電力市場價格風險動態監管研究

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自《關于進一步深化電力體制改革的若干意見》（中發〔2015〕9號）及其配套文件頒布以來，我國電力市場建設工作扎實推進并持續創新，但隨著電力體制改革向縱深推進，電力交易頻度大、市場主體復雜、交易規模大等特征將增大市場運行中存在的風險，亟需有效的風險識別與監管方法，使電力市場進一步完善。2022年，因一些電力市場主體實施風險行為導致多地出現電價異常現象，高電價導致市場產生巨額虧損，為解決電力市場價格風險問題，構建一套電力市場價格風險識別與監管體系對電力市場的穩定運行具有重要的現實意義。本文利用系統動力學分析市場監管對電力市場價格風險的動態影響，在識別電力市場價格風險的同時制定有效且適當的監管策略，為電力市場公平競爭、安全穩定運行提供有力保障。

一、相關研究文獻評述

關于電力市場的市場力含義、市場力風險及市場價格風險的特征，國內外學者做了深入研究。林濟鏗等(2002)從市場結構的角度對市場力進行評述，并據此提出相應的度量指標。曾鳴等(2004)、SeverinBorenstein(2000)等研究電力市場力概念界定、行使以及模擬分析，并設計了市場力風險的預測分析方案與防范對策。章楓等(2022)、孫波等(2020)、楊建華(2007)等針對電力市場中串謀、容量持留、極端報價等風險類型的產生原因和表現特征進行研究，并給出各種風險類型的防范措施或識別方法。現階段針對電力市場價格風險識別和分析主要從智能算法和構建指標體系兩方面進行。劉德旭等(2021)、李美娟(2011)等除了考慮傳統市場力評估指標HHI、MRR、勒納指數等，還考慮了負荷彈性與阻塞約束、市場績效等，雖然對市場價格風險指標進行了修正補充，但這些指標只是反映與市場相關的信息，需要進一步完善指標體系，全面評價市場價格風險。朱偉義等（2019）考慮到熱電廠在可再生能源發電并網儲備市場中日益重要的作用，通過勒納指數計量價格偏離邊際成本的程度，并進一步改進，以反映熱電廠在電力市場和儲備市場的總容量。羅錦慶等（2021）提出一套指標來識別機組地位、供應商行為和市場權力濫用，并將這套指標結合起來，建立一個基于電力交易數據的孤立森林模型；李雪松等(2021)結合改進Critic-G1組合賦權法，對發電上市場價格風險進行綜合評價；董禮等(2021)將指標體系與支持向量機相結合，構造SVM-ICC-DPRP算法，實現對電力市場價格風險的實時監控；李金洧（2021）在慣性權重參數動態調整的基礎上，提出一種包含最差粒子淘汰策略的PSO算法，并應用于火電機組出力優化，以實現在降低運營成本方面的進一步改進；馬苗苗等（2022）提出了一種基于Q-learning算法的微電網多智能能源管理方法，以管理微電網電力市場的能源交易和利益分享，同時還可以增加分布式能源資源的收入，降低客戶的負荷成本。上述研究為電力市場力的識別與分析提供了理論基礎，但無論是指標體系還是智能算法，目前的研究都只聚焦在市場價格風險的初步評估上，為解決電力市場中的實際問題，亟需構建一套全面且合理的體系，將風險評估與市場監管相結合，確保電力市場的穩定運行。為了給市場監管提供有力依據，在完善指標體系的同時應系統性地探究風險因素的耦合性與因果關聯。基于以上分析，借鑒朱艷娜(2021)、朱幫助等(2022)研究方法，采用系統動力學分析市場監管對電力市場價格風險的動態影響，風險評估為市場監管提供科學依據，監管調控市場價格風險水平，由此形成良性的動態循環，有利于維護電力市場穩定，進一步深化改革。

二、電力市場價格風險動態監管的理論分析

系統動力學(systemdynamics，簡稱SD)是福瑞斯特教授于1956年提出的一門分析研究信息反饋系統、分析和解決系統問題的學科。系統動力學是通過分析系統內部各變量之間的反饋結構關系來研究系統整體行為的理論，并且可將定性與定量分析相結合。系統動力學在研究電力風險監管對電力市場價格風險的影響上具有較好的適用性，可以引入一些不便于直接觀測的數據，有利于進一步完善電力市場價格風險監管系統，掌握系統中的因果關聯。

（一）電力市場價格風險因素分析

市場價格風險是指由基礎資產價格變動導致衍生工具價格變動或物品市場價格發生變動而引起的風險。電力市場價格風險既受發電廠商之間利用市場力引起的競價差異影響，也受國家相關部門的宏觀政策影響。其中，市場力是指改變盈利價格而偏離競爭價格的能力，具體到電力市場中，是指一個發電企業利用其規模等優勢，或者利用市場結構、市場規則等方面的缺陷，操縱市場，引起市場價格明顯高于邊際成本而額外獲利的能力。在不同的電力市場中，不同地位的市場主體可能采取的潛在風險行為與表現形式均有所不同。經調研以及相關文獻總結得出：電力市場力的風險類型主要有等報價串謀、容量持留、極端報價三種，其中等報價串謀在任何市場條件背景下都有可能發生，容量持留發生在供需寬裕的市場條件下，而極端報價發生在供需緊張的市場條件下。本文主要從市場主體報量和報價、電力市場環境信息以及市場主體歷史表現數據等方面，分析三種風險類型的行為特征，為確定電力市場價格風險因素作鋪墊。等報價串謀是指部分發電商形成串謀聯盟，其市場主體在報價階段的報價策略相似，報價變化同步，通過抬高市場出清價格或串謀聯盟機組的中標率，從而達到串謀聯盟成員共同利益最大化的目的。等報價串謀具有報價相似、報價改變同步和易高價中標的特點。容量持留是在電力供需寬裕的情形下，一些市場主體進行市場申報時，以超過市場主體平均報價水平的價格進行申報，使得自身中標率低，導致市場出清價格較高，成交情況與電力供需情況相矛盾。容量持留發生時，市場具有供需寬裕、高出清價格的特點；市場主體具有高報價、低中標的特點。極端報價是指在電力供需緊張情況下，市場中較多市場主體進行市場申報時，行使局部市場力導致輸電阻塞，達到高價中標的目的，從而獲得高額利潤。極端報價風險發生時，市場具有供需緊張、高報價機組比例高、極高出清價格的特點；極端報價機組具有極高報價、易高價中標的特點。綜合等報價串謀、容量持留、極端報價三種風險類型的定義和特點，將電力市場價格風險劃分為報價行為、行使動機、行使條件和歷史表現的四個子系統。結合研究以及相關專家經驗，增補影響因素，刪減關聯度較低的因素，最終確定電力市場價格風險的影響因素，如表1所示。

（二）電力市場價格風險監管演化因果分析

在分析市場力的風險時，不僅對電力市場價格風險進行識別，而且考慮市場監管對市場價格風險水平的影響作用。根據市場價格風險評估結果有針表1電力市場價格風險因素指標對性地制定有效且適當的市場監管策略，監管力度又反過來影響后續的市場價格風險水平，然后根據新的風險評估結果制定新的監管策略，以此循環，直至電力市場價格風險恢復正常水平為止，如圖1所示。電力市場價格風險的影響因素多樣化決定了風險監管系統的復雜性，該系統具有多個輸入變量、中間變量、輸出變量，變量之間相互傳遞、相互作用，當某一變量發生變化時可能會造成新的風險，從而傳遞給其他變量或者直接導致市場力的風險水平升高。梳理各變量以及子系統之間的因果關系，采用因果回路圖描述復雜動態關聯，如圖2所示。在電力市場價格風險監管演化因果圖中，共有9條回路。其中，回路1-5是負反饋回路，通過市場主體的報價行為影響其市場價格風險水平；回路6-7是負反饋回路，從收入、報價等風險驅動角度影響市場力的風險水平；回路8是負反饋回路，從風險條件方面影響市場力的風險水平；回路9是正反饋回路，通過市場主體的歷史表現方面影響其市場價格風險水平。回路1-5：當市場主體的報價、報量變化與其他市場主體相似程度增大，或者報價較高甚至接近市場限價時，該市場主體的報價異常程度增大，導致電力市場力的風險程度上升。為了維持電力市場的安全性與穩定性，加強電力市場的監管水平，從而影響市場主體的報價行為，使市場主體的報價異常程度減小。回路6-7：當市場主體的收入或報價低于市場平均的程度越大，其實施風險行為的驅動水平越高，則電力市場力的風險水平越大。為維護市場，監管水平也應隨之加強，進而影響市場主體的收入以及報價，使之恢復正常狀態。回路8：當市場的供需比異常程度增大時，市場主體擁有優越的條件實施風險行為，導致電力市場力的風險水平增大。為穩定市場，監管水平隨之加強，控制市場供需比恢復正常水平。回路9：當市場主體的歷史異常記錄增加時，其歷史表現水平下降，導致電力市場力的風險水平上升。若被判定為異常主體，則會使歷史異常記錄增加。

三、電力市場價格風險動態監管的電系統動力學模型構建

(一)電力市場價格風險監管SD流圖

電力市場價格風險監管系統由報價行為、行使動機、行使條件、歷史表現四個子系統構成，通過市場報價監管水平、驅動監管水平、條件監管水平三個中間變量對電力市場力的風險水平進行調控。在風險演化因果圖的基礎上，繪制電力市場價格風險監管SD流圖①，其中包含4個狀態變量，8個速率變量、5個輔助變量和15個常量。

（二）模型方程確定

選取某地區的電力市場現貨數據進行分析，將數據標準化，并應用熵權法選取適當參數；利用線性回歸、logit回歸、表函數等方式構建系統動力學模型。其中，市場報價監管水平、驅動監管水平、條件監管水平的方程主要采用延遲函數，符合先檢測風險后監管實際情況，并且通過調試以及經驗選取適當參數，確保監管的有效性和經濟性。根據該地區電力市場實際情況以及對數據的整體分析，邀請專家確定市場主體風險程度的閾值，并設置為80。以電力市場價格風險監管存量流量圖為例，部分SD方程如表2所示，其中市場主體報價異常程度、風險驅動水平、風險條件水平和歷史表現程度四個子系統的權重分別為WA、WB、WC、WD，各子系統中對應的各因子的權重為WA1、WA2、WA3、WA4等。

四、基于電系統動力學模型的實證檢驗與分析

（一）模型檢驗

利用Vensim軟件對電力市場價格風險監管模型進行仿真，將SD方程代入模型中，仿真時長為14天，步長為1天，電力市場力的風險閾值為80。采用控制變量的方法，依次修改市場報價監管水平、驅動監管水平、條件監管水平的增長率，研究各類監管對電力市場價格風險水平的影響，并觀察市場價格風險水平的變化趨勢及速度，進一步檢驗模型。方案Current0是將市場報價監管水平、驅動監管水平、條件監管水平的增長率取相同值0.333；方案Cur-rent1是取市場報價監管水平的增長率為0.45，其余的增長率不變；方案Current2是取市場驅動監管水平的增長率為0.45，其余的增長率不變；方案Current3是取市場條件監管水平的增長率為0.45，其余的增長率不變。不同方案的模擬仿真結果如圖3所示。如圖3所示，電力市場力的風險水平在不同類型的監管作用下呈現出先迅速降低后微弱增高，最終趨于穩定的形勢。因為在檢測出該市場主體實施風險行為后監管機構對其采取嚴格的監管措施，市場主體為響應監管快速調整報價、報量，此時的監管力度較大，導致市場價格風險水平大幅下降。在處于較低的風險水平時監管力度降低，市場主體會繼續調整從而回到市場正常水平。需要強調：監管水平要選取恰當：一方面，要考慮監管成本；另一方面，強度過大的監管會抑制市場作用，產生負面影響。算例所展示的變化規律與實際電力市場中對風險主體進行監管處置后的情況一致，證明參數的選取與SD方程正確可行。

（二）電力市場價格風險監管分析

利用系統動力學，可計算出電力市場力的風險水平，并分析得知不同監管方向對市場價格風險的影響程度，從而有針對性地制定監管策略，使電力市場力的風險水平盡快達到安全目標。由仿真數據表3可知，電力市場力的風險水平初始值為84.445，超過風險閾值80，可認定行駛市場力的市場主體為風險主體，對其實施監管措施。其中，方案Current1的電力市場價格風險水平變化最快，其次是方案Current3，最后是方案Current2，即市場報價監管對電力市場價格風險水平的影響程度最大，其次是市場條件監管，最后是市場驅動監管。同時，可以考慮對不同類型的市場風險采取監管策略的差異性，體現分類監管的思想。市場報價監管可根據等報價串謀、容量持留、極端報價的風險特征，針對報價制定精準的監管措施；市場條件監管可根據電力市場的實況，通過電力監管機構對電力市場進行干預或中止，同時及時公布電力市場監管信息；市場驅動監管可由電力監管機構統計市場主體的報價以及報量情況，判斷是否需要事前預警。五、結論與啟示本文應用系統動力學研究了電力市場監管對電力市場價格風險水平的動態影響，將模型劃分為報價行為、行使動機、行使條件和歷史表現四個子系統，總結不同類型市場價格風險的特征，構建相應的系統動力學模型，通過調節不同類型監管水平確定最佳的監管方案，據算例可知市場報價監管對電力市場價格風險水平的影響程度最大，其次是市場條件監管，最后是市場驅動監管。基于上述研究結論，得到以下啟示：

1.電力市場價格風險的識別應采用全方位的判斷依據。將定量指標與定性指標相結合，從市場主體的報價信息、市場情況、市場份額及歷史表現等方面獲取全方位信息，作為電力市場價格風險識別的判斷依據；構建一套精簡且全面的電力市場價格風險因素指標，增加說服性，提高風險識別的精準性。

2.電力市場價格風險需要高效且恰當的監管。單一的市場監管方式可能會導致監管力度過大、過小或監管成本過高的情況出現。所以，通過調控市場報價監管水平、驅動監管水平、條件監管水平作為單因子變量，研究不同監管方向對電力市場價格風險水平影響趨勢，并考慮監管成本與監管效果制定有效且恰當的監管方案。

3.電力市場價格風險監管需適應“雙碳”背景下

的新型電力市場。現有對電力市場價格風險和監管技術的研究，未考慮新能源發電主體。隨著“雙碳”目標的不斷推進，將會有越來越多的新能源發電主體進入電力市場，因此需要進一步研究未來電力市場結構變化后的電力市場力風險防范等問題，促進電力市場價格風險監管適應“雙碳”背景下新型電力市場發展的需要。

參考文獻:

[1]林濟鏗,倪以信,吳復立.電力市場中的市場力評述[J].電網技術,2002(11):70-76.

[2]曾鳴,童明光,張艷馥,鄭彥.我國未來電力市場中的經濟風險要要市場力風險及其防范問題[J].電網技術,2004(9):44-49.

[3]章楓,陸承宇,周子青,鄧暉,房樂.電力現貨市場局部市場力辨識措施[J].電力需求側管理,2022,24(2):92-99.

[4]孫波,李志恒,謝敬東,李思敏.現貨市場下發電商合謀競價問題研究要要要基于云模型構建發電商合謀競價評判模型的模擬分析[J].價格理論與實踐,2020(1):57-61.

[5]楊建華.考慮發電容量持留的電力市場穩定性研究[D].華北電力大學淵河北冤,2007.

[6]劉德旭,王靖,馬光文,黃煒斌,陳仕軍.電力市場中的市場力評估研究現狀及趨勢[J].電力需求側管理,2021,23(6):47-51.

[7]李美娟.電力市場中市場力風險預警系統的構建[J].科技管理研究,2011,31(8):75-79.

[8]朱偉義,榮以平,李濤,王海博,尹明立,張利.考慮可再生能源消納的火電機組市場力評估[J].電網與清潔能源,2019,35(12):74-82.

[9]羅錦慶,覃捷,黃遠明,黃志生,谷昊霖,田琳.基于孤立森林算法對發電機組濫用市場力的判別[J].價格理論與實踐,2021(8):159-163.

[10]李雪松,蔣宇,劉胥雯,王陽,丁羽.基于改進Critic-G1算法的發電商市場力綜合評價方法[J].中國電力,2021,54(11):59-67.

[11]李金洧.基于強化學習算法的智能電網需求側響應及優化調度策略研究[D].南京郵電大學,2021.

[12]馬苗苗,董利鵬,劉向杰.基于Q-learning算法的多智能體微電網能量管理策略[J/OL].系統仿真學報,2022.

[13]董禮,王勝華,華回春,郭海朝.中國現貨電力市場中發電企業濫用市場力違規識別[J].中國電機工程學報,2021,41(24):8397-8408.

[14]朱艷娜,張貴生,何剛.高校實驗室安全風險管理系統動力學仿真與應用[J].實驗技術與管理,2021,38(10):301-306.

[15]朱幫助,唐雋捷,江民星,王平.基于系統動力學的碳市場風險模擬與調控研究[J].系統工程理論與實踐,2022,42(7):1859-18.

作者:謝敬東 張蕾