“綠證交易+配額制考核”對(duì)責(zé)任主體交易策略影響研究

曾 鳴， 許彥斌， 馬嘉欣， 董厚琦， 王雨晴

(1.華北電力大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，北京 102206；2.華北電力大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，河北 保定 071003)

0 引 言

作為大型能源生產(chǎn)國(guó)與消費(fèi)國(guó),我國(guó)能源電力工業(yè)碳排放占全國(guó)總排放量近40%[1],推動(dòng)能源電力清潔化轉(zhuǎn)型是實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的重要抓手[2]。截止2021年底,我國(guó)風(fēng)光發(fā)電機(jī)組裝機(jī)達(dá)6.4億kW,考慮到在未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi),風(fēng)光發(fā)電平準(zhǔn)化成本仍將高于常規(guī)機(jī)組[3,4],“綠證交易+RPS考核”模式將成為緩解可再生能源投資經(jīng)營(yíng)壓力、促進(jìn)可再生能源發(fā)展及緩解財(cái)政補(bǔ)貼壓力的重要解決方案之一[5]。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)“綠證交易+RPS考核”機(jī)制的影響開展了一系列研究。從能源系統(tǒng)層面看,RPS下的綠證交易可加速能源結(jié)構(gòu)綠色轉(zhuǎn)型進(jìn)程[6-8]。如,文獻(xiàn)[9]構(gòu)建了RPS下綠證中長(zhǎng)期交易模型,并以省份為對(duì)象測(cè)算分析了非水可再生能源在全國(guó)能源系統(tǒng)中的流向。文獻(xiàn)[10]和[11]分別構(gòu)建了基于多元回歸和線性規(guī)劃的綜合規(guī)劃模型以及系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型,并指出RPS加綠證的模式可以促進(jìn)可再生能源機(jī)組裝機(jī)容量增長(zhǎng)和可再生能源資源的大范圍優(yōu)化配置;從市場(chǎng)主體層面看,“綠證交易+RPS考核”會(huì)對(duì)市場(chǎng)主體的投資、經(jīng)營(yíng)、交易等行為產(chǎn)生明顯影響[12,13]。如,文獻(xiàn)[14]基于寡頭競(jìng)爭(zhēng)均衡理論構(gòu)建了可再生能源發(fā)電商參與綠證市場(chǎng)和電力批發(fā)市場(chǎng)的兩階段聯(lián)合均衡模型,分析了不同配額下發(fā)電商的出力策略變化。文獻(xiàn)[15]構(gòu)建了RPS下發(fā)電廠商行為演化博弈模型,指出綠證交易成本與發(fā)電邊際成本的差額、單位罰金對(duì)發(fā)電側(cè)主體的經(jīng)營(yíng)策略有明顯影響。文獻(xiàn)[16]構(gòu)建了包含經(jīng)濟(jì)性與環(huán)保性的多目標(biāo)調(diào)度優(yōu)化模型,并通過(guò)算例表明RPS與綠證的組合政策可在保證電力系統(tǒng)安全的基礎(chǔ)上有效降低棄風(fēng)率。

綜上,現(xiàn)有研究側(cè)重從長(zhǎng)時(shí)間尺度和宏觀視角分析“綠證交易+RPS考核”對(duì)能源系統(tǒng)及供給側(cè)主體經(jīng)營(yíng)策略的影響,加之由于我國(guó)綠證停留在自愿認(rèn)購(gòu)階段,多數(shù)研究將綠證價(jià)格視為外部給定的靜態(tài)參數(shù),忽略了市場(chǎng)供需與綠證價(jià)格間的關(guān)系,而針對(duì)“綠證交易+RPS考核”下消費(fèi)側(cè)責(zé)任主體在為期一年的考核期內(nèi)交易策略的研究仍較為有限。本文首先在分析“綠證交易+RPS考核”下電力市場(chǎng)與綠證市場(chǎng)耦合關(guān)系的基礎(chǔ)上,從反身性視角揭示了責(zé)任主體參與市場(chǎng)交易的序貫決策過(guò)程并構(gòu)建了綠證市場(chǎng)價(jià)格模型;其次,基于反身性與馬爾科夫決策過(guò)程構(gòu)建了交易策略優(yōu)化模型,通過(guò)算例分析了責(zé)任主體在考核期內(nèi)的綠證與可再生能源電力交易策略;最后,進(jìn)一步分析了責(zé)任權(quán)重及近期利益偏好對(duì)責(zé)任主體交易策略的影響。以上研究對(duì)責(zé)任主體履行RPS責(zé)任、調(diào)整優(yōu)化電力與綠證交易策略,以及政府完善RPS和綠證相關(guān)政策等有參考與輔助決策支持作用。

1 RPS下的綠證市場(chǎng)

為減輕國(guó)家財(cái)政補(bǔ)貼壓力和引導(dǎo)社會(huì)綠色用能,2017年,國(guó)家發(fā)展改革委、財(cái)政部和國(guó)家能源局聯(lián)合發(fā)了《關(guān)于試行可再生能源綠色電力證書核發(fā)及自愿認(rèn)購(gòu)交易制度的通知》,明確每兆瓦時(shí)非水可再生能源上網(wǎng)電量可獲發(fā)綠證,企事業(yè)單位等主體可通過(guò)協(xié)商或競(jìng)價(jià)的形式自愿認(rèn)購(gòu)綠證,成交的綠證不得再次轉(zhuǎn)讓,且對(duì)應(yīng)電量不再享受國(guó)家財(cái)政補(bǔ)貼[17]。然而,由于強(qiáng)制約束缺失、權(quán)責(zé)主體不明確、價(jià)格機(jī)制不清晰等問(wèn)題,綠證交易規(guī)模十分有限。

經(jīng)三次征求意見,2019年底國(guó)家發(fā)展改革委和國(guó)家能源局聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于建立健全可再生能源電力消納保障機(jī)制的通知》,在我國(guó)拉開了推行RPS的序幕。政策確認(rèn)電網(wǎng)企業(yè)、電力批發(fā)市場(chǎng)直購(gòu)電用戶等主體為RPS責(zé)任主體,要求責(zé)任主體根據(jù)全年電力消費(fèi)量及政府核定的責(zé)任權(quán)重履行可再生能源電力消納責(zé)任,并且政策明確認(rèn)購(gòu)綠證可將對(duì)應(yīng)的可再生能源電力等量登記為消納量。此外,能源主管部門負(fù)責(zé)對(duì)消納情況開展年度考核[18]。RPS的實(shí)施彌補(bǔ)了綠證認(rèn)購(gòu)政策中的監(jiān)管考核機(jī)制缺失、權(quán)責(zé)主體不清等不足,形成了“綠證交易+RPS考核”的可再生能源發(fā)展政策組合,綠證市場(chǎng)與電力市場(chǎng)間耦合互動(dòng)將日益深化,如圖1所示。

圖1 RPS下綠證交易市場(chǎng)與電力市場(chǎng)耦合關(guān)系示意圖Fig.1 Coupling relationship between TGC market and electricity market under RPS

2 “綠證交易+RPS考核”機(jī)制下責(zé)任主體交易行為分析

2.1 反身性的基本概念

反身性最早起源于金融領(lǐng)域,多用于分析市場(chǎng)參與者與市場(chǎng)表現(xiàn)之間的關(guān)系[19]。反身性認(rèn)為有思想的參與者與環(huán)境之間是相互影響,并且在時(shí)間維度上存在反饋關(guān)系:

(1) 環(huán)境影響參與者行為。有思想的參與者的行為并非盲目的,是基于對(duì)當(dāng)下所處環(huán)境認(rèn)知做出的有限理性決策。

(2) 參與者行為影響未來(lái)環(huán)境?；趯?duì)當(dāng)下環(huán)境的認(rèn)知,參與者會(huì)將自身偏好及對(duì)未來(lái)的期望投射到行為決策上,而參與者作為環(huán)境的重要組成部分,其行為決策會(huì)影響未來(lái)環(huán)境的發(fā)展和形成。

以上兩部分在時(shí)間維度上交替發(fā)生,將過(guò)去、現(xiàn)在和未來(lái)的參與者和市場(chǎng)有機(jī)連接,形成了纏結(jié)狀態(tài)。

2.2 反身性的兼容性

基于本文第1部分,“綠證交易+RPS考核”下責(zé)任主體參與市場(chǎng)交易時(shí)有以下特征:

(1) 責(zé)任主體交易策略制定存在彈性。與電力市場(chǎng)不同,綠證交易不需要滿足類似電力實(shí)時(shí)平衡的約束,責(zé)任主體可根據(jù)自身偏好和對(duì)未來(lái)期望靈活調(diào)整綠證的購(gòu)買時(shí)間與購(gòu)買量,這為交易策略的靈活優(yōu)化提供了重要前提。

(2) 市場(chǎng)影響責(zé)任主體交易策略?？稍偕茉纯捎贸隽?、核發(fā)的綠證數(shù),RPS考核完成進(jìn)度、綠證效用等決定了當(dāng)下市場(chǎng)的供需關(guān)系和綠證價(jià)格,在RPS考核機(jī)制約束下,責(zé)任主體將根據(jù)可再生電力交易成本、綠證交易成本和RPS考核成本等調(diào)整可再生能源電力和綠證的購(gòu)買策略。

(3) 責(zé)任主體交易策略影響市場(chǎng)。責(zé)任主體的可再生能源電力和綠證購(gòu)買量將間接和直接決定未來(lái)市場(chǎng)中綠證的核發(fā)量與供給能力、RPS考核完成進(jìn)度及可再生能源電力需求,進(jìn)而改變未來(lái)市場(chǎng)中的供需關(guān)系,并影響未來(lái)市場(chǎng)中的綠證價(jià)格。

綜上,責(zé)任主體與市場(chǎng)之間同樣存在2.1中描述的交替反饋現(xiàn)象,故將反身性應(yīng)用于分析“綠證交易+RPS考核”下責(zé)任主體的交易策略是可行的。

2.3 反身性視角下責(zé)任主體交易策略問(wèn)題描述與研究假設(shè)

結(jié)合前文可知,反身性視角下責(zé)任主體的交易策略制定是典型的序貫決策優(yōu)化問(wèn)題,如圖2所示。同時(shí),本文建立相關(guān)假設(shè)如下:

圖2 責(zé)任主體交易決策序貫過(guò)程Fig.2 Sequential decision process of responsibility entities

(1) 責(zé)任主體作為綠證和電力市場(chǎng)中的買方,是以考核期內(nèi)總成本最小化為目標(biāo)的有限理性主體;

(2) 電力市場(chǎng)與綠證市場(chǎng)為中長(zhǎng)期月度市場(chǎng)且相互獨(dú)立,綠證與可再生能源電力不存在綁定交易。綠證成交價(jià)格由市場(chǎng)供需關(guān)系決定,但綠證交易存在最高指導(dǎo)價(jià)限制;

(3) 由于可再生能源出力不確定性導(dǎo)致的電力交易偏差可通過(guò)平衡市場(chǎng)交易補(bǔ)充,平衡市場(chǎng)主要靠火電機(jī)組供給;

(4) 為保障RPS落實(shí)和綠證市場(chǎng)運(yùn)轉(zhuǎn),未完成的年度可再生能源電力消納責(zé)任量將受罰款懲罰,單位罰金與綠證最高限價(jià)相等[20,21]。

3 建模與求解

3.1 基于反身性綠證交易價(jià)格模型

基于研究假設(shè),綠證市場(chǎng)交易價(jià)格為

(1)

反身性視角下,t時(shí)買方可接受綠證價(jià)格表征了責(zé)任主體的期望為

(2)

式中:rbuy為買方折現(xiàn)率;T為考核周期,T=12;UTGC,0為綠證初始效用,表征購(gòu)買綠證滿足買方需求的能力,設(shè)初始效用與罰金值相等;δt為t時(shí)綠證效用系數(shù),且δt∈[0,1]。

基于基數(shù)效用理論,隨著未完成RPS的減少,購(gòu)買綠證的效用也將衰減,即綠證效用是可再生能源電力與綠證累積購(gòu)買量的遞減函數(shù),且當(dāng)可再生能源電力與綠證累積購(gòu)買量大于RPS總量時(shí),綠證效用為0。綜上,t時(shí)綠證效用系數(shù)可按下式計(jì)算:

(3)

賣方可接受價(jià)格表征了市場(chǎng)中綠證的供給能力,結(jié)合2.2和2.3,可再生能源出力能力、核發(fā)且未成交的綠證等會(huì)影響綠證供給能力,故賣方可接受價(jià)格可按下式計(jì)算[22]:

(4)

3.2 責(zé)任主體交易策略優(yōu)化模型

3.2.1 馬爾科夫決策過(guò)程兼容性分析

基于前文,反身性視角下責(zé)任主體交易序貫決策優(yōu)化問(wèn)題具備無(wú)后效性,即當(dāng)給定t時(shí)市場(chǎng)狀態(tài)(包括電價(jià)、綠證價(jià)格、可用出力等),責(zé)任主體將據(jù)此制定交易策略,且此后市場(chǎng)和責(zé)任主體交易策略的演化僅與t時(shí)有關(guān),而與之前經(jīng)歷的狀態(tài)和策略無(wú)關(guān)。馬爾科夫決策過(guò)程作為強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的經(jīng)典方法,對(duì)于求解無(wú)后效性的序貫決策問(wèn)題有著良好適應(yīng)性,故本文將馬爾科夫決策過(guò)程用于模擬和求解“綠證交易+RPS考核”下責(zé)任主體交易策略。

3.2.2 基于馬爾科夫決策過(guò)程的模型構(gòu)建

馬爾科夫決策過(guò)程通?？捎迷M表示,其中包含:

能源平衡約束

(5)

可再生能源機(jī)組出力約束

(6)

考慮到可再生能源出力預(yù)測(cè)的不確定性,其出力可寫作下式:

(7)

(8)

綜上,式(6)可改寫為下式:

(9)

火電機(jī)組出力約束

由于可再生能源出力不確定性導(dǎo)致的電力交易偏差需要由平衡市場(chǎng)中火電機(jī)組進(jìn)行補(bǔ)充,故需要滿足以下約束:

(10)

市場(chǎng)綠證交易約束

(11)

針對(duì)兩項(xiàng)改善重點(diǎn)分別設(shè)定目標(biāo)值。設(shè)定圈能力為90%。由現(xiàn)況把握可知，現(xiàn)況值=（833/1800）×100%=46.28%，改善重點(diǎn)為73.47%。目標(biāo)值的計(jì)算公式：目標(biāo)值=現(xiàn)況值—改善值=現(xiàn)況值—（現(xiàn)況值×改善重點(diǎn)×圈員能力）=46.28%-（46.28%×73.47%×90%）=15.68%。經(jīng)計(jì)算，急診不合理處方發(fā)生率的目標(biāo)值為15.68%。

(3)轉(zhuǎn)移函數(shù)T,通常寫作T(St+1|St,At),表征t時(shí)采取動(dòng)作At后,狀態(tài)由St向t+1時(shí)St+1轉(zhuǎn)移。反身性視角下,可交易綠證數(shù)量、綠證價(jià)格、綠證效用系數(shù)、待履行的RPS等是受責(zé)任主體交易策略影響而轉(zhuǎn)移的狀態(tài)量,其轉(zhuǎn)換關(guān)系可寫作下式:

(12)

(13)

(14)

(15)

(16)

馬爾科夫決策過(guò)程問(wèn)題求解的核心是搜尋最佳策略π*:S→A使得整個(gè)序貫決策過(guò)程中獎(jiǎng)勵(lì)累計(jì)之和取得極值。結(jié)合式(13),本文中的獎(jiǎng)勵(lì)是責(zé)任主體各時(shí)刻的交易成本,故交易策略序貫決策問(wèn)題的目標(biāo)函數(shù)如下:

(17)

(18)

式中:sp_penalty為罰金值的狀態(tài)。

(5)衰減系數(shù)γ∈(0,1],可用于表征責(zé)任主體在序貫決策過(guò)程中對(duì)于近期利益的偏好程度,γ越小,表明責(zé)任主體在序貫決策過(guò)程中對(duì)于近期利益的偏好越顯著。

3.3 模型求解

根據(jù)貝爾曼最優(yōu)方程,值函數(shù)可表征在策略π下當(dāng)前狀態(tài)、動(dòng)作以及未來(lái)獎(jiǎng)勵(lì)累計(jì)之間的映射關(guān)系如下:

(19)

根據(jù)式(19),式(17)目標(biāo)函數(shù)可寫為下式:

(20)

進(jìn)一步,最優(yōu)策略π*可依據(jù)式(21)從最優(yōu)值函數(shù)中提取

(21)

在貝爾曼最優(yōu)方程思想基礎(chǔ)上,考慮到目標(biāo)函數(shù)的非線性特征,本文利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃將責(zé)任主體交易策略優(yōu)化模型求解歸納為逆向迭代過(guò)程,并用遺傳算法提取各t時(shí)最佳動(dòng)作At以得到考核期內(nèi)的最佳交易策略,如圖3所示。

圖3 模型求解流程Fig.3 Schematic diagram of model solving process

4 算例分析

4.1 基本數(shù)據(jù)與參數(shù)設(shè)置

本文選取華南某地作為數(shù)據(jù)來(lái)源,該區(qū)域火電機(jī)組及集中式光伏電站月度出力能力如圖4,月度電力市場(chǎng)交易價(jià)格及月度電力消費(fèi)需求如圖5。同時(shí),參考能源局發(fā)布的通知設(shè)定責(zé)任權(quán)重為10%,光伏中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)不確定性的置信度取95%。

圖4 火電與光伏月度可交易電量Fig.4 Monthly tradable volume of thermal power and PV

圖5 月度電力需求及電力市場(chǎng)交易價(jià)格Fig.5 Monthly electricity consumption demand and electricity market transaction price

4.2 仿真結(jié)果分析

為分析“綠證交易+RPS考核”機(jī)制與反身性視角下責(zé)任主體交易策略及影響,本文設(shè)定兩個(gè)場(chǎng)景如下:

場(chǎng)景一:固定綠證價(jià)格場(chǎng)景,根據(jù)中國(guó)綠證認(rèn)購(gòu)平臺(tái)2021年至今的光伏綠證平均成交價(jià)格和最高成交價(jià),設(shè)定單位綠證價(jià)格為50元,RPS罰金為600元;

場(chǎng)景二:綠證市場(chǎng)化交易場(chǎng)景,價(jià)格由市場(chǎng)供需決定,且最高限價(jià)與罰金均為600元。

圖6展示了兩個(gè)場(chǎng)景中責(zé)任主體在考核期內(nèi)各月度可再生能源電力的購(gòu)買策略。

圖6 場(chǎng)景一和場(chǎng)景二中責(zé)任主體可再生能源電力交易策略Fig.6 Responsible subjects' renewable power trading strategy in Scenario 1 and 2

當(dāng)可再生能源電力價(jià)格明顯高于火電時(shí)(1月～3月,8月～9月),場(chǎng)景一中,責(zé)任主體的光伏購(gòu)買量大多要低于場(chǎng)景二,這是因?yàn)閳?chǎng)景一中固定綠證價(jià)格顯著低于可再生能源電力價(jià)格,所以責(zé)任主體會(huì)盡量減少可再生能源電力的購(gòu)買量;場(chǎng)景二中,責(zé)任主體在1月～3月采取了比8～9月更激進(jìn)的購(gòu)買策略,即盡可能多購(gòu)買可再生能源電力。原因在于,從反身性視角看,在綠證市場(chǎng)化交易機(jī)制下,當(dāng)綠證最高指導(dǎo)價(jià)明顯高于可再生能源電力時(shí),責(zé)任主體會(huì)傾向在年初增加可再生能源電力購(gòu)買量,增加未來(lái)市場(chǎng)中綠證的供給、擴(kuò)大市場(chǎng)供需差,進(jìn)而有效壓縮未來(lái)的綠證交易成本。

當(dāng)可再生能源電力價(jià)格接近或者低于火電時(shí)(4月～7月,10月～12月),在4月～7月和11月,可再生能源電力價(jià)格明顯低于火電,場(chǎng)景一、二中的責(zé)任主體都愿意承擔(dān)可再生能源出力不確定性帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)(平衡市場(chǎng)購(gòu)電成本),即盡可能多地購(gòu)買可再生能源電力。此外,盡管10月和12月可再生能源電力和火電價(jià)格均十分接近,但責(zé)任主體在12月的購(gòu)買策略比10月更保守,這是因?yàn)樵诳己似谀㏑PS目標(biāo)接近完成,綠證市場(chǎng)供需差較大、綠證價(jià)格較低,同時(shí),疊加考慮到可再生能源電力不確定性風(fēng)險(xiǎn)及平衡市場(chǎng)價(jià)格較高,責(zé)任主體將考慮購(gòu)買綠證以完成RPS,故在一定程度減少可再生能源電力購(gòu)買量。

圖7展示了兩個(gè)場(chǎng)景中責(zé)任主體在考核期內(nèi)的綠證的購(gòu)買策略及交易價(jià)格趨勢(shì)。

在場(chǎng)景一中,除了1月和12月外,責(zé)任主體均會(huì)在各月度購(gòu)入一定量綠證,但購(gòu)買策略并不具備明顯的規(guī)律。原因在于:一是,根據(jù)綠證核發(fā)機(jī)制只有成交上網(wǎng)的可再生能源電力能在月末核發(fā)相應(yīng)綠證,故1月市場(chǎng)中并無(wú)可交易的綠證;二是,12月時(shí)RPS目標(biāo)已經(jīng)完成,所以責(zé)任主體選擇不再購(gòu)買綠證。

在場(chǎng)景二中,責(zé)任主體主要選擇集中在2月、6月、11月和12月購(gòu)買綠證。值得注意的是,盡管2月的綠證價(jià)格居高,但責(zé)任主體仍將市場(chǎng)中可交易的綠證全部購(gòu)入。原因在于,基于反身性和馬爾科夫決策過(guò)程視角,在RPS考核機(jī)制下,責(zé)任主體為壓縮未來(lái)的交易成本和懲罰成本,選擇在考核初期盡可能多購(gòu)買綠證以加快RPS完成進(jìn)度,擴(kuò)大未來(lái)市場(chǎng)中的供需差,進(jìn)而向具備低價(jià)綠證、低交易成本等特征的市場(chǎng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移。此外,從全年看,隨著RPS完成進(jìn)度推進(jìn),綠證單價(jià)將持續(xù)下滑,直至12月跌至43元,故責(zé)任主體將選擇在年末大量購(gòu)買綠證以完成RPS考核。

表1展示了兩個(gè)場(chǎng)景中的年度交易情況,相較場(chǎng)景一,場(chǎng)景二中責(zé)任主體年度累計(jì)交易成本增加了1.18%,可再生能源電力累計(jì)交易量提升了46.67%,此外,綠證累計(jì)交易量盡管下跌了約770(圖7),但市場(chǎng)交易額提升了76.21%。以上說(shuō)明,當(dāng)責(zé)任權(quán)重設(shè)定合理時(shí),相較固定價(jià)格機(jī)制,綠證的市場(chǎng)化交易可在不明顯增加責(zé)任主體成本的前提下,有效刺激市場(chǎng)消納可再生能源電力的需求,并顯著提升綠證市場(chǎng)交易額,這對(duì)拓寬可再生能源企業(yè)盈利空間、緩解經(jīng)營(yíng)壓力及減輕國(guó)家財(cái)政補(bǔ)貼負(fù)擔(dān)有著積極意義

表1 場(chǎng)景一和場(chǎng)景二交易情況對(duì)比

4.3 分析討論

基于前文,責(zé)任權(quán)重和責(zé)任主體的近期利益偏好程度會(huì)顯著影響市場(chǎng)中綠證和可再生能源電力的供需。鑒此,本節(jié)針責(zé)任權(quán)重和近期利益偏好的影響開展進(jìn)一步分析。

4.3.1 責(zé)任權(quán)重

由圖8可見,提升責(zé)任權(quán)重能會(huì)對(duì)責(zé)任主體的月度可再生能源電力交易策略產(chǎn)生影響,但這種影響并不一定為正相關(guān),還需要考慮到不同電力商品價(jià)差、可再生能源不確定性、RPS完成進(jìn)度等因素的影響,舉例如下:

在1月～3月,可再生能源電力價(jià)格明顯高于火電,當(dāng)權(quán)重由7%提升至8.5%及以上時(shí),責(zé)任主體愿意承擔(dān)不確定性的風(fēng)險(xiǎn)并盡可能多地購(gòu)買可再生能源電力,其原因與4.2所指出的相似,即旨在推動(dòng)未來(lái)市場(chǎng)向綠證供需差擴(kuò)大、綠證價(jià)格降低及年度總成本降低的狀態(tài)轉(zhuǎn)移;

在8月～9月,盡管可再生能源電力價(jià)格均高于火電,但在9月,只有將權(quán)重提升至10%及以上責(zé)任主體才會(huì)選擇更激進(jìn)的可再生能源電力購(gòu)買策略,而在8月,權(quán)重則需要被進(jìn)一步提升到11.5%以上才能刺激責(zé)任主體購(gòu)買更多的可再生能源電力。原因在于,相比8月,9月可再生能源電力與火電的價(jià)差與平衡市場(chǎng)與火電的價(jià)差更小,這意味著當(dāng)權(quán)重一定時(shí),在9月增加可再生能源電力購(gòu)買量帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)成本小于8月,故從提升權(quán)重對(duì)刺激可再生能源電力需求的效果看,9月比8月更迅速和明顯;

在12月,盡管可再生能源電力略低于火電,權(quán)重從8.5%提升至13%并未對(duì)責(zé)任主體的可再生能源電力購(gòu)買策略產(chǎn)生進(jìn)一步影響,購(gòu)買量均在出力波動(dòng)置信區(qū)間下界附近,這是因?yàn)?2月平衡市場(chǎng)價(jià)格較高,疊加年末時(shí)RPS接近完成、綠證價(jià)格水平較低等因素,責(zé)任主體傾向規(guī)避可再生能源不確定性帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)成本,故權(quán)重提升對(duì)可再生能源電力需求的刺激作用十分有限。

圖9展示了不同權(quán)重下責(zé)任主體購(gòu)買綠證的策略。一方面,三維圖左下向右上呈逐漸升高趨勢(shì),說(shuō)明從交易量看,提升責(zé)任權(quán)重可刺激責(zé)任主體購(gòu)買綠證的積極性;另一方面,三維圖投影等高線從左下至右上逐漸由疏變密,說(shuō)明從交易時(shí)間節(jié)點(diǎn)看,隨著權(quán)重提升,責(zé)任主體傾向推遲大量購(gòu)買綠證的時(shí)間以壓縮交易成本,且這種影響的邊際貢獻(xiàn)會(huì)逐漸增強(qiáng)。

圖9 不同權(quán)重下責(zé)任主體綠證交易策略Fig.9 TGC trading strategies under different weights

表2和圖10展示了不同權(quán)重下的年度交易情況。

表2 不同權(quán)重下年度交易情況

圖10 不同權(quán)重下年度交易變化趨勢(shì)Fig.10 Growth in market performance under different weights

首先,就可再能源電力交易看,隨著權(quán)重提升,累計(jì)交易量從2 064.07 MW·h上升至2 770.23 MW·h,但環(huán)比增長(zhǎng)率從17.45%持續(xù)下降至1.52%。說(shuō)明提升權(quán)重能促進(jìn)可再生能源電力年度消納量增長(zhǎng),但邊際效用是遞減的,這和可再生能源機(jī)組裝機(jī)總量和出力有限、可再生能源不確定性風(fēng)險(xiǎn)成本等因素有關(guān)。

其次,就綠證交易看,隨著權(quán)重提升,累計(jì)交易量從86持續(xù)上升至1 225,增長(zhǎng)率從116.27%先增長(zhǎng)至169.35%,又持續(xù)下降至52.36%。以上說(shuō)明,提升責(zé)任權(quán)重可以刺激年度綠證消費(fèi)需求,但邊際效用呈先增后減趨勢(shì),這和RPS持續(xù)提升造成的綠證供需差縮小、綠證價(jià)格優(yōu)勢(shì)減小有關(guān)。

最后,就責(zé)任主體年度累計(jì)成本看,年度累計(jì)成本環(huán)比增長(zhǎng)率一直穩(wěn)定在0.8%附近,說(shuō)明在合理范圍內(nèi)提升責(zé)任權(quán)重并不會(huì)過(guò)度增加責(zé)任主體履行RPS的成本。

另外,值得注意的是,隨著責(zé)任權(quán)重提升,盡管綠證累計(jì)交易量的環(huán)比增長(zhǎng)率遠(yuǎn)高于可再生能源電力,但從數(shù)量上看,當(dāng)權(quán)重從7%提升至8.5%時(shí),可再生能源電力交易量增加了360.33 MW·h,而綠證成交量?jī)H增加了100,這意味著在較低范圍內(nèi)提升RPS權(quán)重,可能導(dǎo)致市場(chǎng)內(nèi)積累更多未能成交的綠證。

4.3.2 近期利益偏好

圖11展示了不同近期利益偏好水平(衰減系數(shù))下責(zé)任主體的綠證購(gòu)買策略。盡管三維圖大部分均為貼近xy面的紫色,但右上部分呈緩慢上升趨勢(shì),且右下部分呈陡然增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì),此外,結(jié)合投影等高線可知右下部分為左高右低。以上說(shuō)明,從交易時(shí)間節(jié)點(diǎn)看,對(duì)近期利益的偏好將導(dǎo)致責(zé)任主體選擇在年末集中大量購(gòu)買綠證;從交易數(shù)量看,對(duì)近期利益的偏好可刺激責(zé)任主體購(gòu)買綠證的積極性。

表3和圖12展示了不同近期利益偏好水平下年度交易情況。

表3 不同衰減系數(shù)下年度交易情況

圖12 不同衰減系數(shù)下年度交易變化趨勢(shì)Fig.12 Growth in market performance under different discount factors

首先,就可再能源電力交易看,隨著責(zé)任主體對(duì)近期利益偏好的增加,累計(jì)交易量從2 612.21 MW·h持續(xù)減少至1 594.49 MW·h,環(huán)比增長(zhǎng)率從-13.11%跌落至-19.14%,說(shuō)明對(duì)近期利益的偏好將導(dǎo)致責(zé)任主體減少對(duì)可再生能源電力的購(gòu)買,且其邊際貢獻(xiàn)是逐漸增強(qiáng)的,這是由可再生能源不確定性、平衡市場(chǎng)價(jià)格較高、綠證最高限價(jià)較高等因素疊加導(dǎo)致的。

其次,就綠證交易看,隨著近期利益偏好水平增加,累計(jì)交易量從501增長(zhǎng)到了1 476,但環(huán)比增長(zhǎng)率從60.02%下降至32.92%,說(shuō)明對(duì)近期利益的偏好促使責(zé)任主體增加了綠證的購(gòu)買量,但其邊際效果是逐漸減弱的,這是因?yàn)閷?duì)近期利益的偏好導(dǎo)致可再生能源電力成交量下跌限制了綠證市場(chǎng)中的供給能力,導(dǎo)致綠證市場(chǎng)供需差縮小、價(jià)格居高不下,進(jìn)而致使責(zé)任主體會(huì)盡可能推遲購(gòu)買綠證的時(shí)間節(jié)點(diǎn)如圖11所示。

5 結(jié) 論

本文基于反身性視角與馬爾科夫決策過(guò)程構(gòu)建了“綠證交易+RPS考核”下責(zé)任主體交易策略優(yōu)化模型,模擬了固定綠證價(jià)格與綠證市場(chǎng)化交易兩種場(chǎng)景下責(zé)任主體的交易策略,并分析了責(zé)任權(quán)重與近期利益偏好的影響。結(jié)果表明:

(1) 在“綠證交易+RPS考核”下,相較固定價(jià)格,綠證的市場(chǎng)化交易可在不明顯增加責(zé)任主體年度總成本的前提下刺激對(duì)可再生能源電力的購(gòu)買需求,有效促進(jìn)可再生能源的消納。同時(shí),盡管市場(chǎng)化交易模式在一定程度上導(dǎo)致綠證交易規(guī)模減少,但能有效提升綠證市場(chǎng)總成交額,這對(duì)助力可再生能源企業(yè)回收成本及緩解國(guó)家財(cái)政補(bǔ)貼有著積極意義。

(2) 就責(zé)任權(quán)重的影響,從月度交易看,并不一定存在權(quán)重越高,可再生能源電力和綠證交易量就越高的情況,需要進(jìn)一步考慮可再生能源不確定性、不同電力商品價(jià)差及反身性等的影響;從年度交易看,提升權(quán)重能有效促進(jìn)可再生能源電力與綠證的消納與交易。但需要注意的是,一方面,由于區(qū)域內(nèi)裝機(jī)容量的限制,這種促進(jìn)效果的邊際貢獻(xiàn)是遞減的;另一方面,由于權(quán)重提升對(duì)可再生能源電力和綠證交易刺激程度的差異,可能導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)積累更多未成交的綠證。鑒此,為助力可再生能源企業(yè)成本回收、提升可再生能源資源大范圍優(yōu)化配置能力,適時(shí)推動(dòng)綠證交易融入全國(guó)統(tǒng)一市場(chǎng)進(jìn)程是必要的。

(3) 在可再生能源不確定性、不同電力商品價(jià)差的影響下,對(duì)近期利益的偏好可能導(dǎo)致責(zé)任主體優(yōu)先選擇購(gòu)買綠證以完成RPS,進(jìn)而在一定程度上減少了可再生能源電力消納量,這對(duì)可再生能源的可持續(xù)發(fā)展有著負(fù)面影響。因此,未來(lái)在完善RPS與綠證交易相關(guān)政策時(shí),也需要考慮到消費(fèi)側(cè)主體對(duì)于近遠(yuǎn)期利益的不同偏好。

此外,本文仍存在相應(yīng)不足之處,一方面,本文將區(qū)域內(nèi)消費(fèi)側(cè)責(zé)任主體視為統(tǒng)一整體,在一定程度上忽略了責(zé)任主體間的差異和競(jìng)合行為,在未來(lái)可以針對(duì)責(zé)任主體間的博弈行為開展研究;另一方面,本文中綠證交易價(jià)格、限價(jià)及罰金主要是依據(jù)中國(guó)綠證認(rèn)購(gòu)平臺(tái)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)設(shè)定,未來(lái)可針對(duì)相關(guān)參數(shù)變化的影響開展研究。