劉利利　馮天天　崔茗莉等

關鍵詞 綠色電力交易；電力市場；影響機理；敏感性分析

中圖分類號 TM743 文獻標志碼 A 文章編號 1002-2104（2024）04-0076-15 DOI：10. 12062/cpre. 20231020

中國政府承諾二氧化碳排放力爭于2030年前達到峰值，努力爭取2060年前實現(xiàn)碳中和［1］（以下簡稱“雙碳”目標）。為實現(xiàn)“雙碳”目標，中國亟須推動以煤炭為主導的能源結(jié)構向以可再生能源為主導的清潔低碳能源結(jié)構轉(zhuǎn)型?？稍偕茉措娏ψ鳛榫G色電力（以下簡稱綠電），包含電能量價值和環(huán)境價值。綠電交易是中國電力市場體制的一大創(chuàng)新，有助于推動能源結(jié)構調(diào)整，助力實現(xiàn)“雙碳”目標。2021年9月中國正式啟動綠電交易試點，2022年上半年南方電網(wǎng)和國家電網(wǎng)陸續(xù)出臺相關規(guī)則［2-3］，全國范圍內(nèi)的綠電中長期交易已有規(guī)可循；2023年國家發(fā)展改革委和國家能源局發(fā)布《關于進一步加快電力現(xiàn)貨市場建設工作的通知》［4］，推進了電力市場化建設。綠電交易政策和相關規(guī)則的出臺，推動了中國綠電中長期交易和現(xiàn)貨交易市場的融合與發(fā)展。隨著“雙碳”目標的推進、可再生能源電力消納保障措施的實施和靈活性資源投入力度的加大，新能源電力大規(guī)模并網(wǎng)，棄風棄光電量顯著減少。中國整體棄風、棄光率從2016年的17. 6%和10. 0%分別下降至2023年6月份的3. 3%和1. 8%［5］。在光伏、風電等設備發(fā)電效率日益提升的情況下，清潔能源發(fā)電技術逐漸突破效率閾值［6］，綠電市場化程度不斷提升，逐漸成為電量供應主體，電力商品價值將逐漸呈現(xiàn)精細化和差異化特性，亟須分析綠電交易市場與電力市場的交互關系，探索綠電交易對電力市場的影響，為促進電源結(jié)構轉(zhuǎn)型、建設新型電力系統(tǒng)等提供理論支撐。京津冀地區(qū)是中國重要的經(jīng)濟中心和城市群之一，綠電需求旺盛、新能源資源豐富，冀北新能源基地是“十四五”可再生能源發(fā)展規(guī)劃建設的重大陸上新能源基地之一，2023年綠電交易量達193億kW·h，居全國首位［7］。為促進京津冀地區(qū)可再生能源一體化消納，京津冀地區(qū)綠電交易對電力市場影響的研究將為全國范圍的電力市場體系建設提供經(jīng)驗和借鑒。因此，本研究以京津冀地區(qū)為例，采用非合作博弈模型和系統(tǒng)動力學模型分析綠電交易對電力市場的影響機理及效果，旨在為完善中國電力市場體系、促進能源轉(zhuǎn)型提供理論與現(xiàn)實依據(jù)。

1 文獻綜述

根據(jù)已有研究成果，從綠電交易機制建立、綠電交易對電力市場主體行為決策的影響和綠電交易對電力市場影響效果3個方面進行綜述。

綠電交易機制建立方面。竇金亮等［8］通過分析中國電力市場改革的機遇和挑戰(zhàn)，從加強綠電宣傳、建立新能源發(fā)電配額制等方面提出綠電市場與電力市場協(xié)調(diào)發(fā)展機制。部分學者借鑒發(fā)達國家［9-11］、上海地區(qū)［10］、南方區(qū)域［12］的綠電交易機制，提出基于可再生能源消納配額制、綠色證書的綠電市場模式和跨區(qū)跨省中長期交易的綠電交易機制。康重慶等［13］分析國內(nèi)外可再生能源電力參與市場的交易機制，提出綠電參與現(xiàn)貨市場和輔助服務市場的建議。史連軍等［14］通過分析中國可再生能源發(fā)展現(xiàn)狀，從統(tǒng)一全國電力市場體系角度建立促進清潔能源消納的市場機制框架。吳力波等［15］分析了上海市居民購買綠電的意愿，提出中國應發(fā)揮需求側(cè)作用，促進綠色能源發(fā)展、加快電力市場改革。夏清等［16］分析了中國電力市場存在的問題，提出構建包含清潔能源消納配額制、跨區(qū)跨省輸電權市場、電力容量市場等市場機制。Lin等［17］提出設計住宅側(cè)綠電交易機制時，應多考慮居民的自愿選擇。徐奇鋒等［18］利用區(qū)塊鏈技術建立綠電交易雙賬戶機制，發(fā)現(xiàn)該機制能夠提升綠電交易的靈活度與可信度，并降低電網(wǎng)的補貼壓力。

綠電交易對電力市場主體行為決策的影響方面。國內(nèi)外學者主要從市場主體經(jīng)濟效益、影響因素角度展開研究。其中：①市場主體經(jīng)濟效益方面。部分學者建立可再生能源配額制度（Renewable Portfolio Standard， RPS）下綠電廠商、火電廠商和大用戶直購電的博弈優(yōu)化模型，分析各發(fā)電商優(yōu)化報價策略，結(jié)果表明RPS驅(qū)動和博弈競價機制可提升綠電廠商競爭力［19-20］。也有學者通過構建優(yōu)化模型，分析風力和火力發(fā)電組合下發(fā)電商的發(fā)電策略，結(jié)果表明該組合模式能夠提高市場主體經(jīng)濟效益［21-22］。其他學者研究風電、光伏和燃氣輪機［23］，以及風電、光伏發(fā)電和儲能［24-26］組合下交易策略，發(fā)現(xiàn)多市場下能夠提升市場主體收益。Nijsse等［27］指出將儲能成本分配給消費者，能夠降低綠電發(fā)電商整體系統(tǒng)成本，激勵綠電參與市場交易。②影響因素方面。Zugno等［28］研究風力發(fā)電商參與短期電力市場交易，發(fā)現(xiàn)風力發(fā)電量預測分布的形狀影響發(fā)電商出價策略。趙新剛等［29］構建發(fā)電廠商策略行為演化博弈模型，分析發(fā)現(xiàn)發(fā)電商交易策略受配額權重和單位罰金因素影響。部分學者采用兩階段隨機規(guī)劃，研究發(fā)現(xiàn)可再生能源供需的相關性和風險規(guī)避影響發(fā)電和售電計劃［30-31］。涂強等［32］通過評估中國可再生能源政策的實施效果，發(fā)現(xiàn)可再生能源發(fā)電技術影響風電和光伏發(fā)電裝機的投資成本。也有學者通過構建市場主體決策優(yōu)化模型，分析發(fā)現(xiàn)新能源滲透率影響市場主體效益［33-35］。

綠電交易對電力市場的影響方面。國內(nèi)外學者主要從電力優(yōu)化調(diào)度、多市場銜接和電源結(jié)構優(yōu)化方面展開研究。①電力優(yōu)化調(diào)度方面。翁振星等［36］提出風電場發(fā)電成本模型，并將其引入傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)動態(tài)經(jīng)濟調(diào)度模型中，解決風電接入電力系統(tǒng)的經(jīng)濟優(yōu)化調(diào)度問題。部分學者構建Weibull概率密度函數(shù)［37］、短期負荷預測模型［38-40］，以及風電和光伏發(fā)電預測誤差模型［41-48］研究電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度。②多市場銜接方面，如省際省內(nèi)市場［49-50］、綠電交易與現(xiàn)貨市場［51-52］，以及風電、光伏發(fā)電與儲能市場［53］的銜接能夠提高新能源消納能力。③電源結(jié)構優(yōu)化方面。劉國中等［54］基于智能代理的市場仿真方法，求解模型發(fā)現(xiàn)可再生能源激勵機制促進可再生能源發(fā)展，優(yōu)化電源結(jié)構。He等［55］基于產(chǎn)能擴張模型，模擬可再生能源對中國電力系統(tǒng)的影響，結(jié)果表明可再生能源成本的快速下降使得風電和光伏發(fā)電裝機容量增加，到2030年中國62%的電力可能來自非化石能源。Lu等［56］構建成本優(yōu)化模型，發(fā)現(xiàn)綠電項目投資能夠滿足印度2040年預計80%的電力需求。Duan等［57］基于宏觀能量模型，分析1980—2019年42個國家可再生能源發(fā)電情況，研究發(fā)現(xiàn)風力和光伏發(fā)電可以向電力市場提供成本較低的綠電，且能使電力系統(tǒng)減排量達到80%。Gulagi等［58］基于能源系統(tǒng)轉(zhuǎn)型模型，探討電力行業(yè)可再生能源轉(zhuǎn)型路徑，結(jié)果表明到2050年可再生能源電力發(fā)電系統(tǒng)能夠使溫室氣體凈排放量為零，并為大約17億人提供可靠的電力。

綜上所述，綠電交易機制仍在逐步完善，關于如何兼顧綠電交易市場與電力市場的交互關系，建立其耦合機制以滿足電力消費者需求、促進新能源消納等成為各市場主體重點關注的問題，目前關于此方面的研究仍有待深化。已有研究多采用博弈理論建立發(fā)電主體的最優(yōu)利潤模型，分析市場主體經(jīng)濟效益以及不同影響因素下市場主體的交易策略，為研究綠電交易對電力市場主體行為決策的影響奠定基礎。學術界多從電力優(yōu)化調(diào)度、多市場銜接和電源結(jié)構優(yōu)化方面研究綠電交易對電力市場的影響，但較少從“源-網(wǎng)-荷”側(cè)多市場主體共同作用角度，動態(tài)仿真分析綠電交易對電力市場電源結(jié)構、電價等方面的影響?；诖耍狙芯康呢暙I主要為以下三個方面：第一，基于綠電交易機制，分析綠電市場與電力市場的耦合機制，為研究綠電交易對市場主體行為決策和電力市場的影響提供理論基礎。第二，構建“源-網(wǎng)-荷”側(cè)市場主體在可再生能源電力消納責任權重政策約束下非合作博弈模型，從微觀層面分析綠電交易對電力市場主體行為決策的影響。第三，構建綠電市場與電力市場耦合的系統(tǒng)動力學模型，設置不考慮外購電力和考慮外購電力兩種情景，對比分析電價、在建裝機容量、發(fā)電量等指標的波動趨勢，從宏觀層面模擬分析綠電交易對電力市場的影響效果。

2 綠電交易市場與電力市場的耦合機制

2. 1 綠電交易機制分析

綠電產(chǎn)品是指符合國家有關政策要求的風電、光伏等可再生能源發(fā)電企業(yè)上網(wǎng)電量。市場初期，主要指風電和光伏發(fā)電企業(yè)上網(wǎng)電量，根據(jù)國家有關要求可逐步擴大至符合條件的其他電源上網(wǎng)電量。綠電交易是指以綠電產(chǎn)品為標的物的電力中長期交易，交易電力同時提供國家規(guī)定的可再生能源綠色電力證書（以下簡稱綠證），用以滿足發(fā)電企業(yè)、售電公司、電力用戶等市場主體出售、購買綠電產(chǎn)品的需求。其中，綠證是國家對發(fā)電企業(yè)每兆瓦時可再生能源上網(wǎng)電量頒發(fā)的具有唯一代碼標識的電子憑證，作為綠電環(huán)境價值的唯一憑證。根據(jù)北京電力交易中心于2023年8月印發(fā)的《北京電力交易中心綠色電力交易實施細則（修訂稿）》［59］，繪制綠電交易機制框架圖，如圖1所示。

自2021年起，新備案的集中式光伏電站、新核準陸上風電等項目不再進行補貼［60］，自2022年起，新增海上風電和光熱項目不再納入中央財政補貼范圍［61］。這說明新能源發(fā)電已初步具備與火電平價上網(wǎng)的能力，其市場化程度進一步提高。因此，對綠電交易參與電力市場開展研究有助于建立健全新能源電力市場交易機制、實現(xiàn)綠電供需有效對接和發(fā)揮市場資源配置作用，對促進能源轉(zhuǎn)型和新型電力系統(tǒng)建設具有重要的現(xiàn)實意義［62］。

2. 2 綠電交易對電力市場的作用分析

研究綠電交易對電力市場的影響，需要厘清綠電市場與電力市場之間的耦合關系。圖2展示了綠電市場與電力市場基本交易框架，發(fā)電企業(yè)包括綠電廠商和傳統(tǒng)能源發(fā)電廠商，其中綠電廠商包括風電、光伏新能源企業(yè)。從時間尺度上將電力市場分為中長期市場和現(xiàn)貨市場，綠電以“電證捆綁”的方式參與電力中長期交易。綠電交易鼓勵電力用戶通過直接交易方式向綠電廠商購買綠電，如無法滿足綠電消費需求，電力用戶可向電網(wǎng)企業(yè)購買其保障收購的綠電產(chǎn)品。同樣，電力用戶也可以直接在電力市場上購買火電，也可通過電網(wǎng)代購的方式購買火電。在綠電發(fā)展的過程中，需要火電提供支持，平衡綠電產(chǎn)生的系統(tǒng)偏差。電網(wǎng)企業(yè)負責為參與電力交易的電力用戶提供公平的報裝、計量、抄表、結(jié)算、收費等供電服務，并匯總電力用戶需求，購買電力產(chǎn)品，在電力交易平臺登記電力用戶對電力產(chǎn)品的電量、電價等需求信息。

3 綠電交易對電力市場主體行為決策影響的非合作博弈模型

考慮經(jīng)濟性、清潔性和穩(wěn)定性，以系統(tǒng)利潤最優(yōu)為目標，以電力市場供需平衡、出力功率、發(fā)電成本函數(shù)等為約束條件構建電力市場發(fā)電企業(yè)（包括火電和綠電廠商）、電網(wǎng)企業(yè)、電力用戶最優(yōu)利潤模型，從微觀層面分析綠電交易對電力市場各主體行為決策的影響。針對“源-網(wǎng)-荷”側(cè)最優(yōu)利潤評估過程見圖3。

對于“源”側(cè)，對發(fā)電主體的固定成本、發(fā)電成本進行測算，考慮“雙碳”目標約束，測算機組靈活性改造成本、燃料改造成本、棄風棄光成本等指標。明確發(fā)電政策收益、上網(wǎng)電價收益和其他售電收益，通過分析成本與收益的關系，計算出京津冀地區(qū)發(fā)電主體的最優(yōu)利潤，并分析不同綠電占比對發(fā)電商最優(yōu)利潤的影響。

對于“網(wǎng)”側(cè)，收集和歸納電網(wǎng)側(cè)在“雙碳”目標約束下的成本和收益因素，結(jié)合京津冀地區(qū)發(fā)展需求對成本和收益因素進行精細化處理，根據(jù)歸納的輸配電、網(wǎng)損等方面的收益和成本指標來測算電網(wǎng)企業(yè)的最優(yōu)利潤，并分析不同綠電占比對電網(wǎng)企業(yè)最優(yōu)利潤的影響。

對于“荷”側(cè)，歸納整理新型電力系統(tǒng)用戶的成本和收益因素，考慮經(jīng)濟發(fā)展、環(huán)境約束、政策扶持等因素，以用電主體利潤最大為目標，測算用戶的用電成本和需求響應收益，并分析不同綠電占比對電力用戶購電成本的影響。

3. 1 發(fā)電企業(yè)

4 綠電交易對電力市場影響效果的系統(tǒng)動力學模型

在分析綠電交易對各市場主體效益影響的基礎上，進一步探究綠電市場對電力市場的影響。需要說明的是，第3部分根據(jù)綠電廠商、火電廠商、電網(wǎng)企業(yè)和電力用戶在電力市場中的成本和收益函數(shù)關系，構建了非合作博弈模型，本部分則基于該模型，借助系統(tǒng)動力學對各市場主體的相互作用關系進一步擴展和延伸。

系統(tǒng)動力學模型是在特定環(huán)境下完成的，需要系統(tǒng)界定和假設條件。

系統(tǒng)界定：通過研究綠電市場與電力市場的作用機理，確定該系統(tǒng)動力學模型由綠電廠商子系統(tǒng)和火電廠商子系統(tǒng)構成。

假設條件：電力市場發(fā)電商包括火電和綠電廠商，綠電廠商進行風力和光伏發(fā)電，火電廠商根據(jù)綠電發(fā)電占比調(diào)整其發(fā)電量。

4. 1 因果關系模型

根據(jù)綠電市場與電力市場的相互作用關系，構建火電廠商子模塊和綠電廠商子模塊的因果關系見圖4。

4. 2 存量流量模型

在因果關系模型基礎上繪制綠電市場與電力市場交互的存量流量模型見圖5。圖5將綠電廠商、火電廠商、電網(wǎng)企業(yè)和電力用戶之間的關系可視化，并用不同顏色表示各市場主體，以方便識別非合作博弈模型在系統(tǒng)動力學模型中的應用。例如，圖5中綠電廠商的利潤空間和銷售電價是綠電上網(wǎng)電價的延續(xù)，火電廠商的利潤空間和銷售電價是火電上網(wǎng)電價的延續(xù)。通過采用不同符號來表示不同類型變量，不同類型箭頭代表不同的函數(shù)關系。模型中變量分為四類：狀態(tài)變量、速率變量、輔助變量和常量。

5 算例分析

5. 1 基礎數(shù)據(jù)和參數(shù)設定

本研究以京津冀地區(qū)為例，火力發(fā)電量、風電和光伏發(fā)電量、裝機容量等數(shù)據(jù)來自2022年《中國電力統(tǒng)計年鑒》、國家統(tǒng)計局、國家能源局、中國電力企業(yè)聯(lián)合會等，發(fā)電機組的成本系數(shù)見表1，發(fā)電檢修成本標準見表2，系統(tǒng)仿真模型初始值的設定見表3，系統(tǒng)仿真計算流程圖見圖6。

5. 2 主體行為決策的影響分析

（1）發(fā)電廠商和電網(wǎng)企業(yè)決策分析。綠電發(fā)電比例對發(fā)電廠商和電網(wǎng)企業(yè)最優(yōu)利潤的影響見圖7。整體來看，隨著綠電發(fā)電比例增加，火電廠商最優(yōu)利潤呈下降趨勢，而綠電廠商和電網(wǎng)企業(yè)最優(yōu)利潤呈上升趨勢。具體來看，受煤電價格上浮帶動影響，綠電環(huán)境價值不斷提高，增加了綠電廠商收益。當綠電占比超過63%時，綠電廠商利潤大于火電廠商利潤。電網(wǎng)企業(yè)收益主要是來源于輸配電，其利潤隨綠電發(fā)電比例的增加呈現(xiàn)上升趨勢。隨著綠電占比增加，電網(wǎng)企業(yè)發(fā)揮著優(yōu)化能源資源配置的樞紐平臺作用，保障綠電上網(wǎng)的同時，也為電力用戶購買綠電提供便捷可行的途徑，有效滿足用戶綠電消費需求，擴大綠電交易規(guī)模。

（2）電力用戶決策分析。電力用戶的購電成本隨綠電發(fā)電比例變化的趨勢見圖8，假設電力用戶購買綠電的意愿分別為0. 4、0. 5、0. 6。隨著綠電發(fā)電比例的增加，電力用戶不管持何種購買意愿，其購電成本均呈現(xiàn)下降趨勢。具體而言，電力用戶購買綠電的意愿越強，其購電成本越小。一方面可能是在電網(wǎng)保供能力許可的范圍內(nèi)，實施需求側(cè)管理對消費綠電比例較高的用戶優(yōu)先保障，避免了需求響應收益受損；另一方面，隨著綠電裝機和發(fā)電量的增加，為鼓勵更多電力用戶消納綠電以促進碳減排，會降低綠電電價，進而降低電力用戶購買綠電成本。

綜上所述，隨著綠電發(fā)電比例上升，綠電廠商和電網(wǎng)企業(yè)利潤均呈上升趨勢，火電廠商利潤和電力用戶購電成本呈下降趨勢。因此，對電源側(cè)而言，綠電通過市場競爭進入電力市場，促進綠電廠商優(yōu)化電源裝機容量，擴大綠電裝機比例，提高風電和光伏的利用效率，在綠電發(fā)展的過程中火電起到調(diào)峰調(diào)頻作用，以保障電力系統(tǒng)穩(wěn)定運行。對電網(wǎng)側(cè)而言，綠電交易離不開電網(wǎng)傳輸。根據(jù)供需理論，隨著綠電需求和上網(wǎng)電量的增加，電網(wǎng)公司從中獲得的輸配電收益空間增大。對電力用戶而言，綠電交易市場通過市場競爭機制，形成分時用戶電價，引導用戶高峰時少用電，低谷時多用電，提高供電效率，優(yōu)化用電方式，從而在完成同樣用電功能的情況下提高負荷率，降低供用電成本，達到節(jié)約能源和保護環(huán)境的長遠目標。

5. 3 影響效果的模擬仿真分析

全國綠電交易在2021年啟動，因此模型的初始化參數(shù)設定以2021年1月為基期，至2030年12月，時間步長為1個月，時間跨度為120個月?？紤]到京津冀地區(qū)用電需求大于供給時，會通過跨省跨區(qū)向外購入電力。因此設置兩種情景：情景一是不考慮外購電力，情景二是考慮外購電力。外購電量的大小用總用電量與總發(fā)電量之差來表示，模擬兩種情景下電價、裝機容量、發(fā)電量等指標的波動情況。

5. 3. 1 情景一：未考慮外購電力

本部分假設京津冀地區(qū)不向外購買電力，僅考慮京津冀內(nèi)部的電力輸送，分析火電和綠電上網(wǎng)電價、在建裝機容量和發(fā)電量的波動情況。

（1）火電和綠電上網(wǎng)電價變化趨勢分析?；痣姾途G電上網(wǎng)電價變化情況見圖9，二者呈先下降后上升趨勢。2021年1月—2025年6月綠電上網(wǎng)電價低于火電上網(wǎng)電價，未能體現(xiàn)綠電的環(huán)境價值，仍缺乏清晰的綠電權益流轉(zhuǎn)認定和核銷機制。隨著消納責任權重增加，電力用戶對綠電的需求量增大，根據(jù)市場供需決定價格的理論，2025年7月—2027年8月綠電上網(wǎng)電價高于火電上網(wǎng)電價。同時，綠電廠商會加大綠電資本投入，提高綠電裝機容量和發(fā)電量以滿足綠電市場需求。隨著綠電供給的增加，在2027年9月—2030年12月呈現(xiàn)綠電上網(wǎng)電價小于火電的趨勢，從而吸引更多電力用戶購買綠電，自上而下地推動碳減排。

（2）火電和綠電廠商在建裝機容量、發(fā)電量變化趨勢分析?；痣姾途G電廠商在建裝機容量、發(fā)電量變化趨勢見圖10（a）和10（b）。圖10（a）顯示2021—2030年火電在建裝機容量呈現(xiàn)先上升后下降再上升的趨勢，綠電在建裝機容量一直呈上升趨勢。自2022年起，中國全面停止新能源發(fā)電補貼，綠電廠商在建裝機費用全部由個人承擔，使其在建裝機增速略微下降，但仍大于火電在建裝機增速。火電和綠電廠商發(fā)電量受其各自發(fā)電裝機容量影響，從圖10（b）中可以看出火電發(fā)電量呈緩慢上升趨勢，但小于綠電發(fā)電量的上升速度，在2026年1月—2030年12月綠電發(fā)電量超過火電發(fā)電量。隨著“雙碳”目標的推進，火力發(fā)電占比會逐漸降低。然而，風電和光伏出力具有波動性、不穩(wěn)定性等特征，需要火電提供輔助服務以保證電力系統(tǒng)穩(wěn)定運行。

（3）電源結(jié)構變化趨勢分析。2021—2030年電源結(jié)構變化趨勢見圖11，火電和綠電上網(wǎng)電量呈遞增趨勢，從2026年10月開始，綠電上網(wǎng)電量高于火電上網(wǎng)電量，且二者上網(wǎng)電量的差距逐漸增大。綠電上網(wǎng)電量占比從2021年的28. 64% 上升到2030 年的63. 44%。由此可見，“雙碳”背景下電源結(jié)構正在不斷變化，全社會用能增量將主要由綠電承擔，火電的角色定位由基核電源加速向調(diào)峰電源轉(zhuǎn)變。隨著京津冀地區(qū)綠電市場機制逐步優(yōu)化完善，各類示范性綠電交易陸續(xù)開展，拓寬了京津冀地區(qū)電力用戶購買綠電的渠道，能夠滿足企業(yè)清潔用能需求，促進京津冀地區(qū)綠電與火電協(xié)同發(fā)展、能源清潔低碳轉(zhuǎn)型。

5. 3. 2 情景二：考慮外購電力

本部分考慮京津冀地區(qū)通過跨省跨區(qū)向外購買電力，進一步分析考慮外購電力情景下火電和綠電上網(wǎng)電價、在建裝機容量和發(fā)電量的變動情況。

（1）火電和綠電上網(wǎng)電價變化趨勢分析。火電和綠電上網(wǎng)電價的變化情況見圖12，二者變化趨勢與不考慮外購電力情景相比，具有明顯差異。具體來看，在2021年1月—2024年2月，火電上網(wǎng)電價高于綠電上網(wǎng)電價，二者的電價差距范圍在0～0. 045元（/ kW·h）；2024年3月—2030年12月，綠電上網(wǎng)電價超過火電上網(wǎng)電價，且二者的電價差距逐漸增加。但與情景一相比，2021—2030年火電和綠電上網(wǎng)電價均下降，火電上網(wǎng)電價下降幅度大于綠電，且二者下降幅度的差距逐漸增大。一方面，跨省區(qū)輸配電成本高，提高了外購電力價格，為降低用戶購電成本，京津冀地區(qū)會降低綠電和火電上網(wǎng)電價來平衡用戶外購電需求；另一方面，京津冀地區(qū)在清潔低碳、安全高效的能源結(jié)構轉(zhuǎn)型過程中，外購電力以綠電為主，降低了火電需求，使得火電上網(wǎng)電價下降的幅度更大。

（2）火電、綠電廠商在建裝機容量和發(fā)電量變化趨勢分析。火電和綠電廠商在建裝機容量和發(fā)電量變化情況分別見圖13（a）和13（b）。整體來看，火電和綠電廠商在建裝機容量、發(fā)電量的變化趨勢與不考慮外購電力情景的變化趨勢較為一致。與情景一相比，火電和綠電的在建裝機容量、發(fā)電量的變動情況呈先上升后下降，在后期火電下降的幅度大于綠電。具體來看，2021年1月—2023年5月，火電在建裝機容量變動情況呈先上升后下降且為正值，2023年6月—2030年12月其變動情況降為負值，說明從此時開始引入外購電力，對本地火電在建裝機容量產(chǎn)生消極影響；2021年1月—2025年4月火力發(fā)電量變動情況呈先上升后下降趨勢且為正值，2025年5月開始其變動情況降為負值，說明從此時開始引入外購電力，對本地火電發(fā)電量產(chǎn)生消極影響。2021年1月—2025年7月，綠電在建裝機容量變動情況呈先上升后下降趨勢，2025年8月—2030年12月其變動情況降為負值；2021年1月—2029年4月，綠電發(fā)電量變動情況呈先上升后下降趨勢，2029年5月—2030年12月其變動情況降為負值，但其負值相對較小，對本地綠電發(fā)電量的負面影響較弱。

考慮外購電力情景下，2025年10月以后綠電發(fā)電量超過火力發(fā)電量，不考慮外購電力情景下，2026年以后綠電發(fā)電量超過火力發(fā)電量。引入外購電力，火電在建裝機容量和發(fā)電量的下降幅度大于綠電，使得綠電發(fā)電量提前兩個月超過火力發(fā)電量。究其原因可知，與情景一相比，引入外購電力之后，火力發(fā)電量變動情況降為負的時間比綠電早了將近4年時間，2024年5月—2030年12月引入外購電力給火電帶來負面影響，本地火電需求降低，進而縮減火力發(fā)電規(guī)模，降低火電利用小時數(shù)，火力發(fā)電商利潤空間減少，使得火電在建裝機容量降低；火力發(fā)電量除受其在建裝機容量影響，還受輔助服務影響，因提供輔助服務的火力發(fā)電量減少，導致火力發(fā)電量下降。

（3）外購電力的敏感性分析。假設設定2021—2030年外購電力的年均增長率分別為-10%、-5%、0、5%、10%，進行外購電力的敏感度分析，具體分析外購電力的變化對綠電和火電上網(wǎng)電價、在建裝機容量、發(fā)電量的影響，結(jié)果見圖14。

當外購電力的年均增長率為負時，即減少外購電力，火電在建裝機容量（紅色線）、火電發(fā)電量（橙色線）和火電上網(wǎng)價格（紫色線）的敏感度系數(shù)為負，外購電力負增長率越靠近0時，其敏感度系數(shù)的絕對值越小，可見外購電力對京津冀地區(qū)火電產(chǎn)生負面影響，但減少外購電力，其對火電的負面影響會減弱。外購電力減少，京津冀將增加本地區(qū)的發(fā)電量以滿足用電需求。由于風電、光伏發(fā)電存在間歇性、波動性等特征，火力發(fā)電商會增加火電利用小時數(shù)以保證電力系統(tǒng)穩(wěn)定運行。綠電在建裝機容量（黑色線）的敏感度系數(shù)為負，但其值幾乎接近于0，天津、河北地區(qū)擁有豐富的風電、太陽能資源，綠電發(fā)電潛力較大，受外購電力的影響較弱。而綠電發(fā)電量（藍色線）的敏感系數(shù)為正，綠電上網(wǎng)價格（綠色線）的敏感系數(shù)為負，可見減少外購電力會增加京津冀地區(qū)的綠電發(fā)電量，降低綠電上網(wǎng)價格，進而促進京津冀地區(qū)綠電發(fā)展。具體分析，當外購電力的負增長率為5%～10%時，火電和綠電在建裝機容量、發(fā)電量和上網(wǎng)價格的敏感度系數(shù)絕對值平穩(wěn)降低，其中綠電在建裝機容量和發(fā)電量的敏感度系數(shù)接近于0，綠電上網(wǎng)價格的敏感度系數(shù)保持不變，說明外購電力負增長率越大，綠電和火電受到的影響越弱。

當外購電力的年均增長率為正時，即增加外購電力，火電在建裝機容量、發(fā)電量和上網(wǎng)電價的敏感度系數(shù)為負，且即隨著外購電力的增加，敏感度系數(shù)的絕對值越大，再次說明了外購電力對火電產(chǎn)生消極影響，與已有研究結(jié)論相符［6］。綠電在建裝機容量、綠電發(fā)電量的敏感度系數(shù)為正，可知增加外購電力促進綠電發(fā)展，可能的原因是京津冀地區(qū)不斷放開新能源市場，充分利用自身的可再生能源資源，為更多電力用戶提供綠電需求；綠電上網(wǎng)價格的敏感度系數(shù)依然為負，說明增加外購電力，綠電價格降低，并引致電力用戶購電成本下降，從而促進綠電消納，這一結(jié)果與已有研究結(jié)論保持一致［6］。具體分析，當外購電力增長率為0～5%時，綠電上網(wǎng)價格、在建裝機容量和發(fā)電量的敏感度系數(shù)表現(xiàn)平穩(wěn)，火電上網(wǎng)價格和在建裝機容量的敏感度系數(shù)絕對值上升幅度較大，而火電發(fā)電量的敏感度系數(shù)表現(xiàn)平穩(wěn)。增加外購電力會縮小京津冀火電裝機規(guī)模，以實現(xiàn)碳排放“雙控”目標。當外購電力增長率為5%～10%時，綠電上網(wǎng)價格、在建裝機容量和發(fā)電量的敏感度系數(shù)表現(xiàn)平穩(wěn)，火電發(fā)電量的敏感度系數(shù)表現(xiàn)平穩(wěn)；與外購電力增長率為0～5%相比，火電上網(wǎng)價格和在建裝機容量的敏感度系數(shù)絕對值上升幅度變緩，說明增加外購電力依然會抑制火電發(fā)展，但抑制作用會減弱，可能的原因是在“雙碳”目標下，外購電力會激發(fā)火電發(fā)電商發(fā)電結(jié)構轉(zhuǎn)型升級。

6 結(jié)論與政策建議

充分考慮綠電交易市場與電力市場的耦合機制，探究綠電交易對電力市場的影響對新型電力系統(tǒng)建設具有重要的實際意義。在分析綠電交易機制、綠電市場與電力市場耦合機制的基礎上，構建非合作博弈模型，以京津冀地區(qū)為例，分析“源-網(wǎng)-荷”側(cè)市場主體行為決策，并設置不考慮和考慮外購電力兩種情景，借助系統(tǒng)動力學模型仿真分析2021—2030年綠色電力交易對電力市場的影響效果和外購電力對綠電和火電發(fā)展的影響，通過算例分析，得出以下結(jié)論。

（1）綠電發(fā)電占比影響市場主體的行為決策。隨著綠電發(fā)電占比增加，火電廠商利潤降低而綠電廠商利潤增加，當綠電占比超過63%時，綠電廠商利潤大于火電廠商利潤；電網(wǎng)收益主要來自輸配電，當綠電供需增加時，電網(wǎng)利潤增加；電力用戶購買綠電意愿越大，其購電成本則越小，在一定程度上激勵電力用戶優(yōu)先消納綠電。

（2）不考慮外購電力情景下，綠電和火電上網(wǎng)電價呈先下降后上升趨勢，且在2021年1月—2025年6月綠電上網(wǎng)電價小于火電上網(wǎng)電價。隨著綠電需求增加，在2025年7月—2027年8月綠電上網(wǎng)電價呈上升趨勢且高于火電上網(wǎng)電價，而在2027年9月—2030年12月綠電上網(wǎng)電價小于火電。綠電在建裝機容量不斷增加，由于火電在輔助服務方面發(fā)揮重要作用，火電在建裝機容量呈現(xiàn)先下降后上升趨勢，但上升幅度小于綠電。2026年10月—2030年12月綠電上網(wǎng)電量超過火電上網(wǎng)電量，且二者上網(wǎng)電量的差距逐漸拉大，2030年綠電上網(wǎng)電量占比預計達到63. 44%。

（3）考慮外購電力情景下，引入外購電力降低當?shù)鼐G電和火電的上網(wǎng)電價。在2021年1月—2024年4月，引入外購電力給火電發(fā)電量帶來積極影響，火力發(fā)電量增加，而2024年5月—2030年12月火力發(fā)電量出現(xiàn)下降。2021年1月—2029年4月，引入外購電力給綠電發(fā)電量帶來積極影響，綠電發(fā)電量增加，而2029年5月—2030年12月綠電發(fā)電量略微下降。通過對外購電力敏感性分析發(fā)現(xiàn)增加外購電力，對火電的抑制作用減弱，同時會促進綠電發(fā)展，綠電廠商通過采取增加綠電裝機容量、降低綠電價格等措施增強本地綠電市場競爭力。

本研究構建的“源-網(wǎng)-荷”側(cè)非合作博弈模型，以及嵌入博弈模型的綠電市場與電力市場耦合的系統(tǒng)動力學模型具有創(chuàng)新性，為后續(xù)相關研究提供理論參考價值。研究綠電交易對電力市場的影響有助于協(xié)調(diào)中國綠電市場與電力市場發(fā)展、加快電源結(jié)構轉(zhuǎn)型、保障電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行，具有實踐價值。構建新型電力系統(tǒng)是一項復雜系統(tǒng)工程，需要加強電力系統(tǒng)全環(huán)節(jié)、多要素的統(tǒng)籌協(xié)調(diào)。結(jié)合本研究結(jié)論，可從火電和綠電廠商的角色定位、火電價格制定方式和全國統(tǒng)一電力市場建設加以優(yōu)化。因此，結(jié)合“雙碳”目標，提出綠電交易參與電力市場協(xié)調(diào)發(fā)展的政策建議如下。

（1）加快電源結(jié)構轉(zhuǎn)型，促進綠電和火電在電力市場中的角色轉(zhuǎn)變。在促進新型電力系統(tǒng)建設進程中，電源結(jié)構逐步調(diào)整，可再生能源發(fā)電量不斷增加。為彌補可再生能源發(fā)電的波動性、隨機性和間歇性等缺陷，保障電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行和可靠供電，火力發(fā)電商從向電力用戶提供電能量逐步轉(zhuǎn)變?yōu)橄螂娏ο到y(tǒng)提供靈活性電力資源。因此，結(jié)合本研究結(jié)果，建議綠電和火電廠商重新定位各自在電力市場中的功能，火電廠商根據(jù)綠電在建裝機容量、發(fā)電量的變化趨勢，利用其自身存量裝機容量高的優(yōu)勢，開展調(diào)峰輔助服務工作，以更好地為電力用戶提供電力保障，提高電力系統(tǒng)運行效率，適應中國低碳轉(zhuǎn)型新趨勢。

（2）調(diào)整火電定價模式，促進電力價值多維化。當電力系統(tǒng)中綠電占比較高時，常規(guī)火電機組需要進行深度調(diào)峰，以滿足系統(tǒng)功率實時平衡，這樣不利于火電機組的安全經(jīng)濟運行。因此，建議火電采取“容量電價+電量電價”兩部制動態(tài)電價制定措施，即根據(jù)電力供需情況、深度調(diào)峰損失程度等，動態(tài)調(diào)整容量電價，以彌補火電機組深調(diào)成本。這也與本研究結(jié)果一致，即在電力市場發(fā)展后期，火電上網(wǎng)價格高于綠電上網(wǎng)價格。一方面，能夠充分體現(xiàn)火電的電能量價值、調(diào)節(jié)性價值等，提高火電提供輔助服務的積極性；另一方面，綠電價格也在逐漸上升，能夠在電力市場中充分體現(xiàn)電能量價值和環(huán)境價值，實現(xiàn)電力價值的多維化。

（3）推動跨省跨區(qū)綠電交易，加快構建全國統(tǒng)一電力市場。受可再生能源消納責任權重影響，部分送端地區(qū)存在“惜電”現(xiàn)象，一定程度上阻礙了跨省跨區(qū)綠電交易發(fā)展步伐。根據(jù)本研究結(jié)果可知，外購電力能夠降低本地綠電上網(wǎng)電價，進而降低電力用戶銷售電價；同時火電上網(wǎng)電價也會下降，為綠電提供輔助服務的成本降低，從而促進本地綠電交易市場發(fā)展。因此，建議合理制定各地區(qū)的可再生能源消納責任權重，同時建議各地將年度可再生能源消納責任權重分解到月或日，安排好本地可再生能源消納目標和外送綠電占比；建議可再生能源富集地區(qū)在滿足自身消納權重的基礎上加大新能源跨省跨區(qū)外送力度，通過合理制定綠電外送價格、發(fā)揮電網(wǎng)調(diào)配作用以推動電力系統(tǒng)向源荷互動轉(zhuǎn)變，從而增強跨省跨區(qū)綠電交易市場的活躍度以促進綠電消納，助力全國統(tǒng)一電力市場建設。

（責任編輯：王愛萍）