2020-12-11 09:06:36 《中国华能》 　 作者： 李力春 刘勇 冯琳 山东分公司营销公司   

随着电力供过于求，新能源建设突飞猛进，跨省、区电力交易的比例逐年提高，火电机组在线负荷率下降较多，经济调度与传统的分配结果将出现明显差异，特别是随着电力现货市场的建立，有效的机组经济调度在发电集团效益提升方面将发挥重要作用。

一、背景

电力行业内流传一句“无现货，不市场”的说法，在电力市场建设过程中，现货市场的建立与完善是衡量电力市场成熟度的标志。2015年启动新一轮电力改革以来，发电行业经历了建国以来最深刻的变化。

火电装机容量发展速度逐年降低。构建“清洁低碳、安全高效”的能源体系是我国主要能源战略。今后一段时间，火电政策将维持“减存控增”的原则，且以控制增量为重点，推进供给侧改革，进一步淘汰落后产能。 (见图1)

火电设备利用小时数降低，逼近盈亏平衡生死线。统计数据显示，全国6000千瓦以上电厂发电设备利用小时出现逐年递减趋势，2019年，全国6000千瓦及以上电厂发电设备累计平均利用小时为3825小时，同比减少54小时。其中，火电设备平均利用小时为4293小时，同比减少85小时，是1978年以来的最低水平。 (见图2)

跨区、跨省电力资源配置常态化。我国用电负荷中心和能源产能中心呈明显逆向分布，通过深化电力体制改革，构建全国性的电力市场体系，发挥市场配置资源的基础性作用。(见图3)

随着电力供过于求，新能源建设突飞猛进，跨省、区电力交易的比例逐年提高，火电机组在线负荷率下降较多，经济调度与传统的分配结果将出现明显差异，特别是随着电力现货市场的建立，有效的机组经济调度在发电集团效益提升方面将发挥重要作用。

二、发电集团现货报价前准备工作

现货报价主要考虑电力供需与时点价格的变化。

(一)负荷预测(电力需求)与发电能力(电力供给)

用电指标是经济的晴雨表，负荷曲线和宏观经济(GD附呈现强相关。在实际预测负荷时主要根据统调负荷预测、外电送入及新能源发电情况，估计统调机组运行日负荷。为了验证预测的准确性，往往需要与去年的负荷数据进行同比分析。

发电能力主要分析省内各发电集团发电机组类型及装机容量，区分现货机组和非现货机组，分析受限容量，关注机组年内的投产和退役，估算出省内可调出力。

(二)发电机组成本

发电成本(主要指火电)可归为固定成本和变动成本两类，其中变动成本=燃料费+水费+材料费，发电集团参与现货首先要摸清每台机组的发电成本。空载成本和边际成本主要是由燃料和水费构成，这两个指标不仅可以作为电力市场中市场力检测、特殊机组补偿的参考值，还是发电集团必须掌握的报价成本指标。

三、现货模式下发电集团机组经济调度

(一)发电调度权的部分转移

现货市场中发电侧报价的结果决定运行日哪台机组发电，意味着发电集团采用日前报价在很大程度上决定自己机组运行日的开停，实质上承接了部分电网调度的职能。现货模式下的调度方式为发电集团机组内部经济调度开启了一个优化的空间。

(二)发电集团经济调度的决策困难

在电力供大于求的形势下开展现货交易，各发电集团在电力市场中PK发电结构、发电成本和管理水平。最终的结果表现为两方面:一是发电行业向实体经济输送了低价电力;二是发电行业管控差、能耗高的机组少发电，甚至不发电，加快了这类机组退出历史舞台的步伐。决策困难之一在于如何确定发电机组动态的发电成本，困难之二在于每台机组出力大小受电网调度基于数学模型和安全校核等实施的机组组合(SCUC)和机组经济调度 (SCED)控制，发电集团难于企及电网调度的精度。

(三)现货报价实现经济调度

在现货市场中，参考国外成熟经验，作为发电集团有3种基本报价方式。

1.仿真技术

已知网络拓扑图和网络参数等，利用电力系统分析中的潮流计算等专业知识分析电力系统运行状态，根据运行日负荷预测值，提出报价策略。目前，由于电网没有公开电网网络拓扑结构图及相关参数，市场发电主体尚不能根据仿真软件进行电力系统分析。

2.数理统计及建模预测

利用大量的历史数据模拟经济主体的运行规律，同时对经济主体的未来行为进行预测。当前，由于现货刚开始运行，缺乏必要的历史数据，尚不能从数据中提炼主体运行规律进行现货报价。

3.基于机组边际成本进行报价

在现货市场中，每个发电集团要想了解其他发电集团的发电成本不太可能，唯一可行的就是做好自己，了解清楚每台机组发电固定成本和可变成本。在此基础上，通过行业自律合理安排自身机组发电的调用次序，确保利润最大化。在充分竞争的市场中，每台机组的最优报价策略是按照自身的边际成本报价，从行业发展来看，能够促进机组的优胜劣汰。

随着电力行业的深入发展，火电机组由电量的提供者逐渐向调节量提供者转变，发电集团必须重视现货模式下机组的经济调度，成立专门的研究机构，定期评估现货交易成果，建立并完善现货交易数学模型，努力做到发电成本最小化。