电力现货市场竞争对广东电力碳排放的影响
何祥针郑建平左剑杨韵杨诚潮铸包博
（广东电网有限责任公司电力调度控制中心，广州510220）
DOI：10.13648/j.cnki.issn1674-0629.2023.09.006
发电侧降碳减排是我国构建新型电力系统和实现双碳目标的关键所在，电力现货市场运行对发电行业碳排放影响的本质是通过对发电结构的影响实现。根据机组发电的边际成本构建了发电的理论优序曲线，通过经济调度与真实调度发电成本及碳排放进行对比，采用多元线性回归方法分析了现货市场对发电成本效率和碳排放的影响。研究结果表明，广东电力现货市场试运行期间，发电总成本明显下降，但电力碳排放总量也会产生变化。因此，建议一方面加快推进现货市场进入正式运行，另一方需要进一步开展电力市场与碳市场相结合。
电力现货市场；理论优序曲线；电力碳排放；调度成本；经济调度0 引言
广东省作为国家首批电力现货试点之一，自2018年以来广东现货市场开展了多轮结算试运行实践与检验，前后经历了供需形势宽松与紧张、节假日与极端气象负荷波动以及一次能源价格平缓与高企等场景；且自2021年11月1日起，广东电力现货市场已进入长周期不间断连续结算试运行，市场运行总体平稳有序，为实现社会资源优化、发电企业成本疏导、发现市场价格机制、保障电网安全运行与电力可靠供应发挥了极其重要的作用。现有对国内电力现货市场的研究主要集中于市场设计思路、关键技术、市场效率评估、国际经验借鉴等方面。其中，文献［1-4］介绍了南方（以广东起步）电力现货市场机制设计、现货市场技术支持系统架构及关键技术，并对模拟运行情况进行了分析。文献［5-9］提出了改善市场设计的具体建议。文献［10-12］分析了现货市场的风险。文献［13-14］提出了价格机制优化策略。在市场效率方面，文献［15-17］评估了广东现货试运行情况，以市场为基础的运营可以提高效率并降低成本。文献［18-24］讨论了广东及中国电力市场试点工作进展，提出了相应的国际经验借鉴。综上，我国目前对于电力现货市场的研究主要集中在市场设计与评估上，尚缺乏电力现货市场运行对电力碳排放影响的相关研究。长期以来，大量温室气体排放加剧了温室效应对全球气候的影响，导致极端气候气象灾害频发，严重威胁全人类持续发展。发电行业作为我国碳排放最主要的来源，已经超过全国总碳排放的40%，为有效缓解全球气候变化问题、践行“碳达峰”、“碳中和”的3060战略目标、减少电力行业碳排放、构建以新能源为主体的新型电力系统，深入分析电力现货市场环境下电力碳排放具有重要的现实意义。现货市场运行对电力碳排放的影响主要通过优化安排发电结构实现。现货市场竞争提高了电力市场的整体流动性，使发电结构变化更真实地反映机组发电成本波动，也更有效地使电价跟随电力需求和清洁能源发电量的实时变化而变化。本文运用广东省现货市场试运行期间（2020年8月，2021年5月、11月、12月，2022年1—3月）与非现货运行时段发电结构以及碳排放数据，构建日发电机组的理论优序曲线，采用多元线性回归（multivariate regression，MVR）分析方法研究相关变量，探讨电力现货市场运行对发电成本及电力碳排放的影响，并进一步揭示其内在机理。1 理论模型及研究思路
1.1 理论优序曲线
将广东现货市场所有机组短期发电的边际成本（包括发电的可变成本，即燃料成本、碳成本以及对燃气机组的变动成本补偿机制等）由低到高进行排列，形成发电的理论优序曲线。在经济调度的情境下，边际成本最低的发电单元最先出清以满足负荷需求，边际成本最高的发电单元则最后出清。假设机组
的热效率为ei、碳排放强度为
，每日机组发电的可变成本
为：
（1）
式中：
为燃料成本；
为碳成本；上标
为日期。图1展示了采用2020年平均燃煤价格、燃气价格以及碳价格计算出的广东省发电的优序曲线（其中去除了风电、光伏、水电、生物质、抽蓄）。
图1 2020年广东省发电优序曲线Fig. 1 Merit-order curve of Guangdong in 2020可以看出，采用现行碳排放价格且不考虑对燃气机组进行补偿的情形下，闭合循环燃气涡轮机组（closed-cycle gas turbine， CCGT）的发电成本远高于燃煤机组（coal），而核电机组（nuclear）发电成本在三者中最低。研究分两步进行，第一步分析电力现货市场试运行对发电结构的影响，第二步测算现货市场试运行对碳排放的影响。具体研究思路如下。
1.2 电力现货试运行期间发电结构分析
研究首先得出广东省发电侧每月的理论优序曲线，并将其与实际的发电曲线进行对比，发电成本的差值即为效率损失。其中，理论优序曲线以月份为单位，实际发电曲线以小时或更小颗粒度为单位。计算出每个月的效率损失后，进行多元线性回归分析，测算现货市场试运行是否优化了发电结构，减少了效率损失。回归分析的自变量包括现货试运行月份（哑变量）、电力需求、清洁能源供电、燃煤价格、燃气价格以及碳价格等。需要说明的是，本文构建的理论优序曲线只考虑了边际成本，忽略了启动成本、传输限制等因素的影响，因此理论优序曲线并不能完全反映在最理想情况下的发电成本。基于启动成本、传输限制等因素对发电成本的影响相对固定，且不受现货市场的影响，因此，可以将理论优序曲线下的发电成本作为一个基准值，并将现货市场启动前后的真实发电成本与其进行定量对比，从而定性评估现货市场的运行对发电成本的影响。
1.3 电力现货市场对碳排放的影响测算
研究首先根据广东不同机组的碳排放强度，测算每个月发电行业的真实碳排放总量。根据各类型机组碳排放基准值计算在理论优序曲线下的理论碳排放总量以及真实碳排放总量，将真实与理论的碳排放量相减，得到由于效率损失多（或少）排放的二氧化碳∆E。得出真实与理论的碳排放量差值
后，对其进行多元线性回归分析，测算现货市场试运行是否通过优化发电结构降低了碳排放。回归分析的自变量包括现货试运行月份（哑变量）、电力需求、清洁能源供电、燃煤价格、燃气价格以及碳价格等。值得注意的是，在一定的碳价格下，现货市场竞争优化了每日发电机组启停安排，改变了发电结构，其结果将导致碳排放总量可能增加或减少。2 现货市场试运行对发电结构的影响分析
2.1 经济调度与真实调度成本对比
根据每日的发电投入成本得到每日的理论优序曲线和每15 min经济调度成本，得出在该时段最经济的发电结构以及对应的
日经济调度发电成本
。
（2）
式中：上标
表示经济调度（economic dispatch）；下标
表示每15 min的时间颗粒度；
为机组
在
日的可变成本；
为机组
在
日时段
的经济调度下的出力。同理，根据每15 min的真实调度出力以及每台机组的发电成本，计算出每15 min系统真实调度的发电成本
。
（3）
式中：
为机组
在
日时段
的真实调度下的出力；上标
表示真实调度（actual dispatch）。将经济调度成本与真实调度成本求和可以得出各月份的总经济调度成本
与总真实调度成本
。表1展示了广东省2020和2021年各月份真实调度的成本
和经济调度的成本
以及两者间的差值
和比例
（表格中粗体部分为广东电力现货市场试运行月份）。可以看出，2020年8月的真实调度成本与经济调度成本的比值为1.27，2021年5月为1.12，11月和12月的比值分别是1.23和1.15。
表1 各月份经济调度与真实调度成本对比Tab. 1 Cost comparison of economic dispatch and actual dispatch by months ( 亿元 )
为了更直观展示，图2和图3为表1数据的图示形式。可以发现，虽然每年2月份春节期间广东省发电成本最低，但调度效率也较低，真实调度与经济调度成本的比值为全年最高，达到2.47与1.59。主要原因是因为春节期间由于负荷很低，许多大容量高效率燃煤机组停运，且由于系统调压需要及网络安全考虑而设置的必开机组，导致调度效率不高。
图2 广东省2020年经济调度与真实调度成本对比Fig. 2 Cost comparison of economic dispatch and actual dispatch in Guangdong in 2020
图3 广东省2021年经济调度与真实调度成本对比Fig. 3 Cost comparison of economic dispatch and actual dispatch in Guangdong in 2021除此之外，每月真实调度成本和基于理论优序曲线的经济调度成本比值基本维持在1.1到1.2之间，这表明在最理想的情况下，如果完全开展现货市场充分竞争、提高现货市场占比、做好反垄断监管，将给广东的发电总成本带来可观的下降空间。
2.2 现货市场运行对发电成本效率的影响研究
为了研究现货市场对发电成本效率的影响，本研究将每15 min的发电成本效率数据
和
进行累计，得到每日的发电成本效率数值：
和
。并计算出两个关键性的被解释变量：
和
。
：表示每日真实调度成本与每日经济调度成本之差，反映了每日发电真实调度相对于经济调度产生的额外成本；
：表示每日真实调度成本与每日经济调度成本之比，反映了每日真实调度相对于经济调度产生的成本的比值大小。由图2—3可知，除了现货市场试运行月份以外，电力的剩余需求（residual demand），即总需求减去风电、光伏、水电、生物质、抽蓄所剩余的需求（包括对核电、燃气以及燃煤机组出力的需求）是影响发电成本效率的关键因素，因此，本文将其纳入回归分析的控制变量。图4展示了每日发电剩余需求与真实调度相对于经济调度产生的额外成本
之间的关系。
图4 每日剩余需求与发电真实调度相对于经济调度产生的额外成本之间的关系Fig. 4 Relationship between daily residual demand and additional costs incurred by actual dispatch versus economic dispatch图5展示了每日剩余需求与真实调度相对于经济调度产生的成本比值
之间的差异。可以看出，两个变量之间并非单纯的线性关系，因此，在后续的分析中可以加入剩余需求的二次项作为回归分析的变量，以便更好地反映每日剩余需求与真实调度相对于经济调度产生的成本的比值
之间的关系。
图 5 每日剩余需求与发电真实调度相对于经济调度产生的成本之比的关系Fig. 5 Relationship between daily residual demand and the ratio of actual dispatch relative to the cost incurred by economic dispatch采用以下多元线性回归（MVR）进行分析：
（4）
式中：下标daily表示每天，
为因变量，即被解释变量，为
或者
；
为自变量，表示当日是否开展现货市场试运行；
包含了电力剩余需求、剩余需求的平方、燃煤价格、燃气价格、碳交易价格以及年份、月份、周份哑变量等控制变量。表2列出了4个回归分析结果，场景（Ⅰ）、（Ⅱ）是对于因变量
的回归结果，场景（Ⅲ）、（Ⅳ）是对于因变量
的回归结果，其中场景（Ⅰ）、（Ⅲ）与场景（Ⅱ）、（Ⅳ）主要区别为是否有时间哑变量。所有的控制变量都在不同的回归模型中对被解释变量有显著影响，且时间哑变量对回归结果有较强的影响。
的结果表明解释变量能够涵盖被解释变量80%以上的变化。
表2 2020—2021年现货市场试运行对广东电力行业发电效率影响的回归分析Tab. 2 Regression analysis the impact of spot market trial run on the generation efficiency of Guangdong power industry in 2020-2021
注：*表示在5%的水平上显著；**表示在1%的水平上显著；***表示在0.1%的水平上显著。
以上回归分析结果中除了场景（Ⅲ），其余回归分析结果均表明，现货市场试运行提高了广东电力行业发电效率。回归场景（Ⅱ）的结果表明现货市场试运行平均降低了0.084亿元/天（或840万元）的额外成本。回归场景（Ⅳ）的结果表明平均而言相较于经济调度，现货市场试运行导致广东发电总成本8.4%的下降。从调度成本角度来看，现货市场试运行使得真实调度下的发电成本接近于经济调度下的发电成本，但是由于地调机组作为出清边界不参与现货市场优化，且省内存在较多的连续运行的供热燃气机组以及考虑局部络安全设置的必开必停机组，使得现货市场环境下的真实调度发电成本高于基于理论优序曲线的经济调度下的发电成本。值得指出的是，场景（Ⅲ）与其余场景结果不同的主要原因是没有对时间哑变量进行控制，容易产生遗漏变量偏差，且现货市场的-0.022回归系数结果不显著，参考意义不强，因此，场景（Ⅱ）和（Ⅳ）是更可信的回归结果。3 现货市场试运行期间碳排放的差异
3.1 经济调度与真实调度碳排放对比
参考《关于2021年度广东、广西、海南省（区）火电行业节能减排情况的通报》（南方监能行业函【2022】19号）［25］中对各类别机组碳排放基准值的规定取值，计算碳排放量。其中300 MW等级以上常规燃煤机组的碳排放供电基准值为0.877 t CO2 /MWh、300 MW等级以下的常规燃煤机组为0.979 t CO2/MWh，燃煤矸石、水煤等非常规燃煤机组为1.146 t CO2/MWh，燃气机组为0.392 t CO2/MWh。根据上一部分模拟出的经济调度下的发电结构，以及不同机组的碳排放数据，可测算出经济调度下每15 min广东发电行业的碳排放总量，记作
。根据真实调度数据，可测算出每15 min广东发电行业的真实碳排放总量，记作
。表3为2020—2021年各月经济调度与真实调度碳排放对比。
表3 2020—2021年各月经济调度与真实调度碳排放对比Tab. 3 Comparison of carbon emission between economic dispatch and actual dispatch by month of 2020—2021 ( 万吨 )
表3展示了2020和2021年各月份真实调度的碳排放总量
和经济调度的碳排放总量
，以及两者间的差值
和比值
，图6和图7为表3中数据的图示形式。
图6 广东省2020年经济调度与真实调度碳排放对比Fig. 6 Comparison of economic dispatch and actual dispatch carbon emissions of Guangdong in 2020
图7 广东省2021年经济调度与真实调度碳排放对比Fig. 7 Comparison of economic dispatch and actual dispatch carbon emission of Guangdong in 2021从表3的数据和图6和图7可以看出，经济调度下的碳排放并非一直小于真实调度下的碳排放。当电力需求较低且发电行业碳排放总量较低时（例如1—2月、10—11月，此时电力剩余需求也低），经济调度的碳排放通常低于真实调度的碳排放，即
，
；但是，当电力需求较高且发电行业碳排放总量较高时（例如2021年5—9月，此时电力剩余需求也高），经济调度的碳排放通常高于真实调度的碳排放，即
，
；因此电力剩余需求与真实调度和与经济调度碳排放差值
之间存在负相关性。造成这一差异的具体原因在于2020—2021年间，广东省发电行业施行双轨制，A类机组作为市场边界，不参与市场优化出清，或由于供热及网络安全考虑而设置的必开必停机组，导致一些发电成本较高的机组参与实际发电。当电力剩余需求较低时（如1—2月、10—11月），意味着有部分低效率燃煤机组替代大容量高效率燃煤机组发电，而由于前者碳排放强度大于后者，导致真实调度下的碳排放总量将大于经济调度下的碳排放总量。电力剩余需求较高时（如2021年5—9月），意味着有大量燃气机组实际参与发电，由于燃气机组的碳排放远远小于燃煤机组，导致真实调度下的碳排放总量将小于经济调度下的碳排放总量。
3.2 现货市场运行期间发电行业碳排放差异分析
为了研究现货市场运行期间发电碳排放的差异，本研究将每15min 的发电行业碳排放数据
和
相加，得出每日的发电行业碳排放总量数据：
和
。同样计算得出两个被解释变量
和
。其中
反映了每日发电真实调度相对于经济调度产生的额外碳排放，
则反映了每日真实调度相对于经济调度产生的碳排放的比值大小。电力的剩余需求作为影响发电行业碳排放的关键因素，需要将其纳入回归分析的控制变量。图8为每日剩余需求与发电真实调度相对于经济调度产生的额外碳排放即
之间的关系。
图 8 每日剩余需求与发电真实调度相对于经济调度产生的额外碳排放之间的关系Fig. 8 Relationship between daily residual demand and additional carbon emission from actual dispatch versus economic dispatch从图8可知，每日剩余需求与
呈现负相关，数据大多集中在剩余需求介于1.3 TWh~1.5 TWh之间，
处于0值附近，其中有部分异常值分布在电力剩余需求等于1.2 TWh~1.4 TWh之间。图9展示了每日真实剩余需求与调度相对于经济调度产生的碳排放的比值，即
之间的关系，可以看出，电力剩余需求与
呈非线性关系。因此在接下来的回归分析中加入剩余需求的二次项能更好地反映两个变量之间的关系。
图 9 每日剩余需求与发电真实调度相对于经济调度产生的碳排放之比的关系Fig. 9 Relationship between daily residual demand and ratio of carbon emissions from actual dispatch versus economic dispatch采用多元线性回归分析公式（4），因变量
为
或者
两者其一，其余自变量不变，可以得到现货市场试运行期间广东电力行业碳排放的回归结果，如表4所示。
表4 2020—2021年现货市场试运行对广东电力行业碳排放影响的回归分析Tab. 4 Regression analysis the impact of spot market trial run on carbon emissions of Guangdongpower industry in 2020—2021
注：*表示在5%的水平上显著；**表示在1%的水平上显著；***表示在0.1%的水平上显著。
表4中回归场景（Ⅴ）、（Ⅵ）是对于因变量
的回归结果；回归场景（Ⅶ）、（Ⅷ）是对于碳排放比值
的回归结果。所有回归结果都表明，现货市场试运行期间，广东发电行业真实调度下相较于经济调度的碳排放有所增加。其中回归场景（Ⅵ）的结果表示，现货市场试运行期间，平均增加了2.965万吨CO2的额外碳排放；回归场景（Ⅷ）的结果表示相较于经济调度现货市场试运行期间广东发电碳排放总量平均增长了7.3%。此外，在回归场景（Ⅴ）—（Ⅷ）中，所有的控制变量都在不同的回归模型中对被解释变量有显著影响，且时间哑变量对回归结果有较强的影响。在现行的碳交易价格下，燃煤机组的发电成本远低于燃气机组，由于燃煤机组的碳排放强度远高于燃气机组，更经济的调度意味着更多的燃煤机组、更少的燃气机组参与发电。4 结语
本文根据机组发电的边际成本构建了发电的理论优序曲线，通过经济调度与真实调度发电成本及碳排放进行对比，采用多元线性回归方法分析了现货市场对发电成本效率和碳排放的影响。研究结果表明，广东电力现货市场试运行期间，发电总成本明显下降，但电力碳排放总量也会产生变化。因此：建议一方面加快推进现货市场进入正式运行，另一方面需要进一步开展电力市场与碳市场相结合。建议进一步利用碳减排政策工具，取代发电侧变动成本补偿机制。建议进一步开放电力市场竞争并与碳市场结合，构建将电能量成本及碳环境成本综合考虑的社会福利最大化市场出清模型，以反映真实的发电成本。长期来看，要实现国家“碳达峰”、“碳中和”战略目标，加快构建适应大规模新能源和可再生能源的开发利用的新型电力系统是必然选择，并结合不断完善的电力市场竞争机制，实现全社会度电碳排放强度和用能综合成本的双重降低。
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Impact of Electricity Spot Market Competition on Guangdong Electric Power Carbon Emission
HE XiangzhenZHENG JianpingZUO JianYANG YunYANG ChengCHAO ZhuBAO Bo
（Power Dispatching and Control Center of Guangdong Power Grid Co., Ltd., Guangzhou 510220, China）
Reducing carbon emissions on the power generation side is the key to building a new power system and achieving the“carbon peak and carbon neutrality”goal in China. The essence of the impact of electricity spot market operation on carbon emissions in the power generation industry is achieved through its impact on the power generation structure. A theoretical priority curve for power generation is constructed based on the marginal cost of generating units. By comparing the power generation cost and carbon emissions between economic dispatch and real dispatch, the impact of spot market on power generation cost efficiency and carbon emissions is analyzed using multiple linear regression method. The research results indicate that during the trial operation of the Guangdong spot electricity market, the total cost of power generation significantly decreases, but the total carbon emissions of electricity will also change. Therefore, it is recommended to accelerate the entry of the spot market into formal operation on the one hand, and further integrate the electricity market with the carbon market on the other hand.
electricity spot market；theoretical priority curve；electric power carbon emission；dispatch cost；economic dispatchABOUT
引用本文： 何祥针,郑建平,左剑,等.电力现货市场竞争对广东电力碳排放的影响[J].南方电网技术,2023,17(9):49-56.
(HE Xiangzhen,ZHENG Jianping,ZUO Jian,et al.Impact of Electricity Spot Market Competition on Guangdong Electric Power Carbon Emission[J].Southern Power System Technology,2023,17(9):49-56.)
作者简介：何祥针（1984），男，高级工程师，硕士，研究方向为电力系统调度运行管理与电力市场，154822966@qq.com；
作者简介：郑建平（1966），男，高级工程师（教授级），学士，研究方向为电力系统分析运行和电力系统智能技术；
通讯作者：左剑（1986），男，高级工程师，博士，研究方向为电力系统运行分析与控制及电力市场，264406305@qq.com。
基金信息： 中国南方电网有限责任公司科技项目资助项目（036000KK52210048 （GDKJXM20212084））；国家自然科学基金资助项目（51777015）。
中图分类号： X322； F426.61
文章编号：1674-0629（2023）09-0049-08
文献标识码： A
收稿日期：2022-07-15
出版日期：2023-09-20
网刊发布日期：2023-10-23
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