源荷不確定性下考慮策略投資者Stackelberg 均衡驅(qū)動的輸電投資與規(guī)劃分析

葉洪波，王高琴

（1.國網(wǎng)上海市電力公司，上海 200122；2.中國電科院南京分院，南京 210003）

隨著“雙碳”背景下新能源滲透率的逐漸提高，僅依靠“再調(diào)度”思想的市場手段無法完全有效解決國內(nèi)電力調(diào)度中出現(xiàn)的省內(nèi)斷面阻塞問題。以江蘇省過江斷面為例，蘇南蘇北的調(diào)峰互濟(jì)造成電能在兩個區(qū)域間大量傳輸，過江斷面輸電裕度不足，阻塞現(xiàn)象時有發(fā)生[1]，且隨著蘇北地區(qū)新能源裝機(jī)增加，過江斷面潮流越限問題將日趨嚴(yán)重。金融輸電權(quán)FTR（financial transmission right）市場的存在雖然可以有效解決阻塞盈余問題，但并不改變調(diào)度結(jié)果，對受端電網(wǎng)短期運行發(fā)生的阻塞起不到緩解作用。因此，對受端電網(wǎng)省內(nèi)阻塞通道進(jìn)行投資擴(kuò)建是解決省內(nèi)斷面“北電南送”引發(fā)阻塞的根本途徑。

傳統(tǒng)輸電投資擴(kuò)建中電力公司通常作為輸電的唯一使用者，輸電投資目標(biāo)為“首先定義服務(wù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，然后選擇滿足這些標(biāo)準(zhǔn)的、成本最低的方案來擴(kuò)展系統(tǒng)”[2]。此時經(jīng)濟(jì)因素次于技術(shù)因素。相繼有學(xué)者討論了管制模式下不同線路投資規(guī)模對阻塞、發(fā)電企業(yè)、用戶的效益影響[3]。隨著市場的放開，雖然更多學(xué)者開展了對于放松管制下的輸電投資的研究[4-5]，但更多地是在管制性輸電投資制度下開展對放開的批發(fā)市場中各成員及社會整體福利的影響的討論。

在市場放松管制下，引入市場驅(qū)動的線路擴(kuò)建更多地基于投資者自身的收益出發(fā)，可以更好地反映市場的真實需求。但是，現(xiàn)階段針對基于市場驅(qū)動的輸電投資研究較少。文獻(xiàn)[6]雖然應(yīng)用非合作博弈論討論了發(fā)電和輸電投資規(guī)劃，但輸電投資方仍為電網(wǎng)，且輸電投入成本主要通過售電收益進(jìn)行回收。文獻(xiàn)[7-8]研究了發(fā)電商作為輸電網(wǎng)投資者的混合策略納什均衡，但發(fā)電商成本仍僅通過節(jié)點電價出清下的利潤、貼現(xiàn)率進(jìn)行回收，且忽略了源荷不確定性。文獻(xiàn)[9]討論了源荷不確定性對于輸電投資決策的影響，但仍建立在管制性輸電投資機(jī)制下。

因此，本文考慮源荷不確定性，建立了基于市場驅(qū)動的發(fā)電商、用戶作為輸電網(wǎng)策略性投資主體的Stackelberg 均衡模型，通過FTR 收益和現(xiàn)貨市場收益回收成本的方式驅(qū)動策略投資者選擇最佳投資策略。在阻塞情況下，輸電網(wǎng)投資擴(kuò)容必然引起日前調(diào)度成本及實時阻塞管理費用的下降，投資策略者如何在最小化輸電投資成本和市場多投資者下的最小化調(diào)度成本機(jī)制之間達(dá)到1個均衡是本文的研究重點。通過算例對本文基于市場驅(qū)動的輸電網(wǎng)投資規(guī)劃方案的阻塞緩解效果展開驗證，分別討論了不同投資主體方案、FTR價值及源荷不確定性對輸電網(wǎng)投資擴(kuò)建的影響。本文旨在為規(guī)劃建設(shè)部門及調(diào)度運行機(jī)構(gòu)提供可靠的長期阻塞管理方案。

1 市場驅(qū)動的輸電投資市場框架

1.1 基于市場驅(qū)動的輸電投資市場規(guī)則

在采用節(jié)點電價的電力市場中，可以通過市場激勵信號來驅(qū)動投資者進(jìn)行輸電投資決策[2]。在基于市場驅(qū)動的輸電網(wǎng)投資建設(shè)中，市場成員參與輸電投資是一種自愿行為，投資成本和回報可通過FTR 收益來獲得。任何投資者都可以委托調(diào)度運行機(jī)構(gòu)代為實現(xiàn)輸電網(wǎng)絡(luò)的升級擴(kuò)建項目，并由其支付投資擴(kuò)建的相關(guān)費用。作為投資回報，投資者可以免費獲得在該升級擴(kuò)建項目的整個經(jīng)濟(jì)生命周期內(nèi)有效新增容量對應(yīng)的FTR[10]。因此，在本文中，由于線路擴(kuò)建帶來的新增容量所對應(yīng)的FTR直接歸其投資者所有。

FTR是一種阻塞收益權(quán)，持有者可以獲得輸電服務(wù)送達(dá)節(jié)點和注入節(jié)點之間線路阻塞價值對應(yīng)的收益的權(quán)利[11]。根據(jù)我國集中式電力現(xiàn)貨市場的設(shè)計思想，本文考慮基于責(zé)任型的點對點FTR[12]，其收益計算公式為

式中：HFTR為FTR 的目標(biāo)收益；QFTR為FTR 的持有量；λsink、λsource分別為FTR終點、起點的節(jié)點價格，兩者差值表示該FTR的價值，也代表該FTR所對應(yīng)線路的阻塞價值。

1.2 市場成員投資動機(jī)分析

市場中成員無論是發(fā)電商還是購電商，都有一定的動機(jī)參與輸電網(wǎng)絡(luò)的投資以獲得FTR。各類市場成員在不同環(huán)境下都存在各自的投資動機(jī)。

（1）對于阻塞上游的發(fā)電商投資者，其投建動機(jī)主要是提高售電收益和FTR收益。

（2）當(dāng)其他投資者投建線路時，會使得下游發(fā)電商的售電收益降低，因此下游發(fā)電商投資者的投建意愿并不大，即使選擇投建也主要是為了獲得FTR收益以彌補售電損失。

（3）對于購電商投資者，其投建動機(jī)主要是降低用戶側(cè)統(tǒng)一結(jié)算電價以減少用電成本。

1.3 市場框架設(shè)計

基于市場驅(qū)動的輸電投資模式下，購電商或發(fā)電商均可以委托調(diào)度運行機(jī)構(gòu)對線路進(jìn)行投資擴(kuò)建，調(diào)度運行機(jī)構(gòu)基于不同第3方投資的線路擴(kuò)建容量方案進(jìn)行日內(nèi)出清。因此，本文考慮購電商、發(fā)電商作為輸電線路的策略投資者，基于對調(diào)度運行機(jī)構(gòu)日內(nèi)出清的收益預(yù)測建立如圖1 所示的Stackelberg模型。領(lǐng)導(dǎo)層主要解決個體投資有效性問題，投資者以其自身利益最大化為目標(biāo)進(jìn)行投資策略的選擇和優(yōu)化；跟隨層調(diào)度運行模型在已知線路擴(kuò)建容量的基礎(chǔ)上，以輸電線路擴(kuò)容后的系統(tǒng)調(diào)度成本最小化進(jìn)行出清，并將出清價格傳遞至領(lǐng)導(dǎo)層。投資者在更新后的收益下調(diào)整投資策略以最大化自身收益。當(dāng)所有投資者基于其他人的Stackelberg 均衡選擇互相達(dá)到穩(wěn)定時，即形成穩(wěn)定納什均衡。

圖1 市場驅(qū)動輸電投資的Stackelberg 模型Fig.1 Stackelberg model for market-driven transmission investment

2 基于Stackelberg 均衡的投資與規(guī)劃模型

2.1 跟隨層調(diào)度運行模型

由于周期性人類活動所導(dǎo)致的負(fù)荷自然波動會對輸電價值有一定的影響，為簡化問題求解的時間復(fù)雜度，用規(guī)劃水平年的典型負(fù)荷日曲線模擬輸電線路（本文選某省內(nèi)阻塞通道為對象）建設(shè)生命周期范圍內(nèi)的負(fù)荷水平。因此，跟隨層模型的優(yōu)化目標(biāo)為最小化規(guī)劃年的運行成本，同時考慮發(fā)電成本及備用資源的容量配置，目標(biāo)函數(shù)為

式中：NT、NG分別為日前調(diào)度仿真時段數(shù)、發(fā)電機(jī)總數(shù)；?i∈[1,NG]；?t∈[1,NT] ；c2i、c1i和c0i為發(fā)電機(jī)組i的成本系數(shù)；PG,i,t為t時刻發(fā)電機(jī)組i的輸出功率；γi、βi分別為發(fā)電機(jī)組i的上、下備用成本；Ri,t、Di,t分別為t時刻發(fā)電機(jī)組i的運行上、下備用功率。下文中涉及t時刻均有?t∈[1,NT]，涉及機(jī)組i均有?i∈[1,NG]，不再贅述。

約束條件主要包括功率平衡約束、機(jī)組出力及爬坡約束、運行備用約束、網(wǎng)絡(luò)約束。

（1）考慮省內(nèi)斷面擴(kuò)容后的網(wǎng)絡(luò)約束為

式中：k為省內(nèi)阻塞通道，?k∈Lcross，其中Lcross為省內(nèi)斷面集合；Tj,k為發(fā)電商投資者j對過江通道k的投資容量；為線路k的輸送功率上限；Gk,m為線路k對節(jié)點m的發(fā)電轉(zhuǎn)移分布因子，m∈bus,其中bus 為節(jié)點集合；為t時刻節(jié)點m的注入功率；Uinv為對省內(nèi)阻塞通道進(jìn)行擴(kuò)建的投資者集合；G(m)為與節(jié)點m相連的發(fā)電機(jī)組集合；Po,m,t、Pw,m,t、Ps,m,t和PL,m,t分別為時刻節(jié)點m區(qū)外來電、風(fēng)電、光伏及負(fù)荷的實際出力。

（2）功率平衡約束為

式中：NO、NW、NS和NL分別為系統(tǒng)中區(qū)外來電、風(fēng)電、光伏及負(fù)荷的數(shù)量；Pof,j,t為日前t時刻區(qū)外來電j的注入功率；Pwf,j,t、Psf,j,t分別為t時刻風(fēng)電j、光伏j的預(yù)測出力；PLf,j,t為t時刻負(fù)荷j的預(yù)測值。

（3）爬坡約束為

式中：PG,i,t+1為t+1 時刻發(fā)電機(jī)組i的輸出功率；和分別為發(fā)電機(jī)組i的上爬坡速率和下爬坡速率。

（4）出力約束為

式中：Yi,t為t時刻發(fā)電機(jī)組i的開停機(jī)狀態(tài)；和分別為發(fā)電機(jī)組i的最大、最小出力。

（5）網(wǎng)絡(luò)約束為

（6）運行備用約束為

考慮不確定性時有

不考慮不確定性時有

式中：SNL、SNG、SNW和SNS分別為位于蘇南地區(qū)的負(fù)荷集合、常規(guī)發(fā)電機(jī)組集合、風(fēng)電集合、光伏集合；SBL、SBG、SBW和SBS分別為位于蘇北地區(qū)的負(fù)荷集合、常規(guī)發(fā)電機(jī)組集合、風(fēng)電集合、光伏集合；分別為系統(tǒng)對新能源的上、下備用系數(shù)；分別為系統(tǒng)對負(fù)荷的上、下備用系數(shù)；α、β分別為運行上、下備用模糊機(jī)會約束的可信性水平；li,j、wi,j和si,j分別為負(fù)荷、風(fēng)電出力、光伏出力的隸屬度參數(shù)，j=1,2,3,4。

本文考慮的源荷不確定性主要為風(fēng)電、光伏及負(fù)荷。風(fēng)光及負(fù)荷出力具有明顯的不確定性，本文對于含有模糊不確定性變量的系統(tǒng)約束采用模糊處理方法，引入風(fēng)電模糊參數(shù)、光伏模糊參數(shù)和負(fù)荷模糊參數(shù)，將備用約束松弛為某一可信性水平下的運行上備用模糊機(jī)會約束、運行下備用模糊機(jī)會約束，其物理意義在于以可信性水平衡量決策者對于約束滿足的期望[13]。以pF表示模糊變量，風(fēng)電、光伏出力及負(fù)荷的模糊參數(shù)通常采用梯形隸屬度函數(shù)表示，并且可以記作=pf(ω1,ω2,ω3,ω4)，則有

式中：μ(pF)為隸屬度函數(shù)；ωi pf為梯形隸屬度參數(shù)，其中ωi為比例系數(shù)，i=1,2,3,4，一般由歷史數(shù)據(jù)確定；pf為不確定性變量的預(yù)測值。這樣可以將考慮不確定性的情況表示為

式中，Cr{}為事件{}的可信性。

文獻(xiàn)[14]中指出江蘇電網(wǎng)過江斷面的阻塞是由于調(diào)峰互濟(jì)，且分區(qū)備用配置方式下省內(nèi)斷面的阻塞概率更小，因此本文的日前調(diào)度模型考慮備用資源在蘇南和蘇北地區(qū)的分區(qū)配置方式。

2.2 領(lǐng)導(dǎo)層策略投資者模型

當(dāng)策略投資者為電力系統(tǒng)中的發(fā)電商或購電商時，其投資收益不僅取決于省內(nèi)阻塞通道擴(kuò)容帶來的FTR收益，還需要考慮其在電能量市場中的能量收益和成本。由于省內(nèi)阻塞通道中潮流方向始終為正，阻塞方向明顯，因此本文假設(shè)省內(nèi)阻塞通道擴(kuò)建新增容量所對應(yīng)的FTR 方向與線路正方向一致。

（1）當(dāng)投資者為發(fā)電商時，其收益模型為

式中：HG,i為發(fā)電商投資者i的收益函數(shù)；為t時刻發(fā)電商投資者i的售電收益，等于發(fā)電商售電收入減去發(fā)電成本；為發(fā)電商投資者i的FTR 收益，?k∈Lcross；Cinv(Ti,k)為發(fā)電商投資者i對省內(nèi)阻塞通道k小時化輸電投資成本；λi,t為t時刻發(fā)電商投資者i所在節(jié)點的節(jié)點電價；CG,i,t(PG,i,t)為發(fā)電商投資者i的發(fā)電成本；為t時刻省內(nèi)阻塞通道k的阻塞價值，用流出節(jié)點與注入節(jié)點的價差表示；γk、ζk分別為省內(nèi)阻塞通道k的單位長度單位容量輸電線路在單位時間內(nèi)的輸電邊際成本及省內(nèi)阻塞通道k的長度。

（2）當(dāng)投資者為用戶時，其收益模型為

式中：HL,j為用戶投資者j的收益函數(shù)；為用戶投資者j的FTR 收益，?k∈Lcross，計算方法同式（19）；PL,j,t為t時刻用戶投資者j的用電量；CL,j,t(PL,j,t)為t時刻用戶投資者j的用電成本；Cinv(Tj,k)為用戶投資者j對省內(nèi)阻塞通道k小時化輸電投資成本；Tj,k為用戶投資者j對省內(nèi)阻塞通道k的投資容量；為t時刻用戶側(cè)統(tǒng)一結(jié)算點的加權(quán)節(jié)點電價，其值等于所有負(fù)荷出力與其所在節(jié)點價格的加權(quán)平均值。投資收益模型需滿足的約束條件為投資者的投建容量上下限約束。

3 求解算法設(shè)計

鑒于循環(huán)迭代法求解雙層模型速度慢，以及利用KKT（Karush-Kuhn-Tucker）條件進(jìn)行模型的轉(zhuǎn)換又比較復(fù)雜，本節(jié)采用雙層粒子群算法[15]求解計及FTR 價值的省內(nèi)阻塞通道商業(yè)投資模型。內(nèi)層跟隨層模型通過Cplex 進(jìn)行求解，內(nèi)層領(lǐng)導(dǎo)層模型調(diào)用粒子群求解，負(fù)責(zé)搜索在已知對手投資策略的情況下投資者i的最優(yōu)投資策略組合；外層粒子群算法負(fù)責(zé)搜索所有投資者的投資策略組合{K1,K2,…,Ki,…,Kn}，并判斷是否達(dá)到整體均衡，模型求解流程如圖2所示。

圖2 模型求解流程Fig.2 Flow chart of model solving

本文均衡的實現(xiàn)基于任一投資者在其他投資者給定策略下選擇本身投資策略為最優(yōu)，該結(jié)果對于任一投資者都適用，因此成為納什均衡。由于本文各層之間同時存在Stackelberg 主從關(guān)系，因此又稱為Nash-Stackelberg 均衡。本文應(yīng)用的雙層粒子群算法基于每個對手策略尋優(yōu)了所有策略空間，當(dāng)算法達(dá)到收斂時，均衡出現(xiàn)。

4 算例仿真

本文算例分析采用IEEE14 節(jié)點系統(tǒng)，模擬某受端電網(wǎng)進(jìn)行驗證。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖3所示，其中節(jié)點1～5表示某省北部地區(qū)，節(jié)點6～14表示某省南部地區(qū)，線路4-7、5-6、4-9 表示省內(nèi)斷面輸電通道[14]，分別記作省內(nèi)阻塞通道1、2、3。相關(guān)參數(shù)見表1和附錄A。

表1 算例條件設(shè)置Tab.1 Condition setting for numerical example

圖3 IEEE14 節(jié)點系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.3 Network topology of IEEE 14-node system

為了分析不同投資主體參與投資、FTR價值及投資規(guī)劃中是否考慮源荷不確定性對投資的具體影響，本節(jié)設(shè)置4 種投資方案，其中確定性投資是指該投資方案下的調(diào)度運行模型為確定性模型。采用雙層粒子群算法分別求解下列4 種省內(nèi)斷面的投資擴(kuò)建結(jié)果。

（1）方案0：未考慮投資擴(kuò)建，采用確定性模型。

（2）方案1：購電商分別為負(fù)荷1、負(fù)荷2、負(fù)荷3、負(fù)荷6、負(fù)荷8，考慮確定性投資及FTR價值。

（3）方案2：發(fā)電商分別為機(jī)組1、機(jī)組2、機(jī)組3、機(jī)組4、機(jī)組5，考慮確定性投資及FTR價值。

（4）方案3：發(fā)電商分別為機(jī)組1、機(jī)組2、機(jī)組3、機(jī)組4、機(jī)組5，考慮確定性投資，不考慮FTR價值。

（5）方案4：發(fā)電商分別為機(jī)組1、機(jī)組2、機(jī)組3、機(jī)組4、機(jī)組5，考慮不確定性投資及FTR價值。

4.1 引入市場驅(qū)動的效果驗證

本節(jié)針對引入市場的投資方案，通過省內(nèi)阻塞通道擴(kuò)建均衡結(jié)果進(jìn)行長期阻塞管理效果分析。

圖4 展示了典型負(fù)荷日各種方案下省內(nèi)阻塞通道的阻塞價值，可以發(fā)現(xiàn)，與省內(nèi)阻塞通道擴(kuò)建前相比，4 種方案均降低了省內(nèi)阻塞通道的阻塞價值，阻塞價值越小說明該方案越有利于緩解省內(nèi)斷面輸電阻塞?？梢?，考慮不確定性及FTR價值的長期阻塞管理方案（即方案4）具有相對較好的阻塞管理效果。

圖4 典型負(fù)荷日不同方案下省內(nèi)阻塞通道的阻塞價值Fig.4 Congestion values of channels within one province on typical load day in different plans

4.2 基于均衡的最佳投資主體分析

本節(jié)分別對以用戶側(cè)、發(fā)電側(cè)為投資主體的方案1、方案2展開最優(yōu)投資主體分析，并就僅在發(fā)電側(cè)進(jìn)行投資主體的方案2、方案3展開阻塞上游、阻塞下游最佳投資主體分析。4種方案下投資成本及省內(nèi)阻塞通道的總投資擴(kuò)建結(jié)果如表2 所示，其中，運行成本等于發(fā)電成本與備用成本之和；總成本等于投資成本與運行成本之和；“投資效用”對于用戶側(cè)投資者而言是指投資前后用戶用電成本的減少量與FTR收益之和，對于發(fā)電商投資者而言是指投資前后其售電收益的增加量與FTR 收益之和。附表A-2給出了方案具體投資者投資效用結(jié)果。

表2 不同方案下投資成本及擴(kuò)建結(jié)果Tab.2 Investment cost and expansion results in different plans

由表2 中方案1 和方案2 的投建結(jié)果可知，方案1中省內(nèi)阻塞通道擴(kuò)建總?cè)萘肯噍^于方案2冗余了31.08%，因此用戶側(cè)投資者的投資策略相對保守。但是，與方案2相比，方案1中冗余的省內(nèi)阻塞通道容量提高了蘇北低價機(jī)組的出力水平（如圖5所示），因此方案1 下一年仿真周期內(nèi)系統(tǒng)運行成本較低（從表2可見，總成本從135 203.87×108￥降低為133 285.93×108￥），用戶側(cè)投資提高了系統(tǒng)整體的經(jīng)濟(jì)性。同時，結(jié)合附表A-2 方案1 中的投資效用可知，用戶側(cè)投資者的投資效用均大于0且遠(yuǎn)大于投資成本。用戶側(cè)投建省內(nèi)阻塞通道的主要目的在于降低用戶側(cè)結(jié)算價格、減少用電成本支出，如附表A-2 所示，各個用戶側(cè)投資者的FTR 收益遠(yuǎn)小于用電成本減少量（投資效用減去FTR 收益）。因此，無論從系統(tǒng)的整體經(jīng)濟(jì)性還是從投資者的個體經(jīng)濟(jì)性出發(fā)，由用戶側(cè)對省內(nèi)阻塞通道進(jìn)行投資擴(kuò)建將帶來更大的經(jīng)濟(jì)效益。

圖5 典型負(fù)荷日方案1 較方案2 各區(qū)域機(jī)組中標(biāo)量變化總和Fig.5 Total changes in bidden power of units in different areas on typical load day in Plan 1 with respect to Plan 2

結(jié)合附表A-2 方案2 中的投資效用可以發(fā)現(xiàn)，位于蘇南地區(qū)的兩臺機(jī)組投資效用為負(fù)值。同時，通過對比方案3中蘇北、蘇南發(fā)電商投資者的投資效用可以發(fā)現(xiàn)，位于蘇北的發(fā)電商投資效用均大于0，而位于蘇南的發(fā)電商投資效用也均為負(fù)值，其主要原因在于擴(kuò)建前省內(nèi)阻塞通道中潮流呈“北電南送”狀態(tài)，位于蘇北的發(fā)電商輸送電力時存在瓶頸，而方案2和方案3中省內(nèi)阻塞通道的擴(kuò)建均為蘇北機(jī)組電力南送提供了更大的空間，相比于未擴(kuò)建前蘇北機(jī)組整體出力水平均有所提高，出力變化如圖6 所示。同時，富裕的省內(nèi)阻塞通道容量使得阻塞上游發(fā)電機(jī)節(jié)點（節(jié)點1、3）的邊際電價LMP（locational marginal price）有所升高，而阻塞下游發(fā)電機(jī)節(jié)點（節(jié)點6、8）的LMP 有所下降，變化趨勢如圖7所示。可見，省內(nèi)阻塞通道的擴(kuò)建都會犧牲蘇南機(jī)組的部分利益，導(dǎo)致蘇南地區(qū)的發(fā)電商投資效用為負(fù)值。在允許發(fā)電商參與投資時，蘇北發(fā)電商的投資意愿會更加積極強(qiáng)烈。

圖6 方案2、3 蘇北地區(qū)機(jī)組整體出力水平變化曲線Fig.6 Curves of changes in overall output from Subei generator units in Plans 2 and 3

圖7 方案2、3 各個機(jī)組所在節(jié)點LMP 變化曲線Fig.7 Curves of changes in LMP at nodes of units in Plans 2 and 3

4.3 金融輸電權(quán)價值影響分析

本節(jié)對比方案2、3的均衡結(jié)果，以分析發(fā)電商投資時是否考慮FTR價值對發(fā)電商投資策略的影響。

由表2 可知，方案2 中省內(nèi)阻塞通道擴(kuò)建總?cè)萘肯啾扔诜桨?冗余了33.94%，考慮FTR價值下的發(fā)電商投資策略反而相對保守。與方案3相比，方案2 中冗余的省內(nèi)阻塞通道容量同樣提高了蘇北低價機(jī)組的出力水平，結(jié)果如圖8 所示。因此，方案2 的系統(tǒng)運行成本較低（從表2 可見，總成本從139 466.39×108￥降低為135 203.87×108￥），考慮FTR價值時的投資策略提高了系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性。

圖8 典型日方案2 較方案3 各區(qū)域機(jī)組中標(biāo)量變化值總和Fig.8 Total changes in bidden power of units in different areas on typical day in Plan 2 with respect to Plan 3

對比附表A-2 中方案2、3 的投資策略可知，考慮FTR 價值時蘇北地區(qū)的發(fā)電商投資者傾向于增加對省內(nèi)阻塞通道的投資容量，主要原因是蘇北發(fā)電商投建省內(nèi)阻塞通道的目的是提高收益，包括輸電容量寬裕帶來的高售電收益和阻塞收益。商業(yè)投資模式下蘇北發(fā)電商投資者完全從自身盈利出發(fā)，投資容量的增加在大多數(shù)時段有利于阻塞上游節(jié)點電價的提升，如圖9所示。在蘇北機(jī)組出力和蘇北發(fā)電機(jī)節(jié)點LMP雙重提高的基礎(chǔ)上，蘇北發(fā)電商投資者的售電收益將大幅增加。而在10：00—11：00及15：00—16：00時段，雖然蘇北發(fā)電機(jī)節(jié)點LMP有所下降，但在相應(yīng)時段蘇北機(jī)組的出力水平并未變化（如圖8所示），所以該時段方案2中蘇北機(jī)組的售電收益損失遠(yuǎn)低于其他時段的售電收益增幅。雖然省內(nèi)阻塞通道輸電環(huán)境有所寬松導(dǎo)致阻塞價值降低（如圖4所示），但由于方案2考慮FTR價值時的投資策略更保守，方案2 中蘇北發(fā)電商投資者的FTR收益反而增加。蘇北發(fā)電商投資者在制定投資策略時考慮FTR價值更有利于自身投資效用的提高。

表A-2 不同方案下各投資者的投資成本與效益Tab.A-2 Investment cost and revenue of investors in different plans

圖9 典型日方案2 較方案3 蘇北LMP 變化曲線Fig.9 Curves of changes in LMP at Subei generator node on typical day in Plan 2 with respect to Plan 3

4.4 源荷不確定性影響分析

對比方案2 和方案4 的投建結(jié)果，以分析不確定性因素對省內(nèi)阻塞通道投資擴(kuò)建的影響。

如圖10所示，方案4中省內(nèi)阻塞通道擴(kuò)建總?cè)萘肯啾扔诜桨?冗余了53.52%，考慮不確定性因素下的投資策略最保守。由于采用模糊機(jī)會約束處理運行備用約束中的不確定性變量，方案4中蘇南蘇北兩區(qū)域分別預(yù)留的備用容量均高于方案2，導(dǎo)致方案4 的備用成本提高了9%。在方案4 的備用配置結(jié)果下，蘇南地區(qū)的機(jī)組出力在絕大多數(shù)時段均高于方案2，從而系統(tǒng)發(fā)電成本也有所增加，增幅為2.3%。

圖10 典型日方案4 較方案2 各區(qū)域機(jī)組出力及備用變化量Fig.10 Changes in output from units in different areas and reserves on typical day in Plan 4 with respect to Plan 2

雖然在投資規(guī)劃中考慮不確定性使得系統(tǒng)運行總成本增加了3 205.09×108￥，整體經(jīng)濟(jì)性跌幅為2.37%，但是對于每個發(fā)電商投資者而言，考慮不確定性后各自的投資效用均有所提高，投資效用分別提高了38 182.26×108￥、39 175.24×108￥、12318.69×108￥、1249.26×108￥、9899.26×108￥，增幅分別為77.91%、83.42%、117.68%、45.32%、16.65%。表3給出了方案2和方案4投資效用的明細(xì)。

表3 方案2 和方案4 中各個投資者的具體收益Tab.3 Benefits of various investors in Plans 2 and 4

由表3 可知，對于蘇北發(fā)電商投資者而言，相比于方案2，方案4 中其投資效用的增加主要體現(xiàn)在售電收益的提高。雖然方案4 保守的投建容量和考慮不確定性的備用配置使蘇北機(jī)組出力水平相比方案2有所下降（如圖10所示），蘇北發(fā)電機(jī)節(jié)點LMP水平在大多數(shù)時段都處于下降狀態(tài)，但個別時段LMP達(dá)到尖峰值，因此蘇北發(fā)電商的投資收益最終是增大的（如圖11所示）。對于蘇南發(fā)電商投資者而言，相比于方案2，方案4投資效用的增加既體現(xiàn)在售電收益的提高上，也體現(xiàn)在FTR收益的增加上。由于省內(nèi)阻塞通道的擴(kuò)建使蘇南機(jī)組出力水平相比方案2在整體上有所提高（如圖10所示），蘇南發(fā)電機(jī)節(jié)點LMP 同樣存在尖峰值，因此方案4中蘇南發(fā)電商投資者的售電收益總體也是增加的（如圖12 所示）。雖然相比于方案2，方案4 的投資策略使得省內(nèi)阻塞通道阻塞價值降低（如圖4 所示），但是由于蘇南發(fā)電商增加了對省內(nèi)阻塞通道的投資容量，其FTR 收益相比于方案2也是有所增加的（如表3所示）。

圖11 方案4 較方案2 蘇北發(fā)電商節(jié)點LMP 及售電收益變化Fig.11 Changes in LMP and electricity sales revenue at Subei generator node in Plan 4 with respect to Plan 2

圖12 方案4 較方案2 蘇南發(fā)電商節(jié)點LMP 及售電收益變化Fig.12 Changes in LMP and electricity sales revenue at Sunan generator node in Plan 4 with respect to Plan 2

因此，投資規(guī)劃中調(diào)度運行機(jī)構(gòu)采用不確定性調(diào)度模型時，發(fā)電商投資者在考慮不確定性的基礎(chǔ)上制定投資策略會有效提高自身的投資效用。

5 結(jié)論

本文從長期投資規(guī)劃的角度出發(fā)，建立計及FTR價值的基于市場驅(qū)動的輸電網(wǎng)投資模型，以應(yīng)對現(xiàn)貨市場發(fā)展成熟階段的省內(nèi)阻塞通道阻塞問題。在不同投資主體參與投資、考慮FTR價值及調(diào)度安排中是否考慮不確定性等各種方案下進(jìn)行出清計算。比較不同投資主體、考慮FTR價值及考慮不確定性對于長期阻塞管理的影響。主要結(jié)論如下。

（1）各種方案均可以緩解省內(nèi)斷面輸電阻塞，調(diào)度安排中考慮不確定性、發(fā)電商投資者制定投資策略時考慮FTR價值下的方案，使得省內(nèi)阻塞通道平均利用率最低，具有最好的阻塞管理效果，同時配置較高的備用容量也提高了系統(tǒng)的安全性。雖然由于調(diào)度出清模型中考慮了新能源及負(fù)荷的不確定性使得系統(tǒng)總成本有所提高，但是各個發(fā)電商投資者的投資效用有所增加，投資規(guī)劃中考慮不確定性更有利于刺激發(fā)電商投資的積極性。因此，調(diào)度運行機(jī)構(gòu)在進(jìn)行省內(nèi)阻塞通道投資擴(kuò)建時應(yīng)綜合考慮安全性和經(jīng)濟(jì)性，從而選擇1個阻塞管理效果、系統(tǒng)運行成本和投資效用均可以被接受的方案。

（2）對調(diào)度運行機(jī)構(gòu)而言，用戶側(cè)投資比發(fā)電側(cè)投資具有更高的經(jīng)濟(jì)性，在所有方案中用戶側(cè)投資的系統(tǒng)總成本最低，為所有用戶側(cè)投資者帶來了正向投資效用。因此，系統(tǒng)調(diào)度運行機(jī)構(gòu)在放開省內(nèi)阻塞通道投資委托時，對于處在同一節(jié)點的投資者可以優(yōu)先考慮用戶側(cè)投資者。對發(fā)電商而言，在考慮FTR 價值的基礎(chǔ)上制定投資策略可以提高系統(tǒng)整體的經(jīng)濟(jì)性，投資效用在大多數(shù)情況下也會有所提高。

附錄A

1）算例條件

本文算例包含5臺常規(guī)發(fā)電機(jī)組、14個負(fù)荷、3個風(fēng)電、3 個光伏及9 個區(qū)外來電。負(fù)荷分布在所有節(jié)點，節(jié)點1～5 的負(fù)荷比例為0.077 8，節(jié)點6～10及節(jié)點12～14的負(fù)荷比例為0.0611，節(jié)點11 的負(fù)荷比例為0.122 2；風(fēng)電及光伏分布在節(jié)點1～3，節(jié)點1～3的風(fēng)電和光伏比例均為0.333 3；區(qū)外來電分布在除節(jié)點1～3、節(jié)點7、8 外的其余所有節(jié)點，蘇南、蘇北地區(qū)區(qū)外來電的比例分別為0.085 7、0.200 0。

附表A-1 機(jī)組成本系數(shù)Tab.A-1 Cost coefficient of units

2）仿真結(jié)果