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01 研究背景
在現(xiàn)貨市場(chǎng)快速推進(jìn)的背景下，以風(fēng)電為代表的新能源參與現(xiàn)貨市場(chǎng)已成必然趨勢(shì)，但出力的不確定性不僅導(dǎo)致其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力較弱，疊加電價(jià)的不確定性更是進(jìn)一步增大了承擔(dān)的收益風(fēng)險(xiǎn)。與具有靈活調(diào)節(jié)能力的水電聯(lián)合參與市場(chǎng)是有效的解決途徑，但如何在考慮決策者不同風(fēng)險(xiǎn)偏好情況下做出合理競(jìng)價(jià)策略是其中亟須解決的關(guān)鍵問題。并且，利用水電的調(diào)節(jié)能力補(bǔ)償風(fēng)電出力不確定性時(shí)會(huì)損害水電收益，如何保證水電收益是水電補(bǔ)償風(fēng)電出力不確定性的前提。因此，本文構(gòu)建了計(jì)及多側(cè)不確定性和決策者風(fēng)險(xiǎn)偏好的水風(fēng)聯(lián)合現(xiàn)貨市場(chǎng)競(jìng)價(jià)模型，采用條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（CVaR）輔以風(fēng)險(xiǎn)因子實(shí)現(xiàn)決策者風(fēng)險(xiǎn)偏好納入決策過程，并將競(jìng)價(jià)所得收益采用合作博弈論中的Shapley值法進(jìn)行分配以保證水風(fēng)聯(lián)合的穩(wěn)定性。
02 研究?jī)?nèi)容
2.1 計(jì)及多側(cè)不確定性和決策者風(fēng)險(xiǎn)偏好的水風(fēng)聯(lián)合現(xiàn)貨市場(chǎng)競(jìng)價(jià)模型構(gòu)建
將決策者風(fēng)險(xiǎn)偏好納入決策過程，構(gòu)建的水風(fēng)聯(lián)合現(xiàn)貨市場(chǎng)競(jìng)價(jià)模型以期望收益與風(fēng)險(xiǎn)效用之和B最大化為目標(biāo)函數(shù)（約束條件為水電常規(guī)約束、競(jìng)價(jià)約束、競(jìng)價(jià)曲線非遞減約束），可得：
式中：s、S分別為典型場(chǎng)景序號(hào)和典型場(chǎng)景總數(shù)； πs為典型場(chǎng)景s的概率；Bs為典型場(chǎng)景s下的現(xiàn)貨市場(chǎng)競(jìng)價(jià)總收益，包含水電日前市場(chǎng)競(jìng)價(jià)收益圖片、風(fēng)電日前市場(chǎng)競(jìng)價(jià)收益圖片 以及投標(biāo)偏差承擔(dān)的損失和懲罰圖片；ε、ηs為計(jì)算CVaR的輔助變量，ε的最優(yōu)值即為風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值；β為決策者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的偏好程度，β越大表示決策者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)避程度越高，β=0即為風(fēng)險(xiǎn)中性。
2.2 典型場(chǎng)景集生成
本文提出的日前電價(jià)、風(fēng)電出力以及偏差系數(shù)典型場(chǎng)景集生成，主要包括3個(gè)核心步驟：1）基于拉丁超立方抽樣（LHS）生成變量隨機(jī)場(chǎng)景；2）利用K-means聚類，得到隨機(jī)變量典型場(chǎng)景；3）采用笛卡爾積組合各變量典型場(chǎng)景。圖1為K-means聚類后的典型場(chǎng)景。
圖1 K-means聚類結(jié)果
2.3 基于Shapley值的分配方法
式中：S表示聯(lián)盟N下的子聯(lián)盟；s為聯(lián)盟S的成員數(shù)量；n為聯(lián)盟中的成員數(shù)。
03 算例分析
3.1 水風(fēng)聯(lián)合競(jìng)價(jià)分析
3.1.1 枯期水風(fēng)聯(lián)合競(jìng)價(jià)分析
比較分析枯期來水不足、水電調(diào)節(jié)能力較差情況下的日前市場(chǎng)競(jìng)價(jià)策略，所申報(bào)的競(jìng)價(jià)曲線如圖2所示?？菟谒L(fēng)聯(lián)合競(jìng)價(jià)可采取風(fēng)電優(yōu)先消納、水電調(diào)節(jié)出力的履約方式，此條件下的風(fēng)電在谷時(shí)段承擔(dān)主要履約責(zé)任，水電則利用其靈活調(diào)節(jié)能力將更多谷時(shí)段收益相對(duì)較少的發(fā)電流量留存至電價(jià)峰時(shí)段。相較于非聯(lián)合競(jìng)價(jià)，聯(lián)合條件下的風(fēng)電在谷時(shí)段競(jìng)價(jià)出力大幅降低；而至電價(jià)峰時(shí)段時(shí)，由于聯(lián)合條件下的水電將谷時(shí)段發(fā)電流量留存至電價(jià)峰時(shí)段，使得水電在峰時(shí)段具備較好的調(diào)節(jié)能力。因此，聯(lián)合條件下的風(fēng)電相較于非聯(lián)合時(shí)可進(jìn)一步增大其日前市場(chǎng)競(jìng)價(jià)出力以獲取更高收益，而這也是聯(lián)合總競(jìng)價(jià)出力相較于非聯(lián)合總競(jìng)價(jià)出力在谷時(shí)段減少而在峰時(shí)段增大的原因。
圖2 枯期來水條件下的日前市場(chǎng)競(jìng)價(jià)曲線
3.1.2 汛期水風(fēng)聯(lián)合競(jìng)價(jià)分析
對(duì)比分析汛期來水頗豐、水電調(diào)節(jié)能力較好情況下的日前市場(chǎng)競(jìng)價(jià)策略，如圖3所示。汛期水風(fēng)聯(lián)合競(jìng)價(jià)由于水單站在電價(jià)谷時(shí)段的來水頗豐使得水電可調(diào)節(jié)能力能夠滿足風(fēng)電的靈活性需求，因此相較于風(fēng)電非聯(lián)合競(jìng)價(jià)，風(fēng)電聯(lián)合競(jìng)價(jià)出力增加，從而谷時(shí)段的聯(lián)合競(jìng)價(jià)總出力要大于非聯(lián)合總競(jìng)價(jià)出力。而電價(jià)峰時(shí)段由于非聯(lián)合條件下的水電日前市場(chǎng)競(jìng)價(jià)出力均已達(dá)到了其出力上限，即使聯(lián)合競(jìng)價(jià)水電在該時(shí)段也無額外調(diào)節(jié)能力，所以風(fēng)電在聯(lián)合與非聯(lián)合條件下的競(jìng)價(jià)出力無明顯差異。
圖3 汛期來水條件下的日前市場(chǎng)競(jìng)價(jià)曲線
3.1.3 汛枯期出力過程分析
枯水期電站A的競(jìng)價(jià)出力對(duì)整個(gè)梯級(jí)水電可調(diào)節(jié)能力至關(guān)重要，實(shí)時(shí)出力也是同理。水風(fēng)聯(lián)合條件下“風(fēng)電優(yōu)先履約，水電進(jìn)行調(diào)節(jié)”的履約方式除保證了風(fēng)電盡可能消納外，也使得水電可更為靈活地調(diào)整其出力過程，枯期來水不足條件下，電站A在電價(jià)較低時(shí)段可降低出力以留存水量至較高時(shí)段。汛期水電調(diào)節(jié)能力主要體現(xiàn)在谷時(shí)段，電站在第1個(gè)電價(jià)谷時(shí)段降低出力蓄水以提高發(fā)電水頭帶來的后續(xù)效益遠(yuǎn)高于其增大出力帶來的當(dāng)前效益。水電站在枯汛期的出力過程見圖4。
圖4 水電站在枯汛期的出力過程
3.2 決策者風(fēng)險(xiǎn)偏好對(duì)競(jìng)價(jià)策略的影響
決策者風(fēng)險(xiǎn)偏好對(duì)競(jìng)價(jià)策略有著顯著影響，見圖5。相較于風(fēng)險(xiǎn)中性競(jìng)價(jià)策略，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避條件下水電進(jìn)一步降低日前市場(chǎng)競(jìng)價(jià)出力，這是因?yàn)樗姼?jìng)價(jià)出力的降低可保證其具備更靈活的調(diào)節(jié)能力，從而降低不確定性導(dǎo)致的收益風(fēng)險(xiǎn)，風(fēng)電則采取低報(bào)價(jià)方式降低不中標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)。但與之對(duì)應(yīng)的市場(chǎng)收益也會(huì)降低。因此決策者參與現(xiàn)貨市場(chǎng)競(jìng)價(jià)時(shí)需要綜合考慮自身對(duì)收益和風(fēng)險(xiǎn)的權(quán)衡制定合理的競(jìng)價(jià)策略，見圖6。
圖5 不同風(fēng)險(xiǎn)偏好競(jìng)價(jià)曲線比較
圖6 收益、收益標(biāo)準(zhǔn)差及CVaR對(duì)β的敏感性
3.3 基于Shapley值的分配方法分配收益
分配后的風(fēng)電收益和水電收益均要大于單獨(dú)競(jìng)價(jià)的收益，如枯期水電單獨(dú)競(jìng)價(jià)收益為688.79萬元，分配后競(jìng)價(jià)收益為691.04萬元；風(fēng)電單獨(dú)競(jìng)價(jià)收益為631.05萬元，分配后競(jìng)價(jià)收益為633.3萬元。
04 結(jié)語
本文采用隨機(jī)規(guī)劃理論將決策過程構(gòu)建為兩階段隨機(jī)規(guī)劃模型，決策過程中涉及的日前電價(jià)、風(fēng)電實(shí)時(shí)出力等多種不確定性參數(shù)采用拉丁超立方、K-means聚類和笛卡爾積組合方法生成典型場(chǎng)景集描述，不確定性參數(shù)導(dǎo)致的收益風(fēng)險(xiǎn)以CVaR評(píng)估，決策者風(fēng)險(xiǎn)偏好以風(fēng)險(xiǎn)因子納入決策過程。通過西南某省兩個(gè)梯級(jí)水電站和風(fēng)電站進(jìn)行實(shí)例分析，得出如下結(jié)論：
1）根據(jù)決策者不同風(fēng)險(xiǎn)偏好生可成不同的日前市場(chǎng)競(jìng)價(jià)策略以及水電實(shí)時(shí)調(diào)度過程，能夠?qū)λL(fēng)聯(lián)合競(jìng)價(jià)主體制定現(xiàn)貨市場(chǎng)兩階段決策時(shí)提供有效參考。
2）無論枯期還是汛期，水風(fēng)聯(lián)合競(jìng)價(jià)相較于非聯(lián)合情況都能在提高市場(chǎng)收益的同時(shí)降低不確定性導(dǎo)致的收益風(fēng)險(xiǎn)，收益增益來源于日前市場(chǎng)更為激進(jìn)的競(jìng)價(jià)出力，風(fēng)險(xiǎn)降低來源于偏差電量的減少，根本原因在于梯級(jí)水電靈活的調(diào)節(jié)能力彌補(bǔ)了風(fēng)電出力的不確定性，還可將電價(jià)較低時(shí)段的水量留存至電價(jià)較高時(shí)段。
3）決策者風(fēng)險(xiǎn)偏好對(duì)競(jìng)價(jià)策略有顯著影響，決策者風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避條件下的日前市場(chǎng)競(jìng)價(jià)出力總是小于等于風(fēng)險(xiǎn)中性條件的競(jìng)價(jià)出力，這是因?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)規(guī)避條件下決策者可降低日前市場(chǎng)競(jìng)價(jià)出力從而降低偏差懲罰，此外風(fēng)電還可采取低報(bào)價(jià)的方式降低中標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)。
