电力市场竞价（共7篇）
电力市场竞价 篇1
0 引言
电力市场竞价机制对市场中各主体的公平交易、市场参与者之间的供需互动、电价的形成以及结算方式等诸多方面具有重要影响。目前, 分时竞价模式由于原理简单, 在各国电力市场被普遍采用[1,2,3]。但分时竞价忽视了电能生产和消费的连续性特征, 没能从本质上揭示电能的价值。在发电侧, 特别是火电机组, 在不同运行方式下的发电成本差异很大[4,5]。在用电侧, 全天持续平稳运行的负荷和一些高峰时段运行的负荷也应分别被给予不同的电价[6,7]。
文献[8]在分析了分时竞价方式的诸多弊端后, 提出了分段竞价理论。分段竞价是异于分时竞价的一种新型竞价方式, 其核心思想是按照电能的连续生产或连续消费的持续时间进行分段, 持续时间不同的电力段具有不同的生产成本和使用价值, 按照不同的价格进行结算。单边分段竞价较适用于电力市场初期, 相当于调度机构“代理”将整体负荷进行分段购买, 然后进行发电竞价。单边市场的不足是电能使用者只能被动地接受电价, 而没有自由选择的权利, 割裂了需求侧对电价的响应, 导致市场缺乏需求弹性并且易于出现电价尖峰, 不利于资源的有效配置[9,10]。文献[11-12]对需求响应做了详细阐述, 表明市场引入需求侧参与能够有效抑制发电商的市场力和价格尖峰的出现, 并且有助于增加社会福利。
近年来, 随着大量可平移负荷的涌现和快速发展, 负荷侧用电方式更为灵活, 研究它们的用电特性并利用市场手段更好地整合这些资源、增大社会效益是当前中国以及各国电力市场都亟待解决的热点问题之一。可平移负荷是指能够在用电时间上灵活选择的一类负荷, 例如当今迅速兴起的电动汽车充电负荷、蓄热蓄冷用电设备, 还有一些农业灌溉负荷和灵活用电的大工业用户等。美国一项研究表明, 在中等发展速度下, 至2020年、2030年和2050年, 电动汽车占美国汽车总量的比例将分别达到35%, 51%和62%[13];相关资料统计表明在英国的家庭用电负荷中, 空调负荷和电力热水器负荷均占到家庭负荷总量的15%[14];大量农业排灌不仅用电量大而且用电时间具有一定的灵活性;许多电力企业都有一班制、二班制和三班制之分, 用电负荷较为规律且集中在某时间段内[8]。在现代电力市场中, 大量涌现的可平移负荷更好地促进了供需互动, 也成为市场优化的重要资源。
基于以上分析, 本文在原单边分段竞价理论基础上, 提出了双边分段竞价机制并进行了效益分析。进一步开放了用户的选择权, 充分利用了可平移负荷的灵活用电特性, 使之有机会选择不同的用电方式, 使需求侧资源能够更好地发挥优势, 最终达到削峰填谷、降低发电成本、降低购电费用和增大社会效益的目的。通过对双边分段竞价市场中可平移负荷移动和不同用电方式下的效益分析, 说明了本文所提出市场模式的可行性和优越性:与单边市场相比, 交易更为灵活, 且能够通过市场的方式促进用户主动改变用电方式。最后, 说明了双边分段竞价模式在未来电力市场的巨大潜力和潜在效益。
1 市场结构
本文所研究的双边分段竞价机制, 是在批发竞争电力市场下进行的。其中发电公司、供电公司和大用户作为市场参与者可直接参与市场竞争, 市场结构如下。
1) 厂网分开, 发电商参与市场竞价。
2) 输配分开, 输电系统为所有市场参与者提供输电服务, 收取一定的电能转运费, 本文暂不考虑网损的影响。
3) 供电公司和大用户可直接参与市场竞价购电。
4) 本文主要研究电力联营体模式下的中长期电力竞价交易, 暂不考虑实时平衡市场。
5) 由于水电的特殊性, 需根据水利部门调度和最优用水量的约束安排水电运行, 不宜直接参与竞价, 本文假定发电侧仅火电厂参与市场。
2 考虑需求侧竞价的负荷分段
在单边分段竞价机制下, 系统总负荷根据预测数据得到, 用电时间和负荷大小均假定固定不变, 且调度机构作为单一的购电方代理购电。以预测的负荷曲线为基础, 可以将负荷曲线按照不同的持续时间划分成若干段, 然后按段拍卖出清。
在双边分段竞价机制下, 供电公司或大用户以购电商的身份参与市场竞争, 均有权利选择若干负荷段, 并提出阶梯容量和对应报价。根据起始用电时间和持续时间的不同, 独立系统运行机构 (ISO) 需首先对各类用户的用电特性进行研究, 给出一系列可供用户选择的负荷段并统一编号, 供市场参与者竞价。文献[15]对分段合同中的负荷分段问题进行了相关研究, 认为在中长期电力交易中, 交易计划需要提前较长时间制定, 因此可以对电力按持续时间简单地分为若干段, 以体现出各段电力之间的差异。在双边分段竞价中, 由于需求侧对用电起始时间和持续时间具有选择权, 因此ISO需首先按照用电特性给出供选负荷段。根据文献[8, 15]对负荷特性的分析, 本文将负荷简单分为24, 12, 8, 4, 2h段。根据实际生产班制和用电模式, 12h段可分为06:00—18:00和18:00—06:00 (次日) ;8h段可分为00:00—8:00, 08:00—16:00, 16:00—24:00。其余负荷段以此类推, 共划分成24个不同的负荷段, 从而体现出不同负荷段的价值差异。
购电主体在市场中购电时需根据自身的用电情况选择几个负荷段并对相应负荷段进行“容量—价格”的申报。
例如某购电商需持续用电, 且白天用于工业生产, 用电量较大。那么可以简单申报两个负荷段, 其一为持续时间为24h的基荷段, 对应编号为1号;其二为持续时间为12h且用电时间为06:00—18:00的负荷段, 对应编号为2号。这里给出负荷段编号的制定规则:首先根据持续时间的长短排序, 持续时间长的排序靠前, 相同持续时间的按照起始时间进行排序, 起始时间小的排序靠前。
3 双边分段竞价市场的交易机制
3.1 市场参与者报价方式
根据分段竞价理论, 发电成本受发电出力和持续时间两个因素影响[8]。故对各不同持续时间的负荷段, 发电商应申报一组报价曲线。
如图1所示, 本文采用“容量—价格”报价阶梯给出各持续时间段的发电申报信息。限于篇幅, 这里列举了4个不同持续时间下发电商的报价情况。一般来讲, 分段报价中发电商在一个明确的时间段内报价, 可以比较好地核算发电成本并提出报价。随着出力的增加, 相应的报价升高, 通常情况下持续时间短的负荷段报价较高。考虑到多部制报价中存在市场投机、交易不公的现象, 结合电力市场中长期交易特点, 本文涉及的报价中不包含机组的详细参数。市场主体仅申报电能的报价, 交易中心公平对待各发电主体, 通过报价出清交易量。机组物理约束问题由发电商自行解决[8], 这样能够更好地将市场交易问题和运行调度问题分开解决, 电能的交易也更符合“同质同价”的思想。
购电侧参与竞价的思想与发电侧是对称的。各购电商应首先根据自身的用电情况选择若干负荷段进行申报。每段由一条报价曲线来描述, 报价曲线一般应为阶梯递减。
图2给出了某购电商的购电信息, 此购电商申报了3个负荷段, 根据第2节关于负荷分段以及编号制定的规则可以确定各负荷段的编号, 相应编号给出了负荷段的起始时间和持续时间。每个负荷段对应一条价格意愿曲线。图中示意了报价的一般形式, 对于刚性负荷, 购电商可以申报无封顶的价格曲线[16]。
需求侧的分段报价给用户用电方式提供了更多的选择。对可平移负荷部分, 购电商甚至可以不改变报价曲线的形状, 仅改变相应的负荷段编号, 相当于改变了可平移负荷的用电起始时间。这种灵活的选择权也是双边分段竞价最主要的特征, 即开放了用户的选择权, 使可平移负荷有机会选择不同的用电时间或改变用电模式, 从而使用户获得更加低廉的电价, 从而降低系统发电成本。
3.2 容量调整
在双边分段竞价交易的出清过程中, 对于某一段的中标容量未达到某发电商申报段的最大容量, 则未中标的容量作为“剩余容量”可以继续参与后续负荷段的竞价。中标容量在对应负荷段所确定的时间范围内连续运行, 此中标容量不能在本段时间内重复中标。所以在下一段负荷出清之前需要进行投标容量的调整。对于不同的负荷段, 容量的调整结果也不尽相同。
如图3所示, 曲线表示某机组已中标的情况, Block1和Block2分别表示待出清负荷段的两种特殊情况。
可见, 发电商在t1至t2之间满载运行, 对于Block1, 发电商将无容量参与市场竞争, 而对Block2对应的t2至t3时间段, 发电商却没有满出力, 因此可以继续参与竞价。最大可申报容量的确定为:从当前的运行点Ppoint直至发电商的最大出力Pmax。运行点的求取为此负荷段对应的持续时间内发电商已中标容量的最大值, 本例中对于Block2, 机组的运行点为Ppoint。
3.3 市场出清
文献[17-18]对多部制竞价存在的问题进行了研究, 由于出清结果完全由ISO统一安排, 各发电商缺乏自主运行权, 市场出清不透明。尤其对于同类型机组竞价, 涉及各方利益的分配, 问题尤为严重。当出现多解问题时, 易造成市场公平性纠纷。文献[5]分析了分时出清带来的一些问题, 并提出用分段的方式可以较好地解决这些问题, 这样发电商可自行进行成本核算并在可行运行方式下提出报价。本文提出的双边分段竞价机制也采用一部制电能竞价, ISO只负责根据电能报价进行出清, 这样就把市场交易问题和调度问题分开进行解决。
文献[8]对各类型负荷的用电模式进行了分析, 说明了在分段竞价中负荷段可以按照电力工业用电的实际情况处理各段之间的耦合。至于负荷段的出清顺序, 对于持续时间不同的负荷段, 本文按照由长到短的顺序进行出清。由于发电商在基荷段成本较低、报价较低, 因此用低成本的出力带基荷长时间运行较带峰荷更经济。对于相同持续时间的不同负荷段, 考虑到电力生产的持续性, 起始时间靠前的负荷段与前一阶段负荷的连续性更为密切, 所以按起始时间由小到大的顺序, 即市场按照负荷段编号排序进行出清。
在双边分段竞价中, 目标函数为最大化社会效益, 数学表述如下:
式中:ND, NG, L分别为购电商数量、发电商数量和负荷段数;K1和K2分别为购电商在每一负荷段申报的容量阶梯数和发电商申报的容量阶梯数;下标D和G分别表示购电商和发电商;下标j, i, k1, k2分别表示购电商序号、发电商序号、购电商的报价阶梯序号和发电商的报价阶梯序号;h (l) 为负荷段l的持续时间;pbid为市场参与方申报的价格信息;q为中标容量。
市场逐段进行出清, 可将上述问题转化为各负荷段内的单独优化子问题, 对于某一负荷段l, 略去下标l, 有目标函数:
约束条件为:
式中:qbid为市场参与方申报的容量信息。
在市场出清过程中, 可采用排队法进行计算。对某负荷段, 取能够参与该段负荷竞价的发电商, 并将所有申报曲线按报价从小到大排队。购电侧类似, 但按报价从大到小排队。用步长不断修正的方式, 检验当前中标容量下购电报价和发电报价的关系, 如果购电价格大于发电价格则继续修正, 直至找到出清点, 从而确定出清电量和出清价。在同报价容量分配问题中, 本文采用按报价阶梯容量等比例分配原则。
对分段出清得到段序情况下各发电商的出清结果, 可按下式将段序出清结果转换为时序出清结果。
式中:qitime为发电商i的时序出力向量;qibl, lock为发电商i在负荷段l的出力;E24为单位阵;uDl为负荷段l的状态向量, 由0和1 (运行时对应为1, 否则为0) 构成的24×1阶的列向量。
根据供需平衡关系, 系统时序总出清负荷为:
4 算例分析
算例采用中国西北某省份2011年的实际数据, 发电侧参与市场的煤电发电商共27个, 发电机组总数为71台, 总容量为14 982 MW。发电侧以发电商为单位进行报价, 且假定按平均发电成本进行报价, 数据参考IEEE 118节点系统给出的机组煤耗参数[19], 并根据近年来煤电联动数据进行了发电成本修正。该省份下属14个地级市 (州) , 假定各市 (州) 的供电单位代理各地区负荷参与市场, 再加上4个高耗能大用户 (可平移负荷用户或灵活用电模式用户) 组成购电侧。报价结合该省份峰谷分时销售电价给出。各发电主体在每一个持续时间申报阶梯数为5的报价曲线, 各供电公司根据自身负荷分段购电。
首先对可平移负荷的效益进行分析, 假定系统中某购电商的负荷, 其中有一持续时间为4h、总电量为1 400 MW·h的负荷段为可平移负荷。此可平移负荷电量约占全系统总负荷电量的0.66%, 比较某用户选择不同的起始时间用电带来的影响。
图4给出了随可平移负荷用电起始时间的变化而造成的系统总发电成本和用户总购电费用的变化情况。可见两者变化趋势基本一致, 结果表明在相同用电量和持续时间的情况下, 选择不同的用电起始时间会使得系统总的发电成本和用户的购电费用不同。因此, 通过可平移负荷的适当移动可以增大整体的社会效益 (例如用户选择在00:00开始用电较08:00开始用电发电费用和购电费用都更低) 。
其次, 进一步分析改变用电模式对各方产生的影响。假定某大工业用户为灵活用电负荷, 采用实际电力工业中的几种典型用电模式:一班制用电模式, 功率为2 100 MW, 时间为8h (08:00—16:00) ;二班制用电模式, 功率为1 050 MW, 时间为16h (08:00—24:00) ;三班制用电模式, 功率为700 MW, 全天24h用电, 此大工业用户电量约占全系统负荷电量的7.89%。对各种用电模式下系统发电成本和购电费用进行测算, 结果如表1所示。
表1给出了不同用电模式下的效益对比, 由本算例结果可见, 一班制用电对系统和用户都不利, 由于用户选择在相对较短的时间内集中消纳电力, 结果造成总发电费用和购电费用偏高。对比发现用户选择三班制模式最为有利, 给系统和用户都带来较大效益。
通过以上两个算例的分析, 发现均有各方效益增大或减小的现象。这是由于在用电高峰期, 大量发电成本较高的峰荷容量启用, 造成发电成本升高。而高峰时段的用电负荷也会在实际市场中竞得相对高的出清价, 造成用户购电费用升高。在用电低谷期, 情况则恰好相反。选择更为合理的负荷段进行用电、提高各方效益正是双边分段竞价的优势所在, 较单边分段竞价更能够发挥用户用电的灵活性, 从而提高整体社会效益。
5 结语
本文提出了双边分段竞价的市场模型并对其交易原理和效益进行了较详细的分析。发电侧的分段报价更符合电力生产特性, 减少了机组的随机启停, 节约了大量发电成本。购电侧的分段报价能够体现电力消纳的持续性特征和可平移性, 体现了用户灵活用电的选择权利和价格意愿。相比单边分段市场, 双边分段市场不仅可以有效地避免价格尖峰, 而且灵活负荷通过用电时间的平移或用电模式的改变, 可以给用户自身、电力系统整体和全社会带来巨大利益。
本文的研究内容虽是电力批发市场, 但和零售市场关系紧密, 由于当前负荷中存在大量的如电动汽车、智能家居等可平移负荷, 区域负荷购电商作为可平移负荷的聚集体可以利用相关的需求响应策略引导用户改变用电方式, 从而在市场中获得更为廉价的电能, 这方面内容可以在零售市场中进一步研究。同时双边分段竞价为当前迅速发展的可再生能源, 特别对于风电和光伏发电这类出力与时段强相关的能源参与电力市场提供了思路, 还有待进一步研究和完善。双边分段竞价为电力市场的供需互动提供了一个较好的市场方案, 可促进电力市场积极发展, 实现发电企业与电力用户的双边共赢。
摘要：电能竞价机制对电力市场中各主体的公平交易和供需互动都起到关键性作用。文中提出了基于电力联营体模式, 包含供需双方的双边分段电力市场竞价机制, 并对其交易原理和各方效益进行了分析。文中将分段竞价理论扩展到了需求侧, 在更好地反映电力生产和消费特性的基础上还体现了购电主体的价格意愿和用电方式的选择, 从而更好地保障购电者的权益, 而且使可平移负荷在市场中能更充分地发挥其灵活用电的优势, 促进削峰填谷。双边分段竞价机制对大用户、惯性负荷等诸多负荷以及未来的用电模式、电力系统整体效益、全社会效益将会带来利益。
关键词：电力市场,分段竞价,双边市场,供需互动,可平移负荷,需求响应
电力市场竞价 篇2
七、乙方竞价中标后，在天内必须将土地承包费全部交清，否则将按第六条违约处理，土地甲方收回。
八、在同一地号同等价格下，本场职工优先于外来承包人。
九、任一地号在竞拍过程中,出现流拍现象,四大队将地收回,另行处理。
十、去年秋整地费，一次性交齐。
十一、此协议竞拍结束后先签订承包合同，然后交齐土地承包费，此协议废除。
本协议解释权归x大队。
协议双方：
甲方：xx农场x大队
乙方：
双边分段竞价电力市场研究 篇3
笔者对国外电力市场流行的分时竞价策略和处于研究的分段竞价进行比较, 以山西保德县电力供应为研究对象, 定量计算与理论分析得出适合我国国情的电力市场竞价策略。
1 山西省保德县电力供应情况
保德县位于山西省西北部, 煤炭资源储量丰富, 经济发展较快, 很具代表性。全县共有35 kV供电线路5条, 10 kV线路28条, 一部分是专线, 另一部分是农线。在居民聚集较多的保德县城东关镇对居民生活供电的是2条10 kV线路, 其中1条10 kV线路在2009年4月某天各个时段的用电量如图1所示。由图1可知, 用电高峰期和低谷期的电力需求差别很大。以东关镇1条10 kV线路上一天中各个时段的用电量为重点研究对象。
2 分时竞价与分段竞价比较
2.1 实行分时段竞价的必要性
分时段竞价既是分时竞价与分段竞价的总称但又倾向于分时竞价, 是指按照电力的高峰负荷、平时负荷与低谷负荷来分别竞价, 能够引导用户合理分配使用电能。峰谷分时电价策略在削峰填谷、改善负荷曲线形状、调节电力供求关系、延缓新增装机容量、节省国家大量电力投资、提高电力系统运行效益、减轻用户电费负担、保护环境等方面的作用十分明显。但很容易导致用户反应不足而造成调峰无效, 或者用户反应过度而导致峰谷漂移、甚至倒错等现象, 最终造成调峰失败和系统亏损[4]。
2.2 分时竞价与分段竞价
分时竞价即实时竞价, 逐时段地对负荷进行拍卖竞价。根据供求特点, 不同时段的电能有不同的使用价值。当P1
分时竞价方式没有充分考虑电力生产的持续性特征, 给电力市场的运营造成一些负面影响。在统一出清价方式下, 基荷机组、腰荷机组在峰荷时段可得到超额利润回报。在超额利润驱使下, 这些机组会采用各种投机策略最大化自身利润。且这种竞价方式会造成峰荷时段的电价过高, 企业生产成本加大, 物价上升, 不利于我国经济的发展。分段竞价符合电力生产的持续性特征, 便于发电商确定机组运行方式和投标决策, 它将负荷曲线分为若干持续的负荷分段, 采用分段出清、分段结算的方式, 根据机组所带的负荷分段, 给予该分段负荷的边际价格。易于解决机组启停等问题, 便于发电商投标和市场出清, 避免了分时竞价中基荷机组、腰荷机组通过“搭配销售”获得超额利润, 市场购电费用随之下降, 市场效率提高, 符合我国经济发展的要求[6,7]。
3 分段竞价竞价模型
3.1 负荷拍卖竞价方式
分段竞价对各持续的负荷分段进行拍卖 (图3) , 分段竞价的电力市场可采用单轮的拍卖竞标方式:发电商提交报价, 电力公司负责市场出清。
3.2 分段竞价的报价过程
根据负荷分段起止时段和持续时间, 结合机组技术约束, 发电商可确定机组的启停方式, 对可行的运行方式提出报价, 开机费用分配到报价曲线中。机组一旦中标将持续运行, 避免了分时竞价中机组频繁启停的问题。持续负荷分段对应着机组的持续运行方式。任何1个可行的负荷分段对应1条报价曲线, 某个投标曲线中标, 则其他投标曲线失效。若机组在某段中标容量没有达到最大技术出力, 则剩余容量由电力公司调整到下一分段负荷参与竞价。发电商的具体报价过程如图4所示。任一负荷分段L, 报价过程分成2步, 即运行方式的可行性判断和制定报价曲线。
3.2.1 运行方式的可行性判断。
根据分段负荷l的起始时段Ts (l) 和终止时段Te (l) , 机组判断是否可以在l段运行。机组若要在该段运行, 必须满足最小持续运行和最小持续停运时间要求。设机组i在l段的初始持续运行时间xi (l) , 分2种情况进行讨论。
当xi (l) >0时, 机组处于运行状态。最小持续运行时间约束为:;最小持续停运时间的约束不起作用。
当xi (l) <0时, 机组处于停运状态。最小持续运行时间约束为:;最小持续停运时间的约束为:。式中, 分别为机组i的最小停运时间和最小运行时间 (h) ;T (l) 为分段负荷l的持续时间 (h) 。
如果机组i满足上述约束, 则转入第2步, 生成报价曲线;否则, l段不报价, 进行l+1段的报价。
3.2.2 制定报价曲线。
如果机组i在l段可以运行, 则提出报价曲线, 报价中含机组开停机费用。本文给出IPP边际成本报价。开机费用的分配, 机组可选择不同的容量段承担, 简单无风险的方法就是将开机费用分配于第1个容量段:
式 (2) 和式 (3) 中, bi (l, k) 为机组i在第l段负荷对第k段发电容量投标价格, Cmi (k) 为机组i第k段发电容量的边际成本, Si (xi (l) ) 表示机组在l段的开停机费用, Pi, min为机组i的最小技术出力 (MW) 。
由上发电商可以给出所有各行的分段报价。表1给出了忻州市保德县东关镇城镇居民4月某天一回线上24 h的最大功率分布, 以分段竞价给出了发电商针对一天的分段负荷分布 (表2) 。
由图5可知, L1负荷段为基荷段, L2段为腰荷段, L3、L4为峰荷段。
由于只对一回线上的负荷为对象对发电商进行供电研究, 目标小, 因此对调研的4月这天24 h最大功率扩大100倍进行研究[8,9]。
现以总装机容量为20万k W·h的火力发电厂对这天的负荷进行投标, 电厂有4台容量均为5万kW·h的发电机组, 它们的最小运行时间、最小停运时间及容量P如表3所示。
根据4台机组参数, 及运行方式的判断得出1号机组由于不满足L1负荷段的最小停运时间, 而L3与L4段的运行时间也不满足其最小运行时间, 因此1号机只对L2负荷段进行投标;L3与L4段运行时间不满足2号机组的最小运行时间, 因此2号机组对L1与L2负荷段进行投标;L4段的运行时间不满足3号机组最小运行时间, 因此3号机组可对L1、L2与L3负荷段进行投标, 而4号机组满足所有负荷段的运行时间, 则4号机组可对4个负荷段进行投标。
通过负荷段对发电容量的要求和机组之间的配备优化, 得出在L1负荷段2号机组以最大容量运行;在L2负荷段加开1号机组, 同时2号机组以最大容量运行;在L3负荷段加开加开3号机组, 同时1号机组与2号机组以最大容量运行;在L4负荷段加开四号机组, 同时1~3号机组都以最大容量运行。
根据上述机组运行方式及式 (2) 、式 (3) , 对各个负荷段进行报价, 按火电厂平均1 kW·h耗煤为320 g, 煤价按500元/t计算, 平均1 kW·h电能需0.16元的煤, 加上发电机组运行费运、损耗以及发电厂的其他开支, 火电厂的发电容量的边际成本大概为350元/ (MW·h) , 再将各台发电机组的开停机费用加到第1容量段。
由于Cmi (k) =350元/ (MW·h) , 开停机费运每台机组大概为Si (xi (l) ) =1 000元。据此可计算得出在L1负荷段的报价为:bi (l, k) =350+1 000/50=370元/ (MW·h) 。在L2负荷段的报价为:在第1容量段的报价为bi (l, k) =370+1 000/50=390元/ (MW·h) ;在第2容量段的报价为bi (l, k) =350元/ (MW·h) 。
在L3负荷段的报价为:在第1容量段的报价为bi (l, k) =390+1 000/50=410元/ (MW·h) ;在第2、3容量段的报价为bi (l, k) =350元/ (MW·h) 。
在L4负荷段的报价为:在第1容量段的报价为bi (l, k) =410+1 000/50=430元/ (MW·h) ;在2、3、4容量段的报价均为bi (l, k) =350元/ (MW·h) 。
3.3 分段竞价与分时竞价的市场出清
分段报价包含机组启停方式, 因此MO不需进行机组组合优化, 只需按照报价从低到高地采购电能来满足各分段负荷。目标函数为:
负荷平衡约束:
运行功率约束:
分段互斥约束:
剩余容量调整:
式 (4) ~ (8) 中i为机组序号;I为竞标机组总数;l为负荷分段序号;L为负荷分段总数;k为投标曲线段数;Ui (l, k) 表示对机组i投标容量pi (l, k) 的购电状态:Ui (l, k) =1表示购买该段容量, Ui (l, k) =0表示不购买该段容量;Pd (l) 为l段的负荷需求 (MW) ;pi (l) 表示机组i在l段的运行点 (MW) ;Pi, min, Pi, max分别为机组i的最小、最大技术出力 (MW) 。
由式 (4) 得各时段的市场出清价如表4所示。分时竞价的市场出清满足目标函数如下:
式 (9) 中, pi (l) 为该时段的用电量, C (l) 为该时段的电价。
各个时段报价为:C (谷) =320元/ (MW·h) , C (平) =370元/ (MW·h) , C (峰) =430元/ (MW·h) 。根据用电量分布曲线, 将1:00—7:00、24:00定为谷时电价, 8:00—12:00、15:00—18:00、23:00定为平时电价, 3:00—14:00、19:00—22:00定为峰时电价。据式 (9) 可以算出它的市场出清如表5。
3.4 分时竞价与分段竞价的日出清比较
根据表4、表5制定它的日出清价格曲线比较示意图如图6所示。由图6可知, 分时竞价方式下基荷若干时段电价比较低。这是由于机组为保证持续运行, 在基荷时低价投标, 在峰荷时, 通过“搭配销售”回收成本损失, 在一定条件下会导致价格尖峰。分段竞价采用分段出清、分段结算的方式, 避免了“搭配销售”的问题, 机组一旦中标便可持续运行, 电商按真实成本报价, 便可得到相应的市场回报[10,11]。分竞价日总出清为7 236元, 分段竞价日总出清为7 023元, 段竞价的日购电价格比分时竞价节省2.94%。
4 结语
以山西省保德县的电力供应作为研究对象, 对分时竞与分段竞价理论进行了优劣比较, 得出分段竞价可以避免高峰负荷段电价过高, 符合我国的国情, 且算法简单、市场透明、市场公平。通过定量计算得出分段竞价不仅可使发电机组能够满足连续运行的条件, 而且用户的日购电价格可降低2.94%, 对电网的损耗可达到与分时竞价相同的效果。双边分段竞价的电价策略比较适合我国目前的电力市场改革, 可以使电力供应在经济与技术上、在发电侧与需求侧的利益上达到双赢[12]。
摘要：以山西省保德县电力供应为研究对象, 对电力市场分时竞价与分段竞价进行比较, 对双边分段竞价市场的运作机制, 包括了分段竞价的报价过程、制定报价曲线、竞价规则、市场出清模型及最后的定量计算进行了分析。最终得出双边分段竞价电价策略较适合我国目前的电力市场改革, 可使电力供应在经济与技术上和发电侧与需求侧的利益上达到双赢。
关键词：电力市场,分时竞价,分段竞价,山西保德
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电力市场竞价 篇4
当前,国内外电力市场大多建立在实时电价的理论基础上。实时电价理论由Schweppe等人提出[1],其核心思想是由电力市场供需关系,形成不断变化的出清结果,达到资源优化配置与合理定价的效果。对于如何形成实时电价及如何竞价与结算,目前的市场大多采用分时竞价方式,即逐时段对负荷进行拍卖。这种竞价方式比较直观,可以方便地借鉴其他商品市场的竞价研究理论,在实践中得到广泛应用,但同时也存在与电能生产特点联系不够紧密等弊端。
分段竞价思想最早在文献[2]中提出,即把电能按连续生产或连续消费的时间分段,然后按段进行平衡和买卖。这符合电能生产和消费的持续性特征,体现了电能同质同价的原则,市场中便于发电商确定机组运行方式和投标,便于解决机组启停问题,市场出清简单透明。相对分时竞价方式,分段竞价可以显著降低市场购电费用,具有更高的市场效率,更能体现市场的公平性[3]。基于分段竞价的理论,文献[4,5,6]还进行了出清算法、阻塞管理、双边合同等方面的有益研究。
本文在分段竞价的基本规则和模型基础上,结合区域电力市场的特点[7],对分段竞价在区域电力市场中的实用化进行了研究。基于本文提出的出清算法,不仅可以较好地考虑水电等清洁能源的优先安排,而且可以较好地解决区域电力市场中的价区划分、机组等报价时剩余容量的分配与削减问题,从而将分段竞价理论与区域电力市场的特点相结合。
1 采用分段竞价的区域电力市场运营方式
采用分段竞价的区域电力市场运营方式主要分为以下步骤:修正负荷曲线、对负荷曲线进行分段、发电机组报价和市场分段出清。市场流程如图1所示。
流程中的负荷预测、发电商报价等都是较为成熟的研究内容,这里不再赘述。下文主要针对负荷曲线的修正和分段、省间潮流断面限制、等报价机组处理等问题进行讨论。
2 负荷曲线的修正和分段
当电力市场只开放发电侧竞争时,电能需求的日负荷曲线可通过负荷预测得出,假定为已知数据。而区域内一些小容量机组通常不属于统调管辖范围,需要从整个日负荷曲线中减去其出力。
对于减去小机组出力的日负荷曲线,再进行水电出力的安排,具体原则为水电的强迫出力优先安排在基荷部分,水电的可调部分从峰荷部分开始寻找合适的位置进行安排,从而尽可能利用水电机组优良的调节能力和水资源这类清洁能源。负荷曲线修正如图2所示。
进行完上述2部分工作后,即可得到修正的日负荷曲线,本文中的分段竞价主要是对上述修正后的日负荷曲线横向进行负荷段的划分和竞价。根据分段竞价的基本理论,负荷段划分越多,竞争越公平,市场效率越高[1],但在实际应用中,为了与常规的调度概念互容,将日负荷曲线划分为基荷、腰荷、峰荷3个负荷段。
对于负荷曲线的分段,基荷与腰荷的分界原则比较简单,即采用经修改后的用于竞价的日负荷曲线上的最小值作为划分基荷与腰荷的分界数值;但是,对于腰荷与峰荷之间的分界,方法并不唯一。
较好的方法之一是在出清过程中通过购电费用最小来动态划分该分界线[4]。这里主要讨论在报价前就划分腰荷与峰荷的2种方式:一种是以两峰之间的最低谷为腰荷与峰荷的分界数值,如图3(a)所示;另一种是以日平均负荷作为腰荷与峰荷的分界数值,如图3(b)所示。这2种方法各有利弊,前一种方法有利于减少腰荷段的间断,但有可能面临不能很好处理图3(b)中负荷曲线的情况;后一种方法可应用于各种情况,但对于图3 (a)中负荷曲线腰荷段会产生间断。
原始负荷曲线通常是如图3(a)所示的双峰曲线,但在机组实际报价时,面临的是经过水电削峰后的修正负荷曲线,该负荷曲线可能是双峰,也可能是如图3(b)所示的单峰,此时采用平均负荷划分的方法对这2种情况都适用,推荐在实际中采用。
3 引入省间潮流断面约束的区域电力市场价区划分
在中国的区域电力市场建设中,由于各省(自治区、直辖市,下同)经济发展的差异,通常整个区域电网不是执行统一出清电价,而是划分为几个价区,在某个价区内实行统一电价[8]。这里就需要首先解决价区划分的问题,而价区划分通常按省提前给定,如西北电网中,陕西为第1价区,甘宁青为第2价区,新疆为第3价区。
由于在区域电力系统实际运行中,有时不需要详细考虑每条线路传输容量的限制,而往往只需要考虑关键的省间潮流断面约束[9],如图4所示。
引入省间潮流断面约束后,区域电网就可以按照该约束来自动划分价区。如果出清过程中,省间潮流断面一直都有剩余容量,则说明电力资源可以在全网范围内优化,则执行全区域的统一电价。如果在出清过程中,省间潮流断面没有剩余容量,即该约束限制了廉价电力向外输送,此时就自然将区域分为多个价区。至于自动划分的价区数,取决于设定的省间潮流断面约束。
具体来说,对于潮流断面输送容量限制的处理,传统的方法是先不考虑此约束进行市场出清,然后利用灵敏度方法进行调整,但此时需要知道电网的详细参数,计算较为复杂[6]。在没有环路的情况下,可采用统计的方法对此进行处理,即统计断面一侧分区中当前被选中的机组总出力,并将其与该分区的负荷相比较,就可得知通过潮流断面流入/流出的功率,并判断是否会出现不满足约束的情况。
应该指出的是,火电报价时面临的省间潮流断面剩余输送容量Pr,b(t)是时间t的函数。这是因为先于火电安排的水电机组的调度计划通常按照小时给出,各小时出力并不完全一样,加之腰荷和峰荷负荷曲线可能存在间断。这就使得开始阶段省间潮流断面输送容量在各小时都一样,但在安排了水电后,省间潮流断面输送容量在各小时就不再完全一样,需要分小时进行考虑。如何将传统调度和分段竞价结合起来,将是进一步研究的方向。
处理省间潮流断面的流程如图5所示,可以看出本文中采用的统计方法与竞价过程相结合,处理更加简单、高效。
需要说明的是,省间潮流断面的处理方法可以适用于其他类似的潮流断面。但对于拓扑图中含有回路的潮流断面约束如何简单、高效地进行处理,仍是一个需要研究的问题。
4 分段竞价中等报价机组的处理
在一个电力市场中,很可能会出现几个机组报价相同的情况,此时就需要按某种原则对几个机组进行负荷容量分配,这里主要讨论按比例分配的方法。
此时需要考虑负荷平衡、机组最小技术出力等约束,并可能会遇到“约束下调”的情况[10]。注意省间潮流断面传输容量约束判断在竞价过程后会加以校正,这里不再考虑该约束。
5 区域电力市场分段竞价的数学模型
5.1 目标函数
由于本文主要针对发电侧单边竞价的电力市场,故以购电费用最低为目标函数[10]:
式中:L为负荷容量段的总段数,这里分为峰荷、腰荷、基荷3段;R为区域电网中以省间潮流断面分开的子区域数;Ir为子区域r中参与竞价的发电机组数;ρ(l)为第l段的统一边际出清价;pi,r(l)为子区域r中机组i在第l段负荷的中标容量。
5.2 约束条件
1)负荷平衡约束:
2)机组出力约束:
3)省间潮流断面约束:
式中:Pd(l)为第l段的负荷总容量;Pd(t)为区域电力市场各个时段的负荷容量;pi,r,min和pi,r,max分别为机组出力的下限和上限;Pd,r(t)为子区域r在t时刻的负荷;Pr,b(t)为省间潮流断面最大输送容量。
对于约束式(2),主要是表明对于各负荷分段,购电量应满足分段负荷需求;约束式(3)是各时段负荷平衡约束,主要是由于在实际应用时,竞价出清结果应能满足系统各时段的实际负荷需求,以及能清晰地向各个发电机组表明其在各时段的出力情况;约束式(4)是机组出力约束,尤其是其中机组最小技术出力约束影响较大;约束式(5)是省间潮流断面输送容量约束,如上文分析,Pr,b(t)是时间的函数。
模型还可以进一步考虑其他约束,在解决了前文所述的难点后,求解方法可以采用常用的排队法,这里不再赘述。
6 算例及其分析
6.1 原始数据简介
采用某区域电网算例来说明本文所提出的分段竞价出清方法在区域电力市场中的应用。整个区域中有5个水电厂,总装机容量为4 772.5 MW,66台容量大于200 MW的火电机组,总装机容量为21 990 MW。该系统由于经济发展差异而分为2个分区,其中分区1经济较为发达,负荷较高,火电较多,而分区2的水电较多,2个分区需要相互支持。根据实际调度需要,选择2个分区间的潮流断面约束作为主要的容量输送约束。负荷采用96点日负荷曲线,如图6所示。小容量机组的出力曲线如图7所示。
6.2 计算结果及其分析
6.2.1 安排水电后的计算结果及分析
按照图1中的市场运营流程,安排小机组出力及水电削峰后,可得到火电机组竞价的负荷曲线以及分段结果,如图8所示。
6.2.2 分段竞价出清结果及分析
由于潮流断面的约束,整个区域电力市场自然形成了2个价区,最后得到的分段电价如表1所示。可以看出分区1的电价要高于分区2,符合实际情况。
同时还可由分段出清结果分解得到各时段边际电价结果,如图9所示。可以看出,全系统的边际电价与全系统经修改后的负荷(见图8)高度相关。同时在负荷高峰时段,由于潮流断面输电容量约束,造成了潮流断面两边电价存在较大差异。由分段出清结果分解得到的各时段边际电价结果主要是给出实时市场的价格信号,以供市场各参与方参考。
为便于比较,各机组采用相同报价数据后进行分时出清,得到的比较结果如表2所示。
相对于分时竞价,从实际系统计算结果来看,对于电网公司,分段竞价可以减少购电费用,对于发电公司,分段竞价可以减少机组启停次数。
7 结语
分段竞价是一种符合电力系统运行规律的合理的竞价出清机制,而区域电力市场具有在整个区域内优化整合资源的优势。本文将分段竞价应用于区域电力市场,制定了实用的区域市场运营流程和出清算法。该方法不仅充分考虑了国家节能减排的政策,而且考虑到了市场运行的经济性与实际可操作性。本文研究算法已编入电力市场综合模拟系统,在电力市场人员培训和市场规则设计中得到实际应用。模拟结果表明,分段竞价理论应用于区域电力市场,不论对电网公司还是对发电公司而言,都是较好的方案。
摘要：结合分段竞价的基本规则和原理模型,对分段竞价在区域电力市场中的应用难点进行了研究。在优先安排水电后,讨论了修正后负荷曲线划分容量段的实用方法;针对区域电网需要根据各省差异而划分价区的实际情况,在竞价出清过程中引入了省间潮流断面约束,从而实现了自动划分价区;在竞标选择和约束下调时,结合机组最小技术出力和省间潮流断面输送容量约束,采用按比例的方法分配报价相同机组的容量。考虑了负荷容量平衡、机组出力、省间潮流断面等约束,建立了区域电力市场分段竞价数学模型。结合以上实用化处理方法,该模型可以采用排队算法求解。对包含87台火电机组的实际系统进行仿真计算,验证了该方法的有效性。计算结果显示区域电力市场采用分段竞价方式,对电网公司和发电公司都是较好的方案。
关键词：分段竞价,区域电力市场,潮流断面
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电力市场竞价 篇5
关键词：关节控制器,模糊聚类,电价预测
电力市场竞价问题主要针对电力联营体市场, 在电力市场竞价过程中, 发电厂商向电力交易中心提交下一交易时段所能提供的电力以及要求的价格。电力交易中心根据预报的负荷和所有发电公司的报价, 按照电力价格从高到低确定发电调度计划和市场清算价。因此, 发电厂商要获得利益最大化, 就须制定最优竞价策略, 构造最优的竞价策略的途径有3种:第1种是估计下一交易时段的市场清算价;第2种是估计其他发电厂商的投标行为;第3种是基于博弈论的。
关于预测市场清算电价的研究方法有许多种, 文献1～7对各种电价预测方法作了详尽的阐述。本文采用模糊聚类 (FCM) 和小脑模型关节控制器 (CMAC) 神经网络方法, 将交易时段分为3个负荷水平:峰负荷、腰负荷和谷负荷, 然后根据不同类型的交易时段分别对小脑模型关节控制器 (CMAC) 神经网络进行训练, 构建不同时段的发电厂商报价预测模型, 并通过FCM算法进行竞价风险评估。仿真预测结果显示, 该方法预测速度快、精度较高且预测结果稳定。
1 模糊聚类 (FCM) 算法
FCM是模糊聚类方法的一种。在很多实际问题中, 经常遇到一些用数字不能准确描述的模糊信息, 模糊聚类分析法能够较好的处理关于模糊信息的聚类问题。Bezdek定义FCM算法的目标函数如下:
其中, C为聚类数, N为数据总数, Vc为第c类的中心向量, Xi为第i个数据向量, Uci为Uc和Ui之间的隶属度函数。在FCM算法中, 聚类数是固定的, C的值由问题的要求和特性所决定。
当目标函数J (U, V) 最小时, N个数据被分为C类。Bezdek提出了如下算法。
第1步估计隶属度函数矩阵
其中, h是迭代指针, 初始值为零。
第2步h=h+1, 计算类的中心向量
第3步更新所有Xi的, i=l……N
第4步 若, 则终止, 否则回到第二步, ε为聚类限差。
2 CMAC神经网络原理
CMAC的控制原理是目标识别器将某一学习周期的学习结果送入CMAC训练模块, 训练后的一个结果存储在记忆存储器A中, CMAC函数发生器根据数据库数据从他的记忆模式中产生一相应的模式作为输出, 并送至目标识别器和CMAC训练器中, 训练器将比较输入和输出结果差异, 以误差平方作为训练的收敛标准。它是一种典型的局部逼近神经网络, 具有线性结构、算法简单等特点, 有一定泛化能力, 已成功地应用于机器人控制、模糊控制和非线性时间序列分析等领域。其一般结构如图1所示。
图1中, X为n维输入矢量空间;A为联想记忆空间;P为输出响应矢量。设X为CMAC网络输入空间, Xn为对应的离散输入空间。CMAC网络的实现过程可简述为:Xn中的每一输入点xi激活记忆空间A中的单元为A*, A*空间对应的连接权的代数和即为对应的输出。A*的模 (即泛化参数) 表示了空间A*的长度。
设Fi为对应于某个输入xi状态的期望输出, f (xi) 为相应的CMAC网络响应值, 则xi对应的连接权可按式 (5) 进行修正。
式中表示空间Ap中与Ai相对应的元素;为相应的修正量, β为训练因子, 0<β<1。输出
式中D (k) 是Xd (k) 和Xi (k) 之间的距离, Xd (k) 是CMAC的期望输入。
3 基于模糊聚类和关节控制器神经网络的竞价策略模型
本文提供的竞价策略是利用神经网络进行所有发电厂商竞价报价预测, 根据预测结果, 拟定下一时段的竞价报价, 并应用FCM算法进行竞价报价风险评估。由于系统负荷峰谷期波动太大, 预测结果往往误差较大, 因此, 通过FCM算法将交易时段分为3个负荷水平:峰负荷、腰负荷和谷负荷, 然后根据不同类型的交易时段分别对小脑模型关节控制器 (CMAC) 神经网络进行训练, 构建不同时段的发电厂商竞标电价预测模型, 这样就可克服由于负荷波动造成的误差,
3.1 基于FCM的交易时段分类
通常电力市场中, 市场运作按交易日进行, 我国电力市场每天分成48个时段。公开数据包括市场历史数据、实时数据和预测负荷。由于在不同的交易时段, 负荷特性会发生变化, 因而可以采用FCM算法将交易时段分为3个负荷水平:峰负荷、腰负荷和谷负荷。
设Xi (1, …, N, N=48是第i个交易时段的负荷向量。Xi的维数为D, D是所计入的天数, 在这里聚类数C取3, 或者说, 就是要将48个负荷向量分为3类。
3.2 CMAC神经网络预测模型
根据前面所述影响电价及其变化的因素, 在预测下一日发电厂商竞价电价的输入点选择中考虑以下因素 (其中:d表示日期;t表示时段) :
(1) 发电厂商i的历史竞标电价。预测时段当天t时段电价Pi (d, t) , 预测时段所在日前1天同一时段电价Pi (d-1, t) , 预测时段所在日前1周同一时段电价Pi (d-7, t) 。
(2) 系统负荷。预测时段的系统预测负荷L (d, f) , 预测时段所在日前1天同一时段负荷L (d-1, t) , 预测时段所在日前1周同一时段负荷L (d-7, t) 。
3.3 基于FCM的发电厂商竞价风险评估
根据预测结果, 将所有的发电厂商采用FCM算法分为3类:强威胁性、弱威胁性、无威胁性。以拟定下一时段的竞价报价作为分类的依据, 聚类数C等3, Xi由第i个厂商的预测报价构成, 其维数由历史数据的数量决定。一旦算法收敛, 发电厂商被分为3个集合。与拟定报价同处于一个集合的发电厂商为具有强威胁性的厂商。其余两个集合中与拟定报价所在集合距离近的集合中的发电厂商为弱威胁性的厂商, 另一个集合中的发电厂商为无威胁性的厂商。
3.4 产生报价策略的步骤
上述方法可以概括为如下步骤:
第1步输入D天的系统48点负荷数据, 采用FCM算法将48个交易时段按负荷水平分为3类;
第2步输入各发电厂商G×D×48个节点历史竞价电价, 其中G是总的发电厂商数, 并根据第1步分类交易时段进行分类。
第3步训练CMAC神经网络, 预测所有发电厂商竞标电价。
第4步根据预测结果和竞价策略, 拟定竞价价格, 用FCM算法将各分类交易时段发电厂商分为3个集合, 进行风险评估。
第5步输出预测竞价电价及该厂商竞价是否成功。当报价是否成功的标志位为Y时, 表明该厂商可以按输出的竞价电价进行报价;如果标志位为N, 则表明报价者要按小于输出的竞价电价进行报价。
4 仿真预测结果
采用上述方法进行了仿真测试。仿真结果表明, 采用基于模糊聚类和关节控制器神经网络的竞价策略模型, 预测效果都较精确, 预测时间较其他方法短, 计算速度快。
5 结语
电厂报价本身就是电力市场环境下很敏感的一个经济信号, 电力供应商要获得利益最大化, 就须制定最优竞价策略, 构造最优的竞价策略, 因此, 电厂报价预测的研究对电力市场的各个成员具有重要意义。随着电力市场运行环境的不断完善, 电力系统运行历史数据的不断丰富, 从而可以更好的进行电厂竟价电价预测。
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电力市场竞价 篇6
“电力企业竞价辅助决策系统”是为适应电力工业市场化改革的迫切需要、针对区域市场环境下发电集团所面临的新问题而开发集成的一套电力系统应用软件。电力市场的初期性和市场规则的多变性特点要求作为发电企业应对市场工具的竞价辅助决策系统的开发与功能升级必须动态地、及时地跟踪市场规则的变化。同时, 系统的功能和数据结构模式还要适时地更新, 以满足不同电厂在生产管理模式和数据环境变化方面的要求。
作为发电集团进入电力市场的一个有效的决策工具, 该系统根据国内电力市场的发展需求, 采用先进的计算机网络技术和智能决策工具, 面向未来电力市场的设计模式, 使之适合发电集团现阶段及未来发展的需要。国电南自在电力自动化领域的现有发展基础上, 结合自身对电力行业的理解, 开发出了该系统, 较好地迎合了市场需求, 迄今为止已在华电集团池州、六安、扬州、戚墅堰、望亭、半山等多家电厂得到成功应用。
1 系统的体系层次结构
竞价决策系统软件体系结构层次如图1所示。各个系统层次彼此相互独立, 层与层之间通过公共的、开放的协议相互通信, 传递数据。目前主要的通信协议是TCP/IP协议, 其它如HTTP、FTP、MAIL等服务都是以TCP/IP协议为基础实现的。
系统物理层是所有信息系统的物理基础, 包括综合布线系统和网络系统。综合布线系统支持各种应用和各种网络技术, 网络包括局域网、广域网以及所使用的各种物理链路。网络技术包括以太网技术、ATM技术、令牌环技术等等, 所用到的设备包括集线器、交换机、路由器等。
系统基础层由各种类型的服务器和客户机构成。服务器是信息系统提供的各种服务运行的硬件平台, 包括各种PC服务器。客户机是用户获得信息系统各种类型服务的平台, 包括运行Windows系列的PC、U-NIX工作站、网络终端、触摸屏一体化机以及当今新型的各种信息终端产品。
系统支撑层是指服务器与客户机上所使用的操作系统, 是各类应用软件运行的软件平台, 包括Windows系列、UNIX系列以及各种信息终端产品所使用的嵌入式操作系统。
系统平台层主要是指各种用途服务器上所运行的服务软件, 包括:数据库系统, 主要有ORACLE、SYBASE、MSSQL SERVER、IBMDB2等;应用服务器, 作为瘦客户机与中心数据库服务器的联结纽带, 主要产品有MS ASP、SYBASE POWER DYNAMO等;DNS服务、WWW服务、FTP服务、MAIL服务主要靠MS IIS或APCHE等软件实现。
系统开发层主要是指开发商在以上产品 (尤其是至软件产品) 的基础上, 根据用户的实际需求, 构造用户应用软件所使用的各种工具。
系统应用层是最终用户所使用的各类软件和服务, 包括MIS、OA、CAD、视频点播、WWW、FTP、MAIL、桌面应用软件等。
2 系统的连接关系
竞价辅助决策系统与电厂其它系统的关系如图2所示。电厂竞价决策系统是支持电厂经营决策系统的重要系统, 它以电厂生产、管理系统为基础, 支持电厂内部实时系统, 对电厂经济运行进行分析, 结合EMOS系统中提供的市场信息, 为电厂经营提供所需要的各类市场信息、成本信息、报价组合等各类决策信息及决策方案。
3 系统的体系结构
电力竞价辅助决策系统体系结构如图3所示。
3.1 WEB服务器端及浏览器
采用ASP以及HTML代码技术, 组织系统界面, 完成用户登录以及权限的前台控制 (对于Active X控件, 由于它直接与后台应用服务器进行通信, 因此, 要求以HTML代码的形式, 通过对各个Active X控件设置初始参数来控制各用户的权限) 。WEB服务器用于以WEB页面方式发布经系统处理之后的各类信息及报表。
3.2 竞价决策系统客户端程序
根据当前登录用户的权限, 为用户提供系统授权范围内的各种功能。报价决策人员主要通过客户端程序来使用本系统提供的功能。另外, 利用客户端程序可以对系统处理过的信息及报表通过后台应用服务器发布到WEB服务器之中。
3.3 系统接口层
定时从各种原始数据源获取各种生产运行实时系统中的数据, 按照系统要求存入标准商业数据库之中。系统主要需要的接口包括:电厂SIS/DCS实时系统、MIS管理信息系统、电量采集系统 (终端) 以及电力市场运营系统。
3.4 应用服务器
应用服务器是整个系统的核心与关键, 在客户端程序 (应用前台软件或标准浏览器) 与后台数据库之间起着连接的桥梁作用, 以有效地屏蔽了前台与企业的数据, 保证数据的安全性、完整性;更重要的是, 根据电力市场规则的要求, 完成整个应用软件的核心业务逻辑处理工作。
3.5 标准商业数据库
保存从原始数据源采集的数据以及各用户提交的各种原始数据, 并保存本系统的分析、统计数据以及报价决策信息等。
4 系统硬件结构
系统典型硬件结构如图4所示。实际系统的配置可以根据发电公司已有网络及计算机设备配置情况进行相应的调整。系统的配置非常灵活, 各类服务器主要以Windows Server操作系统为主要运行平台, 用户既可选择各种小型机, 也可选择Pentium系列的高档微机;其次, 系统基于网络客户/服务器技术进行通信, 使各种服务器与客户机可以运行在一台机器上, 也可运行在大范围广域网上。最小硬件系统可由一台服务器与一台工作站组成, 其中, 服务器上集成数据库服务器、应用服务器、WEB服务器以及接口服务器的全部功能;工作站用于完成报价、信息查询、决策等功能。
电力竞价辅助决策系统的计算机及网络系统既可单独组成一个局域网络, 通过防火墙与路由器分别与电力市场交易中心及电厂内部MIS网络相连接, 也可以融入到电厂内部MIS网络之中, 通过MIS网络的路由器及防火墙与电力市场交易中心相连接。
通过网关与路由器, 系统可以在广域网上完成与其他任何系统的互联。通过RAS服务器及公用电话网, 系统支持远程WEB客户端或EPM—2000客户端的远程访问。
5 系统软件设计
5.1 成本管理系统
电厂的发电成本分为固定成本与可变成本。这些成本除与电厂本身的设备有关, 还与网络发布信息、合同管理有关。当电力公司同时有电力和热力两种产品时, 应分别计算电力和热力成本, 全部费用应在两种产品之间进行合理分摊。
成本管理系统 (见图5) 根据本电厂各个生产环节实际发生的成本, 核算电厂在不同的机组组合和不同的发电出力状态下的成本, 为预测本电厂报价提供可靠依据。成本管理包括固定成本管理、变动成本管理、成本计算、成本预测和控制。
5.2 生产管理系统
生产管理系统 (见图6) 包括发电计划管理、检修计划管理、燃料计划管理。
5.3 竞价管理系统
竞价管理子系统 (见图7) 为电厂提供灵活可靠的交易环境, 以及便捷的人机交互手段、可靠的数据备份。交易人员对交易过程全程监视, 交易流程按时间表顺序自动进行。要求尽可能减少用户键盘输入, 避免误操作。
竞价管理系统是电厂与市场的接口系统, 主要功能包括:用户管理, 含机组管理、报价员管理等;报价管理, 含当日重申报价、次日报价/重申报价、两天以后报价、历史报价下载、中期发电能力与短期发电能力申报等功能。
5.4 竞价交易系统
竞价交易系统 (见图8) 主要包括以下功能:
(1) 合同管理:提供对合同的制订、管理、执行及评估全过程的技术支持;同时为交易管理系统、结算管理系统等其他子系统提供相关的合同数据。
(2) 结算与核算:由采集到的TMR和网络信息发布的数据, 按照结算规则进行处理。这一块可以和经济分析和评估放在一起。考核参数包括:电量相对偏差允许值、允许偏差增扣倍数、偏差允许最长时间、最大偏差值、最大偏差增扣倍数、频率上限、频率下限、系统频偏系数。系统同时提供对结算结果的置疑。
5.5 辅助决策系统
辅助决策分析子系统如图9所示, 是“系统”的核心部分。
5.6 系统管理
系统管理模块为整个竞价辅助决策系统提供统一的支撑平台, 主要包括:
(1) 组织机构建模:包括用户、角色的管理。
(2) 应用建模:包括应用维护、应用组维护。
(3) 统一身份认证:包括菜单管理和角色权限管理。
(4) 数据服务:数据备份和恢复, 维护数据接口。
摘要：介绍电力竞价辅助决策系统的设计, 以及其月度竞价管理方案子模块的实现。
关键词：电力体制,电力竞价,辅助决策系统
参考文献
[1]曾鸣.电力市场理论及应用[M].北京:中国电力出版社, 2000
电力市场竞价 篇7
随机游走模型的提出是与证券价格的变动模式和市场有效性紧密联系在一起的[1,2,3]。目前,关于我国证券价格的实证研究出现了两种截然相反的结论。范龙振和张子刚[4]、刘志新[5]、张小艳和张宗成[6]、戴晓凤等[7]、杨美丽[8]认为市场服从随机游走,市场弱有效;与之相反,闫冀楠和张维[9]、柳思维和刘凤根[3]、兰秋军等[10]、赵贞玉等[11]却认为市场尚未达到弱有效。与上述研究不同,本文从市场中交易个体的角度出发,重点分析在随机游走市场中的交易策略问题,即在价格变动不可预测的情况下,什么样的交易策略能获得更好的收益;在研究方法上,将主要采取系统仿真,即在Matlab平台上构建一个模拟的、满足随机游走的人工连续竞价市场。
连续竞价(Continuous Double Auction)和集合竞价(Call Market)是各国证券市场中最常用的两种交易机制。例如,我国上海和深圳证券交易所在开盘阶段都采取了集合报价的方式产生股票价格,开盘后均采取连续竞价方式。在集合报价市场中,交易只在固定的时刻集中发生;而在连续竞价市场,交易可以发生在任意时刻,只要此时的买方报价不低于卖方的报价。由此可见,连续竞价市场中成交价格的动态性和不确定性远比集合报价高,该市场中的交易策略设计问题一直是研究的难点问题。
国内外学者提出了基于连续竞价市场的各种交易策略。例如:Gode和Sunder[12]提出了“零信息”交易策略(Zero-Intelligence,简称ZI);Cliff等[13]针对ZI的不足,给出“增强型零信息”模型(Zero-Intelligence Plus,简称ZIP);Gjerstad等[14]提出一个基于信心函数来计算最大期望收益的交易模型;He等[15]给出的基于模糊逻辑的“FL-strategy”等。国内学者范小勇等[16]运用整数规划的方法建立了一个组合双向拍卖问题的一般化模型;朱晓波等[17]给出了基于粒子群优化的策略学习模型;芦鹏宇等[18]提出基于混合策略的动态报价算法;詹文杰等[19]提出基于马尔可夫链的自学习动态交易策略。
在这些交易策略中,以Gode等[13]提出的ZI策略最著名,它是一种没有自学习能力的随机报价策略,其中的“约束型零信息”策略(ZI with Constraint,简称ZI-C)被大量运用到了完全竞争市场和证券市场的研究中。Smith等[20]研究显示,ZI-C策略模拟出来的各种市场统计学特性,和基于完全理性模型预测的市场相似;Farmer等[21]研究发现,ZI-C策略可以很好地预测伦敦股票交易所的交易数据;Othman[22]的研究表明,用ZI-C策略模拟出来的成交价格统计学特性可以替代现实证券市场中的价格;Ladley[23]对ZI策略在经济和金融市场中的运用进行了全面回顾。有鉴于此,本文也将选用ZI-C策略来模拟连续竞价市场中的交易者行为。研究发现,该市场中的成交价格满足随机游走特性。针对该特性,本文提出一种新的交易策略,即“盯准最优价格”策略(Eye-On-Best,简称EOB)。
本文第2节给出模拟连续竞价市场的规则和ZI-C策略;第3节对该市场中的成交价格进行随机游走特性检验,在此基础上提出新的“盯准最优价格”策略(简称EOB);第4节采用位置替换的原理进行重复仿真实验,比较EOB策略和ZI-C策略的收益差别;最后给出本文的结论。
2 市场规则
假设,连续竞价市场中有M个买方和M个卖方,为了方便研究,市场进行如下简化:
①每个买方只能购买一个商品,每个卖方只能卖出一个商品,且商品是同质的。
②每个买方对商品的估价不同,按从大到小依次排序,有V1≥V2≥…≥VM,构成了市场的需求曲线。
③每个卖方的成本不同,按从小到大依次排序,有C1≤C2≤…≤CM,构成市场的需求曲线。
又令,Omax为市场允许的最高报价,Omin为市场允许的最低报价;Bi(t)为买方i(1≤i≤M)在t时刻的报价,Aj(t)为卖方j(1≤j≤M)在t时刻报价;B＿best(t)为t时刻买方的最优报价(即买方最高报价),A＿best(t)为t时刻卖方的最优报价(即卖方最低报价)。参数的初始值设置如下:B best (t)=Bi(t)=Omin(1≤i≤M),≤A＿best (t)=Aj(t)=Omax(1≤j≤M)。TPij)为第i个买方和第j个卖方在t时刻的成交价格,Profit＿Bi为第i个买方的收益,Profit＿Aj为第j个卖方的收益。
运行流程如下:
①在任意t时刻,随机选取一个买方或卖方进行报价。若选取的报价者为买方,则更新Bi(t)(1≤i≤M)序列中的对应报价,并从高到低排序,B＿best(t)相应更新为Bi(t)中的最大值;若选取的报价者为卖方,则更新Aj(t)(1≤j≤M)序列中的对应报价,并从低到高排序,A＿best(t)相应更新为Aj(t)中的最小值。
②如果此时B＿best(t)≥A＿best(t),则交易立即发生。假设,交易双方为买方i和卖方j,成交价格为双方报价的中间值(即)。买方收益为Profit＿Bi=Bi(t)-TPij(t),卖方收益为Profit＿Aj=TPij(t)-Aj (t)。成交双方退出市场;如果此时B＿best(t)<A＿best(t),则进入t+1时刻,重复步骤①。
③重复步骤①和步骤②,直到市场中所有剩余的买方估价均小于剩余的卖方成本,实验结束。
根据上述市场规则和ZI-C策略的特征,该策略的数学描述如下:
3 随机游走检验与EOB策略
3.1 随机游走检验
首先用ZI-C策略来模拟连续竞价市场中的交易者行为,并对该市场中的成交价格是否满足随机游走特性进行检验。如果价格序列具有单位根,说明序列符合随机游走模型,如果没有单位根,则说明序列不符合随机游走模型。具体的检验方式有游程检验,Dickey和Fuller建立的DF检验,Schimidt和Phillips提出的LM检验,Im、Pesaran和Shin提出的IPS检验,以及改进的DF检验ADF等[24]。结合本文市场环境,选取游程检验和DF检验两种方法对ZI-C策略的成交价格序列惊醒随机游走检验。
游程检验最大的优点就是可以克服序列相关检验易受极端值影响,且受有限的方差是否存在这一问题困扰的缺陷。在随机游走假设下,当样本容量很大时,总游程M服从正态分布。构造统计量K:
其中,,N为成交价格TPt变动的总次数,n1为成交价格上升的次数,n2为成交价格下降的次数,n3为成交价格无变化的次数。当M≥E(m)时,加上0.5作为调节系数;当M<E(m)时,减去0.5作为调节系数。
在N足够大时,K趋近于均值为0、方差为1的正态分布。因此,在1%的显著水平下,K的临界值为2.33,如果K值在(-2.33,2.33)的范围内,说明成交价格符合随机游走特性;否则,则认为成交价格具有某种趋势性。
DF检验法是Dickey和Fuller建立起来的[25,26],其主要思想是:即一个时间序列存在单位根时,普通最小二乘法(OLS)所计算出来的统计值并不能用来检验它,于是Dickey和Fuller用模拟的方法对这些统计量的极限值做了计算。
设有成交价格序列的一阶自回归过程:TP(t)=ρTP(t-1)+εt,其中εt为独立同分布,且E(εt)=0,.对ρ进行检验,假设H0:ρ=1,当假设H0成立,说明成交价格序列服从随机游走过程。参数ρ的最小二乘估计为:
根据ρT计算统计量。构造的标准差的估计值,由构造检验原假设的tT计量:
式(4)和式(5)中T为连续双向拍卖市场交易全部结束的时间。。假设H0:ρ=1,可以由统计量和统计量tT行检验。统计量和统计量tT在1%的置信区间下临界值为:,tT=一2.58。
分别选取100[27]提出的位置替换珐(One-in-Many)来比较不同策略下的收益。该实验方法的思想是:在连续竞价市场中,每次选取一个买方或一个卖方作为测试位置(即所谓的“One”),其余位置上的报价策略固定不变(即所谓的“Many”),用新的策略来替换测试位置上的原有策略,比较新旧两种策略在同一测试位置上的收益差别。
由于连续竞价市场的动态性和随机性,每种策略在一次实验中的收益波动很大,为了屏蔽随机因素给实验结果带来的不确定性,本文采取在固定供需曲线下的重复实验,以下所提及的每种策略的收益均指10000次重复实验下的平均收益。
为了进一步说明不同策略对收益的影响,引入买方和卖方的均衡收益来作为一个参照基准。均衡收益是指市场达到竞争均衡时,买卖双方在均衡价格下所获得的收益。其计算公式如下:
第i个买方的均衡收益:
第j个卖方的均衡收益:
具体实验过程如下:假设市场中所有策略均为ZI-C,分别统计ZI-C策略在Vi(i=1,2,…,100)及Cj(j=1,2,…,100)位置时的平均收益;然后,用EOB策略逐个替换Vi(i=1,2,…,100)及Cj(j=1,2,…,100),即替换时除测试位置的策略为EOB策略外,其他策略均为ZI-C策略;最后,比较每个位置上的两种策略的平均收益差别,并与相同位置的均衡收益进行对比。
2002年诺贝尔经济学获得者Smith[28]教授开创了用实验的方法来研究双向拍卖,其后的实验研究绝大部分都采取了外生给定的供需曲线,本文也采取同样的方法确定供需曲线,即在确定市场人数的情况下,事先随机给定市场中所有买方估价和卖方成本。另外,许多学者在实验中考虑了供需曲线形状对市场的影响问题[12,13,28]。因此,本文也将研究供需曲线形状是否影响以及如何影响策略收益的问题。但是,由于供需曲线形状的划分目前没有统一的量化标准,本文借鉴Nicolaisen等[29]的关于市场力的计算公式,把供需曲线形状简单地分为以下三类。
连续竞价市场中市场力计算公式,买方市场力记为MPB,卖方市场力记为MPS,公式分别为:
依据买卖双方市场力的大小不同,定性地把供需曲线划分为三类:①买卖双方市场力相等,即MPB=MPS;②买方市场力大于卖方市场力,即MPB>MPS;③买方市场力小于卖方市场力,即MPB<MPS.图3(a)、图3(b)、图3(c)分别给出了每种类型的供需曲线示例。对每种类型下的供需曲线均进行了多次实验,取得了一致的实验结果,由于篇幅限制,本文只给出图3中的供需曲线下的实验结果。
表2为图3中的三类供需曲线在纯ZI-C策略下的成交价格序列“随机游走”检验结果,它们都通过了检验。
注:**表示在1%置信水平下显著。
4.2 实验结果与分析
在第一类供需曲线下,买卖双方市场力相等(MPB=MPS),每种策略在每个位置上的平均收益如图4所示。可以看出:①买方和卖方在每种策略下的平均收益基本对称;②在供需曲线左侧,EOB策略的买方(卖方)平均收益均显著优于ZI-C,且显著优于其均衡收益;③在供需曲线右侧,每种策略的平均收益差异总体上不大。
在第二类供需曲线下,买方市场力大于卖方市场力(MPB>MPS),每种策略在每个位置上的平均收益如图5所示。可以看出:①买方和卖方在每种策略下的平均收益显著不对称,买方平均收益远大于卖方;②对于买方平均收益(图5(a)),EOB策略虽然总体上显著优于ZI-C,但是略低于其均衡收益;③对于卖方平均收益(图5(b)),EOB策略总体上显著优于ZI-C,其两种策略均优于其均衡收益。
在第三类供需曲线下,买方市场力大于卖方市场力(MPB<MPS),每种策略在每个位置上的平均收益如图6所示。可以看出:①买方和卖方在每种策略下的平均收益显著不对称,买方平均收益远小于卖方;②对于买方平均收益(图6(a)),EOB策略总体上显著优于ZI-C,其两种策略均优于其均衡收益;③对于卖方平均收益(图6(b)),EOB策略虽然总体上显著优于ZI-C,但是略低于其均衡收益。
表3给出了EOB和ZI-C两种策略在每类供需曲线下买卖双方平均收益的均值和标准差。EOB策略获得的平均收益比ZI-C策略高约15%～23%,其标准差也较ZI-C大。
综上所述,实验结果总结如下:①无论买卖双方的市场力如何,EOB策略总体上可获得比ZI-C策略高约15%～23%的平均收益。②市场力对EOB策略的收益有影响。在第一类供需曲线下,买卖双方的平均收益基本对称;而在第二、三类供需曲线下,EOB策略处于市场力较弱的一方时,可以获得高于均衡收益的超额利润。
此外,对上述结论从两个方面进行了鲁棒性检验。一方面,在每类供需曲线下随机产生多条供需曲线;另一方面,还进行了不同人数下的实验。所有实验结果与本文的结论一致,限于篇幅,未列出这些实验结果。
5 结论
本文构建了一个基于ZI-C策略的连续竞价模拟市场,该市场中的成交价格序列通过了随机游走检验,表明价格变动具有不可预测性。针对这样的市场,设计了“盯准最优报价”的交易策略(EOB策略),并通过位置替换重复仿真实验,比较分析了在三类供需曲线下的两种策略的平均收益差异。研究结果表明:①EOB策略总体上可获得比ZI-C策略高约15%～23%的平均收益;②当EOB策略处于市场劣势方时,还可以获得高于均衡收益的超额利润。
总之,在满足随机游走的连续竞价市场中,虽然成交价格的变动不可预测,但是如果充分利用市场中的最优买方和卖方报价信息,可以提高个体收益;同时,交易策略的选取时还应该考虑市场环境的影响(如:市场力)。研究成果为金融市场中的报价决策提供理论依据,为今后设计各种智能交易策略提供新的思路。
摘要：随机游走市场中的证券价格变动是不可预测的,如何在这样的市场中设计交易策略是一个难点问题。本文在MATLAB平台上构建了一个满足随机游走的人工连续竞价市场,提出了一个“盯准最优价格”(Eye-On-Best,简称EOB)交易策略。通过不同类型供需曲线下的位置替换重复仿真实验,比较了EOB策略和“约束型零信息”(简称ZI-C)策略的收益差异。研究表明,EOB策略获得的收益总体上优于ZI-C策略,且其收益受市场力的影响。研究结论为交易者在满足随机游走的证券市场如何进行报价提供决策依据。