趋势及碳排放总量与场景一基本一致，其中，燃气机组在24小时内的总出力约为325MW，仍大于燃煤机组的235MW。这/说明燃煤机组虽具有较小的发电成本系数，但由于其碳排放特性较差，导致市场倾向于调度相对更清洁的燃气机组出力。

在此场景下，火电机组产生的碳排放量如图9所示，机组总碳排放量仍达到131吨，与场景一下产生的碳排放量相差不大。这是由于绿证只能作为发电商使用绿色电力的凭证，虽然能为可再生能源机组带来收益，但在限制火力发电的碳排放量上并不能很好地起到激励作用。此外，失去了绿证带来的补贴后，风电机组的出力有所降低，说明绿证交易能够有效鼓励发电商使用清洁能源，并提升其经济效益。

在电-碳联合市场中，电力市场与碳市场间存在通过发电量耦合的成本传导机制。如图10所示，火电机组的发电量会决定其发电过程中的碳排放量，碳排放的增长将推动碳市场中碳配额的需求量，进而推动碳价上涨，使发电机组碳配额成本增加，影响机组发电的成本效益。当碳排放成本上升时，会促使火电机组减少碳排放，提升发电效益，因此20至22时火电机组的总出力减少。

3）场景三：单一电力市场下的结果分析

分析图11结果可知，燃煤机组虽然具有较差的碳排放特性，但是在没有碳市场约束下，因具有较小的成本系数，所以其出力大于燃气机组的出力，以实现发电商的利润最大化，而燃气机组只需基本维持最小出力，以免产生启停成本。此外，失去绿证带来的补贴后，风电机组的出力有明显减少。如图12所示，由于1至6时与20时至24时的负荷需求低，风电出力均未达到预测出力。

对比场景二与场景三下的出清电价，如图13，可发现场景二下的出清价格出现了小幅上涨。这是由于碳市场和电力市场的联合运行会引起发电商在电力市场的竞价过程中考虑碳排放的成本，此成本将传导至电力市场，影响到发电商的生产成本。发电商需要支付更多的成本来补偿碳排放，从而导致电力市场的电价上升。

在不考虑碳配额成本的情况下，火电机组的碳排放量明显升高，如图14所示，其总量达到了152.5吨。因此，通过对比场景三与场景一下的碳排放量不难发现，碳市场机制可以通过限制发电商的碳排放配额，为超出配额的发电商带来经济损失，促使发电商采用清洁高效的方式发电，从而主动减少碳排放。

计算发电商在三类场景下的总利润分别为2.95×105、2.74×105以及4.09×105元。相较于场景二，由于场景一引入了绿证交易，可以实现对绿色电力生产和使用的激励作用，并为参与到绿证交易市场下的发电商提供了可再生能源补贴，因此场景一下的社会总利润高于场景二；而在考虑碳市场的情况下，火力发电由于不可避免地会产生二氧化碳排放，所以需要购买大量碳配额以满足政府规定的配额要求，导致场景一和场景二的经济亏损，因此场景三下的系统总利润最大。

综上所述，场景三下的系统总利润最大，但是由于失去了碳市场的约束和绿证的补贴，导致其碳排放量显著增高，可再生能源出力占比下降，不利于实现清洁低碳的电力生产，难以推动新型电力系统的构建；而场景二虽对碳排放有一定的限制，但缺少了绿证带来的补贴，导致系统总利润下降。因此，考虑绿证交易的电-碳联合市场更有利于推动能源清洁转型，同时满足经济效益和环境效益的需求。

为验证本实施所提策略满足激励相容性质，下面假设在场景一下，不同类型的发电机组分别按照策略系数虚报各自的成本，并计算不同报价下的系统收益情况。如图15所示，可以看出各机组均真实报价时的系统总收益大于任意机组虚报成本时的收益。

表3 各机组报价策略参数

为继续验证该性质，计算不同类型机组（火电机组以燃煤机组1为例，可再生能源机组以风电机组为例）按表3所列的策略参数恶意虚假报价时和申报真实成本时所获得的支付：

（1）火电机组虚报成本

假设本发明模型中燃煤机组1虚报其成本参数，可计算燃煤机组1真实报价时获得的支付为11211.4元，同时计算得出其在虚报成本时获得的支付为10486.6元。

所以，火电机组申报真实发电成本时的收益大于虚报时的净收益，表明该机制能够激励火电机组申报真实的发电成本。

（2）可再生能源机组虚报成本

假设本发明模型中风电机组虚报其成本系数及弃风成本系数，可计算风电机组真实报价时获得的支付为1745.4元，同时可计算得出其在虚报成本时获得的支付为1604.9元。

所以，风电机组申报真实发电成本时的收益大于虚报时的净收益，表明该机制能够激励可再生能源机组申报真实的发电成本。

综上所述，本实施例中的方法应用VCG机制对机组进行结算，可以实现社会利润和机组自身利润的最大化，保证真实报价是机组获得最大利润的唯一策略。因此，本发明所述的电-碳联合市场下发电商激励性竞价策略满足激励相容性质，可引导各机组在电-碳联合市场中进行真实报价，促进合理有效的资源配置，并在市场上形成公平的竞争环境。

为实现电力市场与碳市场的有效协同，本发明提出了一种发电商在电-碳联合市场下的竞价模型，该模型构建了电-碳交易成本函数，并考虑电量、碳配额和绿证三类交易产品的耦合约束，建立了以发电商利润最大化的目标函数。通过引入VCG机制，利用替代效益对各市场成员进行结算，最后通过上海某地区为算例对象进行仿真分析。得出的主要结论如下：

（1）相比单一电力市场，本发明所提出的电-碳联合市场下发电商竞价策略使得区域总碳排放量减少了15%；相比不考虑绿证交易的电-碳联合市场，系统总利润增加了4%。因此，考虑绿证交易的电-碳联合市场竞价策略可以同时实现环境效益和社会经济效益的最大化。

（2）通过构建电-碳交易成本函数，建立电力市场与碳市场之间的成本传导机制，利用电力市场的出清结果实现对碳交易成本的度量，为电力市场与碳市场的耦合交易提供策略依据。

（3）部分发电商会选择提高报价以弥补亏损的碳成本，或降低报价以提高中标量，但策略性报价会导致市场失序。采用VCG机制对参与到电-碳联合市场中的各类型机组进行结算，可以激励各机组真实报价，实现激励相容的市场特性，达到公平有效的利益分配。

本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读存储介质中。其中，所述计算机可读存储介质为磁盘、光盘、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种电-碳联合市场下发电商调度及各机组收益确定方法，其特征在于，包括：

获取发电商的真实报价参数，构造以发电商利润最大为目标的发电商参与电-碳联合市场的竞价模型；所述发电商包括多个火电机组和多个可再生能源机组；

在每一个交易周期，获取发电商参与电-碳联合市场的运行参数；将所述运行参数代入所述竞价模型，求解得到所述竞价模型取最优值时的决策变量求解结果，并将所述竞价模型取最优值时的决策变量作为所述发电商在相应交易周期的调度结果；

根据VCG电价机制及所述调度结果，确定相应交易周期内各机组的收益；

所述竞价模型包括目标函数和约束条件；其中，所述竞价模型中的目标函数表示为：

(1)

其中，、分别表示当前交易周期内所有火电机组、所有可再生能源机组的出力的集合，目标函数为、的函数；、分别表示当前交易周期内发电商在电力市场、绿证市场中的收益；、分别表示当前交易周期内发电商的发电成本、碳市场交易成本；

其中，所述发电商的真实报价参数包括每个机组的真实报价参数；基于每个机组的真实报价参数，构造相应机组的发电成本函数；基于所有机组的发电成本函数，获得当前交易周期内发电商的发电成本；

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

其中，、、、分别表示燃煤机组、燃气机组、风电机组、光伏机组在时段的发电成本函数；表示交易周期；、、、分别表示燃煤机组、燃气机组、风电机组、光伏机组的总数，其中，燃煤机组和燃气机组均属于火电机组，风电机组和光伏机组均属于可再生能源机组；、、、分别为燃煤机组、燃气机组、风电机组、光伏机组在时段的出力，为所述竞价模型的决策变量；为时段的碳配额价格，为所述竞价模型的决策变量；、分别为燃煤机组、燃气机组的碳排放因子；

、、分别表示发电商真实申报的燃煤机组的发电成本函数中的二次项系数、一次项系数、常数项系数；、、分别表示发电商真实申报的燃气机组的发电成本函数中的二次项系数、一次项系数、常数项系数；

、分别表示发电商真实申报的风电机组的发电成本函数中的发电成本系数、弃风成本系数；、分别表示发电商真实申报的光伏机组的发电成本函数中的发电成本系数、弃光成本系数；、、、、、、、、、共同构成发电商的真实报价参数；

、分别表示发电商在时段分配给燃煤机组、燃气机组的基准碳配额；、分别表示风电机组、光伏机组在时段的预测出力，单位均为MW；、、、共同构成发电商参与电-碳联合市场的运行参数；

(8)

(9)

其中，为时段的出清电价，为所述竞价模型的决策变量；为绿证交易价格；、分别为时段风电机组、光伏机组在绿证市场中交易的绿证数量，为所述竞价模型的决策变量，、分别与、有关；

所述竞价模型中的决策变量、、、、、、、，对应求解得到所述竞价模型取最优值时的决策变量求解结果相应表示为、、、、、、、；

所述竞价模型的约束条件包括燃煤机组约束、燃气机组约束、风电机组约束、光伏机组约束、功率平衡约束、电力需求曲线约束、碳配额需求关系曲线约束、售出绿证数量限制约束及市场绿证总量约束。

2.根据权利要求1所述的电-碳联合市场下发电商调度及各机组收益确定方法，其特征在于，

所述燃煤机组约束表示为：

(10)

其中，、分别为燃煤机组的出力上限、下限；

所述燃气机组约束表示为：

(11)

(12)

式中，、分别为燃气机组的最小、最大可调度出力；为燃气机组在单位时间内出力变化量的最大值；

所述风电机组约束表示为：

(13)

所述光伏机组约束表示为：

(14)。

3.根据权利要求2所述的电-碳联合市场下发电商调度及各机组收益确定方法，其特征在于，

所述功率平衡约束表示为：

(15)

其中，为时段的负荷用电需求量；

所述电力需求曲线约束表示为：

(16)

其中，、分别为电力需求曲线函数的一次项系数、常数项系数；

所述碳配额需求关系曲线约束表示为：

(17)

其中，、分别为碳配额需求关系曲线函数的一次项系数、常数项系数；

所述售出绿证数量限制约束表示为：

(18)

式中，为时段内售出的绿证数量的上限；

市场绿证总量约束：

(19)

其中，、分别为风电机组、光伏机组发出单位绿色电量对应的绿证数量；、分别为燃煤机组、燃气机组需要履行的可再生能源责任消纳权重，即发出一兆瓦电量需要购买的绿证数量。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的电-碳联合市场下发电商调度及各机组收益确定方法，其特征在于，当前交易周期内火电机组获得的收益表示为：

(20)

其中，、分别表示当前交易周期内火电机组的最优发电成本、最优碳市场交易成本；表示当前交易周期内所有火电机组和所有可再生能源机组全部参与市场出清情况下的最优总收益；

表示当前交易周期内仅有火电机组不参与市场出清情况下的最优总收益；、分别表示当前交易周期内所有火电机组、所有可再生能源机组的最优出力的集合；表示当前交易周期内火电机组的最优出力；表示当前交易周期内去除火电机组后剩余所有火电机组的最优出力的集合；；

当火电机组为燃煤机组时：

(21)

(22)

当火电机组为燃气机组时：

(23)

(24)。

5.根据权利要求4所述的电-碳联合市场下发电商调度及各机组收益确定方法，其特征在于，当前交易周期内可再生能源机组获得的收益表示为：

(25)

其中，表示当前交易周期内可再生能源机组的最优发电成本；表示当前交易周期内仅有可再生能源机组不参与市场出清情况下的最优总收益；表示当前交易周期内可再生能源机组的最优出力；表示当前交易周期内去除可再生能源机组后剩余所有可再生能源机组的最优出力的集合；；

当可再生能源机组为风电机组时：

(26)

当可再生能源机组为光伏机组时：

(27)。

6.根据权利要求5所述的电-碳联合市场下发电商调度及各机组收益确定方法，其特征在于，

(28)

(29)

(30)

(31)

(32)

其中，表示火电机组在时段的最优出力；当为时，即为；当为时，即为；

(33)

(34)

其中，表示可再生能源机组在时段的最优出力；当为时，即为；当为时，即为；

(35)

其中，表示时段可再生能源机组在绿证市场中交易的最优绿证数量；当为时，即为；当为时，即为。