電力現(xiàn)貨市場(chǎng)競爭對(duì)廣東電力碳排放的影響

何祥針，鄭建平，左劍，楊韻，楊誠，潮鑄，包博

（廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力調(diào)度控制中心，廣州 510220）

0 引言

廣東省作為國家首批電力現(xiàn)貨試點(diǎn)之一，自2018年以來廣東現(xiàn)貨市場(chǎng)開展了多輪結(jié)算試運(yùn)行實(shí)踐與檢驗(yàn)，前后經(jīng)歷了供需形勢(shì)寬松與緊張、節(jié)假日與極端氣象負(fù)荷波動(dòng)以及一次能源價(jià)格平緩與高企等場(chǎng)景；且自2021 年11 月1 日起，廣東電力現(xiàn)貨市場(chǎng)已進(jìn)入長周期不間斷連續(xù)結(jié)算試運(yùn)行，市場(chǎng)運(yùn)行總體平穩(wěn)有序，為實(shí)現(xiàn)社會(huì)資源優(yōu)化、發(fā)電企業(yè)成本疏導(dǎo)、發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)價(jià)格機(jī)制、保障電網(wǎng)安全運(yùn)行與電力可靠供應(yīng)發(fā)揮了極其重要的作用。

現(xiàn)有對(duì)國內(nèi)電力現(xiàn)貨市場(chǎng)的研究主要集中于市場(chǎng)設(shè)計(jì)思路、關(guān)鍵技術(shù)、市場(chǎng)效率評(píng)估、國際經(jīng)驗(yàn)借鑒等方面。其中，文獻(xiàn)［1-4］介紹了南方（以廣東起步）電力現(xiàn)貨市場(chǎng)機(jī)制設(shè)計(jì)、現(xiàn)貨市場(chǎng)技術(shù)支持系統(tǒng)架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)，并對(duì)模擬運(yùn)行情況進(jìn)行了分析。文獻(xiàn)［5-9］提出了改善市場(chǎng)設(shè)計(jì)的具體建議。文獻(xiàn)［10-12］分析了現(xiàn)貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)。文獻(xiàn)［13-14］提出了價(jià)格機(jī)制優(yōu)化策略。在市場(chǎng)效率方面，文獻(xiàn)［15-17］評(píng)估了廣東現(xiàn)貨試運(yùn)行情況，以市場(chǎng)為基礎(chǔ)的運(yùn)營可以提高效率并降低成本。文獻(xiàn)［18-24］討論了廣東及中國電力市場(chǎng)試點(diǎn)工作進(jìn)展，提出了相應(yīng)的國際經(jīng)驗(yàn)借鑒。

綜上，我國目前對(duì)于電力現(xiàn)貨市場(chǎng)的研究主要集中在市場(chǎng)設(shè)計(jì)與評(píng)估上，尚缺乏電力現(xiàn)貨市場(chǎng)運(yùn)行對(duì)電力碳排放影響的相關(guān)研究。長期以來，大量溫室氣體排放加劇了溫室效應(yīng)對(duì)全球氣候的影響，導(dǎo)致極端氣候氣象災(zāi)害頻發(fā)，嚴(yán)重威脅全人類持續(xù)發(fā)展。發(fā)電行業(yè)作為我國碳排放最主要的來源，已經(jīng)超過全國總碳排放的40%，為有效緩解全球氣候變化問題、踐行“碳達(dá)峰”、“碳中和”的3060 戰(zhàn)略目標(biāo)、減少電力行業(yè)碳排放、構(gòu)建以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)，深入分析電力現(xiàn)貨市場(chǎng)環(huán)境下電力碳排放具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

現(xiàn)貨市場(chǎng)運(yùn)行對(duì)電力碳排放的影響主要通過優(yōu)化安排發(fā)電結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)?，F(xiàn)貨市場(chǎng)競爭提高了電力市場(chǎng)的整體流動(dòng)性，使發(fā)電結(jié)構(gòu)變化更真實(shí)地反映機(jī)組發(fā)電成本波動(dòng)，也更有效地使電價(jià)跟隨電力需求和清潔能源發(fā)電量的實(shí)時(shí)變化而變化。本文運(yùn)用廣東省現(xiàn)貨市場(chǎng)試運(yùn)行期間（2020 年8 月，2021 年5月、11月、12月，2022年1—3月）與非現(xiàn)貨運(yùn)行時(shí)段發(fā)電結(jié)構(gòu)以及碳排放數(shù)據(jù)，構(gòu)建日發(fā)電機(jī)組的理論優(yōu)序曲線，采用多元線性回歸（multivariate regression，MVR）分析方法研究相關(guān)變量，探討電力現(xiàn)貨市場(chǎng)運(yùn)行對(duì)發(fā)電成本及電力碳排放的影響，并進(jìn)一步揭示其內(nèi)在機(jī)理。

1 理論模型及研究思路

1.1 理論優(yōu)序曲線

將廣東現(xiàn)貨市場(chǎng)所有機(jī)組短期發(fā)電的邊際成本（包括發(fā)電的可變成本，即燃料成本、碳成本以及對(duì)燃?xì)鈾C(jī)組的變動(dòng)成本補(bǔ)償機(jī)制等）由低到高進(jìn)行排列，形成發(fā)電的理論優(yōu)序曲線。在經(jīng)濟(jì)調(diào)度的情境下，邊際成本最低的發(fā)電單元最先出清以滿足負(fù)荷需求，邊際成本最高的發(fā)電單元?jiǎng)t最后出清。

假設(shè)機(jī)組i的熱效率為ei、碳排放強(qiáng)度為τi，每日機(jī)組發(fā)電的可變成本為：

式中：為燃料成本；為碳成本；上標(biāo)d為日期。

圖1展示了采用2020年平均燃煤價(jià)格、燃?xì)鈨r(jià)格以及碳價(jià)格計(jì)算出的廣東省發(fā)電的優(yōu)序曲線（其中去除了風(fēng)電、光伏、水電、生物質(zhì)、抽蓄）。

可以看出，采用現(xiàn)行碳排放價(jià)格且不考慮對(duì)燃?xì)鈾C(jī)組進(jìn)行補(bǔ)償?shù)那樾蜗?，閉合循環(huán)燃?xì)鉁u輪機(jī)組（closed-cycle gas turbine， CCGT）的發(fā)電成本遠(yuǎn)高于燃煤機(jī)組（coal），而核電機(jī)組（nuclear）發(fā)電成本在三者中最低。

研究分兩步進(jìn)行，第一步分析電力現(xiàn)貨市場(chǎng)試運(yùn)行對(duì)發(fā)電結(jié)構(gòu)的影響，第二步測(cè)算現(xiàn)貨市場(chǎng)試運(yùn)行對(duì)碳排放的影響。具體研究思路如下。

1.2 電力現(xiàn)貨試運(yùn)行期間發(fā)電結(jié)構(gòu)分析

研究首先得出廣東省發(fā)電側(cè)每月的理論優(yōu)序曲線，并將其與實(shí)際的發(fā)電曲線進(jìn)行對(duì)比，發(fā)電成本的差值即為效率損失。其中，理論優(yōu)序曲線以月份為單位，實(shí)際發(fā)電曲線以小時(shí)或更小顆粒度為單位。

計(jì)算出每個(gè)月的效率損失后，進(jìn)行多元線性回歸分析，測(cè)算現(xiàn)貨市場(chǎng)試運(yùn)行是否優(yōu)化了發(fā)電結(jié)構(gòu)，減少了效率損失?；貧w分析的自變量包括現(xiàn)貨試運(yùn)行月份（啞變量）、電力需求、清潔能源供電、燃煤價(jià)格、燃?xì)鈨r(jià)格以及碳價(jià)格等。

需要說明的是，本文構(gòu)建的理論優(yōu)序曲線只考慮了邊際成本，忽略了啟動(dòng)成本、傳輸限制等因素的影響，因此理論優(yōu)序曲線并不能完全反映在最理想情況下的發(fā)電成本?；趩?dòng)成本、傳輸限制等因素對(duì)發(fā)電成本的影響相對(duì)固定，且不受現(xiàn)貨市場(chǎng)的影響，因此，可以將理論優(yōu)序曲線下的發(fā)電成本作為一個(gè)基準(zhǔn)值，并將現(xiàn)貨市場(chǎng)啟動(dòng)前后的真實(shí)發(fā)電成本與其進(jìn)行定量對(duì)比，從而定性評(píng)估現(xiàn)貨市場(chǎng)的運(yùn)行對(duì)發(fā)電成本的影響。

1.3 電力現(xiàn)貨市場(chǎng)對(duì)碳排放的影響測(cè)算

研究首先根據(jù)廣東不同機(jī)組的碳排放強(qiáng)度，測(cè)算每個(gè)月發(fā)電行業(yè)的真實(shí)碳排放總量。根據(jù)各類型機(jī)組碳排放基準(zhǔn)值計(jì)算在理論優(yōu)序曲線下的理論碳排放總量以及真實(shí)碳排放總量，將真實(shí)與理論的碳排放量相減，得到由于效率損失多（或少）排放的二氧化碳ΔE。

得出真實(shí)與理論的碳排放量差值ΔE后，對(duì)其進(jìn)行多元線性回歸分析，測(cè)算現(xiàn)貨市場(chǎng)試運(yùn)行是否通過優(yōu)化發(fā)電結(jié)構(gòu)降低了碳排放?；貧w分析的自變量包括現(xiàn)貨試運(yùn)行月份（啞變量）、電力需求、清潔能源供電、燃煤價(jià)格、燃?xì)鈨r(jià)格以及碳價(jià)格等。

值得注意的是，在一定的碳價(jià)格下，現(xiàn)貨市場(chǎng)競爭優(yōu)化了每日發(fā)電機(jī)組啟停安排，改變了發(fā)電結(jié)構(gòu)，其結(jié)果將導(dǎo)致碳排放總量可能增加或減少。

2 現(xiàn)貨市場(chǎng)試運(yùn)行對(duì)發(fā)電結(jié)構(gòu)的影響分析

2.1 經(jīng)濟(jì)調(diào)度與真實(shí)調(diào)度成本對(duì)比

根據(jù)每日的發(fā)電投入成本得到每日的理論優(yōu)序曲線和每15 min經(jīng)濟(jì)調(diào)度成本，得出在該時(shí)段最經(jīng)濟(jì)的發(fā)電結(jié)構(gòu)以及對(duì)應(yīng)的d日經(jīng)濟(jì)調(diào)度發(fā)電成本。

式中：上標(biāo)E 表示經(jīng)濟(jì)調(diào)度（economic dispatch）；下標(biāo)t表示每15 min 的時(shí)間顆粒度；cd，i為機(jī)組i在d日的可變成本；為機(jī)組i在d日時(shí)段t的經(jīng)濟(jì)調(diào)度下的出力。

同理，根據(jù)每15 min的真實(shí)調(diào)度出力以及每臺(tái)機(jī)組的發(fā)電成本，計(jì)算出每15 min系統(tǒng)真實(shí)調(diào)度的發(fā)電成本。

式中：為機(jī)組i在d日時(shí)段t的真實(shí)調(diào)度下的出力；上標(biāo)A表示真實(shí)調(diào)度（actual dispatch）。

將經(jīng)濟(jì)調(diào)度成本與真實(shí)調(diào)度成本求和可以得出各月份的總經(jīng)濟(jì)調(diào)度成本與總真實(shí)調(diào)度成本。表1 展示了廣東省2020 和2021 年各月份真實(shí)調(diào)度的成本和經(jīng)濟(jì)調(diào)度的成本以及兩者間的差值和比例（表格中粗體部分為廣東電力現(xiàn)貨市場(chǎng)試運(yùn)行月份）?？梢钥闯?，2020 年8 月的真實(shí)調(diào)度成本與經(jīng)濟(jì)調(diào)度成本的比值為1.27，2021 年5 月為1.12，11 月和12 月的比值分別是1.23和1.15。

表1 各月份經(jīng)濟(jì)調(diào)度與真實(shí)調(diào)度成本對(duì)比Tab. 1 Cost comparison of economic dispatch and actual dispatch by months億元

為了更直觀展示，圖2 和圖3 為表1 數(shù)據(jù)的圖示形式?？梢园l(fā)現(xiàn)，雖然每年2 月份春節(jié)期間廣東省發(fā)電成本最低，但調(diào)度效率也較低，真實(shí)調(diào)度與經(jīng)濟(jì)調(diào)度成本的比值為全年最高，達(dá)到2.47 與1.59。主要原因是因?yàn)榇汗?jié)期間由于負(fù)荷很低，許多大容量高效率燃煤機(jī)組停運(yùn)，且由于系統(tǒng)調(diào)壓需要及網(wǎng)絡(luò)安全考慮而設(shè)置的必開機(jī)組，導(dǎo)致調(diào)度效率不高。

圖2 廣東省2020年經(jīng)濟(jì)調(diào)度與真實(shí)調(diào)度成本對(duì)比Fig. 2 Cost comparison of economic dispatch and actual dispatch in Guangdong in 2020

圖3 廣東省2021年經(jīng)濟(jì)調(diào)度與真實(shí)調(diào)度成本對(duì)比Fig. 3 Cost comparison of economic dispatch and actual dispatch in Guangdong in 2021

除此之外，每月真實(shí)調(diào)度成本和基于理論優(yōu)序曲線的經(jīng)濟(jì)調(diào)度成本比值基本維持在1.1 到1.2 之間，這表明在最理想的情況下，如果完全開展現(xiàn)貨市場(chǎng)充分競爭、提高現(xiàn)貨市場(chǎng)占比、做好反壟斷監(jiān)管，將給廣東的發(fā)電總成本帶來可觀的下降空間。

2.2 現(xiàn)貨市場(chǎng)運(yùn)行對(duì)發(fā)電成本效率的影響研究

為了研究現(xiàn)貨市場(chǎng)對(duì)發(fā)電成本效率的影響，本研究將每15 min 的發(fā)電成本效率數(shù)據(jù)和進(jìn)行累計(jì)，得到每日的發(fā)電成本效率數(shù)值：和。并計(jì)算出兩個(gè)關(guān)鍵性的被解釋變量：和。=-：表示每日真實(shí)調(diào)度成本與每日經(jīng)濟(jì)調(diào)度成本之差，反映了每日發(fā)電真實(shí)調(diào)度相對(duì)于經(jīng)濟(jì)調(diào)度產(chǎn)生的額外成本；=/：表示每日真實(shí)調(diào)度成本與每日經(jīng)濟(jì)調(diào)度成本之比，反映了每日真實(shí)調(diào)度相對(duì)于經(jīng)濟(jì)調(diào)度產(chǎn)生的成本的比值大小。

由圖2—3 可知，除了現(xiàn)貨市場(chǎng)試運(yùn)行月份以外，電力的剩余需求（residual demand），即總需求減去風(fēng)電、光伏、水電、生物質(zhì)、抽蓄所剩余的需求（包括對(duì)核電、燃?xì)庖约叭济簷C(jī)組出力的需求）是影響發(fā)電成本效率的關(guān)鍵因素，因此，本文將其納入回歸分析的控制變量。

圖4 展示了每日發(fā)電剩余需求與真實(shí)調(diào)度相對(duì)于經(jīng)濟(jì)調(diào)度產(chǎn)生的額外成本之間的關(guān)系。

圖5 展示了每日剩余需求與真實(shí)調(diào)度相對(duì)于經(jīng)濟(jì)調(diào)度產(chǎn)生的成本比值之間的差異?？梢钥闯?，兩個(gè)變量之間并非單純的線性關(guān)系，因此，在后續(xù)的分析中可以加入剩余需求的二次項(xiàng)作為回歸分析的變量，以便更好地反映每日剩余需求與真實(shí)調(diào)度相對(duì)于經(jīng)濟(jì)調(diào)度產(chǎn)生的成本的比值之間的關(guān)系。

采用以下多元線性回歸（MVR）進(jìn)行分析：

式中：下標(biāo)daily 表示每天，ydaily為因變量，即被解釋變量，為或者；Ddaily為自變量，表示當(dāng)日是否開展現(xiàn)貨市場(chǎng)試運(yùn)行；Xdaily包含了電力剩余需求、剩余需求的平方、燃煤價(jià)格、燃?xì)鈨r(jià)格、碳交易價(jià)格以及年份、月份、周份啞變量等控制變量。

表2 列出了4 個(gè)回歸分析結(jié)果，場(chǎng)景（Ⅰ）、（Ⅱ）是對(duì)于因變量的回歸結(jié)果，場(chǎng)景（Ⅲ）、（Ⅳ）是對(duì)于因變量的回歸結(jié)果，其中場(chǎng)景（Ⅰ）、（Ⅲ）與場(chǎng)景（Ⅱ）、（Ⅳ）主要區(qū)別為是否有時(shí)間啞變量。所有的控制變量都在不同的回歸模型中對(duì)被解釋變量有顯著影響，且時(shí)間啞變量對(duì)回歸結(jié)果有較強(qiáng)的影響。R2的結(jié)果表明解釋變量能夠涵蓋被解釋變量80%以上的變化。

表2 2020—2021年現(xiàn)貨市場(chǎng)試運(yùn)行對(duì)廣東電力行業(yè)發(fā)電效率影響的回歸分析Tab. 2 Regression analysis the impact of spot market trial run on the generation efficiency of Guangdong power industry in 2020-2021

以上回歸分析結(jié)果中除了場(chǎng)景（Ⅲ），其余回歸分析結(jié)果均表明，現(xiàn)貨市場(chǎng)試運(yùn)行提高了廣東電力行業(yè)發(fā)電效率。回歸場(chǎng)景（Ⅱ）的結(jié)果表明現(xiàn)貨市場(chǎng)試運(yùn)行平均降低了0.084 億元/天（或840 萬元）的額外成本?；貧w場(chǎng)景（Ⅳ）的結(jié)果表明平均而言相較于經(jīng)濟(jì)調(diào)度，現(xiàn)貨市場(chǎng)試運(yùn)行導(dǎo)致廣東發(fā)電總成本8.4%的下降。從調(diào)度成本角度來看，現(xiàn)貨市場(chǎng)試運(yùn)行使得真實(shí)調(diào)度下的發(fā)電成本接近于經(jīng)濟(jì)調(diào)度下的發(fā)電成本，但是由于地調(diào)機(jī)組作為出清邊界不參與現(xiàn)貨市場(chǎng)優(yōu)化，且省內(nèi)存在較多的連續(xù)運(yùn)行的供熱燃?xì)鈾C(jī)組以及考慮局部絡(luò)安全設(shè)置的必開必停機(jī)組，使得現(xiàn)貨市場(chǎng)環(huán)境下的真實(shí)調(diào)度發(fā)電成本高于基于理論優(yōu)序曲線的經(jīng)濟(jì)調(diào)度下的發(fā)電成本。

值得指出的是，場(chǎng)景（Ⅲ）與其余場(chǎng)景結(jié)果不同的主要原因是沒有對(duì)時(shí)間啞變量進(jìn)行控制，容易產(chǎn)生遺漏變量偏差，且現(xiàn)貨市場(chǎng)的-0.022回歸系數(shù)結(jié)果不顯著，參考意義不強(qiáng)，因此，場(chǎng)景（Ⅱ）和（Ⅳ）是更可信的回歸結(jié)果。

(1)建立制造業(yè)企業(yè)分類目錄，推動(dòng)勞動(dòng)密集型制造業(yè)轉(zhuǎn)移、轉(zhuǎn)型或退出。政府應(yīng)順應(yīng)勞動(dòng)力成本上升的形勢(shì)，科學(xué)地建立制造業(yè)企業(yè)分類目錄，依據(jù)所建立的目錄推動(dòng)勞動(dòng)密集型制造業(yè)轉(zhuǎn)移、轉(zhuǎn)型或退出，改變制造業(yè)企業(yè)的“粗放型”發(fā)展方式，引導(dǎo)制造業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。

3 現(xiàn)貨市場(chǎng)試運(yùn)行期間碳排放的差異

3.1 經(jīng)濟(jì)調(diào)度與真實(shí)調(diào)度碳排放對(duì)比

參考《關(guān)于2021 年度廣東、廣西、海南省（區(qū)）火電行業(yè)節(jié)能減排情況的通報(bào)》（南方監(jiān)能行業(yè)函【2022】19 號(hào)）［25］中對(duì)各類別機(jī)組碳排放基準(zhǔn)值的規(guī)定取值，計(jì)算碳排放量。其中300 MW 等級(jí)以上常規(guī)燃煤機(jī)組的碳排放供電基準(zhǔn)值為0.877 t CO2/MWh、300 MW 等級(jí)以下的常規(guī)燃煤機(jī)組為0.979 t CO2/MWh，燃煤矸石、水煤等非常規(guī)燃煤機(jī)組為1.146 t CO2/MWh，燃?xì)鈾C(jī)組為0.392 t CO2/MWh。

根據(jù)上一部分模擬出的經(jīng)濟(jì)調(diào)度下的發(fā)電結(jié)構(gòu)，以及不同機(jī)組的碳排放數(shù)據(jù)，可測(cè)算出經(jīng)濟(jì)調(diào)度下每15 min 廣東發(fā)電行業(yè)的碳排放總量，記作。根據(jù)真實(shí)調(diào)度數(shù)據(jù)，可測(cè)算出每15 min廣東發(fā)電行業(yè)的真實(shí)碳排放總量，記作。表3為2020—2021年各月經(jīng)濟(jì)調(diào)度與真實(shí)調(diào)度碳排放對(duì)比。

表3 2020—2021年各月經(jīng)濟(jì)調(diào)度與真實(shí)調(diào)度碳排放對(duì)比Tab. 3 Comparison of carbon emission between economic dispatch and actual dispatch by month of 2020—2021萬噸

表3 展示了2020 和2021 年各月份真實(shí)調(diào)度的碳排放總量和經(jīng)濟(jì)調(diào)度的碳排放總量，以及兩者間的差值和比值，圖6 和圖7為表3中數(shù)據(jù)的圖示形式。

圖6 廣東省2020年經(jīng)濟(jì)調(diào)度與真實(shí)調(diào)度碳排放對(duì)比Fig. 6 Comparison of economic dispatch and actual dispatch carbon emissions of Guangdong in 2020

圖7 廣東省2021年經(jīng)濟(jì)調(diào)度與真實(shí)調(diào)度碳排放對(duì)比Fig. 7 Comparison of economic dispatch and actual dispatch carbon emission of Guangdong in 2021

從表3 的數(shù)據(jù)和圖6 和圖7 可以看出，經(jīng)濟(jì)調(diào)度下的碳排放并非一直小于真實(shí)調(diào)度下的碳排放。當(dāng)電力需求較低且發(fā)電行業(yè)碳排放總量較低時(shí)（例如1—2 月、10—11 月，此時(shí)電力剩余需求也低），經(jīng)濟(jì)調(diào)度的碳排放通常低于真實(shí)調(diào)度的碳排放，即但是，當(dāng)電力需求較高且發(fā)電行業(yè)碳排放總量較高時(shí)（例如2021 年5—9月，此時(shí)電力剩余需求也高），經(jīng)濟(jì)調(diào)度的碳排放通常高于真實(shí)調(diào)度的碳排放，即因此電力剩余需求與真實(shí)調(diào)度和與經(jīng)濟(jì)調(diào)度碳排放差值之間存在負(fù)相關(guān)性。

造成這一差異的具體原因在于2020—2021 年間，廣東省發(fā)電行業(yè)施行雙軌制，A 類機(jī)組作為市場(chǎng)邊界，不參與市場(chǎng)優(yōu)化出清，或由于供熱及網(wǎng)絡(luò)安全考慮而設(shè)置的必開必停機(jī)組，導(dǎo)致一些發(fā)電成本較高的機(jī)組參與實(shí)際發(fā)電。當(dāng)電力剩余需求較低時(shí)（如1—2 月、10—11 月），意味著有部分低效率燃煤機(jī)組替代大容量高效率燃煤機(jī)組發(fā)電，而由于前者碳排放強(qiáng)度大于后者，導(dǎo)致真實(shí)調(diào)度下的碳排放總量將大于經(jīng)濟(jì)調(diào)度下的碳排放總量。電力剩余需求較高時(shí)（如2021 年5—9 月），意味著有大量燃?xì)鈾C(jī)組實(shí)際參與發(fā)電，由于燃?xì)鈾C(jī)組的碳排放遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于燃煤機(jī)組，導(dǎo)致真實(shí)調(diào)度下的碳排放總量將小于經(jīng)濟(jì)調(diào)度下的碳排放總量。

3.2 現(xiàn)貨市場(chǎng)運(yùn)行期間發(fā)電行業(yè)碳排放差異分析

為了研究現(xiàn)貨市場(chǎng)運(yùn)行期間發(fā)電碳排放的差異，本研究將每15min 的發(fā)電行業(yè)碳排放數(shù)據(jù)和相加，得出每日的發(fā)電行業(yè)碳排放總量數(shù)據(jù)：和。同樣計(jì)算得出兩個(gè)被解釋變量和。其中反映了每日發(fā)電真實(shí)調(diào)度相對(duì)于經(jīng)濟(jì)調(diào)度產(chǎn)生的額外碳排放，則反映了每日真實(shí)調(diào)度相對(duì)于經(jīng)濟(jì)調(diào)度產(chǎn)生的碳排放的比值大小。

電力的剩余需求作為影響發(fā)電行業(yè)碳排放的關(guān)鍵因素，需要將其納入回歸分析的控制變量。

圖8 為每日剩余需求與發(fā)電真實(shí)調(diào)度相對(duì)于經(jīng)濟(jì)調(diào)度產(chǎn)生的額外碳排放即之間的關(guān)系。

圖8 每日剩余需求與發(fā)電真實(shí)調(diào)度相對(duì)于經(jīng)濟(jì)調(diào)度產(chǎn)生的額外碳排放之間的關(guān)系Fig. 8 Relationship between daily residual demand and additional carbon emission from actual dispatch versus economic dispatch

從圖8可知，每日剩余需求與呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，數(shù)據(jù)大多集中在剩余需求介于1.3 TWh～1.5 TWh之間，處于0 值附近，其中有部分異常值分布在電力剩余需求等于1.2 TWh～1.4 TWh之間。

圖9 展示了每日真實(shí)剩余需求與調(diào)度相對(duì)于經(jīng)濟(jì)調(diào)度產(chǎn)生的碳排放的比值，即之間的關(guān)系，可以看出，電力剩余需求與呈非線性關(guān)系。因此在接下來的回歸分析中加入剩余需求的二次項(xiàng)能更好地反映兩個(gè)變量之間的關(guān)系。

圖9 每日剩余需求與發(fā)電真實(shí)調(diào)度相對(duì)于經(jīng)濟(jì)調(diào)度產(chǎn)生的碳排放之比的關(guān)系Fig. 9 Relationship between daily residual demand and ratio of carbon emissions from actual dispatch versus economic dispatch

采用多元線性回歸分析公式（4），因變量ydaily為或者兩者其一，其余自變量不變，可以得到現(xiàn)貨市場(chǎng)試運(yùn)行期間廣東電力行業(yè)碳排放的回歸結(jié)果，如表4所示。

表4 2020—2021年現(xiàn)貨市場(chǎng)試運(yùn)行對(duì)廣東電力行業(yè)碳排放影響的回歸分析Tab. 4 Regression analysis the impact of spot market trial run on carbon emissions of Guangdongpower industry in 2020—2021

表4 中回歸場(chǎng)景（Ⅴ）、（Ⅵ）是對(duì)于因變量的回歸結(jié)果；回歸場(chǎng)景（Ⅶ）、（Ⅷ）是對(duì)于碳排放比值的回歸結(jié)果。所有回歸結(jié)果都表明，現(xiàn)貨市場(chǎng)試運(yùn)行期間，廣東發(fā)電行業(yè)真實(shí)調(diào)度下相較于經(jīng)濟(jì)調(diào)度的碳排放有所增加。其中回歸場(chǎng)景（Ⅵ）的結(jié)果表示，現(xiàn)貨市場(chǎng)試運(yùn)行期間，平均增加了2.965萬噸CO2的額外碳排放；回歸場(chǎng)景（Ⅷ）的結(jié)果表示相較于經(jīng)濟(jì)調(diào)度現(xiàn)貨市場(chǎng)試運(yùn)行期間廣東發(fā)電碳排放總量平均增長了7.3%。此外，在回歸場(chǎng)景（Ⅴ）—（Ⅷ）中，所有的控制變量都在不同的回歸模型中對(duì)被解釋變量有顯著影響，且時(shí)間啞變量對(duì)回歸結(jié)果有較強(qiáng)的影響。

在現(xiàn)行的碳交易價(jià)格下，燃煤機(jī)組的發(fā)電成本遠(yuǎn)低于燃?xì)鈾C(jī)組，由于燃煤機(jī)組的碳排放強(qiáng)度遠(yuǎn)高于燃?xì)鈾C(jī)組，更經(jīng)濟(jì)的調(diào)度意味著更多的燃煤機(jī)組、更少的燃?xì)鈾C(jī)組參與發(fā)電。

4 結(jié)語

本文根據(jù)機(jī)組發(fā)電的邊際成本構(gòu)建了發(fā)電的理論優(yōu)序曲線，通過經(jīng)濟(jì)調(diào)度與真實(shí)調(diào)度發(fā)電成本及碳排放進(jìn)行對(duì)比，采用多元線性回歸方法分析了現(xiàn)貨市場(chǎng)對(duì)發(fā)電成本效率和碳排放的影響。研究結(jié)果表明，廣東電力現(xiàn)貨市場(chǎng)試運(yùn)行期間，發(fā)電總成本明顯下降，但電力碳排放總量也會(huì)產(chǎn)生變化。因此：

建議一方面加快推進(jìn)現(xiàn)貨市場(chǎng)進(jìn)入正式運(yùn)行，另一方面需要進(jìn)一步開展電力市場(chǎng)與碳市場(chǎng)相結(jié)合。

建議進(jìn)一步利用碳減排政策工具，取代發(fā)電側(cè)變動(dòng)成本補(bǔ)償機(jī)制。

建議進(jìn)一步開放電力市場(chǎng)競爭并與碳市場(chǎng)結(jié)合，構(gòu)建將電能量成本及碳環(huán)境成本綜合考慮的社會(huì)福利最大化市場(chǎng)出清模型，以反映真實(shí)的發(fā)電成本。

長期來看，要實(shí)現(xiàn)國家“碳達(dá)峰”、“碳中和”戰(zhàn)略目標(biāo)，加快構(gòu)建適應(yīng)大規(guī)模新能源和可再生能源的開發(fā)利用的新型電力系統(tǒng)是必然選擇，并結(jié)合不斷完善的電力市場(chǎng)競爭機(jī)制，實(shí)現(xiàn)全社會(huì)度電碳排放強(qiáng)度和用能綜合成本的雙重降低。