減少棄風的集團內部風、火交易激勵機制研究

朱萬山，毛啟靜，陳珍珍

(1.中國人民大學 商學院，北京 100872； 2.華北電力設計院 有限公司，北京 100120； 3.清華大學 工業(yè)工程系，北京 100084)

0 引言

隨著我國能源壓力和環(huán)境壓力的不斷增大，開發(fā)和利用清潔能源已經成為解決能源短缺和環(huán)境問題的重要戰(zhàn)略舉措。風能資源取之不盡用之不竭，利用風能發(fā)電引起了世界廣泛的關注。隨著我國清潔能源政策的陸續(xù)出臺，我國的風力發(fā)電并網容量飛速增長，截止到2015年已并網風電裝機容量達到12830萬kW，超過美國位居世界第一。但是隨著風電并網容量的高速增長，從2010年開始出現(xiàn)了大規(guī)模的風電棄風限電現(xiàn)象。所謂棄風限電，是指由于電網的接納能力、輸送能力等因素的限制，在風力發(fā)電機正常發(fā)電的情況下被限制出力甚至停機的現(xiàn)象。

在國外的電力市場中，各國為促進新能源的發(fā)展做出很多研究及提出很多舉措。Hass、Meyer[1]等人研究了歐洲、美國及日本在促進新能源電力市場時采取的提供投資補貼、上網電價補貼、稅收優(yōu)惠、可交易綠證等政府措施對新能源電力發(fā)展的作用。Redl[2]等人研究了在歐洲能源交易市場和北歐電力交易中電力遠期價格的作用，以及遠期價格和現(xiàn)貨價格的關系。Woo[3]等人對加州獨立運作系統(tǒng)的電力日前市場和實時市場的情況，研究了新能源的優(yōu)先次序作用以及電力價格差異的原因。Pollitt[4]等人研究了英國對新能源實施的政策，其中指出了并網發(fā)電補貼政策對風電發(fā)展的作用。Barroso[5]等人研究了西班牙、德國、拉丁美洲的新能源發(fā)展及采取措施，其中包括并網發(fā)電補貼政策、配額及可交易綠證機制、拍賣、財政激勵和稅收抵免。Alagappan[6]等人研究了在市場結構、并網發(fā)電補貼政策、輸電規(guī)劃、輸電成本不同組合下的市場中可再生能源的發(fā)展，指出高補貼價格、便捷的傳輸通道、低輸電成本有利于可再生能源的發(fā)展，但高補貼價格不利于其長遠發(fā)展。Yatchew[7]等人研究了加拿大安大略省的并網發(fā)電補貼政策下風電及太陽能光伏裝機容量迅速增長的情況，指出補貼政策吸引促進了新能源的發(fā)展，但新能源發(fā)電并網會增加輸電配電成本。Zarnikau[8]研究了美國德克薩斯州良好發(fā)展的電力市場，德克薩斯州采取了許多有利于包括風電在內的可再生能源發(fā)展的政策，包括可再生能源信貸(REC)交易計劃、輸電網建設、聯(lián)邦稅收抵免、針對可再生能源的優(yōu)惠政策。Green[9]等人對補貼政策、配額制度等政策進行經濟分析，研究政策對可再生能源電力發(fā)展的促進作用以及對發(fā)電成本等其他因素的影響。

本文從我國電網和電力體制現(xiàn)狀進行分析，歸納我國棄風限電的原因主要有以下兩個方面：首先，風電發(fā)展與電網建設不同步，可再生能源法的出臺極大地調動了地方政府和電力企業(yè)投資風電的熱情，但缺少相應電網建設的激勵政策和配套規(guī)劃；其次，電力市場機制不健全，我國電價制度普遍實行區(qū)域標桿電價制度，即以地區(qū)劃分的固定電價制度[10]，在這種電價制度下，由電網公司調度部門向各發(fā)電廠(場)下達計劃電量，發(fā)電廠(場)按照計劃電量發(fā)電，計劃電量的多少直接決定著發(fā)電廠(場)的收益，風、火電廠出于自身利益爭奪發(fā)電量。如何減少棄風，已成為我國發(fā)展新能源亟待解決的問題，近年來也有很多相關研究，主要分為以下調度方法的研究和激勵機制的研究兩個方面：

(1)調度方法的研究。電力系統(tǒng)經濟調度，是電力系統(tǒng)中的一個傳統(tǒng)的優(yōu)化問題，包括在一定的負荷水平上制定可調用機組的開停機計劃，以及在此開停機計劃下將負荷分配到各發(fā)電機組。陳長云[11]從電網公司角度出發(fā)并以調度成本最低為目標，研究在傳統(tǒng)電力市場機組組合優(yōu)化模型和經濟功率分配模型的基礎上加入風力發(fā)電機組，并優(yōu)先調度風電機組電量；程璐[12]研究了風電、抽水蓄能、火電系統(tǒng)的協(xié)同優(yōu)化調度；李豐[13]從調度角度對風電跨省消納和風儲聯(lián)合運行兩個角度進行了分析；Kahrl[14]以廣西電網為例對節(jié)能調度策略進行分析，最終得出實施和執(zhí)行節(jié)能調度還應通過經濟激勵的方式，而不是目前實施的行政命令方式。以上文獻均未設計對電廠的交易機制和激勵機制。

在中國的電力體制下，電力集團難以從調度方法來減少自身集團風電場的棄風限電情況，所以本文的研究方向為集團內部的激勵機制研究。

(2)激勵機制的研究。在我國目前以標桿電價為基礎的電力體制下，增加風電消納會對其他電源造成額外成本。李偉[15]、靜鐵巖[16]、宮振清[17]、李煜[18]、白陽[19]等人研究了基于建立市場化調峰服務激勵機制的思想，通過市場機制來激勵火電企業(yè)主動參與調峰，通過深度調峰或啟停調峰來為風電企業(yè)出讓發(fā)電空間，風、火電之間達成交易，從而達到減少棄風限電的目的。但是以上文獻都未對風、火電交易目標及約束進行具體分析，未對價格機制進行研究，也沒有給出風火電廠逐小時的運營決策。周瑩[20]和周靖林[21]研究了通過補償火電廠調峰成本來提高火電為風電避讓電量的積極性，是一種成本分攤的激勵機制，與本論文建立在風、火交易機制的研究相關性較小。徐瑋[22]和邱大芳[23]研究了通過風電外送并建立市場交易平臺來減少棄風，是另一種減少棄風的激勵機制。

采用激勵機制增加風電消納的方法主要有風火電交易激勵機制、風電外送激勵機制、按調峰成本補償?shù)燃顧C制。其中風、火電交易激勵機制是本文研究的內容。針對我國各大電力集團在同一區(qū)域電網內同時擁有多個風力發(fā)電場和火力發(fā)電廠的情況，本文立足于電力集團內部進行風、火電交易激勵機制的研究，屬于企業(yè)集團內部轉移定價的范疇，所謂內部轉移定價最通俗的解釋是“在同一企業(yè)集團中，企業(yè)集團母公司與子公司、總部與分部或者部門與部門之間都會進行內部交易，為了實現(xiàn)企業(yè)集團的整體利益，使內部交易有效有序進行而采取的定價方法?！盵24]。

和上述文獻相比，本文創(chuàng)新之處在于為在中國電力體制下的電力集團提供了一個減少棄風限電的途徑，通過建立集團內部的風火交易激勵機制，促進集團內部火電廠為風電場避讓發(fā)電量，從而減少風電場的棄風限電情況，并且為電力集團增加利潤。在研究過程中，本文分別建立集團收益最大化和火電廠收益最大化模型，通過非線性模型轉化為混合整數(shù)線性規(guī)劃模型，對集團內風電場和火電廠一年的逐小時運行數(shù)據(jù)采用定量分析的方法進行實例計算，來說明集團內風、火電交易激勵機制的可行性以及給電力集團帶來的效益。

1 集團收益最大化研究

我國風電電價因享受新能源優(yōu)惠政策要高于火電電價，且由于系統(tǒng)簡單不需要消耗燃料，風電場的運維成本要遠低于火電廠的運維成本，故風電的度電效益要高于火電的度電效益?；诖嗽?，可以設想利用集團統(tǒng)一協(xié)調管理的優(yōu)勢，在滿足電網下達的計劃電量總體不變的前提下，讓其所屬的火電廠進一步發(fā)揮調峰能力，給風電場避讓電量，從而提高電力集團的總體經濟效益。本節(jié)所討論的內容就是以集團收益最大化為目標，建立火電廠為風電場避讓電量的集團收益最大化模型，通過具體實例計算，對避讓電量、避讓方式以及取得的收益進行量化，同時為下一步研究集團內風、火交易激勵機制設定目標。

1.1 模型

1.1.1 目標函數(shù)

(1)

為簡化計算，引入決策變量Yt∈{0,1}代替at(1-at-1)，表示t時段火電機組的啟動次數(shù)。并引入如下約束

2Yt≤(at-at-1)+1且Yt≥at-at-1

(2)

當at-1=0,at=1時火電機組啟動一次，上述約束變?yōu)?Yt≤2且Yt≥1，故得Yt=1，表示火電機組啟動一次。而當at-1,at為其它值時，Yt均為0，表示火電機組啟動0次。故當且僅當t時段火電機組啟動一次時，Yt取值1。

(3)

這里，pw為風電上網電價，Rw為風電度電成本。

故減少棄風的集團收益最大化模型的目標函數(shù)為

(4)

1.1.2 約束條件

(1)停機調峰電量平衡約束

為保證電網電量平衡，避讓后集團風、火電總發(fā)電量應與避讓前電網公司給定的集團風、火電總計劃電量相等。所以，當火電機組采取停機調峰時，其避讓電量應等于原計劃發(fā)電量，如下

(5)

(6)

(2)風電場總出力約束

(7)

(3)火電機組停機時長約束

電機組可以采用停機方式為風電機組出讓負荷，但火電機組本身的機組特性決定其不能頻繁啟停，一般機組兩次熱態(tài)啟動時間間隔不應小于8小時，即停機時長不應短于8小時，約束如下

at-1(1-at)(at+1+at+2+…+at+7)=0

(8)

當at-1=1且at=0時，火電機組在t時段開始停機，則約束變?yōu)閍t+1+at+2+…+at+7=0，解得at+1=…=at+7=0，即要求t+1到t+7時段機組必須停機，則連續(xù)停機至少8小時。而當at-1與at取值為其它組合時，此約束均不成立。為簡化計算，將上式轉化為線性約束

at+1+at+2+…+at+7≤(at+1-at-1)M

(9)

這里，M取一個極大數(shù)，取108。當at-1=1且at=0時，火電機組在t時段開始停機，則約束變?yōu)閍t+1+at+2+…+at+7≤0，因為at取值為0或1，故解得at+1=…=at+7=0。故轉化后的約束與原約束等價。

(4)火電機組常規(guī)調峰最小出力約束

火電機組采用常規(guī)調峰方式降低出力為風電機組避讓發(fā)電量，降低出力的下限是機組的穩(wěn)燃出力，超過穩(wěn)燃狀態(tài)則需要采取其它輔助措施穩(wěn)定鍋爐燃燒，不同機組的穩(wěn)燃最小出力不同，一般為機組額定容量的30%～70%。如下

(10)

這里，Pe為火電機組額定容量，β為穩(wěn)燃出力系數(shù)。只有當火電機組常規(guī)調峰時(at=1)，此約束成立，表示通過常規(guī)調峰進行電力交易后的火電機組發(fā)電量不低于機組的穩(wěn)燃最小出力。將上式轉化為線性約束

(11)

1.1.3 決策變量

基于集團收益最大化的風、火電收益模型的決策變量為:

ΔPt：t時段火電機組為風電機組避讓的發(fā)電量；

at∈(0,1)：t時段火電機組運行狀態(tài)；

Yt∈(0,1)：t時段火電機組啟動次數(shù)。

1.2 實例分析

本文收集蒙西電網某電力集團的一個300MW風電場的全年逐小時發(fā)電數(shù)據(jù)和全年逐小時風功率預測數(shù)據(jù)，收集一個火電廠的一臺200MW火機組的全年逐小時發(fā)電數(shù)據(jù)，進行電量避讓模擬。同時還收集以下數(shù)據(jù)：

pc：火電上網電價(0.3004元/kW·h)；

Ecs：火電機組啟動費用(Ecs=18萬元/次)；

Rc：火電度電成本(0.20元/kW·h)；

pw：風電上網電價(0.51元/kW·h)；

Rw：風電度電成本(0.05元/kW·h)；

β：穩(wěn)燃出力系數(shù)(0.4)。

應用CPLEX線性規(guī)劃軟件求解火電避讓電量和避讓方式，計算得到全年8760個小時的火電機組為風電場兩種不同避讓方式的避讓電量，at整理見表1所示。從表1中可以看出以集團收益最大為目標時，全年某200MW火電機組可為某300MW風電場避讓發(fā)電量共計4378.39萬kW·h；其中采用常規(guī)調峰即降出力方式避讓的電量為3192.57萬kW·h；采用停機方式避讓的電量為1185.82萬kW·h；停機避讓電量占總電量的27.08%。

表1 風、火電全年交易電量

圖1為火電機組停機避讓時間分布圖，從左圖中可以看出，1～3月份共有11個時間段at=0，即火電機組停機，其中1月5次、2月兩次、3月4次。但從收集到的原始數(shù)據(jù)可知，跨越1、2月份的停機最長的時段為機組停機檢修時間，與火電機組避讓發(fā)電量無關。圖1中右圖表示了在10月和11月火電機組各停機避讓一次，其它月份因沒有發(fā)生停機避讓，所以不列圖表示。由圖1可見，為實現(xiàn)集團收益最大，集團內某火電廠為某風電場一年共提供停機避讓電量12次，總計避讓時間為111小時。

圖1 火電機組停機避讓時間分布圖

圖2 避讓電量與棄風限電量對比圖

表2為火電廠為風電場避讓發(fā)電量后，全年集團及風、火電廠逐月收益得變化。由表2中可以看出，以集團收益最大為目標，全年某200MW火電廠為某300MW風電場避讓發(fā)電量后，集團總發(fā)電收益較避讓前增加了2.98%，共計1358.30萬元；風電場的收益增加5.85%，共計2013.91萬元；火電廠的收益減少5.88%，共計655.61萬元。

表2 全年集團及風、火電廠收益

本節(jié)通過計算得到火電機組為風電場避讓電量的最大潛力和集團的最大收益增量，從而為集團收益最大化確立了目標。但從計算結果可以看到通過火電廠為風電場避讓電量，能夠提升集團的總體發(fā)電收益，風電場的收益也有所提高，但火電廠的收益卻受到損害，此結果有失公平且火電廠一定不愿意積極參與。所以，需要在保證集團收益最大的前提下，找到合理的價格激勵機制，使風、火電廠能夠共贏。

2 單一電價的激勵機制

火電廠為風電場避讓發(fā)電量可以采用正常調峰和機組停機兩種不同的避讓方式，這兩種方式在成本上有很大不同，機組停機的成本要遠大于正常調峰的成本?；诒茏尠l(fā)電量的方式及成本不同，本文對價格機制的研究考慮了兩種不同的機制，即單一電價的價格機制和分階電價的價格機制。本節(jié)研究單一電價的價格機制，所謂單一電價的價格機制這里是指無論采用哪種避讓方式，火電廠每出讓一度電的電價都是相同的，風電場以單一電價購買火電廠出讓的電量。

火電廠是電量交易的賣方，也是交易的主導方，所以集團內風、火電交易激勵機制的設計以火電廠收益最大為目標函數(shù)，以充分調動火電廠的積極性為風電場避讓發(fā)電量。同時，此激勵機制的設計是以電力集團收益最大為前提條件。

2.1 模型

單一電價激勵機制模型的約束條件、決策變量與第1部分的減少棄風的集團收益最大化模型相同。單一電價激勵機制模型的目標函數(shù)是火電廠收益最大化。

(12)

上式經線性轉化后，得出單一電價激勵機制模型的目標函數(shù)，為

(13)

這里，火電機組啟動次數(shù)Yt∈[0,1]并滿足公式(2)中約束。

在單一電價的激勵機制下，風電場的收益除公式(3)所考慮的上網收益和發(fā)電成本外，還考慮了風電場支付給火電廠的購買避讓電量的費用，風電場總利潤函數(shù)為

(14)

而電力集團的收益同公式(4)。

2.2 實例分析

對單一電價的激勵機制模型進行實例分析，所用數(shù)據(jù)與第1部分的實例分析相同，求解在不同的交易電價p下，全年8760小時火電機組為風電場避讓的發(fā)電量ΔPt及和避讓方式at，使用CPLEX線性規(guī)劃軟件求解后，結果見表3所示。

表3 300MW風電場和200MW火電機組在不同電價下的交易結果

從表3可以看出，隨著交易電價p的提高，火電廠為風電場出讓的電量越來越多，火電收益也越來越高；相反，風電場的收益隨著交易電價p的提高逐步減小，最終成為負值，這表示當交易電價p過高時風電場多發(fā)電量增加的收益已經不能抵償其支付給火電廠的購買電量的費用。從表3還可以看出，隨著交易電價p的提高，火電機組采用的停機避讓次數(shù)也在增加，最終達到停機避讓12次，總交易電量達到4378.39萬kW·h，此為火電機組為風電場避讓的最大電量，之后即使提高交易電價，總交易電量也不會發(fā)生變化。隨著交易電量的增加，集團的收益也在不斷增加，最終達到集團的最大1358.30萬元，比交易前集團總收益增加2.98%?？梢?，單一電價的激勵機制能夠實現(xiàn)電力集團收益最大化的目標。電力集團、風電場、火電廠收益曲線見圖3所示。

圖3 電力集團、風電場、火電廠收益曲線圖

從圖3可以看出，集團的收益隨交易電價的增高達到最大，最終不再隨電價變化；火電廠的收益隨交易電價的提高而增加，風電場的收益隨交易電價的提高而減少。從圖3中可以看到，風、火電收益增加曲線有一個交點，此時風電場的收益增加與火電廠的收益增加值相等，也就是此交易對于風、火電廠利益均等，但從圖中可以看到，此交點對應的集團收益并不是最大，在集團收益最大時風、火電廠收益增加相差懸殊。

3 分階電價的激勵機制

分階電價的價格機制此處是指除風電場按固定的度電電價購買火電廠出讓的電量外，另外對停機避讓方式按次計價，每停機一次，風電場支付給火電廠停機一次的費用。

3.1 模型

分階電價激勵機制模型的約束條件、決策變量與第1部分的減少棄風的集團收益最大化模型相同。分階電價激勵機制模型的目標函數(shù)仍是火電廠收益最大化。

(15)

上式經線性轉化后，得出分階電價激勵機制模型的目標函數(shù)，為

(16)

這里，火電機組啟動次數(shù)Yt滿足約束2Yt≤(at-at-1)+1且Yt≤at-at-1且1≥Yt≥0。

(17)

而電力集團的收益同公式(4)。

3.2 實例分析

對分階電價的激勵機制模型進行實例分析，所用數(shù)據(jù)與第1部分的實例分析相同，求解在不同的交易電價p和c下，全年8760小時火電機組為風電場避讓的發(fā)電量ΔPt及避讓電量的方式at，使用CPLEX線性規(guī)劃軟件求解后，結果見表4所示。

表4 300MW風電場和200MW火電機組在分階電價下的交易結果(度電電價0.20元/kW·h)

從表4可以看出當度電電價p取每千瓦時0.2元時，交易電量隨著停機價格的增加而增加，當停機價格達到每次14萬元時，交易電量達到最大避讓潛力4378.39萬kW·h，集團的總收益達到最大，比交易前提高2.98%，共增加1358.30萬元。停機次數(shù)達到12次后，不再增加，因為過多的停機次數(shù)會帶來額外的停機成本而減少集團收益，故之后即使停機電價繼續(xù)增加交易電量和集團的收益也不會增加。由計算結果可見，多階電價的激勵機制能夠實現(xiàn)電力集團收益最大化的目標。電力集團、風電場、火電廠收益曲線見圖4所示。

圖4 度電電價0.20元/kW·h時集團、風電場、火電廠收益曲線圖

從圖4可以看出，風、火電收益增加曲線有一個交點，此時風電場的收益增加與火電廠的收益增加值相等，也就是此電價下交易給于風、火電廠帶來的收益均等，且此交點對應的集團收益也為最大。經計算，此交點的停機電價為每次38.3萬元。也就是說，當度電電價p取每千瓦時0.2元，停機價格c取每次38.3萬元時，風電場增加的收益與火電廠增加的收益均等，同時集團收益增加值最大。

從圖5中可以看出交易電量僅占整個限電量的一部分，經計算為32.33%所以采用集團內的風火電交易多階電價的激勵機制?？梢詼p少棄風、提高集團收益，但并不能完全解決風電場的棄風限電問題。

圖5 風電限電量和交易電量對比圖

進一步計算了當交易度電電價為每千瓦時0.25元時和0.35元時，不同停機價格下的全年8760小時風電場和火電廠的交易情況，見表5和表6。

從表5中可以看出，當度電電價p每千瓦時0.25元時，風、火電交易電量隨停機電價的增長而增長，停機電價c取11萬元時，交易電量達到最大避讓潛力，集團的收益開始達到最大。之后即使停機電價繼續(xù)增加交易電量和集團的收益也不會繼續(xù)增加?；痣姀S的收益隨停機電價的增長而增加，風電場的收益隨停機電價的減少而減少。電力集團、風電場、火電廠收益曲線見圖6所示。

表5 300MW風電場和200MW火電機組在分階電價下的交易結果(度電電價0.25元/kW·h)

圖6 度電電價0.25元/kW·h時集團、風電場、火電廠收益曲線圖

從圖6可見，風、火電廠收益增加曲線有一個交點，此交點對應的集團收益也為最大值。這說明在度電電價p每千瓦時0.25元時，同樣能夠找到一個停機電價c，使得在此電價機制下風電場和火電廠的收益均等，同時達到集團的收益最大的目標，經計算此時停機電價c為20萬元。

從表6中可以看出，當常規(guī)調峰電價p每千瓦時0.35元時，風、火電交易電量隨停機電價的增長而增長，表中的停機價格都能使集團收益達到最大?；痣姀S的收益隨停機電價的增長而增加，風電場的收益隨停機電價的減少而減少。電力集團、風電場、火電廠收益曲線見圖7所示。

表6 300MW風電場和200MW火電機組在分階電價下的交易結果(度電電價0.35元/kW·h)

從圖7中可以看出，風、火電廠的收益增加曲線沒有交點，隨著火電廠收入的增加，風電場的收入不斷減少甚至變成負值。這說明在交易度電電價p每千瓦時0.35元時，找不到一個合適的停機價格使風、火電廠達到收益均衡。

圖7 度電電價0.35元/kW·h時集團、風電場、火電廠收益曲線圖

4 結論

本文是在我國乃至全球能源短缺、環(huán)境惡化的大背景下，為應對目前我國風力發(fā)電快速發(fā)展所面臨的大量棄風限電的困境，尋求一種可行的減少棄風的方法。本文通過對風電棄風的原因進行分析，總結出我國固定電價的電力體制是導致風電場棄風限電的重要原因之一。本文以此為突破點，提出發(fā)揮電力集團內部協(xié)調管理的優(yōu)勢，在集團內部實行風、火電交易激勵機制的構想，通過實施該機制，能夠有效地調動集團內部火電廠的積極性為風電場避讓發(fā)電量，增加集團總發(fā)電量中風電電量的比例，實現(xiàn)集團經濟效益最大化，同時提高節(jié)能減排的社會效益。

本文基于火電廠是風、火電量交易的主導方，以激勵火電廠為風電場出讓電量的積極性為目的，將火電廠收益最大設為目標函數(shù)，建立風、火電交易模型，通過具體實例對單一電價機制和多階電價機制進行研究，期望能夠找到合適的電價機制，既能同時激勵風電場和火電廠，使它們新增的收益均等，又能實現(xiàn)集團收益最大的目標。 通過實例計算，本研究的新發(fā)現(xiàn)是：在單一電價模式下雖然可以實現(xiàn)集團收益最大的目標，但無法實現(xiàn)風、火電廠新增收益均等，風、火電廠無法自愿達成交易；在多階電價模式下，可以找到合適的多階電價，既能使風、火電廠新增收益均等，又能實現(xiàn)集團收益最大化。通過對不同多階電價的計算，得出此多階電價并非唯一解的結論。

同時，本文的結論在現(xiàn)實運用中仍存在不足。通過實例可以看到，集團內風、火電交易機制可以增加集團收益減少棄風限電，但并不能夠解決全部棄風問題。解決棄風問題，還要研究電力市場的需求變化情況，以及電網建設跟不上風電發(fā)展所造成的電網傳輸容量不足。此外，現(xiàn)有電力體制堅持的公開、公平、公正的“三公”原則使得電力集團無法通過集團內部風火交易單獨減少其集團所屬的風電場棄風情況。所以，減少我國的棄風限電情況還需要電網建設的支持，以及調度部門對電力集團的支持。

本論文聚焦于電力投資集團內部，在電力集團內部實行風、火電交易激勵機制，不涉及電力體制問題，便于實施和推廣，為當前迫切需要解決的棄風限電問題提供了一種有效方法，也可作為將來電力體制市場化的一個探索。 隨著電力體制改革的不斷深入和電力市場體系的逐步構建，利用市場機制，用“無形的手”來調控上網電價、調控各類電源的發(fā)展速度和建設規(guī)模才是最為根本和有效的手段。