電力市場環境下可靠性機組組合機制

龍志豪，荊朝霞，劉 煜，杜哲宇，許玉婷

（1.華南理工大學 電力學院，廣東 廣州 510641；2.國網紹興供電公司，浙江 紹興 312000）

0 引言

電能商品交易與一般商品交易最重要的區別是電能交易結果需遵循一系列復雜的物理約束，以保證電力系統的安全穩定?？紤]到機組的最小啟動時間、爬坡等相關約束，在集中式電力現貨市場中，除了基于發用兩側申報量價開展日前市場出清形成的市場化機組組合外，還存在一個為滿足日內發電容量充裕度、無功支撐、電壓穩定等日前市場出清模型中未考慮的安全約束而進行的機組開停機計劃優化調整過程［1］，該過程在不同市場中存在可靠性機組組合（reliability unit commitment，RUC）［2］、可靠性評估與機組組合［3］、剩余機組組合［4］等不同名稱，為便于討論，本文統一稱為RUC。

RUC 設計是市場設計中不可或缺的一部分，影響現貨市場的出清、定價和結算，進而影響市場的總體效率［1］。美國各獨立系統運營商，如賓夕法尼亞州—新澤西州—馬里蘭州互聯電網有限公司（Pennsylvania-New Jersey-Maryland Interconnection，PJM）［3］、加州獨立系統運營商（California indepen?dent system operator，CAISO）［4］、得克薩斯州電力可靠性委員會（Electric Reliability Council of Texas，ERCOT）［5］、紐約獨立系統運營商（New York inde?pendent system operator，NYISO）［6］等，以及我國山東［7］、甘肅［8］電力市場均結合自身實際情況設計了相應的RUC機制體系。

早期對RUC 的研究主要集中在具體市場中的機制分析上［9?10］，隨著可再生能源占比的提高，系統安全問題更加突出復雜，關于進一步優化RUC 及安全約束機組組合（security constrained unit commit?ment，SCUC）出清模型和算法的研究逐漸增多。文獻［11?12］利用隨機優化、魯棒優化等方法對可再生能源出力的不確定性進行建模并將該模型納入RUC出清模型，修改后的出清模型可以有效適應可再生能源出力波動帶給系統的調節壓力。文獻［13］通過消除冗余故障態安全約束大幅縮短了SCUC 問題的求解時間。文獻［14］提出基于Transformer神經網絡的兩階段機組組合決策算法，通過預辨識機組的開停狀態加快了機組組合問題的求解速度。文獻［15?16］提出RUC與日前電能量的耦合出清模型，相較于順次出清模型，耦合出清模型下現貨市場的上調費用顯著減小，日前和實時市場中機組的運行方式更為接近。

與典型集中式日前現貨市場利用雙邊市場配合RUC 確定市場出清量價及可靠性開機計劃不同，我國包括廣東［17］及浙江［18］在內的大多數地區在現貨市場建設初期普遍采取單邊市場模式，該模式的主要特征為：日前市場基于發電側報價和運營機構的負荷預測進行出清；用戶側報量不報價且僅參與結算。在該模式下沒有獨立的可靠性機組模塊，系統可靠性通過設置必開必停、機組出力范圍、備用容量等約束進行保證。在市場化初期，該模式具有設計簡單、可減小日前和實時市場價差等優勢，但也存在一系列問題：基于負荷預測出清得到的發電側結算電量和基于用戶申報量得到的用戶側結算電量間存在偏差電量，這會導致產生現貨市場發用電量不平衡偏差電費［17］；日前市場調度結果受運營機構預測方式的影響過大，這會造成監管及套利風險。為解決上述問題，部分市場開始探索適應我國發展現狀的雙邊現貨機制［7?8］。

當前對RUC 機制體系的研究大多為定性和實證分析［1］，較少基于具體數學模型進行定量分析。文獻［19］對美國各市場的RUC 模型進行量化仿真和對比研究，但沒有對不同市場的RUC 機制進行系統性的歸納總結，也沒有考慮我國的RUC 機制設計。

本文綜合研究國內外各典型市場的RUC 機制設計，從不同優化環節的時序關系、RUC出清模型與結算機制等方面出發提煉出RUC 機制的關鍵要素，基于IEEE 118 節點系統仿真算例分析各RUC 出清模型的市場績效，基于理論分析與仿真結果對我國RUC機制設計提出具體建議。

1 典型集中式現貨市場基本特征與優化環節

RUC 是以美國PJM、CAISO、ERCOT 等為代表的集中式電力現貨市場的重要組成部分。典型集中式現貨市場的基本特征如下。

1）現貨市場一般為雙結算市場，包括日前市場和實時市場兩部分。日前市場的作用是確定機組組合和日前電能量交易價格。日前電能量市場中獲得的機組組合結果一般具有物理的調度執行義務，而電能量交易結果僅有金融結算義務。

2）由于機組組合的模型非凸，實際生產實踐中現貨市場出清一般包括SCUC、安全約束經濟調度（security constrained economic dispatch，SCED）及價格計算3 個優化計算輪次，分別用于確定市場化機組組合、機組調度計劃及各交易產品的出清價格。

現貨時序下各優化過程的定義如下。

①雙邊電能量市場機組組合：基于發用兩側申報數據出清得到市場化機組組合。

②雙邊電能量市場出清：基于發用兩側申報數據及機組組合出清結果獲得發用兩側出清量。

③單邊電能量市場機組組合及出清：基于發電側報價及負荷預測結果形成機組組合及出清量。

④電能量市場定價：基于電能量出清結果形成結算價格。

⑤輔助服務市場出清：基于發電側報價及核定的輔助服務需求開展出清，獲得各機組輔助服務中標量和結算價格。

⑥RUC：基于發電側報價，以系統及母線日前負荷預測結果為邊界條件，考慮多種系統安全約束，形成機組開停機計劃。

⑦電能量市場預出清：基于發電側報價、RUC出清結果及日前負荷預測結果，出清得到日內發用電計劃的預安排方式。

不同市場中優化環節的組成、時序安排及不同優化環節間的耦合關系均不同。

2 RUC機制設計的關鍵要素

基于典型電力市場實踐，將不同RUC 機制設計的關鍵要素總結為如下5 個方面：各優化過程的時序關系；RUC 與市場化優化計算的耦合關系；RUC出清目標函數；RUC 增開機組結算方式；RUC 相關上調費用分攤方式。

為便于分析，設S1為通過雙邊電能量市場機組組合得到的市場化機組組合集合，S2為通過RUC 確定的機組組合集合，S1-S2形成的差集為RUC調減機組集合，S2-S1形成的差集為RUC增開機組集合。

2.1 優化過程的時序關系

日前市場中各優化計算環節的時序模式可以分為如下3類。

1）時序模式A。

RUC 在雙邊電能量市場機組組合、雙邊電能量市場出清及電能量市場定價后進行，即日前市場采?、佟凇堋薜慕M織方式。

考慮輔助服務市場后，該時序模式可以細分為2 種子模式：時序模式A1，輔助服務在RUC 出清前與電能量市場聯合出清定價，即采?。á?⑤）→（②+⑤）→（④+⑤）→⑥的組織方式；時序模式A2，輔助服務在RUC 后出清，RUC 增開機組可以參與輔助服務市場，即采?、佟凇堋蕖莸慕M織方式。

2）時序模式B。

RUC 在雙邊電能量市場機組組合之后、雙邊電能量市場出清和電能量市場定價之前進行，即日前市場采?、佟蕖凇艿慕M織方式。

考慮輔助服務市場后，該時序模式也可以細分為2 種子模式：時序模式B1，輔助服務在RUC 出清后與電能量市場聯合出清定價，即采?、佟蕖á?⑤）→（④+⑤）的組織方式；時序模式B2，輔助服務在RUC 與電能量市場后出清，即采?、佟蕖凇堋莸慕M織方式。由于雙邊電能量市場機組組合和經濟調度在RUC 出清后進行，因此，在時序模式B下RUC增開機組參與輔助服務市場不受優化時序限制。

3）時序模式C。

日前市場采?、邸艿慕M織方式，考慮輔助服務市場后，該時序模式也可分為2 種子模式：時序模式C1，采?。á?⑤）→（④+⑤）的組織方式；時序模式C2，采?、邸堋莸慕M織方式。時序模式C 中無顯式的RUC，通過2 種方式在機組組合中考慮可靠性約束：一是在市場化機組組合出清前計算確定系統邊界條件，設置必開必停等相關約束；二是通過安全校核的迭代計算將有關可靠性約束納入市場化機組組合出清模型中。

2.2 RUC與市場化優化計算的耦合關系

從雙邊電能量市場機組組合、雙邊電能量市場出清及電能量市場定價方面討論RUC 與市場化優化計算的關系。

RUC與雙邊電能量市場機組組合的關系主要體現在RUC 對集合S1中開機機組的處理方法上，處理方法可分為2 種：將集合S1中機組設為必開機組，這些機組參與RUC 出清；集合S1中機組直接參與RUC出清，可以在RUC 中調停。2 種處理方法在實際市場中均有應用，如美國ERCOT和我國山東市場。

RUC與雙邊電能量市場出清及電能量市場定價的關系主要集中在對RUC 增開機組的處理方法上，處理方法可分為3 種：RUC 增開機組不參與日前電能量市場出清及定價；RUC 增開機組以最小出力參與日前電能量市場出清，不參與日前電能量市場定價；RUC 增開機組無限制地參與日前能量市場出清及定價?？紤]到將RUC 增開機組納入日前市場定價會增大調度機構預測方式對日前電價的影響，目前主要采用前2種處理方法。

2.3 RUC出清目標函數

與雙邊電能量市場機組組合以最大化社會效益為優化目標不同，RUC出清僅考慮發電側申報價格，優化目標為最小化系統相關成本。就目前的RUC設計實踐而言，RUC 的目標函數中一般包含下列成本中的若干項：機組開機所需的啟動成本；機組維持空載運行所需的運行成本，即空載成本；機組維持各出力水平所需的運行成本，即能量報價成本；可用容量報價成本；代理報價成本。下面討論主要的RUC目標函數模式。

1）目標函數模式a。

RUC出清目標為最小化增開機組的啟動成本和空載成本，如式（1）所示。

式中：T為優化時刻集合；G為系統中參與優化的機組集合；s'i，t、μ'i，t分別為t時刻增開機組i的啟動動作變量和啟動狀態變量；、C分別為增開機組i的啟動成本和空載成本。

2）目標函數模式b。

RUC出清目標為最小化增開機組的啟動成本和空載成本以及所有機組的可用容量報價成本，如式（2）所示。

式中：C為t時刻機組i的可用容量報價成本，可用容量報價獨立于日前電能量市場申報。

3）目標函數模式c。

RUC 出清目標為最小化全系統三部制發電成本，如式（3）所示。

式中：si，t、μi，t分別為t時刻機組i的啟動動作變量和啟 動 狀 態 變 量；Ci，t為t時 刻 機 組i的 電 能 量 報 價成本。

4）目標函數模式d。

RUC出清目標為最小化增開機組的啟動成本和空載成本以及所有機組的代理報價成本，如式（4）所示。

式中：C為t時刻機組i的代理報價成本，該成本與機組能量成本相關，可以取值為日前能量報價成本，也可以通過煤耗率、年等效利用小時數等相關參數計算得到，在計算中，會將C乘以10-3左右的縮放率，以限制代理報價成本對RUC 出清的影響，該成本的主要作用是估計系統日內的運行方式，為后續的安全校核及阻塞管理環節提供支撐。

可進一步將上述4 種目標函數模式歸納為如下3類。

第1 類目標函數為最小化增開機組的固定成本，包括模式a 與模式d。目前，該類目標函數應用于美國ERCOT、NYISO 等電力市場，這些電力市場區域的主要特點之一是區內的發電資源基本可以滿足負荷需求，跨區輸入電量占總用電量的比例較低，往往不參與現貨電能量市場及RUC 出清，因此，該類目標函數不會使缺少啟動成本和空載成本的外來電大量中標RUC 可用容量，因而不會產生因外來電交付不足而導致的可靠性風險。此外，該類目標函數還可以在負荷預測結果過高時，限制因RUC 開機過多和系統可用發電容量過度充裕而造成的市場運行低效，避免出現實時電價偏離真實供需的問題。

第2類目標函數為模式b。目前，該類目標函數僅應用于美國CAISO 電力市場，設計該類目標函數的現實基礎是，CAISO 電力市場在電力供應上較依賴外來電，需允許外來電參與RUC 出清，以保證系統安全，考慮到外來電的日前報價一般為能量塊的形式，沒有啟動成本和空載成本，為使外來電與本地電平等地參與RUC 出清，設計了可用容量報價的交易方式，該交易方式充分尊重各電源提供RUC 可用容量的意愿，提高了RUC 出清效率，也便于組織可用容量的二級交易市場，以保證可用容量的可靠交付。

第3 類目標函數為模式c。目前，該類目標函數應用于我國山東和甘肅電力市場，該類目標函數的一大優點是保證了RUC 出清和SCUC 出清目標的一致性，通過遷移SCUC 模塊極大降低了設計的復雜度，且由于山東和甘肅均采用日前市場封存報價組織實時市場出清，該類目標函數在負荷預測準確度較高的情況下可以非常有效地降低系統的實時發電成本。

綜上：當需要進口電參與RUC 出清且市場成員成熟度較高時，宜采用第2 類目標函數；當對進口電的依賴程度較低時，可以采用第1類和第3類目標函數，若系統網絡復雜，負荷預測偏差較大，則采用第1 類目標函數更合適，若負荷預測準確度較高，則采用第3類目標函數時市場表現會更優。

2.4 RUC增開機組結算方式

RUC增開機組的結算費用一般包括日前電能量電費、實時電能量電費、容量費和全成本補償費［20］?？紤]到大部分市場模式中RUC 增開機組均可以參與實時市場出清結算，且針對非凸定價造成的機組全成本回收問題，通常系統運營商均設計了對RUC增開機組的成本補償方案，因此，RUC增開機組的結算費用中均包含實時電能量電費和全成本補償費，其他結算費用則與RUC 出清模型及RUC 和日前市場出清的耦合關系有關。結算費用組成主要分為如下情況。

1）結算費用由實時電能量電費和全成本補償費組成，典型應用如美國ERCOT 及我國山東、甘肅電力市場。

2）結算費用由日前電能量電費、實時電能量電費和全成本補償費組成，這主要適用于增開機組可以參與日前能量市場出清的模式，典型應用如美國NYISO電力市場。

3）結算費用由實時電能量電費、容量費和全成本補償費組成，這主要適用于RUC 出清目標函數中包含機組可用容量報價成本的模式，典型應用如美國CAISO電力市場。

2.5 RUC相關上調費用分攤方式

RUC相關上調費用一般包括全成本補償和機會成本補償［21］兩部分。上調費用的分攤方式主要有以下幾種。

1）在發電側單邊分攤。主要分攤對象為沒有正常履約的RUC可用容量中標機組。

2）在發用兩側分攤。主要分攤對象為虛擬發電主體以及實時用電量與日前申報電量存在正偏差的用電主體。

3）將可靠性補償費用納入現貨偏差費用進行統一管理，不單獨進行分攤。

2.6 RUC機制體系設計

典型電力市場的RUC設計要素選擇如表1所示。在各要素中，RUC 相關上調費用分攤方式的選擇較為自由，目前，我國電力市場均選擇集中管理的模式，而美國電力市場有2 種分攤方式：一種是分攤給未履約的RUC 中標機組，另一種是分攤給日前申報不足的負荷主體及虛擬發電主體。增開機組結算費用組成與RUC 出清模型以及RUC 與雙邊電能量市場出清和電能量市場定價的耦合關系有關：若RUC出清目標函數中包含機組可用容量報價成本，則系統運營商需與各中標主體結算容量費；若允許RUC增開機組參與日前市場出清，則還需結算日前電能量費。時序模式、RUC 與市場化優化計算的耦合關系以及RUC出清模型這3個要素緊密聯系。在時序模式B 下，RUC 出清在雙邊電能量市場機組組合之后、雙邊電能量市場出清和電能量市場定價之前進行，因此，RUC增開機組可以參與日前市場的出清結算。同理，當市場化機組組合即集合S1中的機組可以關停時，RUC 出清優化全系統的發電成本才有意義。

表1 典型電力市場的RUC設計要素選擇Table 1 Selection of RUC design elements in typical electricity markets

3 典型RUC機制設計

3.1 RUC機制設計

綜合上述設計要素，選擇RUC 設計較為完善的美國ERCOT、NYISO、CAISO 和我國山東、甘肅這幾個典型電力市場的RUC體系進行討論。

1）ERCOT電力市場的RUC。

ERCOT 電力市場的日前現貨時序模式為A1，RUC 出清目標函數為模式d，日前市場化機組組合開機機組作為必開機組并且不減出力參與RUC 出清。RUC 出清模型如下：目標函數為式（4）；約束條件包括可用容量滿足負荷預測結果的功率平衡約束、機組運行安全約束、市場化開機機組必開約束、線路傳輸容量約束，RUC 可用容量中標出力大于日前電能量中標出力約束，具體如附錄A 式（A1）—（A12）所示。

ERCOT 電力市場的RUC 出清目標函數中代理報價 成本CPi，rtoxy的計算方法為將緩解投標曲線（miti?gated offer curve，MOC）乘以一個不大于0.001 的常數。選擇MOC 而不是日前電能量市場中的能量報價參與RUC 出清的主要原因是，考慮到機組日前報價的策略性較大，基于日前電能量報價的出清結果與實時運行結果相差較大，因此，基于MOC 的RUC出清結果能更符合系統實時運行情況。MOC 的計算主要考慮機組的煤耗率、運營成本、上一年的年等效利用小時數等因素，具體計算公式如附錄B 式（B1）、（B2）所示。

ERCOT 電力市場的RUC 相關上調費用主要為機組全成本補償費，該費用由發電側分攤。獨立系統運營商將考核沒有在日內提供足額可用容量的RUC 中標機組，使這些機組承擔部分可靠性補償費用。機組i在結算周期td內的RUC 容量考核費C為：

式中：V為機組i在結算周期td內的RUC 供應容量缺額；P為機組m在結算周期td內的RUC 中標可用容量；C為結算周期td內總的RUC 相關上調費用；Td為結算周期集合。

考慮到部分機組通過主動響應調度指令可免于可用容量考核，當該部分考核費用無法覆蓋RUC 增開機組全成本補償費時，超出部分由該結算周期內所有發電企業按實際發電比例進行分攤。

2）NYISO電力市場的RUC。

NYISO 電力市場的日前現貨時序模式為B，同時在時序模式B 的基礎上增設電能量市場預出清環節，形成①→⑥→⑦→②→④的時序模式，如圖1 所示。電能量市場預出清以負荷預測和輔助服務需求為邊界條件，基于RUC 機組組合同時出清電能量與輔助服務，出清結果用于估計系統日內運行情況，這與ERCOT 在RUC 出清目標中添加代理報價成本曲線的作用類似，不作為結算依據。

圖1 NYISO電力市場的日前時序安排Fig.1 Day-ahead scheduling of NYISO electricity market

NYISO 電力市場的RUC 出清模型與ERCOT 電力市場的RUC 出清模型基本一致，區別在于NYISO電力市場的RUC 出清目標函數中沒有代理報價成本，同時NYISO 電力市場的雙邊電能量市場出清在基本SCED 出清模型中增加了RUC 增開機組的最小出力限制約束，如式（6）所示。

式中：P為機組i在優化時刻t的電能量中標 出 力；P為機組i在優化時刻t的出力下限；Ω為RUC 增開機組集合；T'為RUC增開機組響應時刻集合。

與ERCOT 電力市場類似，NYISO 電力市場的RUC 相關上調費用為機組全成本補償費，該費用主要由實時用電量高于日前申報電量的負荷實體和虛擬發電主體分攤。NYISO 電力市場共分為4 個結算區，用于確定該費用如何分攤，每個結算區需計算1 d內的用電正偏差量（實際用電量與日前中標量的差值），每個結算周期內區域中的用電負偏差量可以和正偏差量相抵消，根據該區域內的總用電偏差量來分攤費用，在將費用分攤到各區域后，每個區域再根據相同的原則將費用分攤到每個用戶。

3）CAISO電力市場的RUC。

CAISO 電力市場的日前現貨時序模式為A1，與ERCOT 電力市場出清模型相比，CAISO 電力市場出清模型最大的不同在于，CAISO 電力市場允許機組提交RUC 容量報價，在RUC 過程中進行可用發電容量拍賣，因此，RUC 出清目標函數為模式b。RUC出清模型如下：目標函數為式（2）；約束條件為式（A1）—（A12）。

CAISO 電力市場的RUC 相關上調費用包括容量費和全成本補償費，其中容量費根據RUC 可用容量出清量價和各機組的RUC 可用容量實時響應情況進行計算。CAISO 電力市場對RUC 相關上調費用設置了如下2層分攤方式。

在第1層中，各用戶承擔的分攤費用C為：

式中：R為在結算周期td內的RUC 上調比例，計算公式如式（8）所示；B為用戶j在結算周期td內的RUC義務；D為參與現貨市場的用戶集合。

式中：Q為用戶j在結算周期td內的用電正偏差量。

B在數值上等于Q，當因用戶主動響應調度指令而導致正偏差時，B為0。Q的計算公式如式（9）所示。

式中：Q、Q分別為用戶j在結算周期td內的 實時市場累計出清電量和日前市場累計出清電量。

第2 層主要是將在第1 層分攤后所有剩余未分攤的RUC 相關上調費用按結算周期內所有負荷的實際用電比例分攤到用戶側。

4）山東電力市場的RUC。

山東電力市場的日前現貨時序模式為A2，RUC出清目標函數為最小化全系統發電成本，同時允許調停雙邊電能量市場機組組合開機機組，具體數學模型如下：目標函數為式（3）；約束條件為式（A1）—（A8）、（A11）。

山東電力市場模式下的RUC 相關上調費用包括RUC 增開機組的全成本補償費和RUC 機組組合調整導致的偏差電量電費。

日前市場化機組組合開機機組已參與日前市場結算，卻在RUC 中關停，在雙結算模式下需要在實時市場中購買等量的電，系統運營商需要對該部分偏差電量電費進行補償。偏差電量電費Fi為：

式中：λ、λ分別為機組i在優化時刻t的日前和實時市場結算電價。當Fi為負時，對機組i進行補償；當Fi為正時，對機組i的收益進行回收。

在山東電力市場的結算模式下，不對可靠性補償費用進行單獨分攤，將其統一納入偏差結算管理，按照“誰受益、誰承擔”的原則，將偏差費用在相關主體中進行分攤或使主體返還。

5）甘肅電力市場的RUC。

甘肅電力市場的RUC日前現貨時序模式為A2，RUC 出清目標函數為最小化全系統發電成本，與山東電力市場RUC 出清模型相比，甘肅電力市場RUC出清模型最大的不同在于，甘肅電力市場RUC 出清模型中增加了市場化開機機組必開約束，如式（A9）、（A10）所示。

在甘肅電力市場的RUC 模式下，RUC 相關上調費用為RUC 增開機組的全成本補償費，該部分費用的結算與山東電力市場類似，不單獨對其進行分攤，將其統一納入偏差結算管理，并按照月度現貨電量比例在發用兩側進行分攤。

3.2 日前電能量-RUC可用容量耦合出清機制

在日前電能量-RUC 可用容量耦合出清機制中，將電能量和可用發電容量耦合在一個模型中進行出清，以社會福利最大化為目標，按最優經濟調度原則確定各機組提供的電能量和可用發電容量，出清結果同時滿足用戶側申報電量需求和負荷預測結果的可用容量需求，并獲得日前調度計劃及日前電能量價格。耦合模式出清模型如附錄C 式（C1）—（C7）所示。

3.3 RUC出清模型的比較與分析

ERCOT 和NYISO 電力市場的RUC 出清模型非常相似，不同之處在于：ERCOT 電力市場通過在RUC出清目標中添加代理報價實現對日內運行方式的預測，而NYISO 電力市場通過在RUC 出清后組織電能量市場預出清實現對日內運行方式的預測；NYISO 電力市場允許RUC 增開機組以限制最小出力的形式參與日前電能量市場出清，而ERCOT 電力市場則不允許，該設計使NYISO 電力市場的日前電價更低，但由于相同條件下NYISO 電力市場模式和ERCOT 電力市場模式的機組組合相同，2 種模式的實時電價相等，NYISO 電力市場模式下現貨電價的一致性更差。

山東和甘肅電力市場的RUC 出清目標中考慮了所有機組的空載成本、啟動成本以及能量成本，在負荷預測結果較準確時，實時發電成本比ERCOT 和NYISO 電力市場出清模式的實時發電成本更低。但當前山東電力市場RUC 出清模型中的RUC 與雙邊電能量市場機組組合完全解耦，可能導致RUC 出清結果中有較多的機組調整，調停機組需要補償偏差電量電費，這會造成RUC 相關上調費用的攀升，同時機組調整過多也會使得日前和實時市場中的機組運行方式差距更大，不利于現貨價格的收斂。而甘肅電力市場通過在RUC 優化模型中添加市場化開機機組必開約束有效避免了該問題。

CAISO 電力市場基于機組提交的RUC 容量報價出清RUC 可用容量，將屬于系統可靠性行為的RUC 過程市場化，可使外來電在考慮容量報價之后同等地參與RUC 出清。此外，在該出清模式下，獨立系統運營商可以組織RUC 可用容量的實時交易市場，當區域內機組或者外來電無法交付可用容量時，可以在實時交易市場中購電，這給RUC 帶來了更高的靈活性。但采用CAISO 電力市場的RUC 設計還面臨如下問題：

1）在該RUC 出清方式下，發電側需在日前申報可用容量報價，但可用容量報價并不直接反映機會成本，容量費的申報存在較大的策略性報價空間，既給發電側決策帶來了挑戰，也給系統運行帶來了更多的不確定性因素；

2）CAISO 電力市場的容量費屬于RUC 相關上調費用的一部分，需要在市場成員中進行分攤，且在邊際定價的模式下，容量費與機組容量報價直接相關，在策略性行為較多時可能帶來高額的RUC 相關上調費用。

在耦合模式下，市場化開機機組可以同時提供電能量與可用容量，發電成本等市場績效指標比順次模式的更優，但耦合模式存在如下缺陷：

1）耦合模式無法顯式地甄選出RUC 增開機組，得不到RUC 相關上調費用，無法通過該部分費用的定向分攤激勵用戶提升負荷預測能力并在日前市場充分申報；

2）在耦合模式下，運營機構的負荷預測結果會很大程度地影響現貨電價，若負荷預測結果不準確，則將造成現貨電價偏離市場真實供需均衡需求。

綜上，在RUC 組織初期，不適合采用CAISO 電力市場考慮機組容量報價的RUC 模式以及日前電能量和RUC 耦合出清模式，而應將RUC 作為獨立的系統可靠性環節。

4 仿真分析

4.1 仿真算例與基本假設

采用IEEE 118 節點系統開展現貨市場仿真，系統詳細參數參考文獻［22］?；谠撐墨I將系統中的54臺機組分別編號為1 — 54。

基準場景下的系統邊界條件如圖2 所示，由圖可知，基準場景下用戶的日前申報量與系統預測負荷基本一致。

圖2 基準場景下的系統邊界條件Fig.2 System boundary condition in base scenario

在基準場景的基礎上設置場景1和場景2，即用戶的日前申報量分別減小10 %、20 %。在場景2 的基礎上設置場景3和場景4，即用戶的實時申報量分別減小10 %、20 %，以模擬系統負荷預測結果不準確的情況。

考察將RUC 作為系統獨立可靠性環節的4種模式，即表1 中分別應用于我國山東和甘肅電力市場以及美國ERCOT 和NYISO 電力市場的模式1 — 4。各模式下的現貨優化環節包括日前SCUC、日前SCED、日前RUC 及實時SCED。其中日前SCUC、日前SCED 和實時SCED 均以最小化全系統發電成本為優化目標，以滿足日前、實時用戶申報負荷需求為功率平衡約束，考慮機組出力上下限約束、機組爬坡約束、機組最小開停時間約束及線路傳輸容量約束進行優化。各模式下日前RUC 的優化目標與約束條件見3.1節。

4.2 結果分析

各場景中4 種模式下的市場出清績效如附錄D表D1 所示，從電價、實時發電成本及RUC 相關上調費用3個方面對市場績效進行分析。

4.2.1 電價分析

1）日前電價。

模式1 — 3下的日前電能量市場出清模型相同，因此，各場景的日前平均電價均相等。模式4 允許RUC 增開機組以限制最小出力的形式參與日前市場，但不允許RUC 增開機組參與定價，可等效為凈負荷減小，因此，該模式下出清得到的日前電價低于其他3種模式。

2）實時電價。

模式3 和模式4 下的RUC 出清模型和機組組合安排相同，因此，實時電價相同。模式1下的RUC出清與日前電能量市場出清完全解耦，在全局優化下開啟了若干臺能量成本高但空載和啟動成本低的機組，關停了若干臺能量成本低但空載和啟動成本高的機組，由于按邊際能量成本定價的方法無法反映這部分非凸成本的變化，因此，在基準場景和場景1的實時市場中出現了實時發電成本降低但實時平均電價提高的情況。模式1 與模式2 下的出清目標函數綜合考慮了增開機組的空載成本、啟動成本以及日內調用可能產生的能量成本，因此，在多數情況下，這2 種模式下的實時平均電價比模式3 和模式4下的更低。

4.2.2 實時發電成本分析

模式1下的日前電能量市場出清與RUC 出清相互獨立，因此，用戶的日前申報量變化對RUC 沒有影響，在仿真結果中體現為，在場景1和場景2中，模式1 下出清得到的實時電價、實時發電成本、RUC 機組組合方式與基準場景的完全相同。

模式2 — 4 下均考慮了日前市場化機組組合機組必開約束，RUC 的優化范圍比模式1 下的更小，因此，出清得到的實時發電成本高于模式1。模式2下的出清目標函數考慮了RUC 增開機組的能量成本，出清得到的實時發電成本介于模式1 和模式3／模式4 之間。用戶的實時申報量越小，即日前負荷預測結果準確性越低，模式1和模式2下的實時發電成本低于模式3和模式4的幅度越小。

4.2.3 RUC相關上調費用分析

在用戶申報量與系統負荷預測結果較接近時，模式1 下的RUC 出清模型導致較多的機組組合調整，如在基準場景中，模式1下增開了機組3、34、48、52，同時調停了機組26、47、53，但在模式2 — 4 下僅增開了1 臺機組。該特性可能從如下2 個方面導致模式1 下RUC 相關上調費用的提升：RUC 增開機組不參與日前市場結算，在RUC 過程中對日前市場化機組組合開啟機組的調停造成了日前市場的不平衡電量，在日前市場中標但RUC 調停的機組需要在實時市場中結算電量，在日前市場申報不足的情況下，日前價格一般比實時價格更低，因此，需要對產生的偏差費用進行補償，在機組調整較多時，這部分費用占RUC 相關上調費用的比例可能過高，仿真得到在基準場景中該比例約為40 %；模式1 下的RUC 增開機組擴大了RUC 成本補償費的補償范圍，這會在一定程度上提高RUC相關上調費用的總額。

由于模式1下的日前市場出清與RUC 出清相互獨立，用戶的日前申報量對RUC 的機組組合沒有影響，受影響最大的是可靠性相關補償費用，在負荷申報量減小到90 % 的原負荷申報量和80 % 的原負荷申報量的情況下，日前機組組合開機數量從27 臺分別減少到21 臺和17 臺，解決了RUC 中過多機組調整的問題，因此，在場景2 — 4 中模式1 下的不平衡電量電費均為0。

在場景2 中，模式2 — 4 下的實時電價、發電側總收入比模式1 下的更高，但RUC 相關上調費用也高于模式1，主要原因在于，模式2 — 4 下的RUC 優化模型在滿足日內可用容量時優先考慮日前市場化機組組合開機機組的可用容量，當日前開機機組無法滿足日內可用容量需求時才會考慮增開機組，這導致雖然模式2 — 4 下的實時電價高，但是RUC 增開機組的響應時間短（如機組52 在模式1 下響應了23 個時段，而在模式3 下僅響應了5 個時段），日前市場化已開機組獲得增量收益，RUC 增開機組的收益反而減小。模式1 和模式3 下的分時可用容量如圖3所示。

圖3 場景2中模式1和模式3下的分時可用容量Fig.3 Hourly available capacity under Mode 1 and Mode 3 in Scenario 2

其他場景中4種模式下的RUC 相關上調費用的大小關系為：模式1＜模式2＜模式3＜模式4，與4種模式下的現貨電價水平基本一致。

5 RUC機制設計建議

5.1 模型層面

市場化機組組合與RUC 機組組合的最大區別是，日前市場出清得到的調度計劃是金融性質的，反映的是市場成員的商業行為，市場成員并沒有保證電力系統安全的義務，而RUC 出清得到的調度計劃是物理性質的，反映了系統運營商保證系統安全可靠的義務。RUC模型設計需基于如下原則［23］：

1）RUC出清應以市場化出清得到的機組組合為基礎，不宜輕易關停市場化開機機組，當因必開機組約束導致RUC 出清無解或安全校核不通過而確需關停市場化開機機組時，應補償已產生的實際成本和機會成本，并向市場主體出具例外調度報告；

2）應盡量減小RUC 調度資源對日前市場出清及定價的影響；

3）由于安全校核應基于所有機組的預測調度方式開展，在設計RUC 機制時，需在RUC 出清目標函數中添加包含全系統機組出力的成本項，如代理能量成本、容量報價成本等，或在RUC 機組組合的基礎上組織經濟調度出清，得到系統中所有機組的預測調度方式。

基于上述基本原則以及前文的分析結果不難得出以下結論：若市場化機組組合可以調停，則當用戶的日前申報量和日前預測負荷接近時，可能導致過多的機組組合調整，進而產生高額的RUC 相關上調費用；同時，由于RUC 增開機組的響應時間更長，日前市場和實時市場的機組運行方式差距更大，這將使得現貨電價的一致性更差。在NYISO 電力市場的RUC 組織方式下，允許RUC 增開機組以限制最小出力的形式參與日前電能量市場出清，這可能會增大日前、實時的現貨價差，不利于現貨電價的收斂。

甘肅和ERCOT 電力市場的RUC 出清模型中均設置了市場化開機機組必開約束，避免了機組組合調整過多的問題，甘肅電力市場的RUC 出清模型考慮了RUC增開機組的能量成本，與ERCOT電力市場的RUC 出清模型相比，相同條件下甘肅電力市場的RUC 出清模型得到的實時發電成本更低，調度方案更優，且該優勢會隨著預測準確性的提高而更明顯。同時，甘肅電力市場的RUC 出清模型還具有一大優點，即無需對現有的日前現貨SCUC 算法進行過多修改就可遷移得到RUC 出清模型，顯著降低了設計工作量。

5.2 結算層面

在RUC 相關上調費用的分攤方式上，將該費用全部分攤到發電側（ERCOT 電力市場的做法）或者直接將該費用納入日前市場不平衡資金池進行統一管理（山東及甘肅電力市場的做法）均無法起到激勵用戶積極參與日前市場的作用。建議借鑒NYISO和CAISO 電力市場的RUC 相關上調費用結算方式，計算每個結算周期的RUC 相關上調費用，并按照日前申報和實時用電的正偏差量將該費用分攤到用戶側，以實現激勵用戶提高預測能力、減少策略性行為、在日前市場中準確申報的目的。同時，根據不同市場主體的成熟度可以設置一定的豁免比例和分攤上限，即當日前申報量和實時用電量在一定偏差范圍（如10 %）內時，可免于RUC 相關上調費用的定向分攤，用戶主體在一個交易周期內承擔的定向分攤費用超過分攤上限時統一按分攤上限進行結算。若總的RUC 相關上調費用經過定向分攤后仍有剩余，則根據該結算周期內的實際用電比例將其分攤給所有用戶。

6 結論

本文系統梳理了典型電力市場的RUC 機制安排，綜合分析了RUC 各設計要素，基于IEEE 118 節點系統對各RUC 模型進行了數值仿真，并結合理論分析與數值仿真結果對我國的RUC 機制設計提出了一些可行的建議。

后續筆者將從如下2 個方向展開研究：研究雙邊市場環境中不同RUC 機制下市場主體的策略性行為；研究RUC 機制適應新能源大規模接入系統的改進方向。

附錄見本刊網絡版（http：//www.epae.cn）。