电力市场知识及市场出清电价（market clearing price）程序分享！

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一、电力市场概述

2000以前，国内并不存在电力市场，而是叫计划电力经济。发电侧为卖方，核算发电成本和利润上报国家，审核通过后就是上网电价。用户侧为买方，被动执行国家制定的分时电价。计划电力经济的优势为：电价相对稳定，企业用电成本核算相对简单；但是问题也比较突出，特别是煤价疏导滞后，体制机制僵化，资源配置粗放，不能灵敏准确的反映发电成本、发现电力价格。

2002年，电力市场化改革文件《国务院关于印发电力体制改革方案的通知》指出：打破垄断，引入竞争，提高效率，降低成本，健全电价机制，优化资源配置，促进电力发展，推进全国联网，构建政府监管下的政企分开、公平竞争、开放有序、健康发展的电力市场体系。通知发布后，原国家电力公司拆分为5大发电集团（家能源投资集团、中国华能集团、中国华电集团、中国大唐集团、国家电力投资集团）与2大电网（国家电网、南网）。发电厂试行竞价上网，成立国家电监会，对市场行为进行监管，从一定程度上打破了垄断。但这一阶段改革成效不彻底，其主要原因在于销售侧电价没有放开，所谓“放开两头，管住中间”只是在发电这一头产生了一定的成效，发电成本的变化并没有得到及时有效的传导。

2015年中发9号文《关于进一步深化电力体制的若干意见》指出：让发电企业和用户（公共事业、居民和农业用户仍执行政府定价）进入市场，通过报量报价进行交易撮合和价格出清，形成了真正的电力市场，基本达到了发现价格、优化配置的目标。

二、电力市场划分：

（1）按交易规模划分：批发市场、零售市场、先批发再零售市场；

（2）按交易品种划分：电能市场、发电容量市场、辅助服务市场和输电权市场；

（3）按交易时间划分：现货市场、中长期市场；

（4）除此之外：电力实物市场、金融市场、单边和双边市场；

三、电力现货市场的价格出清机制

市场价格出清是通过交易系统完成的，即买方和卖方均通过交易系统提交买（卖）数量和价格的申请，然后通过交易系统进行匹配，最后形成一个价格。价格一旦形成，将被所有成员接受。最后形成的价格被称为边际出清价格。市场出清电价是指在竞争定价的电力市场中，能够实现市场供-需平衡的度电价格。

四、市场价格出清-节点电价

（1）系统边际电价（system marginal price, SMP）

系统边际电价是指在现货电能交易中，按照发电侧报价从低到高的顺序逐一成交电力，使成交的电力满足负荷需求的最后一个电能供应者（即边际机组）的报价。系统边际电价模式适用于电网阻塞较少、阻塞程度较轻、阻塞成本较低的地区。直接上图：这种情况下，出清后的价格将被交易地区范围内所有成员接受，即每个发电机组发电价格和每个用户售电价格都一样。

（2）节点边际电价（locational marginal price, LMP）

节点边际电价，也可简称为节点电价。即将交易区域内按照不同的位置设置若干节点，该节点每增加一个单位的负荷（1MW）所产生的发电边际成本、输电阻塞成本和损耗成本。其中发电价格即为节点电价，售电价格为所有节点的加权平均价。节点边际电价适用于电网阻塞较为严重、输电能力经常受限的地区。

（3）分区边际电价（zonal marginal price, ZMP）

在实际电网的运行当中，在交易区域的范围内，部分集中地区之间可能阻塞较为严重，但区域内部阻塞较为轻微。此时可以简化一下节点的分布，采用分区的方式，按照阻塞断面将交易范围划分成若干不同的区域，在区域内所有的机组采用相同的电价，称之为分区边际电价。分区电价模式适用于阻塞频繁发生在部分输电断面的地区。欧洲的电力市场采用分区边际电价模式。

五、程序分享

讲到这里，分享一个基础版市场电价出清的程序，程序采用IEEE30节点展开算例研究，结果为不同节点的出清价格。

适用平台：Matlab+Yalmip+Matpower

程序结果：

部分程序：程序注释非常清晰！

%% 采用MatPower生成网络拓扑，此处采用IEEE-30节点
res = loadcase('case30');
Node_num = length(res.bus(:,1));  %网络节点数量
Node = res.bus(:,1);    %网络节点编号
Load = res.bus(:,3)/100;    %节点负荷有功标幺值
Gen_cap = res.gen(:,9)/100;    %发电机有功容量标幺值
Gen_node = res.gen(:,1);    %发电机所在节点
Gen_num = length(Gen_node);    %发电机数量
Line_I = res.branch(:,1);    %支路节点，下同
Line_J = res.branch(:,2);
Line_num = length(Line_I);    %支路数目
Line_xij = res.branch(:,4);   %支路阻抗
%% 下一步进行变量声明
Node_Theta = sdpvar(Node_num,1);
Unit_Out = sdpvar(Gen_num,1);
Gen_Out = sparse(Gen_node,ones(1,length(Gen_node)),Unit_Out,Node_num);
Node_Inj = sdpvar(Node_num,1);
P_av1 = sdpvar(Line_num,1);  %辅助变量
P_av2 = sdpvar(Line_num,1);  %辅助变量
Pij = sparse([Line_I;Line_J],[Line_J;Line_I],[P_av1;P_av2],Node_num,Node_num);
%% 下一步进行约束和目标函数的构建
con_nodebalance = []; %节点平衡约束
Geni = 1;
for i = 1:Node_num
    corrlbranchij = SearchNodeConnection(Line_I,Line_J,i);
    net_node_out(i) = sum(Pij(i,corrlbranchij(:,2)));
    if ismember(i,Gen_node)
    con_nodebalance = [con_nodebalance, Unit_Out(Geni)-Load(i) == net_node_out(i)];
    Geni = Geni + 1;
    else
    con_nodebalance = [con_nodebalance, -Load(i) == net_node_out(i)];
    end
end
con_powerflowcal = []; %支路潮流计算约束
for i = 1:length(Line_I)
    con_powerflowcal = [con_powerflowcal, Pij(Line_I(i),Line_J(i)) == (Node_Theta(Line_I(i))-Node_Theta(Line_J(i)))/Line_xij(i)];
    con_powerflowcal = [con_powerflowcal, Pij(Line_J(i),Line_I(i)) == (Node_Theta(Line_J(i))-Node_Theta(Line_I(i)))/Line_xij(i)];
end

con_gentech = []; %发电机物理运行约束
for i = 1:Gen_num
    con_gentech = [con_gentech, 0 <= Unit_Out(i) <= Gen_cap(i)];
end

con_pijcap = [-0.4 <= Pij <= 0.4]; %线路潮流容量约束

obj = 1/2*Gen_Bid(1,:)*Unit_Out.^2 + Gen_Bid(2,:)*Unit_Out; %目标函数构建
% obj = Gen_Bid(1,:)*Unit_Out; %目标函数构建
F = [con_nodebalance, con_powerflowcal, con_gentech, con_pijcap];
optimize(F, obj);
%变量可读化
Gen_Out = double(Gen_Out);
Unit_Out = double(Unit_Out);
Node_Theta = double(Node_Theta);
Pij = double(Pij);
% 求取对偶变量
for i = 1:30
   Z(i) = dual(F(i)); %对偶变量，此处物理含义为节点出清电价
end
end

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