发电权交易的阻塞风险规避模型.pdf

第３９卷第１期２０１１年１月１日电力系统保护与控制ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌＶｌ０ｌ＿３９ＮＯ．１Ｊａｎ．１，２０１１发电权交易的阻塞风险规避模型艾东平，鲍海，杨以涵（华北电力大学电气与电子＿Ｔ－程学院，北京１０２２０６）摘要：发电权撮合交易中常常通过取消或削减发电商的交易来满足系统的安全约束，这将给发电商带来损失，如何体现发电商的交易需求、降低发电商的交易风险是发电权交易研究的一个重要课题。借鉴金融输电权规避市场风险的思想，将一种新型金融输电权引入发电权撮合交易模型，以规避因阻塞使得发电商计划交易量不能完成的风险。根据模型特点采用遗传算法求解，不但可以保证撮合结果的最优性，而且算法可以体现出金融输电权对交易调度的指向作用，激励发电权交易双方合理报价，确保市场交易公平性。并探讨了该模型下的发电权交易结算方案和实施步骤采用ＩＥＥＥ３９节点系统对提出的方法进行了验证。关键词：电力市场；发电权交易；金融输电权；风险规避ＣｏｎｇｅｓｔｉｏｎｒｉｓｋｈｅｄｇｉｎｇｍｏｄｅｌｆｏｒｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｒｉｇｈｔｓｔｒａｄｅＡＩＤｏｎｇ－ｐｉｎｇ，ＢＡＯＨａｉ，ＹＡＮＧＹｉ－ｂａｎ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｈｇ，ＮｏｒｔｈＣｈｉｎａＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０２２０６，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｒｉｇｈｔｓｔｒａｄｅ，ｓｏｍｅｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｈａｖｅｔｏｂｅｃｕｔｏｒｃａｎｃｅｌｅｄｔｏｍｅｅｔｔｈｅｓｙｓｔｅｍｓｅｃｕｒｉｔｙｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ，ｗｈｉｃｈｗｉｌｌｂｒｉｎｇｌｏｓｓｅｓｔｏｔｈｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｃｏｍｐａｎｉｅｓ．ＨｏｗｔｏｒｅｆｌｅｃｔｔｈｅｔｒａｄｅｄｅｍａｎｄｏｆｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｃｏｍｐａｎｉｅｓａｎｄｒｅｄｕｃｅｔｈｅｔｒａｄｅｒｉｓｋｓｉＳａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｓｕｂｊｅｃｔｉｎｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｒｉｇｈｔｓｔｒａｄｅ．Ｉｎｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙｍａｒｋｅｔ，ｆｍａｎｃｉａｌｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｒｉｇｈｔｉＳａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｔｏｏｌｆｏｒａｖｏｉｄｉｎｇｍａｒｋｅｔｒｉｓｋｓ．ＴｈｉｓＰａＤｅｒ，ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｅｓｏｆｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｆｉｇｈｔｓｔｒａｄｅ，ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓａｎｅｗｆｉｎａｎｃｉａｌｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｒｉｇｈｔｔｏｔｈｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｒｉｇｈｔｍａｔｃｈｍａｋｉｎｇｍｏｄｅ１．Ｉｎｔｈｉｓｍｏｄｅｌ，ｔｈｅｔｒａｄｅｒｓｗｈｏｐｕｒｃｈａｓｅｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｆｉｇｈｔｓｗｉｌｌｅｎｊｏｙｔｈｅｐｒｉｏｒｉｔｙｒｉｇｈｔｔｏｔｒａｄｅａｎｄｇａｉｎｔｈｅｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎｗｈｅｎｔｈｅｔｒａｄｅｓａｒｅｃｕｔｏｒｃａｎｃｅｌｅｄ．ＴｈｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｂｙＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍｎｏｔｏｎｌｙｇｕａｒａｎｔｅｅｓｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｉｔｙｏｆｓｏｌｕｔｉｏｎｓ，ｂｕｔａｌｓｏｍａｔｅｒｉａｌｉｚｅｓｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｒｉｇｈｔｏｎｔｈｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｒｉｇｈｔｓｔｒａｄｅ，ｒｅｓｔｒａｉｎｓｔｈｅｓｐｅｃｕｌａｔｉｏｎａｎｄｇｕａｒａｎｔｅｅｓｔｈｅｆａｉｒｔｒａｄｅ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ，ｔｈｅｓｅｔｔｌｅｍｅｎｔｓｃｈｅｍｅａｎｄｉｍｐｌｅｍｅｎｔｉｎｇｓｔｅｐｓｏｆｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｒｉｇｈｔｓｔｒａｄｅａｒｅａｌｓｏｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｌａｓｔｌｙ．ＩＥＥＥ３９．ｂｕｓｓｙｓｔｅｍｉＳｕｓｅｄｔｏｖｅｒｉｆｙｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙｍａｒｋｅｔ；ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｒｉｇｈｔｓｔｒａｄｅ；ＦＴＲ：ｒｉｓｋｈｅｄｇｉｎｇ中图分类号：ＴＭ７３文献标识码：Ａ文章编号：１６７４－３４１５（２０１１）０１．０００７．０８Ｏ引言发电权交易是指以市场方式实现发电机组、发电厂之间电量替代的交易行为，也称为替代发电交易［１ｌ。目前，众多学者针对发电权交易提出了撮合交易［２－１２］，双边交易，期权交易【１４】，委托代理交易５Ｊ等交易模式。由于撮合交易不但可以形成明确的买卖对应关系，而且可以制定灵活的价格机制川，因此得到现阶段发电权交易市场的认同和应用【ｌ，２引。但在考虑系统安全约束时，交易中心在撮合发电权交易时常常需要削减或取消某些交易以维护系统的安全，使得某些发电商无法完成计划交易量，这就可能给那些依靠发电权交易来避免发电机组因燃料不足、非计划停运等原因不能履行发电合同风险［２－３１的发电商带来损失。因此，需要寻求一种新的调度管理方式以体现不同发电权交易商的交易需求，降低发电权交易商的交易风险，为发电商提供一个公平竞争的交易环境。电力市场中，金融输电权作为规避市场风险的工具得到广泛研究与应用，本文借鉴这种思想，引入了一种新型金融输电权，用以规避线路阻塞使得申报的交易量不能完成的风险。参与发电权交易的发电商可以根据自己的需要向交易中心购买该输电权获得优先交易的权利，当计划交易因上述原因不能完成时还可以得到补偿以降低损失。在此基础上，建立了引入金融输电权的发电权撮合交易模型，根据模型特点采用遗传算法进行求解，并探讨了该模电力系统保护与控制型下发电权交易的执行步骤和结算方案。本文提出的方法充分发挥了金融工具对发电权交易调度的指向作用，符合市场自由竞争的原则，是发电权交易管理模式的有益尝试和探索。１金融输电权的阻塞风险规避金融输电权（ＦＴＲ）的概念首先由Ｈｏｇａｎ教授提出ｌ】７１，其实质是一种规避价格波动风险的工具；文献『１８．１９１提出的新型金融输电权属于风险管理理论中的风险控制技术，是针对阻塞发生的不确定性，将风险单位进行分散的一种风险控制方法，通过增加风险单位的数量将特定的风险在更大的样本空间里进行分散，以此减少单个风险单位的损失，是一种更纯粹的规避阻塞风险的工具。尽管上述ＦＴＲ的形式不同，但其最终目的都是用来规避交易市场中存在的金融风险。对于发电权交易市场中存在的因线路阻塞导致的发电商计划交易量不能完成的风险同样可以通过设置输电权的方法进行规避。对于系统中可能出现的阻塞情况，交易中心可以将整个网络中的所有支路赋予相应输电权，放在远期市场拍卖，交易者可以根据自己的判断决定购买哪些支路的输电权和购买价格，交易中心将这些输电权按交易商所给的价格在交易商中分配。购买了输电权的发电商将获得优先安排交易和获得补偿的权利。交易中心将上述资金投入发电权交易基金池，一部份平衡交易中心的补偿费用，一部分作为下一阶段输电权交易的补偿基金。如果某一交易商的计划交易量在该时段完全实现，则买入的输电权自动无效。在交易时段如果某个购买了金融输电权的交易商未能完全实现其计划交易量，则交易中心将对该交易商支付补偿费用。由于交易中心必须保证基金池中的基金在某一底线之上，因此有∑∑∑∑＋ｇ一（ｑ）・ｏｒ＞Ｙ（１）ｔＥＮｉｅｎ∈￡，＿，，此处为加权补偿因子，根据式ｆ１）有∑∑“＋ｑ一Ｙ１∑∑ｑ∈ａＥＵ＿ｌ（２）其中：为上一时段交易后基金池中的存留基金；ｙ为基金池中存留基金的最低保证值；为交易商Ⅳｆ购买支路ｉ输电权的费用；为购买金融输电权的Ⅳ发电商集合；为中因系统发生阻塞而未完成计划交易量的发电商集合；为被赋予输电权的支路集合；，为该时段发生阻塞的支路集合ｌ７】。的具体数值由交易中心确定，设置不应太小，否则会打击交易商购买输电权的积极性，根据式（２），本文对的取值规定为∑∑＋ｑ－ｙ∑∑ｑ∈ａＥＵ『，０≠≯（３）Ｕ＝对需要补偿的发电商来讲，其未完成的发电量不尽相同，如果按照相同的补偿因子补偿，则体现不出交易量完成情况的差别，因此应以各个发电商的实际交易情况对进行修正，本文采用式（４）进行修正：（４）其中：为发电商ａｏｏ报的计划交易量；为实际完成的交易量，则发电商ａ因申报的计划交易量未完全实现而获得的补偿金为，其中’ｑ＝ｑｆ，Ｊ２为发电商口购买了输电权的阻塞■＿一ｉｅ口线路集合。从修正补偿因子可以看出，发电商申报的交易量未完成的越多，获得的补偿越多。—上述金融输电权实质上是对文献［１６１７１提出的金融输电权应用范围的扩展和改进，是一种用来规避因线路阻塞导致发电商计划交易量不能完成风险的金融工具。２引入金融输电权的发电权交易模型设发电权交易市场中有ｍ个发电权卖方，ｎ个发电权买方，机组集合分别为和Ｇ，交易双方的报价分别为，和６Ｒ，申报交易量分别为和尸Ｒ，。设双方交易量为，其单位交易成本为ｃ发电权交易基金池中的基金额为，购买金融输电权的交易商集合为。如果以效用最大为目标组织撮合交易，则引入金融输电权的调度模型可以表示为：∑’（一）（５）∈ｆＭ约束条件可以表示为：ａ．机组总出力约束，乏。＋，蠹ｓｐ／ｍ（６）“式中：ｍｊ，，分别为发电机ｉ的出力下限、艾东平，等发电权交易的阻塞风险规避模型一９一上限和初始出力。ｂ．支路有功潮流约束（７）ｃ．撮合交易约束发电权交易的合理存在是因为交易双方的价格差在补偿交易成本后仍然有富裕］，因此有≥—』０一ｂＢ一一Ｃ／ｊ０（８）【０ｂｓ一６Ｂ，一Ｃ＜０ｄ．发电权交易双方交易功率约束对于发电权卖方ｆ，总出让功率不应超出申报量只。因此有∑Ｐｓ一（９）ｊ＝ｌ对于发电权买方，，总受让功率不应超出申报量尸Ｒ。因此有∑—弓尸Ｂ（１０）ｉ＝１式（５）表示在优先满足购买输电权的发电商交易的情况下，该时段的撮合交易的总效用最大。方程等号右侧第一项因式表示以撮合方式组织的发电权交易的社会效用；第二项表示因不能完成申报交易电量而补偿给购买输电权的交易商后剩余的资金，是输电权交易的效用。其中为一适当大数，目的是保证购买输电权的发电商的交易优先履行。３结算方式对于可能出现的优化结果，本文给出如下结算方案。１）对于已完成的撮合交易，可将社会效用平均分配给交易双方，成交价格为双方报价的均值。，＋，手２）对于因系统阻塞而未能完成的计划交易电量，发电商ｆ将根据购买的输电权获得补偿金・。对于能够完成计划交易量的发电商，其购买的输电权将自动失效，购买输电权的资金将充入发电权交易基金池作为下一次发电权交易的存留基金。４引入金融输电权的发电权交易管理步骤经过上述分析，可以看出本文提出的发电权交易管理方法的具体实施步骤可分为以下几步。１）发电商申报计划发电权交易量和交易价格，并根据自身需要购买金融输电权以规避线路阻塞造成计划不能完成的风险。该输电权可由交易中心在远期市场组织拍卖。２）交易中心根据参与发电权交易的发电企业申报的交易量、交易价格以及各个发电商购买金融输电权的情况进行协调调度，确定在安全约束条件下的交易匹配及其交易量。３）交易中心根据撮合交易后确定的补偿因子，按照当初交易商购买金融性输电权的价格对不能完成计划交易量的发电商给予补偿，对发电权交易进行结算。５基于遗传算法的发电权交易模型求解５．１发电权撮合交易模型解的特点对含有非线性约束的发电权交易模型的求解可以描述为在发电权交易的解空间中寻找这样一个解，使得它落在以约束条件为边界的区域内并符合目标函数的要求。该解空间可表示成为………Ｂ（七）ｌＱ（）＝（，，，，），ｋ＝１，，ｊ其中：ｍ是满足约束条件的解的个数：为解ｐ（后）中包含的交易对个数；＝（Ｐｏ，ｉ，Ｊ）为解Ｑ（ｋ）中的一个交易对，解空间的边界根据约束条件确定，，为交易功率，ｉ，，分别为发电权出让方和受让方编号。“”常用的发电权交易多是按照高低匹配原则进行撮合交易，这种方法是在简化的网络模型下将交易对（Ｐｉｉ，ｉ，，）逐个加入系统并进行安全校核，放弃不能通过安全校核的交易。文献【８．９】指出，在考“”虑系统安全约束的情况下，高低匹配的撮合交易所得到的结果未必是满足目标函数的最优解。出现这一现象的原因主要是由于真实的电力系统是一个耦合、非线性的动态系统，某一时刻系统的运行状态受该时刻及之前加入的交易共同决定，这种撮合交易模式具有的交易时序性使得潮流状态随着交易的加入不断变化，每一个交易的加入与调整都将改变已加入的交易对系统的作用，并且这种影响同样是耦合、非线性的，因此只有当所有交易对以及各个交易对应的交易量确定之后才能准确的判断系统是否发生阻塞。反映在解算中即不再着眼于单一一个交易０（ｆ＝１２一，上，而是着眼于由交易对构成的解Ｑ上，求解过程中需要并行处理Ｑ中ｎ个变量。此外，从式（３）、（４）可以看出，由于线路阻塞而不能完成发电权计划交易量的发电商集合只有在所有交易确定之后才能确定，补偿因子是随着调一ｌ０一・电力系统保护与控制度结果动态变化的，这样就增加了模型求解的复杂程度。鉴于上述原因，本文拟采用遗传算法对模型进行求解。５．２遗传算法（ＧＡ）简介遗传算法是一种基于自然选择和基因遗传学原理的一种群体寻优的搜索算法，搜索过程既不受优化函数连续性的约束也没有优化函数导数必须存在的要求，非常适合复杂函数的求解。遗传算法具有很高的并行性，因而具有显著的求解效率，其基本思想简单，运行方式和实现步骤规范，便于具体使用，是目前理论上比较成熟的一种智能优化算法［２０－２３］。５．３遗传算法的收敛性采用随机理论可￣ｉａｌ！ｎ）ｌｔ２。Ｊ，标准遗传算法并不能保证全局最优收敛，但在一定约束条件下，经过改进的遗传算法可以实现这一点。其收敛性可用如“下定义和定理描述。定义：对初始群体，以比例法进行选择操作，∈∈以概率Ｐ。［０，１］进行交换操作，以概率Ｐ（０，１）进行变异操作的群体寻优算法称为标准遗传算法。定理１：具有定义所述参数，且在选择操作后保持当前最优值的遗传算法，最终能收敛到全局最优解。定理２：具有定义所述参数，且在选择操作前保持当前最优值的遗传算法，最终能收敛到全局最优解。从上述定理可见，选择操作前或者后保留当前最优值的遗传算法能够保证收敛至全局最优解。５．４染色体编码采用撮合方式组织发电权交易，可将买卖双方的交易功率形成交易矩阵．１●●●ＰＢ．ｉｊ．ｍＰＢ．１．●●●：●，…尸ＢＩ＿，尸Ｂ，，……ＰＰＰ…Ｐ撮合交易的交易结果都可以用式（１１）矩阵形式表示，因此发电权交易解空间内的每一个解都可以在交易矩阵形成的空间内找到，即发电权交易解空间包含于交易矩阵形成的空间。因此，基于交易矩阵进行的编码符合ＧＡ算法的编码规范【２。对应为ＧＡ编码空间的一个染色体，而矩阵中的元素即为染色体上的基因。当最优解求得后，交易的匹配对（，ｉ，）即可获得。交易完成后，发电权卖方机组的出力变化量为＝∑（１２）ｊ＝ｌ发电权买方机组Ｊ的出力变化量为＝∑（１３）ｉ＝１对于撮合交易，只有在买卖双方报价差经交易成本修正后为正才有意义，因此，进行编码前需要判断哪些交易可行。由于发电权交易双方报价和交易成本可以在撮合交易前获得，因此可以获得由交易成本修正的交易福利矩阵。ｓ＝．……｛ｔ．｛、ｔ｛……｛ｔｉ｛ｌｆ…ｆ…ｆＪｍ１ＪｒｎｉＪｍｎ（１４）其中，＝ｂｓ一６Ｂ，一。通过福利矩阵可以判断哪些交易具有可行性，对于．０的交易不予编码。因此染色体中基因个数ｍ・ｎ个。因为在定义域范围内是连续的且为实数，因此本文采用实数编码，同二进制编码相比，节省了编码串的长度，同时解码更为简便。５．５适应度函数由于初始化和优化后得到的每个个体不一定满足约束条件，需经过潮流计算校核个体的可行性。为此本文取适应度函数为ｍｉｎＨ＝一＋Ｍ＝一＋舌Ｌｌ（１５）。‘Ｆ一其中：Ｆ为目标函数；为惩罚函数；为相应的惩罚系数；厶为约束条件；ｍ为约束条件个数。在各种约束条件中，违背线路潮流约束会带来系统安全问题，因此可以适当将设为大数以便使个体尽量不违背约束条件。５．６遗传算法求解交易模型的公平性分析由于：一，一，因此式（５）也可以写为’・似吾吩ｃｐ一屏）（６）艾东平，等发电权交易的阻塞风险规避模型－１１－从数学意义上讲，式（１６）中，．可理解为待求变量，的权重系数，ＧＡ算法求解的是自变量具有不同权重系数的目标函数。从发电权买方市场看，在发电权卖方报价一定时，发电权买方报价越低，权重越大；从发电权卖方市场看，在发电权买方报价一定时，发电权卖方报价越高，权重越大，因此，出让报价较高和受让报价较低的机组间必定具有较大的权重，解算过程中社会效用将优先分配给这样的机组，而故意压低出让报价和抬高受让报价的投机行为【９】将不利于发电商获得大的交易权重，不利于促成己方交易。所以，采用ＧＡ算法求解交易模型一方面可以维护发电权市场交易的公平性，另一方面可以激励发电权交易双方合理报价，在一定程度上抑制了投机行为，有利于市场的有序竞争。５．７算法流程基于遗传算法的发电权交易调度模型求解流程可如图１所示。厂根据交易双方形成福利矩阵、交易矩阵根据交易成本修正福利矩阵，并由此确定染色体中基个数对染色体编码，形成初始群体（个根据约束条件越限情况选择惩罚因子Ⅳ计算个个体的适应值依概率进行复制、交叉、变异保存当前解群中的最优解图１发电权交易算法流程图Ｆｉｇ．１ＦｌｏｗｃｈａｒｔｏｆＧＲＴａｌｇｏｒｉｔｈｍ６算例分析以ＩＥＥＥ３９节点系统为例，采用Ｍａｔｌａｂ进行仿真分析。设３０，３５，３６，３９节点的发电机为发电权买方，３２，３３，３４，３７，３８节点发电机为发电权卖方，３１节点发电机作为平衡机不参与发电权交易。设线路最大容量为７００Ｍｗ。表ｌ为发电权购入（或出售）的范围和报价，假定受让机组申报量等于其最大出力与初始发电出力的差值。表１发电权交易方申报数据Ｔａｂ．１Ｂｉｄｄｉｎｇｄａｔａｏｆｐａｒｔｉｃｉｐａｎｔｓ序节初始最大最小出让出让报受让报三：出力／出力／出力／出力／价，（元／价／（元’ＭＷＩｖｌＷＭＷＩｖｌＷｋＷｈ）ｋＷｈ）表２、表３分别列出了在不引入输电权时不计线路约束情况（Ａ）、计及线路约束情况（Ｂ）的发电权交易调度结果；如果交易中心对２１、２２节点间的线路设置输电权，３３、３７节点的发电商购买了该线路的输电权，购买金额分别为３０００元和５０００元，则在计及线路约束情况下考虑输电权（Ｃ）的发电权撮合交易结果列于表４。上述情况下发电权交易后各个机组出力变化结果列于表５。表２不计线路约束情况下发电权交易结果Ｔａｂ．２Ｒｅｓｕｌｔｓｏｆｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｒｉｇｈｔｔｒａｄｅｓｗｉｔｈｏｕｔｌｉｎｅｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ暑ｉ一．．．．铝加一一．．ｍ姗姗娜一湖０枷瑚姗Ⅲ瑚瑚伽抛瑚瑚啪姗锄伽湖湖∞”一．１２．电力系统保护与控制表３计及线路约束时不考虑输电权的发电权交易结果Ｔａｂ．３Ｒｅｓｕｌｔｓｏｆｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｒｉｇｈｔｔｒａｄｅｓｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｌｉｎｅｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓｗｉｔｈｏｕｔｆｉｎａｎｃｉａｌｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｒｉｇｈｔｓ表４计及线路约束时考虑输电权后发电权交易结果Ｔａｂ．４Ｒｅｓｕｌｔｓｏｆｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｒｉｇｈｔｔｒａｄｅｓｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｌｉｎｅｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓａｎｄｆｉｎａｎｃｉａｌｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｒｉｇｈｔｓ表５发电权交易后各个机组出力变化Ｔａｂ．５Ｏｕｔｐｕｔｓｏｆｅａｃｈｇｅｎｅｒａｔｏｒｕｎｉｔａｆｔｅｒｔｒａｄｅｓ观察表５统计情况可以看出：１）当系统不考虑安全约束（Ａ）时，所有参与发电权交易的发电商的计划交易量都可以完成。但线路２１．２２上的有功潮流达到９２１Ｍｗ，超出了线路容量，因此，不能按此交易结果进行调度。２）考虑线路容量约束（Ｂ）后，大部分发电商的交易量得到削减，很多发电商无法完成计划交易量。３）在考虑系统安全约束情况下，３３，３７节点的发电商通过购买金融性输电权获得了优先交易的权利，同未购买输电权（Ｂ）时相比，其交易量分别增加了８１Ｍｗ和２２８．７ＭＷ，这体现了金融输电权对发电权交易调度的指向作用。由于３７节点的发电商计划交易量完全得到交易，因此只有３３节点的发电商需要补偿，此时加权补偿因子＝１６，其中补偿金额为０ｘ１６３０００ｘ１６ｘ二：７３８：：：：＝＝＝ｌ３０若采用匹配交易模式对该模型进行求解（Ｄ），考虑金融输电权的引入，需要在优先撮合购买输电权的发电商交易后按照报价的高低进行匹配撮合，撮合过程中放弃不能通过安全校核的交易。计算结果如表６、表７所示。表６考虑金融输电权的匹配撮合交易结果Ｔａｂ．６Ｍａｔｃｈｒｅｓｕｌｔｓｏｆｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｒｉｇｈｔｔｒａｄｅｓｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｆｉｎａｎｃｉａｌｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｒｉｇｈｔｓ表７发电权交易后各个机组出力变化Ｔａｂ．７Ｏｕｔｐｕｔｓｏｆｅａｃｈｇｅｎｅｒａｔｏｒｕｎｉｔａｆｔｅｒｔｒａｄｅｓ从表６、表７所列结果可见，购买金融输电权艾东平，等发电权交易的阻塞风险规避模型－１３一的发电商３３和３７全部完成了交易，但与遗传算法获得的计算结果（ｃ）相比，其整体成交量和交易效用均低于采用遗传算法获得的结果。这说明对于以效用最大为目标函数的发电权交易来说，采用匹配对的求解方法并未获得目标函数的最优解。７结论本文引入并改进了一种新型金融性输电权，用来规避因线路阻塞导致发电商无法完成计划交易电量的风险。发电权交易商可以根据需要通过购买该输电权获得优先交易的权利，并对未能完成的交易获得补偿。建立了引入金融性输电权的发电权撮合交易模型，该模型充分体现了购买输电权的发电商的交易需求。应用遗传算法进行求解可以避免撮合交易时序性对模型优化结果的影响。由于计算完全基于系统潮流，且选择操作前或后保留当前最优值的遗传算法能收敛至最优解，因此保证了求解结果的最优性和可行性。算法能够体现金融输电权对撮合交易起到的指向作用，并且可以激励发电权交易双方合理报价，有助于提高交易的公平性。本文提出的方法便于操作和实施，是发电权交易管理模式的有益尝试和探索。参考文献［１］谢毅．依法合规开展发电权交易［Ｎ】．中国电力报，２００８．［２］许荣，赵岩，李磊，等．基于节能降耗的发电权交易效益分析［Ｊ］．水电能源科学，２００７，２５（６）：１５０．１５３．ＸＵＲｏｎｇ，ＺＨＡＯＹａｎ，ＬＩＬｅｉ，ｅｔａ１．Ｐｒｏｆｉｔｓａｎａｌｙｓｉｓｏｆｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｒｉｇｈｔｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｓａｖｉｎｇ［Ｊ］．ＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＰｏｗｅｒ，２００７，２５（６）：１５０．１５３．［３］黎灿兵，康重庆，夏清，等．发电权交易及其机理分析［Ｊ】．电力系统自动化，２００３，２７（６）：１３．１８．—ＬＩＣａｎ－ｂｉｎｇ，ＫＡＮＧＣｈｏｎｇｑｉｎｇ，ＸＩＡＱｉｎｇ，ｅｔａ１．Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｒｉｇｈｔｓｔｒａｄｅａｎｄｉｔｓｍｅｃｈａｎｉｓｍ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，２００３，２７（６）：１３．１８．［４］王雁凌，张粒子，杨以涵．基于水火电置换的发电权调节市场［Ｊ］．中国电机工程学报，２００６，２６（５）：１３ｌ一１３６．——ＷＡＮＧＹａｎｌｉｎｇ，ＺＨＡＮＧＬｉｚｉ，ＹＡＮＧＹｉ－ｈａｎ．Ａｄｊｕｓｔｉｎｇｍａｒｋｅｔｏｆｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｆｉｇｈｔｂａｓｅｄｏｎｈｙｄｒｏ・ｔｈｅｒｍａｌｅｘｃｈａｎｇｅ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＥＥ，２００６，２６（５）：１３１．１３６．［５］ＷＡＮＧＹａｎ－ｌｉｎｇ，ＺＨＡＮＧＬｉ－ｚｉ．Ｄｅｓｉｇｎｔｒａｄｉｎｇｍａｒｋｅｔｏｆｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｒｉｇｈｔｓ［Ｃ］．／／ＩＰＥＣ．Ｓｉｎｇａｐｏｒｅ：２００５．［６］陈启鑫，康重庆，程旭东，等．考虑阻塞管理的发电权交易模型及其网络流算法［Ｊ】．中国电机工程学报，２００８，２８（３４）：ｌ０６．１１１．—ＣＨＥＮＱｉ－ｘｉｎ，ＫＡＮＧＣｈｏｎｇ－ｑｉｎｇ，ＣＨＥＮＧＸｕｄｏｎｇ，ｅｔａ１．Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｒｉｇｈｔｓｔｒａｄｅｍｏｄｅｌａｎｄｉｔｓｎｅｔｗｏｒｋｆｌｏｗａｌｇｏｒｉｔｈｍｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎｍａｎａｇｅｍｅｎｔ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＥＥ，２００８，２８（３４）：１０６－１ｌ１．［７］肖建，文福拴。发电权交易的阻塞调度［Ｊ］．电力系统自—动化，２００８，３２（１８）：２４２９．—ＸＩＡＯＪｉａｎ，ＷＥＮＦｕｓｈｕａｎ．Ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎｄｉｓｐａｔｃｈｆｏｒｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｒｉｇｈｔｓｔｒａｄｅ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，２００８，３２（１８）：２４－２９．［８］尚金成．基于节能减排的发电权交易理论及应用（一）发电权交易理论［Ｊ］．电力系统自动化，２００９，３３（１２）：４６．５２．ＳＨＡＮＧＪｉｎ－ｃｈｅｎｇ．Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｒｉｇｈｔｅｘｃｈａｎｇｅｔｈｅｏｒｙａｎｄ—ｉｔｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｂａｓｅｄｏｎｅｎｅｒｇｙｓａｖｉｎｇａｎｄｅｍｉｓｓｉｏｎｒｅｄｕｃｉｎｇ，ｐａｒｔｏｎｅ：ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｒｉｇｈｔｅｘｃｈａｎｇｅｔｈｅｏｒｙ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，２００９，３３（１２）：４６．５２．［９］尚金成，何洋．基于节能减排的发电权交易理论及应用（二）发电权交易分析及应用【Ｊ】．电力系统自动化，２００９，３３（１３）：３７．４２．—ＳＨＡＮＧＪｉｎｃｈｅｎｇ，ＨＥＹａｎｇ．Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｒｉｇｈｔｅｘｃｈａｎｇｅｔｈｅｏｒｙａ—ｎｄｉｔｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｂａｓｅｄｏｎｅｎｅｒｇｙｓａｖｉｎｇａｎｄｅｍｉｓｓｉｏｎｒｅｄｕｃｉｎｇ，ｐａｒｔｔｗｏ￣ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｒｉｇｈｔｅｘｃｈａｎｇｅａｎａｌｙｓｉｓａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃ—ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，２００９，３３（１３）：３７４２．［１０］陈赞，严正．考虑节能减排与网络约束的发电权交易模型【Ｊ］．电力系统保护与控制，２００９，３７（１２）：５２．５７．ＣＨＥＮＹｕｎ，ＹＡＮＺｈｅｎｇ．Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｒｉｇｈｔｓｔｒａｄｅｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｅｎｅｒｇｙ・－ｓａｖｉｎｇｅｍｉｓｓｉｏｎ－－ｒｅｄｕｃｉｎｇａｎｄｎｅｔｗｏｒｋｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２００９，３７（１２）：５２．５７．［１１］李啸虎，李磊，赵岩，等．考虑非计划停运及检修的发电权多目标优化交易［Ｊ］．电力系统保护与控制，２０１０，３８（１３）：３５．３９，４５．—ＬＩＸｉａｏ－ｈｕ，ＬＩＬｅｉ，ＺＨＡＯＹａｎ，ｅｔａ１．Ｍｕｔｉｏｂｊｅｃｔｉｖｅｏｐｔｉｍｉｚｅｄｔｒａｄｅｏｆｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｒｉｇ—ｈｔｓｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｎｏｎｐｌａｎｏｕｔａｇｅａｎｄｒｅｐａｉｒ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０１０，３８（１３）：３５，３９，４５．［１２］王雁凌，程倩．基于节能降耗的发电权交易模型［Ｊ］．电力系统保护与控制，２０１０，３８（１８）：２８．３２．ＷＡＮＧＹａｎ－ｌｉｎｇ，ＣＨＥＮＧＱｉａｎ．Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｒｉｇｈｔｓｔｒａｄｅｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ。２０１０，３８（１８）：２８．３２．［１３］张森林．水电参与电力市场竞争若干问题的研究：—（二）【Ｊ】．水电能源科学，２００６，２４（３）：６２６５，７８．—ＺＨＡＮＧＳｅｎｌｉｎ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｈｏｗｈｙｄｒｏｐｏｗｅｒｐａｒｔｉｃｉｐａｔｅｓｉｎｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙｍａｒｋｅｔ：ｐａｒｔＩＩ［Ｊ］．ＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＰｏｗｅｒ，２００６，２４（３）：６２．６５．７８．－ｌ４－电力系统保护与控制［１４３姚建刚，周启亮，张佳启，等．基于期权理论的发电权交易模型［Ｊ］．中国电机工程学报，２００５，２５（２１）：７６．８１．—ＹＡＯＪｉａｎｇａｎｇ，ＺＨＯＵＱｉ－ｌｉａｎｇ，ＺＨＡＮＧＪｉａ－ｑｉ，ｅｔａ１．Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｒｉｇｈｔｓｔｒａｄｅｍｏｄｅｂａｓｅｄｏｎｏｐｔｉｏｎｔｈｅｏｒｙ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＥＥ，２００５，２５（２１）：７６－８１．［１５］莫莉，周建中，李清清，等．基于委托代理模型的发电权交易模式［Ｊ］．电力系统自动化，２００８，３２（２）：３０－３４．ＭＯＬｉ，ＺＨＯＵＪｉａｎ－ｚｈｏｎｇ，ＬＩＱｉｎｇ－ｑｉｎｇ，ｅｔａ１．Ｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｆｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ－ｒｉｇｈｔｓｔｒａｄｅｓｂａｓｅｄｏｎｐｒｉｎｃｉｐａｌ－ａｇｅｎｔｍｏｄｅｌ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，２００８，３２（２）：３０－３４．［１６］夏清，孙正运．考虑交易成本的区域市场撮合交易模型［Ｊ］．电网技术，２００５，２９（１７）：１－４．ⅪＡＱｉｎｇ，ＳＵＮＺｈｅｎｇ－ｙｕｎ．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｈｉｇｈ－ｌｏｗｍａｔｃｈｍｅｔｈｏｄｓｔｏｒｅｇｉｏｎａｌｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙｍａｒｋｅｔｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｃｏｓｔｓ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００５，２９（１７）：１－４．［１７］ＨｏｇａｎＷＷ．Ｃｏｎｔｒａｃｔｎｅｔｗｏｒｋｓｆｏｒｅｌｅｃｔｒｉｃｐｏｗｅｒｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ［Ｓ］．ＨａｒｖａｒｄＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，１９９２．［１８］李丽颖，彭建春，江辉，等．一种综合阻塞成本分摊与金融输电权的阻塞管理方法［Ｊ］．继电器，２００５，３３（３）：１－５．ＬＩＬｉ－ｙｉｎｇ，ＰＥＮＧＪｉａｎ－ｃｈｕｎ，ＪＩＡＮＧＨｕｉ，ｅｔａ１．Ａｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎｍａｎａｇｅｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄｉｎｔｅｇｒａｔｉｎｇｔｈｅａｌｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎｃｏｓｔｓｗｉｔｈｆｉｎａｎｃｉａｌｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｒｉｇｈｔｓ［Ｓ］．Ｒｅｌａｙ，２００５，３３（３）：１－５．［１９］李丽颖，彭建春，张喜铭．一种改进型金融输电权与基金池相结合的阻塞风险规避方法［Ｊ］．电力自动化设备，２００５，３３（３）：１．５．—ＬＩＬｉ－ｙｉｎｇ，ＰＥＮＧＪｉａｎ－ｃｈｕｎ，ＺＨＡＮＧＸｉｍｉｎｇ．Ｍｅｔｈｏｄｃｏｍｂｉｎｉｎｇｉｍｐｒｏｖｅｄｆｉｎａｎｃｉａｌｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｒｉｇｈｔｓｗｉｔｈｆｕｎｄｐｏｏｌｆｏｒｈｅｄｇｉｎｇｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎｒｉｓｋ［Ｊ］．ＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＥｑｕｉｐｍｅｎｔ，２００５，３３（３）：１－５．［２Ｏ］李敏强，寇纪淞，林丹，等．遗传算法的基本理论及应用【Ｍ】．北京：科学出版社，２００２．［２１］朱剑英．智能系统非经典数学方法［Ｍ】．武汉：华中科技大学出版社，２００１：２３９．２８３．［２２］雷英杰，张善文，李续武，等．ＭＴＬＡＢ遗传算法工具箱及应用［Ｍ】．西安：西安电子科技大学出版社，２００５：１．６１．［２３］王小平，曹立明．遗传算法：理论、应用与软件实现【Ｍ】．—西安：西安交通大学出版社，２００２：１０４１２２．—收稿日期：２０１０－０３２４；—修回日期：２０１Ｏ－０８２３作者简介：艾东平（１９８１一），男，博士研究生，主要研究方向为电力系统分析与控制；Ｅ－ｍａｉｌ：ｄｏｎｇｐｉｎｇ１９８１０１２７＠１２６．ｃｏｍ鲍海（１９６８一），男，博士，教授，主要研究方向为电力系统分析与控制：杨以涵（１９２７一），男，教授，博士生导师，主要研究方向为光学技术及其在电力系统中的应用以及电力系统分析与控制。（上接第６页ｃｏｎｔｉｎｕｅｄｆｒｏｍｐａｇｅ６）［１４］周荣林，刘明波．协调电压控制问题的准稳态模型及其间接动态优化算法［Ｊ１．电力系统保护与控制，２００９，３７（１）：６－１３．———ＺＨＯＵＲｏｎｇｌｉｎ，ＬＩＵＭｉｎｇ－ｂｏ．Ｑｕａｓｉｓｔｅａｄｙｓｔａｔｅｍｏｄｅｌｏｆｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｄｖｏｌｔａｇｅｃｏｎｔｒｏｌｐｒｏｂｌｅｍａｎｄｉｔｓｉｎｄｉｒｅｃｔｄｙｎａｍｉｃｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２００９，３７（１）：６－１３．［１５］苗峰显，郭志忠．灵敏度方法在电力系统分析与控制中的应用综述［Ｊ］．继电器，２００７，３５（１５）：７２・７６．—ＭＩＡＯＦｅｎｇｘｉａｎ，ＧＵＯＺｈｉ－ｚｈｏｎｇ．Ａｓｕｒｖｅｙｏｆｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙｔｅｃｈｎｉｑｕｅａｎｄｉｔｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｎｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｓａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｃｏｎｔｒｏｌ［Ｊ］．Ｒｅｌａｙ，２００７，３５（１５）：７２－７６．［１６］林舜江，刘明波，等．暂态电压安全紧急切负荷控制优化研究［Ｊ］．电力系统保护与控制，２０１０，３８（１１）：１８．２４．ＬＩＮＳｈｕｎ－ｊｉａｎｇ，ＬＩＵＭｉｎｇ－ｂｏ，ｅｔａ１．Ｅｍｅｒｇｅｎｃｙｌｏａｄｓｈｅｄｄｉｎｇｃｏｎｔｒｏｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｆｏｒｔｒａｎｓｉｅｎｔｖｏｌｔａｇｅｓｅｃｕｒｉｔｙ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０１０，３８（１１）：ｌ８．２４．收稿日期：２０１０－０５－１２：—修回日期：２０１Ｏ－０７０９作者简介：刘水平（１９７７一），女，博士研究生，主要研究方向为电力系统优化、运行与控制；Ｅ－ｍａｌｌ：ｌｉｕｓｈｕｉｐｉｎｇ２０００＠ｙａｈｏｏ．ｔｏｍ．ｃａ刘明波（１９６４一），男，教授，博士生导师，主要研究方向为电力系统优化，运行与控制；谢敏（１９７８一），女，讲师，博士，主要研究方向为电力系统规划、运行与控制。