【双层规划,节点出清价,绿证交易,CVaR方法】两级电力市场环境下计及风险的省间交易商最优购电模型附Matlab代码

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🔥 内容介绍

随着电力市场化改革的深入，我国逐步形成 “省间市场 + 省内市场” 的两级电力市场体系。省间交易商作为连接两级市场的核心主体，需在省间市场采购电力资源（包括常规电源与可再生能源），并结合省内市场需求完成电力消纳，其购电策略直接影响市场效率与能源转型目标。然而，两级市场存在多重不确定性：省间市场电价波动、省内节点出清价（LMP）差异、绿证交易价格波动以及可再生能源出力不确定性等，均可能导致购电成本风险激增。

在此背景下，研究省间交易商的最优购电模型需解决三个核心问题：一是如何协调两级市场的购电决策，平衡省间采购与省内消纳的经济性；二是如何整合绿证交易机制，在满足可再生能源配额约束的同时提升收益；三是如何量化并控制购电过程中的风险，避免极端价格波动导致的损失。基于此，本文构建融合双层规划、节点出清价、绿证交易与 CVaR 方法的最优购电模型，为省间交易商提供风险可控的购电策略。

二、模型框架与核心要素

2.1 两级电力市场结构与交易商角色

两级电力市场中，上层为省间电力市场，以中长期交易与现货交易为主，交易品种包括常规电力与可再生能源电力，价格由市场出清形成；下层为省内电力市场，通过节点边际定价（LMP）机制确定各节点出清价，反映局部供需与输电约束。省间交易商的核心职能是：从省间市场采购电力（含可再生能源），向省内各节点售电，同时参与绿证交易以满足可再生能源配额要求，其购电决策需同时响应两级市场信号。

2.2 双层规划模型构建

模型采用双层规划框架，上层为省间交易商的最优购电决策层，下层为两级市场出清模拟层，通过上下层交互实现全局最优。

• 上层目标函数：省间交易商以 “成本 - 风险” 最优为目标，包括购电成本、绿证交易成本，并通过 CVaR 度量风险。表达式为：

最小化 总期望成本 + 风险惩罚项

其中，总期望成本 = 省间购电成本（含常规电与可再生能源电） + 绿证购买成本 - 省内售电收益；风险惩罚项基于 CVaR 计算，反映极端价格波动下的潜在损失。

• 上层决策变量：省间购电量（分常规电源与可再生能源）、绿证购买量、向省内各节点的售电量。

• 下层目标函数：模拟两级市场出清，省间市场以社会福利最大化为目标确定省间购电价，省内市场通过节点出清模型计算各节点 LMP，满足供需平衡、输电容量约束、机组出力约束等。

• 下层约束条件：省间市场供需平衡（购电量 = 省间市场供应量）、省内节点功率平衡（售电量 = 节点负荷）、输电线路容量约束、机组出力上下限、可再生能源消纳约束等。

2.3 绿证交易机制整合

绿证作为可再生能源发电量的凭证，其交易价格与可再生能源电力价格联动。省间交易商的绿证持有量需满足 “绿证配额约束”（持有量≥可再生能源购电量 × 配额比例）。模型中，绿证交易成本纳入上层目标函数，同时通过 “绿证 - 电量” 联动约束，将绿证交易与可再生能源购电决策绑定，激励交易商优先采购可再生能源。

2.4 CVaR 风险度量方法

考虑到省间电价、绿证价格、省内 LMP 均存在不确定性（服从特定概率分布），采用 CVaR 量化风险。定义风险厌恶系数 λ（0≤λ≤1），λ 越大表明交易商对风险越敏感。CVaR 计算基于历史数据或蒙特卡洛模拟，通过构建 “损失函数”（实际成本与期望成本的偏差），求解给定置信水平下的条件风险价值，作为风险惩罚项纳入上层目标。

三、模型求解与关键技术

双层规划模型存在非线性与非凸性，需通过以下步骤求解：

1. 不确定性处理：采用场景分析法生成省间电价、绿证价格、LMP 的典型场景，每个场景赋予概率权重。

1. 下层模型 KKT 条件转化：将下层市场出清的约束条件转化为 KKT 最优性条件，与上层模型合并为单层数学规划问题。

1. 求解算法：采用改进粒子群优化（PSO）或内点法求解，通过迭代优化上层决策变量，直至上下层目标收敛。

四、算例分析与模型验证

以我国某区域两级电力市场为背景，设置算例场景：

• 基础参数：省间市场常规电价波动范围 [300,500] 元 / MWh，可再生能源电价 [250,400] 元 / MWh，绿证价格 [50,100] 元 / 个，省内节点 LMP 差异率≤10%，风险置信水平 95%，风险厌恶系数 λ=0.3。

• 结果分析：

• 最优购电策略：交易商倾向于增加可再生能源购电量（占比 35%），通过绿证交易获得配额收益，降低总风险；

• 风险影响：当 λ 增大（风险厌恶程度提高），交易商减少高波动的省间常规电采购，增加长期合约购电量，CVaR 值下降 12%；

• 绿证价格敏感性：绿证价格每上涨 10%，可再生能源购电量减少 5%，表明绿证价格对购电结构有显著调节作用；

• 节点 LMP 影响：向高 LMP 节点的售电量减少，优先满足低 LMP 节点，降低售电成本 15%。

五、结论与展望

该模型通过双层规划整合两级市场决策，结合绿证交易与 CVaR 风险度量，实现了省间交易商 “经济性 - 风险性 - 环保性” 的多目标平衡。未来可进一步引入碳交易机制，扩展风险源至极端天气对输电线路的影响，提升模型的实际应用价值。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王绵斌.市场环境下供电公司的电价风险控制优化模型[D].华北电力大学(北京)[2025-07-26].DOI:CNKI:CDMD:1.2009.106119.

[2] 郭立邦,丁一,包铭磊,等.两级电力市场环境下计及风险的省间交易商最优购电模型[J].电网技术, 2019, 43(8):8.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2019.0668.

[3] 朱文昊,谢品杰.基于CVaR的峰谷分时电价对供电公司购电组合策略影响分析[J].电力系统保护与控制, 2015, 43(14):6.

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