碳交易機制下綜合能源市場多供能主體均衡競價策略

　　摘要：為了研究引入碳排放交易機制對綜合能源市場(IntegratedEnergyMarket，IEM)運行和多供能主體競價策略的影響，首先，構建了多供能主體碳交易獎懲規則;其次，基于多供能主體獎懲型碳交易機制建立了多供能主體競價函數模型;然后，基于納什均衡建立了碳交易機制下IEM多供能主體均衡競價模型;鑒于所建模型具有高維非線性的特點，采用雙層改進型微分進化智能優化算法對其進行了求解。最后，通過算例分析了碳交易機制的加入對IEM運行和多供能主體均衡競價策略的影響，結果表明所提出的模型和算法可有效求解多供能主體最優競價策略。

　　關鍵詞：綜合能源市場;碳交易;競價策略;微分進化;納什均衡

　　0引言

　　隨著我國新一輪電力市場改革和能源市場化改革的逐步推進，國家發改委和國家能源局提倡各市場主體加強能源互聯，促進多種能源優化互補的發展方式。建設安全高效、低碳清潔的綜合能源系統市場服務機制和能源運營模式成為了當前的研究熱點[1-2]。各市場主體參與市場競爭是研究建設綜合能源系統市場服務機制和能源運營模式主要內容之一。在市場各主體競爭過程中，供能主體作為綜合能源市場(integratedenergymarket，IEM)重要參與主體，其選擇合理的競價策略可有效最大化自身效益，增強市場競爭力。

　　國內外學者已對IEM各主體競價策略開展了一些研究。如：文獻[3]提出了綜合能源系統能源供應商、售電商、用戶三主體交互迭代聯合競價出清策略，解決市場各主體在競爭性市場環境下如何保持良性運作的問題;文獻[4]研究了電-熱IEM聯合出清機制下供應商策略競價問題，建立了電-熱聯合市場競價雙層模型;文獻[5]建立了一個考慮綜合能源服務公司的IEM異步機制，分析異步市場環境下綜合能源系統的優化運行策略;文獻[6-7]設計了在開放市場環境下，各能源服務商與消費者之間的交易機制，建立能源競價策略集和采購模式，并對綜合能源服務商之間的非合作競價行為進行了數學分析。以上文獻在研究IEM各主體競價策略方面具有指導意義，然而，目前相關文獻中鮮有對碳交易機制下IEM中參與主體的競價行為進行分析研究。

　　2021年“碳達峰、碳中和”寫入我國政府工作報告，提出了加快建設全國用能權、碳排放權交易市場，完善能源消費雙控制度;為響應國家的碳目標號召，進一步控制能源行業的碳排放量，國家電網公司也發布“雙碳”行動方案，其中發展碳排放權交易市場是推進碳減排相關目標的重要環節。因此，研究碳交易機制下IEM多供能主體均衡競價策略已勢在必行。文獻[8]將碳交易機制引入電力市場出清均衡模型，分析了碳交易機制的引入對電力市場均衡狀態的影響;文獻[9-10]將碳交易機制應用于電-氣聯合系統優化調度模型中，改善了不確定性電-氣聯合系統運行問題的經濟性和低碳效益;文獻[11-13]將碳交易機制引入綜合能源系統中，分析了碳交易成本對系統運行的影響。

　　本文擬考慮碳交易機制的引入將對IEM運行以及各市場主體均衡競價策略帶來的影響，基于多供能主體獎懲型碳交易機制構建碳交易機制下IEM多供能主體均衡競價策略模型，以控制多供能主體碳排放量，并有效提升多供能主體參與市場競爭的積極性和市場競爭力，降低社會用電總成本。

　　在碳交易機制下的競爭過程中，多供能主體制定均衡競價策略以謀求經濟利潤最大化。上述模型為雙層優化模型，內層為多供能主體競價決策層，外層為IEM出清層，決策層優化多供能主體競價作為IEM出清基礎，出清層根據所有IEM各主體的競價信息及系統運行參數，出清各供能主體的中標電量、熱量和市場價格，為決策層計算供能主體的收益和優化均衡競價策略提供依據。

　　在供能主體競價策略優化方法的研究方面，文獻[3，14-15]采用以雅克比和高斯賽德爾迭代為核心的對角化循環迭代方法求解各市場主體的最優反應函數;文獻[8，16-17]利用(Karush-Kuhn-Tucker，KKT)最優性條件，將能源供應商競價策略雙層優化模型轉化成一組非線性互補方程組進行求解。目前這兩種常用的方法均有所不足，為避免對角化循環迭代法求解效率、魯棒性和收斂性較差以及非線性互補算法將雙層模型轉換成單層模型的繁雜過程。

　　本文采用雙層改進型微分進化智能算法求解所提模型，其基于納什均衡理論，利用納什適應度函數，將智能優化算法與博弈論方法有效結合，避免了將雙層優化問題轉化為單層平衡約束規劃問題的繁雜過程;同時，鑒于外層是以納什適應度函數為尋優標準在可行域內搜索各供能主體的所有報價策略組合，內層是以電、熱供需總體社會效益最大化為目標對IEM進行出清，通過雙層嵌套優化可在一定程度上彌補常規博弈論方法在多人博弈和非完全信息下求解效果不理想問題。最后通過算例分析了碳交易的加入對IEM多供能主體均衡競價策略的影響，結果表明所提出的模型和算法可有效求解多供能主體最優競價策略。

　　1多供能主體碳交易成本計算模型

　　碳交易機制是根據政府分配的碳排放配額對CO2排放權進行交易的機制。鑒于CO2在6種要求減排的溫室氣體中占比最大，故以每噸CO2的量為溫室氣體排放權交易的計量單位。國內對企業碳排放配額分配主要采用基準線法、歷史強度下降法和歷史排放法[18]。本文根據《上海市2019年碳排放配額分配方案》，以常用的基準線法確定各能源供應商的碳排放初始配額。

　　根據政府分配的碳排放配額，本文建立了多供能主體碳排放獎懲規則。即當各供能主體的碳排放總量小于政府分配的碳排放配額，可以通過二次市場出售剩余的無償配額并得到獎勵補貼;當各供能主體的碳排放總量超出政府分配的碳排放配額，需要通過二次市場購買碳排放權并繳納超出碳排放配額的罰金;各供能主體的碳排放總量超出政府分配的無償配額越多，碳交易價格越高，各供能主體同時也需要繳納更多的罰金。各供能主體分別為電力能源供應商、熱力能源供應商以及電熱耦合能源供應商。

　　2碳交易機制下IEM多供能主體均衡競價模型

　　碳交易機制下IEM多供能主體均衡競價模型是基于博弈論中的經典納什均衡理論而構成的。不失一般性，本文IEM采用暗標拍賣機制，供能主體需要在市場投標結束前向IEM運營商(marketoperator，MO)申報各自的報價策略和可用容量，其中電力和熱力供應商需向MO申報各自的供電和供熱的報價和容量，電熱耦合供應商需申報電-熱組合投標容量和報價以及電熱耦合系數，并以電能作為電-熱組合報價的計量基準，當電-熱組合報價的電能獲得出清時，其電熱耦合系數對應的熱能同時獲得出清[4]。在此基礎上，MO根據事先得到的市場逆需求函數，在滿足輸電網、輸熱網安全約束的情況下，以追求電、熱供需總體社會效益最大化為目標對市場進行出清。

　　3綜合能源供應商雙層優化模型求解

　　鑒于基于碳交易機制下的多供能主體均衡競價模型具有非線性和高維度的特點，本文采用高效的雙層改進型微分進化算法對其進行求解。微分進化算法在眾多智能優化算法中是一種簡單有效的智能優化計算方法[23]，相比于遺傳算法、粒子群算法等其他智能算法，具有收斂速度快、穩定性好等特點，但在解決多維度、非線性、多耦合的復雜優化問題時，常規微分進化算法在進化后期變異階段易出現種群多樣性下降而陷入局部最優的問題。

　　4算例分析

　　4.1基本數據

　　電力供應商C1、C2分別擁有電力機組G1、G2，電-熱耦合供應商C3擁有熱電聯產機組HS1(G3)，熱力供應商C4擁有區域鍋爐HS2，負荷D1，H1、D2，H2為電熱需求用戶，負荷D3為純電力需求用戶，系統相關參數見文獻[4]。DL-TVMDE算法參數設置：外層三角微分進化，種群規模50，最大迭代次數200;內層三角微分進化，種群規模50，最大迭代次數100。

　　當碳交易機制參與市場之后，電力供應商、熱力供應商以及電熱耦合供應商在運行時的邊際成本都會增加，各博弈主體的策略性行為將抬高IEM的電價與熱價，以此來實現各自在市場新形勢下仍然保持其收益最大化的目的。比較考慮碳交易機制前后各供能主體的供電量、供熱量和各自的收益。可以看出，電力供應商在考慮碳交易機制后供電量明顯減少，因為電力供應商均考慮燃煤電廠，其在供電時碳排放量排放較大，使其成本變高，所以在考慮碳交易機制后，電力供應商會策略性減少發電量，以在市場新形勢下保持較高的收益。

　　不同獎懲系數下碳交易價格與碳交易總成本�？梢钥闯觯�碳交易價格處于低值時，無論獎懲系數取多少，對碳交易總成本沒有影響。當碳交易成本出現負值時，即市場供能主體開始有碳收益時，獎懲系數對碳交易總成本有較大影響。當α=0時，碳交易價格大于24$/t時，市場供能主體碳交易總成本開始有收益;當碳交易價格增加到29.2$/t時，電熱耦合供應商達到供能上限，碳交易總成本隨碳交易價格正比緩慢下降。

　　當α=0.2時，碳交易價格大于23.7$/t時，市場供能主體碳交易總成本開始有收益;當碳交易價格增加到30$/t時，電熱耦合供應商達到供能上限，碳交易總成本隨碳交易價格正比緩慢下降;當α=0.4時，碳交易價格大于23.3$/t時，市場供能主體碳交易總成本開始有收益;當碳交易價格增加到32.4$/t時，電熱耦合供應商達到供能上限，碳交易總成本隨碳交易價格正比緩慢下降。

　　5結論

　　本文引入碳排放交易機制，基于納什均衡建立了碳交易機制下IEM多供能主體均衡競價模型，并將智能優化算法與博弈論方法有效結合，提出DL-TVMDE優化算法求解模型，通過理論和算例分析得到如下結論：

　　1)在IEM中引入碳交易機制后，獎懲型碳交易機制通過獎勵低排放供能主體和懲罰高排放供能主體，使多供能主體積極主動節能減排以在碳交易市場獲取效益。

　　2)碳排放量較大的電力供應商，其策略性行為會抬高IEM的價格，且隨著市場價格的提高，綜合能源系統的碳排放總量在不斷減少，有更多的供能主體從碳交易市場獲利。

　　3)所提出的雙層改進型微分進化算法可直接對碳交易機制下IEM多供能主體均衡競價雙層模型進行高效求解，避免了將雙層優化問題轉化為單層平衡約束規劃問題的繁雜過程。本文研究碳交易機制下綜合能源市場中多供能主體策略性競價行為，對市場多供能主體爭取自身最大化收益，電力市場設計者完善綜合能源市場機制和規則，以及市場監管機構預防和監測市場力濫用行為等均具有重要的工程應用價值。

　　參考文獻

　　[1]向恩民，高紅均，劉暢，等.基于供需雙側博弈互動的園區多能運營商能源交易優化決策[J].中國電機工程學報，2021，41(8)：2744-2757.XIANGEnmin，GAOHongjun，LIUChang，etal.Energytradingoptimizationdecisionofparkmulti-energyoperatorsbasedonsupply-demandtwo-waygameinteraction[J].ProceedingsoftheCSEE，2021，41(8)：2744-2757(inChinese).

　　[2]WangJ，ZhongH，MaZ，etal.ReviewandProspectofIntegratedDemandResponseintheMulti-EnergySystem[J].AppliedEnergy，2017，202：772-782.

　　[3]崔楊，閆石，王錚，等.計及三主體競價的綜合能源系統日前迭代出清策略[J].電網技術，2020，44(11)：4164-4175.CUIYang，YANShi，WANGZheng，etal.AnIterativeClearanceStrategyforIntegratedEnergySystemConsideringThree-agentBidding[J].PowerSystemTechnology，2020，44(11)：4164-4175(inChinese).

　　[4]陳柏沅，王程，吳陳碩，等.基于聯合出清機制的電-熱綜合能源市場均衡分析[J].電網技術，2020，44(8)：2848-2858.CHENBaiyuan，WANGCheng，WUChenshuo，etal.Analysisontheequilibriumofelectricandthermalcomprehensiveenergymarketbasedonjointclearingmechanism[J].PowerSystemTechnology，2020，44(8)：2848-2858(inChinese).

　　作者：彭春華1，張海洋1，孫惠娟1，徐銳2

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