計(jì)及綠證交易和發(fā)電權(quán)交易的含光伏系統(tǒng)兩級(jí)優(yōu)化調(diào)度

王艷松, 宋陽陽, 宗雪瑩

(中國石油大學(xué)(華東)信息與控制工程學(xué)院,山東青島 266580)

為促進(jìn)可再生能源開發(fā)和利用,政府設(shè)計(jì)了不同的要求發(fā)電商采購可再生能源電力的方法,其中可再生能源配額制度,也稱綠色證書交易制度是較為常見的一種。綠證制度已在美、英、法、日等多國得以應(yīng)用[1-2]。綠色證書配額制在美國應(yīng)用很成功,地方、企業(yè)和電網(wǎng)有綠色配額,必須每年購買一定數(shù)量的綠色電力,因此美國不存在棄風(fēng)棄光的問題。由于可再生能源發(fā)電具有不可控性[3-4],對(duì)電力系統(tǒng)的調(diào)峰提出了挑戰(zhàn)。呂泉等[5-6]對(duì)提高傳統(tǒng)熱電機(jī)組調(diào)峰能力的措施進(jìn)行了研究。李佳佳等[7-9]以熱/電系統(tǒng)煤耗量最低為目標(biāo),建立熱電聯(lián)產(chǎn)消納可再生能源調(diào)度模型,降低了熱電廠收益。為了減輕國家的補(bǔ)貼壓力[10],激勵(lì)傳統(tǒng)火電機(jī)組參與調(diào)峰,提高社會(huì)全局效益,中國鼓勵(lì)新能源發(fā)電與自備電廠進(jìn)行發(fā)電權(quán)交易[11],自2018年將可再生能源補(bǔ)貼從單一補(bǔ)貼方式逐步轉(zhuǎn)向“配額制+綠證交易”方式[12-14]。華夏等[15-16]分析了引入發(fā)電權(quán)交易后的利益空間,實(shí)現(xiàn)了自備電廠和可再生能源利益共享,建立了雙贏模型,但并未考慮綠色配額約束和社會(huì)全局效益。趙文會(huì)[17]綜合考慮碳交易和綠色證書交易,以區(qū)域最大凈收益為目標(biāo),建立各供電商之間交易模型,根據(jù)交易電量對(duì)增量利潤進(jìn)行分配,但并未涉及各臺(tái)機(jī)組發(fā)電量的最優(yōu)分配問題[18-19]。中國各大油田是石化能源的產(chǎn)能大戶,也是耗能大戶,其所需電力主要來源于自備熱電廠,為達(dá)到綠色配額制的要求,油田電網(wǎng)逐步提高可再生能源滲透率。筆者以油田為典型研究背景,以市電為無限大平衡節(jié)點(diǎn),利用綠色配額約束提高光伏消納的同時(shí),兼顧自備熱電廠收益和政府可再生能源補(bǔ)貼壓力,引入綠證交易和發(fā)電權(quán)交易,提出油田和自備熱電廠上下兩級(jí)優(yōu)化調(diào)度策略,兼顧熱電廠、光伏發(fā)電商的利益,基于博弈理論[20-21]達(dá)到油田全局收益均衡,并進(jìn)一步優(yōu)化自備熱電廠內(nèi)部的機(jī)組出力,在不影響光伏發(fā)電商收益的基礎(chǔ)上最大化熱電廠收益。

1 油田全局的發(fā)電博弈模型

油田中的自備熱電廠和光伏發(fā)電全部自發(fā)自用,自備熱電廠的日等效上網(wǎng)電量為零,僅當(dāng)油田自發(fā)電量不足時(shí)由市電供給,作為油田最大發(fā)電方的自備熱電廠通常采用計(jì)劃調(diào)峰模式,為光伏發(fā)電提供發(fā)電空間,近年來隨著油田電網(wǎng)中光伏接入容量的不斷增大,熱電廠發(fā)電量大幅降低,嚴(yán)重影響了熱電廠的利益;光伏發(fā)電占用大量熱電廠發(fā)電空間,同時(shí)享受大額政府補(bǔ)貼的,降低了社會(huì)全局效益。

為了提高社會(huì)全局效益,以政府的監(jiān)督和控制為基礎(chǔ),在電力市場中引入綠色證書交易和發(fā)電權(quán)交易,形成輔助調(diào)峰模式,熱電廠以出售發(fā)電權(quán)的方式為光伏發(fā)電提供上網(wǎng)空間,同時(shí)通過購買綠色證書完成綠色配額的任務(wù)。在輔助交易調(diào)峰模式下,發(fā)電權(quán)和綠色證書交易量影響熱電廠和光伏發(fā)電商的利益分配,為均衡雙方利益,需以熱電廠和光伏發(fā)電商為主體進(jìn)行博弈。

1.1 熱電廠綜合收益模型

油田自備熱電廠既為油田生產(chǎn)和生活提供電力,也擔(dān)負(fù)著冬季供暖。發(fā)電權(quán)交易是指發(fā)電企業(yè)將基數(shù)電量合同、優(yōu)先發(fā)電合同等合同電量,通過電力市場的交易平臺(tái),以雙邊協(xié)商、集中競價(jià)、掛牌等市場化方式向其他發(fā)電企業(yè)進(jìn)行轉(zhuǎn)讓的交易行為。在輔助交易調(diào)峰模式下,熱電廠與新能源企業(yè)進(jìn)行發(fā)電權(quán)交易時(shí)從中獲得收益,其中熱電廠為滿足綠色配額約束,需要認(rèn)購綠色證書,并支付綠證購買費(fèi)用,因此熱電廠輔助交易收益Cpass是由發(fā)電權(quán)和綠證交易決定的,如下式所示:

(1)

自備熱電廠與光伏發(fā)電商進(jìn)行發(fā)電權(quán)和綠證交易后,熱電廠實(shí)際承擔(dān)的油田電負(fù)荷為熱電廠合同電量與發(fā)電權(quán)交易量之差,綠證交易量與熱電廠實(shí)際承擔(dān)的油田電負(fù)荷的比值需達(dá)到配額制要求。

通過搜集自備熱電廠的發(fā)電量與發(fā)電收益的歷史數(shù)據(jù)、供暖量與供暖收益的歷史數(shù)據(jù),可以擬合熱電廠發(fā)電收益函數(shù)Cine(·)和供暖收益函數(shù)Cinh(·),熱電廠供能收益Cpinc包括發(fā)電收益和供暖收益兩部分:

(2)

式中,Cpine、Cpinh分別為熱電廠發(fā)電收益和供暖收益,元;Pet為t時(shí)段熱電廠合同電量,kW;Pht為t時(shí)段系統(tǒng)供暖負(fù)荷,kW。

在輔助交易調(diào)峰模式下,綜合考慮熱電廠的供能收益和輔助交易收益,建立熱電廠綜合收益模型

Cp=Cpinc+Cpass.

(3)

1.2 光伏發(fā)電商綜合收益模型

光伏發(fā)電商初始投資可折算到等值年償還,進(jìn)一步可將等值年費(fèi)用平均到每日,計(jì)及投資等值費(fèi)用、運(yùn)行維護(hù)費(fèi)用和發(fā)電權(quán)交易支出費(fèi)用,光伏發(fā)電商的日綜合發(fā)電成本Cpvinc為

Cpvinc=CpvCP+CpvOM+Cpvtf=

(4)

式中,CpvCP、CpvOM、Cpvtf分別為光伏發(fā)電商的日等值投資費(fèi)用、運(yùn)行維護(hù)費(fèi)用和發(fā)電權(quán)交易支出,元;CBpv為光伏板的初始投資,元;r為折現(xiàn)率,取7.6%;y為光伏板的工程壽命,取25 a;ctf為單位發(fā)電權(quán)交易價(jià)格,元/kW。

光伏發(fā)電商的日上網(wǎng)電量收益Cpvc包括售電收益、政府補(bǔ)貼以及綠色證書交易收益:

Cpvc=Cpvs+Cpvg+Cpvsub=

(5)

式中,Cpvs、Cpvg、Cpvsub分別為日售電收益、政府補(bǔ)貼和綠證交易收益,元;csubg、cpvin分別為政府對(duì)光伏發(fā)電的補(bǔ)貼價(jià)格和光伏售電價(jià)格,元/kW。

綜合考慮光伏發(fā)電商發(fā)電成本和上網(wǎng)電量收益,建立光伏發(fā)電商日綜合收益模型:

Cpv=Cpvinc-Cpvc.

(6)

計(jì)及光伏年發(fā)電量,得到光伏滲透率:

(7)

式中,δ為光伏滲透率,%;Pallt為t時(shí)段油田總電負(fù)荷量,kW。

1.3 博弈模型

(8)

第n輪光伏發(fā)電商的最優(yōu)策略模型如下式所示:

(9)

在博弈過程中,光伏發(fā)電商通過發(fā)電權(quán)交易獲得上網(wǎng)空間,因此僅有獲得發(fā)電權(quán)指標(biāo)的光伏發(fā)電功率允許上網(wǎng),光伏上網(wǎng)量與發(fā)電權(quán)交易量相等,且綠證交易量為光伏上網(wǎng)量的一部分。

熱電廠需考慮綠色配額、電價(jià)政策和運(yùn)行安全性約束。

綠色證書認(rèn)購量與熱電廠實(shí)際承擔(dān)的油田電負(fù)荷的比值稱為熱電廠綠色發(fā)電占比β,應(yīng)滿足配額制約束:

(10)

式中，Let為交易前熱電廠t時(shí)段電負(fù)荷，kW。自備熱電廠與可再生能源的綠證交易量約束為

(11)

根據(jù)政府政策發(fā)電權(quán)交易價(jià)格約束為

ctf≤ctfmax.

(12)

式中,ctfmax為政策規(guī)定的發(fā)電權(quán)交易價(jià)格最大值,元/kW。

光伏發(fā)電商需考慮定價(jià)政策和運(yùn)行技術(shù)性約束,如式(13)和(14)所示。

發(fā)電權(quán)交易量約束:

Ppvt≤Ppvtmax.

(13)

綠證交易價(jià)格約束:

csub≤csubg.

(14)

式中,Ppvt為t時(shí)段光伏上網(wǎng)功率,kW;Ppvtmax為t時(shí)段光伏發(fā)電功率,kW。

2 熱電廠內(nèi)部機(jī)組出力優(yōu)化模型

基于熱電廠的最優(yōu)博弈策略和熱電廠合同電量,可以得到熱電廠實(shí)際承擔(dān)的油田電負(fù)荷Ppet:

(15)

熱電廠的供能成本與其發(fā)電、供暖量呈非線性關(guān)系,不同容量機(jī)組的耗量特性也不相同,為提高自備熱電廠的供能收益,需對(duì)熱電廠各機(jī)組出力進(jìn)行優(yōu)化。

計(jì)及發(fā)電收入和供暖收入,熱電廠的日供能收入Cps如下式所示:

(16)

式中,Cse、Csh分別為發(fā)電收入和供暖收入,元;Pht、Ppet分別為t時(shí)段供暖負(fù)荷和熱電廠實(shí)際承擔(dān)的油田電負(fù)荷,kW;ch、ce分別為售熱價(jià)格和售電價(jià)格,元/kW。

綜合考慮設(shè)備折舊維護(hù)費(fèi)用、運(yùn)行管理費(fèi)用和燃料費(fèi)用,熱電廠的日運(yùn)行成本Cpc如下式所示:

(17)

式中,CpDP、CpOM、CpFC分別為熱電廠的折舊維護(hù)費(fèi)用、運(yùn)行管理費(fèi)用和燃料費(fèi)用,元;CDPt、CFCt分別為t時(shí)段折舊維護(hù)費(fèi)用和燃料費(fèi)用,元。

其中燃料費(fèi)用CFCt和折舊維護(hù)費(fèi)用CDPt如下式所示:

(18)

(19)

式中,N為熱電廠機(jī)組臺(tái)數(shù);cfuel為煤炭價(jià)格,取800元/t;Fi(Pit)為機(jī)組i的煤耗特性函數(shù);Pit為t時(shí)段機(jī)組i的總出力,kW;Pimax為機(jī)組i的出力上限,kW;CBi為機(jī)組i的初始投資,元;r為折現(xiàn)率,取12%;yi為機(jī)組i的工程壽命,a;tiy為機(jī)組i的年可利用小時(shí)數(shù),h。

綜合考慮熱電廠供能收入和運(yùn)行成本,以熱電廠供能收益最大為目標(biāo),建立目標(biāo)函數(shù)如下式所示:

maxCpinc=Cps-Cpc.

(20)

綜合考慮機(jī)組出力技術(shù)約束、功率平衡約束、政策約束,建立約束條件。

機(jī)組熱出力約束:

0≤Piht≤Pihmax.

(21)

機(jī)組出力上下限約束:

uitPimin≤Pit≤uitPimax.

(22)

Pit=Piet+αiPiht.

(23)

機(jī)組爬坡約束:

(24)

電功率平衡約束:

(25)

(26)

熱功率平衡約束:

(27)

自備熱電廠等效上網(wǎng)電量為零的政策約束:

(28)

3 兩級(jí)模型的求解方法

3.1 兩級(jí)優(yōu)化策略

針對(duì)油田電網(wǎng)中自備熱電廠與光伏收益均衡問題和熱電廠機(jī)組出力優(yōu)化問題,制定以油田為全局、以自備熱電廠為局部的兩級(jí)優(yōu)化策略。

油田全局發(fā)電博弈:引入輔助交易,基于博弈理論,以熱電廠與光伏發(fā)電商各自的綜合收益最大為目標(biāo)進(jìn)行博弈,最終達(dá)到Nash均衡。

熱電廠內(nèi)部機(jī)組優(yōu)化:基于博弈的最優(yōu)策略,針對(duì)熱電廠實(shí)際承擔(dān)的油田電負(fù)荷,以供能收益最大為目標(biāo),在滿足各種約束的前提下,優(yōu)化熱電廠內(nèi)部機(jī)組出力,降低供能成本。

3.2 基于教與學(xué)優(yōu)化算法的求解

教與學(xué)優(yōu)化算法(teaching-learning-based optimization algrithom,TLBO)通過模擬一個(gè)自然班的教學(xué)行為,實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜問題的求解。首先對(duì)種群進(jìn)行初始化并設(shè)置迭代次數(shù);隨后,選出適應(yīng)度最優(yōu)的個(gè)體作為教師,通過“教”的行為來提升種群的平均值;最后,種群中的學(xué)生通過“相互學(xué)習(xí)”向相對(duì)優(yōu)秀的個(gè)體靠近,實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ),從而繼續(xù)提升種群的整體水平。循環(huán)“教”與“學(xué)”的過程,直至滿足終止條件。

本文中采用教與學(xué)優(yōu)化算法求解發(fā)電博弈模型和機(jī)組出力優(yōu)化模型的流程,如圖1所示。

圖1 兩級(jí)優(yōu)化求解流程Fig.1 Flow charts for solving bi-level optimation

關(guān)鍵步驟說明如下。

步驟1,收集并輸入原始數(shù)據(jù)和參數(shù),主要包括光伏出力預(yù)測數(shù)據(jù)、光伏接入容量、負(fù)荷預(yù)測數(shù)據(jù)、熱電廠機(jī)組技術(shù)參數(shù)和運(yùn)行參數(shù)、電價(jià)信息、光伏補(bǔ)貼政策。

步驟3,建立油田全局供電博弈模型和熱電廠內(nèi)部機(jī)組出力優(yōu)化模型。

步驟4,油田全局博弈優(yōu)化。

(2)判斷是否達(dá)到均衡解的條件:若連續(xù)兩次迭代所得到的解相同,則認(rèn)為此次博弈達(dá)到了均衡點(diǎn),若未達(dá)到均衡點(diǎn),返回步驟(1)。

(3)通過博弈策略的循環(huán)優(yōu)化,得到Nash均衡解即各發(fā)電商最優(yōu)交易策略,發(fā)電權(quán)交易價(jià)格、單位綠色證書價(jià)格、發(fā)電權(quán)指標(biāo)交易量、綠色證書認(rèn)購量,分析各博弈方綜合收益。

步驟5,熱電廠內(nèi)部機(jī)組出力優(yōu)化。

(1)判斷熱電廠在當(dāng)前油田發(fā)電份額分配情況下,是否需要進(jìn)行機(jī)組啟停,當(dāng)需要機(jī)組啟停時(shí),則通過與市網(wǎng)功率交換避免啟停。

(2)基于油田全局發(fā)電博弈的最優(yōu)交易策略,利用教與學(xué)優(yōu)化算法求解熱電廠機(jī)組出力優(yōu)化模型。設(shè)置種群規(guī)模為20,迭代次數(shù)為50。

步驟6,根據(jù)機(jī)組出力優(yōu)化結(jié)果計(jì)算熱電廠供能收益,評(píng)價(jià)熱電廠綜合收益。

4 算例分析

以油田電網(wǎng)為例,發(fā)電廠一期裝機(jī)容量為2×220 MW、二期為2×300 MW。2017年引入80 MW光伏,為達(dá)到綠色發(fā)電占比15%[22],后期需對(duì)光伏進(jìn)行擴(kuò)容。油田年用電量約70億 kW·h,其中86%由油田發(fā)電廠承擔(dān),同時(shí),發(fā)電廠冬季日供暖為7萬GJ,火電價(jià)格為0.402 3元/(kW·h),供暖價(jià)格為41元/GJ。光伏日發(fā)電曲線見圖2,光伏價(jià)格為0.57元/(kW·h),政府補(bǔ)貼為0.42元/(kW·h)。

圖2 80 MW光伏日發(fā)電曲線Fig.2 80 MW photovoltaic power generation curve

按電/熱負(fù)荷特性,在一年四季中,由于春秋季節(jié)典型日電負(fù)荷相似,夏季典型日電負(fù)荷較大,冬季典型日存在供暖負(fù)荷,因此本文中按春/秋、夏和冬三類季節(jié)典型日進(jìn)行分析。

4.1 光伏滲透率對(duì)各主體收益的影響

以春/秋季典型日為例,當(dāng)油田光伏發(fā)電滲透率為15.17%時(shí),對(duì)應(yīng)的自備電廠綠色發(fā)電占比可達(dá)到21.42%,能夠滿足綠色配額制要求。

按計(jì)劃調(diào)峰模式,各利益主體的收益或補(bǔ)貼隨著光伏滲透率的變化規(guī)律如圖3所示。

圖3 計(jì)劃調(diào)峰各主體收益與光伏滲透率的關(guān)系Fig.3 Relation of individuals income and pv penetration in planning mode

由圖3可以看出,在計(jì)劃調(diào)峰模式下,熱電廠和光伏發(fā)電的收益和政府補(bǔ)貼均與光伏發(fā)電滲透率呈線性關(guān)系,光伏發(fā)電滲透率每增加1%,熱電廠日收益減少2.757萬元,光伏發(fā)電商日收益增加9.552萬元,政府對(duì)可再生能源補(bǔ)貼支出增加7.620萬元。

按輔助調(diào)峰模式,綠色發(fā)電占比與光伏滲透率的關(guān)系如圖4所示,其各利益主體的收益或補(bǔ)貼隨著光伏滲透率的變化規(guī)律如圖5所示。

圖4 輔助調(diào)峰綠色發(fā)電占比與光伏滲透率的關(guān)系Fig.4 Relation of green generation and pv penetration in secondary trading mode

圖5 輔助調(diào)峰各主體收益與光伏滲透率的關(guān)系Fig.5 Relation of individuals income and pv penetration in secondary trading mode

對(duì)比圖4和圖5可以看出,輔助調(diào)峰模式下,熱電廠、光伏商和政府各方收益與光伏滲透率不再呈線性關(guān)系,當(dāng)光伏滲透率處于[0,11.21%)時(shí),由于光伏發(fā)電量未達(dá)到熱電廠綠色配額15%的要求,因此光伏綠色發(fā)電全部被熱電廠認(rèn)購,政府補(bǔ)貼為0,且隨著光伏滲透率的增加,熱電廠綠證認(rèn)購支出增加,光伏滲透率每增加1%,熱電廠綠色發(fā)電占比增加1.338%,收益減少2.709萬元,光伏發(fā)電商收益增加1.842萬元;當(dāng)光伏滲透率處于[11.21%,15.17%]時(shí),熱電廠綠色發(fā)電占比達(dá)到15%,滿足了綠色配額要求,熱電廠不再購買更多的綠色證書,此時(shí),發(fā)電權(quán)指標(biāo)出售量大于綠色證書購買量,熱電廠收益回升,同時(shí),未被認(rèn)購的光伏發(fā)電接受政府的補(bǔ)貼,光伏滲透率每增加1%,熱電廠收益增加1.830萬元,光伏發(fā)電商收益增加6.217萬元,政府補(bǔ)貼支出增加8.753萬元。

4.2 輔助調(diào)峰模式下的優(yōu)化策略和經(jīng)濟(jì)性分析

在春/秋季典型日中,當(dāng)光伏滲透率為11.98%時(shí),達(dá)到綠色配額制15%的要求,在輔助交易模式下,應(yīng)用本文算法得到的博弈策略為:發(fā)電權(quán)交易價(jià)格為0.215元/kW,綠色證書價(jià)格為0.210元/kW,各時(shí)段的發(fā)電權(quán)指標(biāo)交易量和綠色證書認(rèn)購量如圖6所示;各時(shí)段的熱電廠機(jī)組優(yōu)化出力及其與市網(wǎng)功率交換情況如圖7所示。

圖6 發(fā)電權(quán)交易量和綠證認(rèn)購量曲線Fig.6 Curve of power generation rights transactions and green certificate subscriptions

圖7 熱電廠機(jī)組優(yōu)化出力和市網(wǎng)功率交換曲線Fig.7 Curve of units optimized outputs and network power exchange

由圖6和7可以看出,發(fā)電權(quán)交易量曲線與光伏發(fā)電量曲線重合,光伏全部被消納,無棄光現(xiàn)象發(fā)生;光伏發(fā)電商的上網(wǎng)電量大于熱電廠配額制要求,即綠證認(rèn)購量略低于發(fā)電權(quán)交易量。熱電廠1#機(jī)組處于停機(jī)狀態(tài),2#、3#、4#機(jī)組全天運(yùn)行,在12～13時(shí)段,2#、3#、4#機(jī)組處于機(jī)組出力下限,熱電廠通過向市網(wǎng)送電避免機(jī)組在日調(diào)度期內(nèi)啟停,為滿足等效上網(wǎng)電量為零的政策約束,其他時(shí)段由市網(wǎng)向熱電廠送電。

針對(duì)春/秋、夏、冬三類季節(jié)的典型日油田負(fù)荷情況,對(duì)比熱電廠內(nèi)部機(jī)組出力優(yōu)化前后的熱電廠經(jīng)濟(jì)指標(biāo),如表1所示。

表1 熱電廠內(nèi)部機(jī)組優(yōu)化對(duì)熱電廠經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的影響

由表1分析可知,根據(jù)熱電廠實(shí)際承擔(dān)的油田電負(fù)荷變化優(yōu)化熱電廠內(nèi)部機(jī)機(jī)組出力,實(shí)現(xiàn)了熱/電負(fù)荷最優(yōu)分配。在春/秋季典型日中,熱電廠發(fā)電收益增加,輔助交易收益不變,日凈收益增加0.218萬元;在夏季典型日中,熱電廠發(fā)電收益增加,輔助交易收益不變,日凈收益增加0.141萬元;在冬季典型日中,熱電廠發(fā)電和供暖收益增加,輔助交易收益不變,日凈收益增加0.34萬元。由此可見,基于博弈的熱電廠最優(yōu)發(fā)電量,對(duì)機(jī)組出力進(jìn)行優(yōu)化,增加了發(fā)電廠的日凈收益,其中冬季收益最大。

在春/秋季典型日中,熱電廠實(shí)際承擔(dān)的油田電負(fù)荷為1 342.71萬kW·h/d,光伏上網(wǎng)電量為217.29萬kW·h/d,計(jì)劃調(diào)峰模式和輔助調(diào)峰模式下自備熱電廠和光伏發(fā)電商的運(yùn)營經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)比,如表2所示。

表2 不同調(diào)峰模式下熱電廠與光伏發(fā)電商經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)比Table 2 Economic indexes comparison between thermal power plant and photovoltaics power producer in different pattern of peak-load regulation

由表2分析,在發(fā)電量相同的基礎(chǔ)上,春/秋季典型日中,熱電廠輔助交易調(diào)峰與計(jì)劃調(diào)峰相比,凈收益增加了4.419 2億元,光伏發(fā)電商通過購買發(fā)電權(quán)指標(biāo)獲得上網(wǎng)空間,發(fā)電權(quán)支出46.713萬元,同時(shí)部分電量被熱電廠認(rèn)購,不再享受政府補(bǔ)貼,凈收益降低了89.008萬元,政府補(bǔ)貼降低了84.6萬元,社會(huì)效益增加了84.6萬元。由此可見,輔助交易實(shí)現(xiàn)了熱電廠和光伏發(fā)電商的利益均衡,通過降低政府可再生能源補(bǔ)貼壓力,提高了社會(huì)全局效益。

5 結(jié) 論

(1)在輔助調(diào)峰模式下,隨著光伏滲透率的增加,熱電廠、光伏發(fā)電商的收益和政府補(bǔ)貼在滿足綠色配額約束處會(huì)出現(xiàn)拐點(diǎn)。

(2)引入綠證交易和發(fā)電權(quán)交易的輔助調(diào)峰模式均衡了自備熱電廠與光伏的收益,同時(shí)減輕了政府對(duì)可再生能源補(bǔ)貼壓力,提高了社會(huì)全局效益。

(3)兩級(jí)優(yōu)化策略在保證熱電廠與光伏利益均衡的基礎(chǔ)上,根據(jù)調(diào)度周期內(nèi)電負(fù)荷波動(dòng)優(yōu)化熱電廠機(jī)組出力,進(jìn)一步降低了發(fā)電成本,有效地提高了熱電廠供能收益。