0引言

发电权是发电机组拥有的发电许可份额。发电权交易市场是各准许进入的发电机组按照相关的规则对发电权进行买卖交易的市场。国内对发电权交易研究较早，2003年文献(1)首先提出了发电权交易的概念，并对其机理进行了分析，建立了考虑交易成本的发电权模型。从此开始陆续有各方学者对发电权交易模型进行研究，其研究思路概括起来主要在3个方面：一是基于社会效用最优为目标(1-2)，二是在国家节能减排的政策下基于煤耗最小为目标(3-4)，三是兼顾社会效益和节能降耗为目标(г-6)。这些研究对推动我国目前的发电权交易市场(主要为省内发电权交易市场)发展和完善起到了积极的作用。

由于各省的平均供电煤耗可能不同，从促进整体资源优化配置的角度出发，开展范围更大的跨省发电权交易势在必行。但是跨省发电权交易存在其特殊性，不能简单地用传统的发电权交易模型来套用。目前，研究跨省发电权交易的文献还很少，文献(6)基于华中区域交易平台，构建了跨省的发电权交易模型，但是其模型只是综合考虑社会效用和节能降耗的多目标函数，没有针对跨省交易的特点提出目标函数的改进。因此，研究适用于跨省发电权交易的交易模型对我国发电权交易市场的发展和完善具有重大的意义。

本文从分析跨省发电权交易的特点入手，考虑到各个省的电煤资源分布情况不同，发电企业发电成本存在差异，特别是电煤运输成本对发电成本的影响差异较大，不能忽视。在此情况下，在跨省发电权交易中提出机组供电煤耗修正系数，研究建立了基于修正后综合煤耗最小的跨省发电权交易模型，同时给出了模型的仿真算例。应用仿真数据测量结果表明，本文建立的修正后综合煤耗最小的跨省发电权交易模型较传统煤耗最小的发电权交易模型更适用，其带来的综合经济效益大于传统煤耗最小的发电权交易模型，对跨省发电权交易提供了更为适用的交易模型。

1修正后综合煤耗最小模型

跨省发电权交易与省内的发电权交易不同，由于涉及到不同省份，应该考虑到各省之间发电企业的发电成本差异。由于有些省份煤炭资源丰富，不需要远距离运输电煤，而有些省份煤炭资源紧张，就必须远距离运输电煤，所以在跨省发电权交易中，应该考虑各省发电企业运输电煤的费用(包含运输损耗)对各自发电成本造成的差异(7)。假设有n个发电权出让方，m 个发电权受让方，i为其中一个发电权出让方，j为其中一个发电权受让方，机组的供电煤耗分别为fi 和fj(i和j不同省)，我们将i机组电煤运输费2包含运输损耗)折合成电煤，每发单位电能，i机组的供电煤耗相对fi 增加ui，即每发单位电能，i机组考虑电煤运输费2包含运输损耗)的供电煤耗为fi(平均)=fi+ui，将f(平均)=f+u定义为跨省发电权交易中修正后的供电综合煤耗。同时，定义η=f+u/f为跨省发电权交易中的机组煤耗修正系数。j机组的电煤运输费(包含运输损耗)折合成电煤，每发单位电能，j机组的供电煤耗相对fj增加uj，每发单位电能，j机组考虑电煤运输费(包含运输损耗)的供电煤耗为fj(平均)=fj+uj

(如果fj=0，则替代发电的j机组为水电)。如果i机组所在的省距离煤炭基地较远，而j机组所在的省距离煤炭基地较近，则有ui>uj。考虑到在我国的跨省输电中，一般情况下，即使fiuj(ui>>uj)，也可能存在fi(平均)>fj(平均)。从降低机组综合煤耗的角度出发，若由机组替代i机组发电，j机组的综合煤耗应该小于i的机组综合煤耗。

以下说明电煤运输费(包含运输损耗)折合成电煤后相对f增加的煤耗u的推导思路：

1) 由于电煤的运输存在损耗，则电煤的运输费用将增加。假设单位电煤的运输损耗为k，在不计运输损耗的情况下，单位电煤的运输费用为C1，计及运输损耗后的电煤的单位运输费为C，则有C=C1/1-k。

2) 如果不存在电煤的单位运输费用(或运费很小可以忽略)，设购买单位电煤的费用为Cp。那么单位运输费用这部分资金就可以多购买相当于单位电煤的г，则有г=C/Cp=C1/Cp(1-k)

3) 单位电煤的供电煤耗为f，则电煤运输费(包含运输损耗)折合成电煤后相对1增加的煤耗u=fxC1/Cp(1-k)

因此，与传统的最大限度降低煤耗的发电权交易模型不一样，在跨省的发电权交易模型中，应该考虑各省的输煤成本对发电成本的影响来建立发电权交易模型。本文所建立的发电权交易模型用考虑各省输煤成本修正后的综合煤耗代替传统发电权交易模型里的煤耗，交易模型以修正后的综合煤耗最小为优化目标。

目标函数：

其中：

式(2)为第i个出让方申报的发电权电量出售量约束;

式(3)为第j个受让方申报的发电权电量购买量约束;

式(4)为总的交易电量平衡约束;

式(5)为单个交易的价格约束：Pi 为i的报价，Pj为j的报价;

式(6)为输电约束：WL,max、WL，min分别为输电断面最大、最小允许输送电量向量。

2模型求解及结算

1) 形成出让方和受让方之间的修正后综合煤耗差矩阵B，其中bij=fi(平均)-fj(平均)

2) 选取矩阵B中最大的元素bij，以Qij=min(Qb，j，Qs，i)为交易量，形成交易匹配对。

3) 交易匹配完成之后，更新出让方和受让方数据，将己经完成所有交易量的出让方或者受让方剔除，己经完成部分交易量的出让方或者受让方的申报电量更新，新的申报电量为原申报电量减去已经完成交易的申报电量部分。

4) 重复步骤2)直到矩阵中没有大于零的元素，形成综合煤耗最小交易结果，得到交易各方的结算电量。

5) 区域电网公司电力调度通讯中心对交易结果进行安全校核，如果不满足电网安全约束，则相应调整引起阻塞的交易方成交电量，同时重新继续撮合交易，直到所有交易结果都满足网络安全约束为止。

按照综合煤耗最小发电权交易模型进行高低匹配的交易计算，得到交易电量和出清价格，当满足网络安全约束时，综合煤耗差为正可以成交，并且综合煤耗差大者优先成交;综合煤耗差相同时，按匹配对价格差大者优先成交;匹配对价格差相同时，容量大的机组优先受让发电权;机组容量相同时，非环保机组优先出让发电权;以上情况都相同时，按照申报电量的比例来分配成交电量。区域电网公司电力交易中心负责市场结算工作，机组均以交易电量和出清价格进行结算。其中：

出清价格=(发电权出让方报价+发电权受让方报价)/2;

发电权出让方发电权结算费用=结算电量x批复上网电价-发电权出让方发电权支出费用=结算电量x批复上网电价-结算电量x出清价格;

发电权受让方发电权结算费用=发电权受让方发电权收入费用=结算电量x出清价格。

3算例分析

不失一般性，本文算例以华中区域距离煤炭基地较近的河南省、距离煤炭基地居中的湖北省以及距离煤炭基地较远但水电比例较高的四川省、湖南省的机组来进行跨省发电权模拟交易。选取以上4省中涵盖大中型火电机组和水电机组的9台机组(8)为跨省发电权交易对象来进行模拟交易。表1为参与跨省发电权交易的发电厂申报仿真数据，表2为参与跨省发电权交易的各省份综合煤耗修正系数仿真数据。

表1市场交易成员申报数据

表2各省的煤耗修正系数

分别按传统的煤耗最小交易模型和修正后综合煤耗最小交易模型对算例中的跨省发电权交易进行计算，计算得到的交易结果分别如表3和表4所示。

表3传统的煤耗最小交易结果

表4修正后的综合煤耗最小交易结果

为了更直观、全面地分析和比较两种交易模型的交易结果，本文将节煤量按照标准电煤单价(取450元/t)转化成节省的燃煤成本作为发电权交易的社会效益，以经济效益与社会效益之和的综合经济效益作为评价发电权交易结果的指标。其中，为了对比节煤量，将修正后综合煤耗最小的交易模型中火电机组与水电机组交易的节煤量计为火电机组不乘以煤耗修正系数与水电机组的煤耗差。综合煤耗是对所有的火电机组乘以了一个大于1的煤耗修正系数，但是对水电机组没有乘以系数。在计算两种方法中火电机组与水电机组交易的煤耗差时，火电机组不乘以修正系数，这样做能更公平地比较两种方法的节煤量，得出的煤耗差为括号内的值，如表4中括号内数据所示。两种交易模型的交易结果如表5所示。

表5两种交易模型结果对比

从表5中可以看出，按传统的煤耗最小的交易模型计算得到的交易结果虽然经济效益较多，但是节能效果较差，所以综合经济效益不高。而按修正后综合煤耗最小的交易模型计算得到的交易结果虽然经济效益不佳，但是节能效果显著，故综合经济效益更高。修正后综合煤耗最小的交易模型较好地兼顾了经济效益和节能效果，达到了综合经济效益最优。

4结束语

由于一次能源分布不均导致不同省份的输煤成本不同，进而对各省发电企业的发电成本产生不同影响。因此对参与跨省发电权交易的火电机组煤耗乘以煤耗修正系数，更能真实地反映出机组煤耗差的实际情况，基于修正后综合煤耗最小的交易模型比传统煤耗最小的交易模型更适用于跨省发电权交易中。本文建立的修正后综合煤耗最小的交易模型会给跨省发电权交易带来更大的综合经济效益，为完善跨省发电权交易机制提供了有益参考。