電力市場機(jī)制下發(fā)電權(quán)與碳排放權(quán)組合交易模型

趙文會，林美秀，2，高姣倩，宋亞君，余金龍

（1.上海電力學(xué)院經(jīng)管學(xué)院，上海 200090；2.國網(wǎng)山東省電力公司棗莊供電公司，山東棗莊 277000；3.國網(wǎng)安徽省電力公司黃山供電公司，安徽黃山 245000）

電力市場機(jī)制下發(fā)電權(quán)與碳排放權(quán)組合交易模型

趙文會1，林美秀1，2，高姣倩1，宋亞君1，余金龍3

（1.上海電力學(xué)院經(jīng)管學(xué)院，上海 200090；2.國網(wǎng)山東省電力公司棗莊供電公司，山東棗莊 277000；3.國網(wǎng)安徽省電力公司黃山供電公司，安徽黃山 245000）

在我國電力體制改革中，多種市場化手段被運(yùn)用到電力行業(yè)。基于此背景，從發(fā)電企業(yè)參與的電力市場行為出發(fā)，探究發(fā)電權(quán)交易與碳排放權(quán)交易的共性，并將發(fā)電權(quán)交易成本、碳排放權(quán)交易成本計(jì)入企業(yè)成本，建立了以發(fā)電企業(yè)總利潤最大化為目標(biāo)，以區(qū)域總發(fā)電量不變?yōu)榧s束的發(fā)電權(quán)與碳排放權(quán)組合交易模型。在該組合交易模式下，利用MATLAB的優(yōu)化算法對某區(qū)域火力發(fā)電企業(yè)的發(fā)電計(jì)劃進(jìn)行了發(fā)電量的優(yōu)化配置，算例結(jié)果表明，通過發(fā)電權(quán)和碳排放權(quán)組合交易后，大容量發(fā)電機(jī)組的出力明顯增加，該區(qū)域發(fā)電企業(yè)的總利潤增加且碳排放量降低，具有較好的經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境效益。同時，分析了交易過程中利潤和碳排放量的影響因素。

發(fā)電權(quán)；碳排放權(quán)；電力市場

隨著我國經(jīng)濟(jì)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，對能源的需求日益增長，但資源和環(huán)境對能源發(fā)展的約束越來越強(qiáng)。自2010年起，我國已成為全球最大的能源消費(fèi)國，其中化石能源占我國一次能源消費(fèi)比重雖在逐年下降，但是比重依然高達(dá)90%以上（2013年）[1]。而化石能源由于其不可再生性，使得資源的可持續(xù)供應(yīng)存在問題，同時所引起的溫室氣體排放問題也越來越受到關(guān)注[2]。電力行業(yè)是實(shí)現(xiàn)能源轉(zhuǎn)換的主要行業(yè)，也是節(jié)能減排的重點(diǎn)領(lǐng)域[3]。目前通過技術(shù)手段節(jié)能減排雖有一定空間，但潛力不大[4]。目前，我國電力工業(yè)正值市場化改革深化期，有必要引入新的機(jī)制，通過經(jīng)濟(jì)手段激勵火力發(fā)電企業(yè)提高發(fā)電效率，降低碳排放。

在眾多經(jīng)濟(jì)措施中，眾多學(xué)者結(jié)合我國電力工業(yè)現(xiàn)狀提出，通過發(fā)電權(quán)交易[5]這種市場方式可以使低成本、污染小的機(jī)組替代成本高、污染重的機(jī)組發(fā)電，從而實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置，促進(jìn)節(jié)能降耗，推進(jìn)小火電退出市場和清潔能源電力消納[6]。國內(nèi)學(xué)者關(guān)注的焦點(diǎn)主要集中在交易機(jī)制設(shè)計(jì)分析[7-9]、阻塞管理[10]、補(bǔ)償機(jī)制[11]等方面。研究表明，各發(fā)電機(jī)組發(fā)電成本的差異是發(fā)電權(quán)交易得以進(jìn)行的主要驅(qū)動因素。同時，也有部分學(xué)者提出借鑒碳排放權(quán)交易以減少電力行業(yè)的排放，碳排放權(quán)交易是排污權(quán)交易的一種體現(xiàn)形式，即在總量目標(biāo)確定的前提下，運(yùn)用各種分配方式使企業(yè)取得一定額度的初始碳排放權(quán)，并允許這種權(quán)利像商品一樣進(jìn)行自由交易。國內(nèi)外關(guān)于碳排放權(quán)交易的理論研究主要集中在交易模型設(shè)計(jì)[12]、初始排污權(quán)分配[13]、排污權(quán)定價(jià)機(jī)制[14]、壟斷市場中企業(yè)的行為決策[15]。由于以上2種交易的主體均為發(fā)電企業(yè)，并且發(fā)電機(jī)組的發(fā)電量與碳排放量呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，因此，也有部分學(xué)者對這2種交易進(jìn)行了對比和結(jié)合。文獻(xiàn)[16]從理論角度，對發(fā)電權(quán)交易和排污權(quán)交易進(jìn)行比較，提出二者在機(jī)制設(shè)計(jì)上有較為緊密的聯(lián)系，應(yīng)考慮進(jìn)行組合交易。文獻(xiàn)[17-19]表明，考慮碳交易后的發(fā)電權(quán)置換可以提高效率，減少二氧化碳排放，激發(fā)發(fā)電商參與的積極性。文獻(xiàn)[20]分析了碳排放初始分配對發(fā)電權(quán)交易的影響，認(rèn)為傾向于高效率機(jī)組的碳排放權(quán)初始分配方式可以提高大機(jī)組的利用效率，促進(jìn)發(fā)電權(quán)交易的進(jìn)展。文獻(xiàn)[21]在電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度中考慮碳交易以優(yōu)化模型。但上述文獻(xiàn)多將碳排放權(quán)交易計(jì)入社會總體效益，未能轉(zhuǎn)化為發(fā)電企業(yè)的收益，也未從企業(yè)收益最大化角度考慮發(fā)電權(quán)交易和碳排放權(quán)交易組合方式。至于如何將發(fā)電權(quán)與排污權(quán)有效地組合以獲得最優(yōu)的資源配置效率，更是理論研究的薄弱環(huán)節(jié)。

基于上述分析，本文將發(fā)電權(quán)交易和碳排放權(quán)交易2個獨(dú)立市場同時引入到自由交易市場，建立以發(fā)電企業(yè)收益最大化為目標(biāo)的新型組合交易模型，該模型從經(jīng)濟(jì)效益角度出發(fā)，可最大程度激發(fā)企業(yè)參與的積極性。通過算例分析，驗(yàn)證所構(gòu)建的模型和方法的合理性，通過組合交易既可減少碳排放又能實(shí)現(xiàn)企業(yè)收益最大化。最后根據(jù)各參與方的貢獻(xiàn)度，利用shapely值法，對利潤進(jìn)行合理分配。同時，還分析了在組合交易中，影響企業(yè)利潤和減排量的因素。

1 組合交易模型的目標(biāo)函數(shù)及約束條件

本文在電力市場背景下，將發(fā)電權(quán)價(jià)值和碳價(jià)值進(jìn)行了量化，以發(fā)電權(quán)交易價(jià)格和碳排放價(jià)格的形式計(jì)入企業(yè)成本中。從發(fā)電商角度出發(fā)，考慮各發(fā)電商運(yùn)行維護(hù)成本、發(fā)電權(quán)交易成本、碳排放交易成本后的收益，以發(fā)電商收益最大化為目標(biāo)，結(jié)合各發(fā)電商機(jī)組容量，確定在市場交易中發(fā)電權(quán)交易量和碳排放權(quán)交易量，以實(shí)現(xiàn)對發(fā)電企業(yè)出力的優(yōu)化。由于大容量機(jī)組的單位生產(chǎn)成本低且單位碳排放量少，在此模型中具有較為明顯的優(yōu)勢，與之參與競爭的部分火電企業(yè)可能難以實(shí)現(xiàn)盈余平衡，因此需要按各機(jī)組貢獻(xiàn)度的不同，利用shapely值法，對利潤進(jìn)行統(tǒng)一分配。

在構(gòu)建發(fā)電權(quán)和排污權(quán)組合交易模型時，作如下假設(shè)：

1）發(fā)電權(quán)交易僅在區(qū)域市場中進(jìn)行，即發(fā)電權(quán)在不同機(jī)組間流轉(zhuǎn)，總發(fā)電量不隨交易而發(fā)生改變；碳交易可在全國市場中自由買賣，不對碳總量進(jìn)行限制。

2）發(fā)電權(quán)交易市場和碳排放權(quán)交易市場均為成熟的自由市場，能夠進(jìn)行充分的競爭；并且一個月進(jìn)行一次交易。

3）每個火力發(fā)電企業(yè)僅有一臺機(jī)組。

基于上述假設(shè)，分析發(fā)電企業(yè)的成本和收益，并進(jìn)行組合交易優(yōu)化模型的構(gòu)建。

1.1 目標(biāo)函數(shù)

以當(dāng)月該區(qū)域發(fā)電企業(yè)的總利潤最大化為目標(biāo)函數(shù)，如式（1）所示。

式中：G為火電企業(yè)的總利潤；gi為火電企業(yè)上網(wǎng)電價(jià)；Pi為第i個火電企業(yè)的發(fā)電量；fi為第i個火電企業(yè)的運(yùn)營成本；N為火電企業(yè)個數(shù)。

發(fā)電企業(yè)的收益來自電能的出售，除去成本即為利潤。因此，下文將對火電企業(yè)的運(yùn)營成本進(jìn)行分析。計(jì)及電力市場交易和碳市場交易后，發(fā)電權(quán)和碳排放權(quán)可以在市場中自由買賣，此時，火電企業(yè)的運(yùn)營成本主要考慮三部分，分別是常規(guī)運(yùn)行維護(hù)成本、發(fā)電權(quán)交易成本和碳排放權(quán)交易成本，如式（2）所示。

式中：FGi為區(qū)域內(nèi)第i個火電廠常規(guī)運(yùn)行維護(hù)成本；FGFi為第i個火電廠的發(fā)電權(quán)成本；FGCi為第i個火電廠的碳排放權(quán)成本。

1.1.1 運(yùn)行維護(hù)成本

火力發(fā)電機(jī)組的常規(guī)運(yùn)行維護(hù)成本主要包括燃料發(fā)電成本和啟停成本。燃料發(fā)電成本由各機(jī)組的耗量特性曲線決定，通常是由實(shí)驗(yàn)求得，而在經(jīng)濟(jì)分析中則將其簡化為一條光滑連續(xù)的二次曲線，并假設(shè)第i個火電廠中共有n個機(jī)組。同時，由于負(fù)荷的變化，發(fā)電機(jī)組也存在啟停成本。具體表達(dá)式如下：

式中：PGip為第i個火電廠中第p個機(jī)組輸出的有功功率；aip、bip、cip為機(jī)組的發(fā)電成本系數(shù)；Km，i為運(yùn)行維護(hù)系數(shù)；Si為第i個機(jī)組的啟?；俊?/p>

1.1.2 發(fā)電權(quán)交易成本

本文所用發(fā)電權(quán)是指發(fā)電企業(yè)被允許的發(fā)電份額，包括初始發(fā)電計(jì)劃和通過市場行為購買所得的發(fā)電份額構(gòu)成。當(dāng)自身發(fā)電權(quán)不足時，則需要進(jìn)行購買，需支付正的交易成本；當(dāng)發(fā)電權(quán)超出時，可以通過交易進(jìn)行售出，發(fā)電權(quán)交易成本計(jì)為負(fù)值。由于小機(jī)組的單位電量能耗較高，為達(dá)到節(jié)能減排的效益，鼓勵在發(fā)電計(jì)劃的基礎(chǔ)上進(jìn)行發(fā)電權(quán)交易，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境效益的最大化。假設(shè)MGi為第i個火電廠的發(fā)電權(quán)交易電量，并規(guī)定買入發(fā)電權(quán)取正值，賣出發(fā)電權(quán)取負(fù)值。則由于發(fā)電權(quán)交易而產(chǎn)生的成本為，

式中：K1為每單位發(fā)電權(quán)交易的價(jià)格，元/t。

1.1.3 碳排放權(quán)交易成本

本文采用基于發(fā)電量的免費(fèi)初始碳排放權(quán)分配方式，即在碳交易一級市場中，根據(jù)發(fā)電量進(jìn)行碳排放權(quán)的初始分配。當(dāng)發(fā)電系統(tǒng)的碳排放量大于分配限額時，需要在碳交易二級市場中購買一定量的碳排放權(quán)；反之，則可將盈余的碳排放權(quán)進(jìn)行出售從而獲利。因此，碳排放權(quán)交易所產(chǎn)生的費(fèi)用由初始碳排放權(quán)限額和實(shí)際排放量決定，如式（5）所示。

式中：K2為碳排放權(quán)交易的價(jià)格，元/t；αip、βip、γip為第i個火電廠第p個機(jī)組的碳排放特性曲線參數(shù)；η為區(qū)域單位電量排放分配額，t/（MW·h），由國家發(fā)改委規(guī)定的“區(qū)域電網(wǎng)基準(zhǔn)線排放因子”確定；Hhi為第i個火電機(jī)組的計(jì)劃發(fā)電量。

1.2 約束條件

根據(jù)前文提到的交易模型假設(shè)條件，發(fā)電權(quán)僅在區(qū)域發(fā)電企業(yè)之間流轉(zhuǎn)，因此需保證總發(fā)電量不變。同時，還要考慮各機(jī)組的物理約束，因此在該模型中共有2個約束，分別為發(fā)電權(quán)交易約束和運(yùn)行約束。

1.2.1 發(fā)電權(quán)交易約束

式中：Pi為優(yōu)化后第i個發(fā)電機(jī)組的出力；Pi0為第i個發(fā)電機(jī)組初始分配出力。

1.2.2 運(yùn)行約束

每臺發(fā)電機(jī)組都有自己的出力上下限，即

式中：Pimin為第i個發(fā)電機(jī)組的最小出力；Pimax為第i個發(fā)電機(jī)組的最大出力。

2 利益分配模型

發(fā)電企業(yè)為理性個體，以追求自身利益最大化為企業(yè)經(jīng)營的目標(biāo)，而在上述優(yōu)化模型中，為減少碳排放以實(shí)現(xiàn)區(qū)域發(fā)電最優(yōu)化，可能導(dǎo)致大容量機(jī)組替代部分小容量機(jī)組發(fā)電，使部分火電企業(yè)利潤降低。因此，需要構(gòu)建更加公平合理的利潤分配模型，按各發(fā)電企業(yè)對整體效益的貢獻(xiàn)度進(jìn)行利益分配。

shapely值法[22]主要用來解決多個合作方獲得最大化利益分配問題，shapely值法能夠反映參與方對整體的貢獻(xiàn)程度，并據(jù)此進(jìn)行利益分配。假設(shè)聯(lián)盟中有M個參與方，其利潤分配向量X=[X1，X2，…，Xm]滿足無序性、有效性和可加性，利潤分配方程如式（8）所示。

式中：W（|S|）為加權(quán)因子；V（S）為包含元素m的聯(lián)盟合作利潤；V（S/{m}）為不包含m的聯(lián)盟合作利潤；Sm為包含元素m的所有子集；|S|為子集S中元素的個數(shù)。

3 算例分析

3.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

以某區(qū)域電網(wǎng)為例，該區(qū)域共包括3個火力發(fā)電企業(yè)，且每個發(fā)電企業(yè)僅有1臺機(jī)組。發(fā)電權(quán)交易和碳排放權(quán)交易建立在初始發(fā)電計(jì)劃分配的基礎(chǔ)上，表1給出了該區(qū)域各發(fā)電企業(yè)的月度發(fā)電計(jì)劃。參與交易的火電企業(yè)機(jī)組參數(shù)如表2所示，電網(wǎng)基準(zhǔn)線排放因子取0.798。在組合交易市場中，發(fā)電權(quán)交易價(jià)格100元/（MW·h），碳排放權(quán)交易價(jià)格為115元/t。上網(wǎng)電價(jià)為420元/（MW·h）。

3.2 結(jié)果分析

模型求解時，調(diào)用MATLAB中fmincon函數(shù)，并選用內(nèi)點(diǎn)法，模擬全年12個月的發(fā)電權(quán)和碳排放權(quán)交易，可得到每個電廠的最優(yōu)月度發(fā)電量，如表3所示。

表1 月度發(fā)電計(jì)劃初始分配Tab.1 Monthly generation planning initial allocation GW·h

表2 火力發(fā)電機(jī)組參數(shù)Tab.2 Parameters of thermal power generating units

表3 組合優(yōu)化后的月度發(fā)電計(jì)劃Tab.3 Monthly power generation plan after the combined optimization

將表4與表1進(jìn)行對比可知，經(jīng)過組合交易后，火電機(jī)組1和火電機(jī)組2的發(fā)電量均有不同程度的降低，為發(fā)電權(quán)出讓方；火電機(jī)組3的發(fā)電量增多，為發(fā)電權(quán)受讓方。分析原因，主要在于裝機(jī)容量較小或者中等的機(jī)組單位發(fā)電成本較高，同時當(dāng)計(jì)及碳價(jià)值后，由于中小機(jī)組的單位碳排放強(qiáng)度相對較高，因此中小機(jī)組將已有發(fā)電權(quán)部分出讓以降低單位生產(chǎn)成本。在自由競爭的市場中，企業(yè)生產(chǎn)過程中的經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境效益在利潤中都得以體現(xiàn)，因此大容量機(jī)組在競爭中具有很大優(yōu)勢，而中小容量機(jī)組則艱難生存，甚至面臨關(guān)停問題。由交易電量占總電量的比例可知，該發(fā)電權(quán)交易市場中，交易電量占比近14%，市場活躍度較高，在一定程度上實(shí)現(xiàn)了區(qū)域資源優(yōu)化，但該市場仍有進(jìn)一步競爭的潛力，下一階段可通過一系列措施，促進(jìn)交易量進(jìn)一步增加。

由優(yōu)化后的發(fā)電計(jì)劃計(jì)算可得到，該組合交易前后的利潤變化和減排量，如表4所示。通過分析利潤變化和減排量，可實(shí)現(xiàn)對該模型所取得的經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境效益的量化。

表4 利潤及減排量分析Tab.4 Profit and emission reduction analysis

由表4可知，優(yōu)化前系統(tǒng)總的社會效益約為10 901.52萬元，優(yōu)化后系統(tǒng)總的社會效益約為19 557.92萬元。優(yōu)化前后系統(tǒng)總的社會效益提高了8 656.39萬元，由此可見，該交易模型在經(jīng)濟(jì)效益方面有顯著的提升，證明了該模型的有效性。從這一角度也說明了，該模型運(yùn)行結(jié)果符合設(shè)計(jì)之初的設(shè)想，可以實(shí)現(xiàn)用經(jīng)濟(jì)手段的方式實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化。只有當(dāng)參與組合交易后的利潤有明顯增加時，各發(fā)電企業(yè)才有參與競爭的動力，從而有利于該模型的持續(xù)運(yùn)行，并促進(jìn)競爭的深化。但能源生產(chǎn)行業(yè)不同于一般企業(yè)，在追求利潤最大化的同時，還需要承擔(dān)一定的社會責(zé)任，因此，還需要分析交易后的環(huán)境效益。由表4可知，優(yōu)化前系統(tǒng)碳排放量為542.77萬t，優(yōu)化后系統(tǒng)碳排放量為476.53萬t，實(shí)現(xiàn)碳減排66.24萬t，節(jié)能減排效果較好。原因在于，將碳價(jià)值計(jì)入發(fā)電企業(yè)成本后，單位電量碳排放較高的機(jī)組需要解決相對較高的碳排放費(fèi)用，從而對發(fā)電起到一定約束作用，這種狀況下，企業(yè)進(jìn)行發(fā)電權(quán)交易可以降低生產(chǎn)成本；對于單位電量碳排放較低的機(jī)組而言，最大程度地激發(fā)了機(jī)組節(jié)能減排的潛力。這也證明了發(fā)電權(quán)與碳排放權(quán)的組合交易相比于碳排放權(quán)單一交易更能激發(fā)企業(yè)節(jié)能減排的潛力，實(shí)現(xiàn)了對碳減排的價(jià)值量化。此外，當(dāng)計(jì)及碳價(jià)值后，若按初始分配電量進(jìn)行生產(chǎn)運(yùn)營，部分機(jī)組的利潤為負(fù)值，即在該狀態(tài)下該發(fā)電企業(yè)處于負(fù)盈利狀態(tài)，這將促使某些發(fā)電企業(yè)更積極地參與發(fā)電權(quán)交易，并逐步實(shí)現(xiàn)小容量火電的關(guān)停。

3.3 利潤分配結(jié)果

組合交易后的利潤大于各機(jī)組獨(dú)立進(jìn)行發(fā)電的利潤之和，因此可利用shapely值法對利潤進(jìn)行分配。在上述組合交易利潤模型中共有3個參與方，分別是小容量機(jī)組（火電1）、中容量機(jī)組（火電2）和大容量機(jī)組（火電3）。按照shapely值法對各參與方的利潤進(jìn)行分配，結(jié)果如表5所示。

表5 利潤分配Tab.5 Profit distribution

利用shapely值法對交易后的利潤進(jìn)行分配，小容量機(jī)組獲得的利潤為352.044（萬元），占總利潤的18%；中容量機(jī)組獲得利潤為567.182（萬元），占總利潤的29%；大容量機(jī)組獲得利潤為1 036.574（萬元），占總利潤的53%。原因在于小容量機(jī)組單位電量運(yùn)營成本相對比較高，并且碳排放系數(shù)較大，但其屬于發(fā)電權(quán)出讓方，為整體利益的增加，放棄了部分發(fā)電電量，因此按其貢獻(xiàn)率得到了相應(yīng)的利潤分配；相比之下，大容量機(jī)組單位電量運(yùn)營成本低，且碳排放系數(shù)小，通過組合交易后爭取到更多的發(fā)電電量，從而發(fā)揮了自身節(jié)能減排優(yōu)勢，因此獲得的利潤分配也較多。隨著組合交易模式的成熟，競爭的加劇，小中大機(jī)組的利潤占比將有更為明顯的差異。

3.4 碳交易價(jià)格對交易的影響分析

在本組合交易模型中，以各企業(yè)總利潤最大為目標(biāo)，因此從目標(biāo)函數(shù)入手，分析影響交易結(jié)果的因素。總利潤包括企業(yè)發(fā)電成本、電能出售收益、發(fā)電權(quán)交易成本和碳排放權(quán)交易成本，其中各企業(yè)的發(fā)電技術(shù)決定了發(fā)電成本，因而屬于內(nèi)部因素，影響各企業(yè)的利潤收入；該地區(qū)火力發(fā)電采用統(tǒng)一的上網(wǎng)電價(jià)，因此不影響交易結(jié)果；發(fā)電權(quán)在各企業(yè)機(jī)組之間流轉(zhuǎn)，因此總發(fā)電權(quán)交易價(jià)格為零；碳排放權(quán)交易成本由碳交易價(jià)格和數(shù)量決定，因此對組合交易結(jié)果有直接影響，需要著重分析碳交易價(jià)格對交易結(jié)果的影響，并且分別討論經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境效益的影響程度。由于初始月度發(fā)電計(jì)劃存在差異，因此選取1月、4月、7月、10月代表一年中的春夏秋冬4個季度進(jìn)行分析。

3.4.1 碳交易價(jià)格對企業(yè)利潤的影響

將碳交易價(jià)格為115元/t作為基準(zhǔn)值，改變碳交易價(jià)格，計(jì)算價(jià)格為95元/t、105元/t、125元/t時，該區(qū)域優(yōu)化后發(fā)電計(jì)劃，以此計(jì)算得到上述4個月在組合交易前后的利潤增加值，得到圖1。

圖1 交易前后利潤差隨碳交易價(jià)格的變化Fig.1 The difference of profit before and after the transaction with carbon trading price changes

由圖1可知，利潤差值與碳交易價(jià)格基本呈現(xiàn)線性關(guān)系，且隨價(jià)格的升高而增大。同時，利潤差值還與初始發(fā)電計(jì)劃有關(guān)，7月初始發(fā)電量最大，因此利潤差比其他幾個月更大。再深入對兩者的線性關(guān)系進(jìn)行分析，利用回歸分析法，得到4個月利潤差與碳交易價(jià)格的表達(dá)式。交易后利潤增長速度與初始電量有關(guān)，當(dāng)初始電量較大時，可供交易電量較大，因此交易后利潤增長幅度越大。由此可得到，當(dāng)參與交易的企業(yè)數(shù)量增多時，組合交易后的經(jīng)濟(jì)利益更加明顯，該模型可推廣到更大區(qū)域電力市場，以實(shí)現(xiàn)更大程度的資源優(yōu)化配置。

3.4.2 碳交易價(jià)格對減排量的影響

本模型中設(shè)定碳交易價(jià)格基準(zhǔn)值為115元/t，在此基準(zhǔn)值上，分別計(jì)算當(dāng)碳交易價(jià)格為95元/t、105元/t、125元/t時，1月、4月、7月、10月這4個月在組合交易前后的碳減排量的變化，得到如圖2所示。

如圖2所示，4幅子圖基本具有相同的變化趨勢，即隨著碳交易價(jià)格的增加，減排量增大，并呈現(xiàn)線性關(guān)系。用回歸分析法，得到了4個月的變化趨勢線表達(dá)式，由此可知，在此交易模型中，當(dāng)單位碳交易價(jià)格每增加10元，即該區(qū)域可減少約40 t的碳排放。發(fā)電企業(yè)對碳交易價(jià)格較為敏感，組合交易后減排效果較為顯著。

圖2 碳減排量隨碳交易價(jià)格變化Fig.2 Carbon emission reduction with carbon trading price changes

4 結(jié)論

在電力市場改革背景下，文章建立了以企業(yè)總利潤最大為目標(biāo)的發(fā)電權(quán)與碳排放權(quán)組合交易模型和與之匹配的利益分配模型。參與組合交易的發(fā)電企業(yè)包括風(fēng)電等可再生能源，通過發(fā)電權(quán)和碳排放權(quán)的交易實(shí)現(xiàn)了區(qū)域發(fā)電企業(yè)利潤最大化和碳排放最小化。在該模型中，大容量機(jī)組和可再生能源機(jī)組的相對高效清潔的生產(chǎn)潛力得以發(fā)揮，并且由于交易后的利潤分配合理，有助于中小容量機(jī)組逐步轉(zhuǎn)變生產(chǎn)經(jīng)營定位，以市場化手段實(shí)現(xiàn)發(fā)電側(cè)的資源優(yōu)化配置。

將碳交易與發(fā)電權(quán)交易進(jìn)行組合，考慮發(fā)電權(quán)交易僅在系統(tǒng)內(nèi)部的各發(fā)電企業(yè)之間進(jìn)行，而碳排放權(quán)市場中允許自由交易并不對碳總量進(jìn)行限額，因此建立了以企業(yè)總利潤最大為目標(biāo)的組合交易模型和與之匹配的利益分配模型。該組合交易模型設(shè)定參與交易的發(fā)電企業(yè)均為同一類型，并以火電企業(yè)為例進(jìn)行了算例分析。模型運(yùn)行后得到以下結(jié)論：

1）在該組合交易模型中，裝機(jī)容量較小的機(jī)組出讓發(fā)電量以減少碳排放權(quán)市場中購買的碳排放權(quán)，而裝機(jī)容量較大的機(jī)組購買發(fā)電量以發(fā)揮節(jié)能減排的優(yōu)勢。

2）交易后，企業(yè)總利潤得以增加，經(jīng)濟(jì)效益顯著；碳排放量得以減少，減排效果明顯，環(huán)境效益顯著。

3）碳排放權(quán)價(jià)格是影響組合交易的外部因素，交易前后利潤差和減排量均隨碳排放價(jià)格的增大而增加，且呈現(xiàn)正相關(guān)的線性關(guān)系。

4）初始發(fā)電電量越大，利潤差值增速越快。因此，增加參與交易的企業(yè)個數(shù)，擴(kuò)大交易范圍，可使資源配置在更大程度上得以優(yōu)化。

5）利潤分配模型可激發(fā)企業(yè)參與組合交易的動力，并使小機(jī)組逐步退出市場，以市場化手段實(shí)現(xiàn)發(fā)電結(jié)構(gòu)調(diào)整。

上述結(jié)論對不同裝機(jī)容量機(jī)組參與的組合交易機(jī)制實(shí)施推進(jìn)具有一定的指導(dǎo)作用。但需要指出的是，該模型是建立在一定的假設(shè)基礎(chǔ)之上的，當(dāng)假設(shè)條件發(fā)生變化時，模型也需要進(jìn)行相應(yīng)的修改。

[1]劉振亞.中國電力與能源[M].北京：中國電力出版社，2012.

[2]陳思樂，許桂敏，穆海寶，等.低溫等離子體處理柴油機(jī)尾氣的研究進(jìn)展[J].高壓電器，2016（4）:22-29.CHEN Sile，Xu Guimin，MU Haibao，et al.Research progress in treatment of diesel engine exhaust by nonthermal plasmas[J].High Voltage Apparatus，2016（4）: 22-29（in Chinese）.

[3]陳剛，王超，周波.電力營銷決策支持系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[J].電瓷避雷器，2003（5）:43-48.CHEN Gang，WANG Chao，ZHOU Bo.Design of electric power marketing decision support system[J].Insulators and Surge Arresters，2003（5）:43-48（in Chinese）.

[4]周穎，蔡博鋒，劉蘭翠，等.我國火電行業(yè)二氧化碳排放空間分布研究[J].熱力發(fā)電，2011（10）:1-3，7.ZHOU Ying，CAI Bofeng，LIU Lancui，et al.Study on spatial distribution of CO2emission from thermal power industry of China[J].Thermal Power Generation，2011（10）: 1-3，7（in Chinese）.

[5]黎燦兵，康重慶，夏清，等.發(fā)電權(quán)交易及其機(jī)理分析[J].電力系統(tǒng)自動化，2003，27（6）：13-18.LI Canbing，KANG Chongqing，XIA Qing，et al.Generation rights trade and its mechanism[J].Automation of Power Systems，2003，27（6）:13-18（in Chinese）.

[6]尚金成.基于節(jié)能減排的發(fā)電權(quán)交易理論及應(yīng)用（一）發(fā)電權(quán)交易理論[J].電力系統(tǒng)自動化，2009，33（12）：46-52.SHANG Jincheng.Generation right exchange theory and its applications based on energy-saving and emissionreducing part one generation right exchange theory[J].Automation of Power Systems，2009，33（12）:46-52（in Chinese）.

[7]陳赟，嚴(yán)正.考慮節(jié)能減排與網(wǎng)絡(luò)約束的發(fā)電權(quán)交易模型[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，2009，37（12）：52-57.CHEN Yun，YAN Zheng.Generation rights trade model based on energy-saving，emission-reducing and network constraint[J].Power System Protection and Control，2009，37（12）：52-57（in Chinese）.

[8]王雁凌，程倩.基于節(jié)能降耗的發(fā)電權(quán)交易模型[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，2010，38（18）：28-32.WANG Yanling，CHENG Qian.Generation rights trade mode based on energy conservation[J].Power System Protection and Control，2010，38（18）：28-32（in Chinese）.

[9]孫建鵬，韓文花，朱長東.電力系統(tǒng)無功優(yōu)化模型及算法研究[J].電力電容器與無功補(bǔ)償，2011（6）：6-11，22.SUN Jianpeng，HAN Wenhua，ZHU Changdong.Research of power optimization models and algorithms[J].Power Capacitor&Reactive Power Compensation，2011（6）:6-11，22（in Chinese）.

[10]薛禹勝，李天然，尹霞，等.廣義阻塞及市場力的研究框架[J].電力系統(tǒng)自動化，2010，34（21）：1-10.XUE Yusheng，LI Tianran，YIN Xia，et al.A research framework for generalized congestions and market power[J].Automation of Power Systems，2010，34（21）：1-10（in Chinese）.

[11]張粒子，王楠，趙新，等.發(fā)電權(quán)交易網(wǎng)損補(bǔ)償問題剖析[J].電網(wǎng)技術(shù)，2011，35（3）：200-204.ZHANG Lizi，WANG Nan，ZHAO Xin，et al.Analysis on network loss compensation caused by trading of generation right[J].Power System Technology，2011，35（3）:200-204（in Chinese）.

[12]曾鳴，馬向春，楊玲玲.電力市場碳排放權(quán)可調(diào)分配機(jī)制設(shè)計(jì)與分析[J].電網(wǎng)技術(shù)，2010，34（5）:141-145.ZENG Ming，MA Xiangchun，YANG Lingling.Design and analysis of adjustable carbon emission allocation mechanism in electricity market[J].Power System Technology，2010，34（5）:141-145（in Chinese）.

[13]梅天華，湯優(yōu)敏，甘德強(qiáng).考慮歷史排放赤字的電力初始碳排放權(quán)公理化公平分配方法[J].電力系統(tǒng)自動化，2016，40（3）:52-58.MEI Tianhua，TANG Youmin，GAN Deqiang.Axiomatic equity allocation method of initial allowances in power systems considering historical emission deficits[J].Automation Power Systems，2016，40（3）:52-58（in Chinese）.

[14]沈劍飛，伊靜.我國碳排放權(quán)定價(jià)機(jī)制研究——基于碳排放權(quán)內(nèi)在價(jià)值的分析[J].價(jià)格理論與實(shí)踐，2015（7）: 37-39.SHEN Jianfei，YI Jing.Research on pricing mechanism of carbon emission rights in China[J].Price:Theory&Practice，2015（7）:37-39（in Chinese）.

[15]黃守軍，任玉瓏，俞集輝，等.寡頭電力市場中CO2排放規(guī)制的微分對策模型[J].電力系統(tǒng)自動化，2011，35（21）:46-51.HUANG Shoujun，REN Yulong，YU Jihui，et al.Differential game model for CO2emission regulation in oligopolistic electricity market[J].Automation of Power Systems，2011，35（21）:46-51（in Chinese）.

[16]莊彥，蔣莉萍，馬莉，等.發(fā)電權(quán)交易和排污權(quán)交易的內(nèi)涵、比較與相互關(guān)系[J].中國電力，2010，43（1）：5-8.ZHUANG Yan，JIANG Liping，MA Li，et al.Discussion on connotation，comparison and relation of generation trading and emission trading[J].Electric Power，2010，43（1）：5-8（in Chinese）.

[17]遲遠(yuǎn)英，王彥良，牛東曉，等.碳排放交易下的發(fā)電權(quán)置換優(yōu)化模型[J].電網(wǎng)技術(shù)，2010，34（6）：78-81.CHI Yuanying，WANG Yanliang，NIU Dongxiao，et al.An optimization model of generating right exchanging under carbon emission trading[J].Power System Technology，2010，34（6）:78-81（in Chinese）.

[18]李現(xiàn)忠，蔡興國，付春梅.碳交易機(jī)制下考慮節(jié)能減排的競價(jià)交易模式[J].電力系統(tǒng)自動化，2011，35（10）：48-52.LI Xianzhong，CAI Xingguo，F(xiàn)U Chunmei.An energy saving and emission reduction based bidding transaction mode under carbon trading mechanism[J].Automation of Power Systems，2011，35（10）：48-52（in Chinese）.

[19]張占安，蔡興國.考慮碳排放權(quán)交易的短期節(jié)能調(diào)度[J].電網(wǎng)與清潔能源，2012（1）:60-66.ZHANG Zhan’an，CAI Xingguo.Short-term energy-saving schedule with carbon emission trading considered[J].Power System and Clean Energy，2012（1）:60-66（in Chinese）.

[20]譚忠富，宋藝航，張楠，等.碳排放權(quán)初始分配對發(fā)電權(quán)交易的影響分析模型[J].華東電力，2013，41（11）：2360-2364.TAN Zhongfu，SONG Yihang，ZHANG Nan，et al.Analysis model for the impact of carbon emission right initial allocation on generation right trading[J].East China Electric Power，2013，41（11）：2360-2364（in Chinese）.

[21]張曉輝，閆柯柯，盧志剛.基于碳交易的含風(fēng)電系統(tǒng)低碳經(jīng)濟(jì)調(diào)度[J].電網(wǎng)技術(shù)，2013，37（10）:2704-2698.ZHANG Xiaohui，YAN Keke，LU Zhigang.Carbon trading based low-carbon economic dispatching for power grid integrated with wind power system[J].Power System Technology，2013，37（10）:2704-2698（in Chinese）.

[22]羅利，魯若愚.Shapley值在產(chǎn)學(xué)研合作利益分配博弈分析中的應(yīng)用[J].軟科學(xué)，2001（2）:17-19，73.LUO Li，LU Ruoyu.Application of the shapley value in the game model of the cooperation of enterprise，colleges and institutes[J].Soft Science，2001（2）:17-19，73（in Chinese）.

（編輯 馮露）

Combined Transaction Model of Generation Right and Carbon Emission Right under the Power Market Mechanism with Renewable Energy Considered

ZHAO Wenhui1，LIN Meixiu1，2，GAO Jiaoqian1，SONG Yajun1，YU Jinlong3
（1.School of Economics and Management，Shanghai University of Electric Power，Shanghai 200090，China；2.Zaozhuang Power Supply Company，State Grid Shandong Electric Power Company，Zaozhuang 277000，Shandong，China；3.Huangshan Power Supply Company，State Grid Anhui Electric Power Company，Huangshan 245000，Anhui，China）

In the process of the power reform，many kinds of marketing means are applied to the electric power industry.Based on this background，starting with behaviors of the power generation company's participation of the power market，the paper explores the common features of the power generation right trading and carbon emissions right trading，and incorporates the cost of those two trading into the total cost of the power generation company，and then establishes a combined trading model of both power generation rights and emission rights with the maximization of the power generation company's profits as the goal and with the total power generation of a region unchanged as constraints In this combined trading model，the generation planning of the power generation companies including wind power enterprises of Inner Mongolia is optimized by using MATLAB optimization algorithm.Example results show that the output of large-sized units and clean generation units increase obviously through the power and carbon emissions trading.And the total profit of power generation enterprises in the region is increased while the amount of carbon emissions is reduced，in other words，the model helps to realize satisfactory economic and environmental benefit.In addition，this paper also analyzes the impacts of price factors on profit and carbon emissions in the process of trading.

generation right；carbon emission right；power market

2016-04-15。

趙文會（1977—），女，博士，教授，主要研究方向?yàn)榄h(huán)境政策與管理、系統(tǒng)分析與優(yōu)化；

林美秀（1990—），女，碩士研究生，主要研究方向?yàn)殡娏κ袌?、能源?jīng)濟(jì)。

教育部人文社會科學(xué)研究一般項(xiàng)目（11YJC790295）；國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（71403163、71203137）；上海市教委科研創(chuàng)新重點(diǎn)項(xiàng)目（13ZS121）；中國博士后科學(xué)基金項(xiàng)目（2013M540910）。

Project Supported by General Project of Humanities and Social Science Research of the Ministry of Education（11YJC790295）；National Natural Science Foundation of China（71403163、71203137）；Key Project of Scientific Research and Innovation of Education Committee of Shanghai Municipal Education Commission（13ZS121）；China Postdoctoral Science Foundation Project（2013M540910）.

1674-3814（2016）11-0001-08

TM615

A