CN111222246A - 一种基于高可信度***动力学的绿证分析方法 - Google Patents

一种基于高可信度***动力学的绿证分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于高可信度***动力学的绿证分析方法，包括以下步骤：S1.根据约束条件确定***动力学模型中的核心指标进而建立核心指标之间的因果关系图；S2.根据所述核心指标、对所述核心指标产生影响的关联指标和所述因果关系图，构建可再生能源参与所述绿证交易的***流图；S3.在***流图的基础上，建立绿证交易对可再生能源发展影响的***动力学模型；S4.对***中的结构参数以及边界条件进行有效性检验；S5.根据***动力学模型模拟分析可再生能源并网对电网经济运行的影响。本发明将绿证市场模型化，且结果值具有高可信度，推演不同市场参数下的交易结果及对可再生能源可持续发展的影响，使政府依据结果设置较优的市场参数。

Description

一种基于高可信度***动力学的绿证分析方法
技术领域
本发明涉及电力***技术领域，更具体的说是涉及一种基于高可信度***动力学的绿证分析方法。
背景技术
随着近几年风电和太阳能发电装机规模的快速增长，可再生能源发电并网和市场消纳问题日益凸显，已成为制约整个可再生能源产业进一步发展的瓶颈。为解决上述问题，我国开始研究和制定可再生能源电力配额政策，其基本内容是以强制性手段解决当前可再生能源发展面临的并网和消纳问题，要求在国家(或地区)电力建设中，可再生能源发电必须达到规定的数量或比例，目的是建立起基于法律法规基础上的绿色电力市场。因此，在建立强制的电力市场的同时，需要建立绿色证书交易***，该***可为承担可再生能源配额义务的承担者提供一个灵活履行义务的途径。
***动力学主要研究一个***在内外影响因素作用下的动态变化规律。***的内部结构和反馈机制能够决定其动态行为模式。绿色证书交易实质上是一个动态***。绿色证书交易涉及证书价格、可再生能源配额、交易者各持有的绿色证书量、绿色证书供需状况等诸多因素。这些因素相互影响、相互制约，并决定着交易者的行为模式。交易者将根据绿色证书价格，选择生产或购买绿色证书以完成政府下达的可再生能源配额指标。可见，基于可再生能源配额制的绿色证书交易过程是一个多变量、高阶次、非线性的动态反馈复杂***，具有明显的***动力学特征。
因此，如何提出一种基于高可信度***动力学的绿证分析方法是本领域技术人员亟需解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种基于高可信度***动力学的绿证分析方法，该方法基于可再生能源的特性和绿证交易市场的机制，能够通过因果分析及流图设计仿真可再生能源参与绿证交易后的可持续发展性，为实施绿证交易市场提供政策性建议。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于高可信度***动力学的绿证分析方法，包括以下步骤：
S1.根据绿证交易市场主体之间的逻辑关系，确定可再生能源参与绿证交易的约束条件，根据所述约束条件确定***动力学模型中的核心指标进而建立核心指标之间的因果关系图；
S2.根据所述核心指标、对所述核心指标产生影响的关联指标和所述因果关系图，构建可再生能源参与所述绿证交易的***流图；
S3.在所述***流图的基础上，建立绿证交易对可再生能源发展影响的***动力学模型；
S4.依据模型有效性检验方法，对***中的结构参数以及边界条件进行有效性检验，以确保所建立的所述***动力学模型具有高可信度；
S5.根据所述***动力学模型模拟分析可再生能源并网对电网经济运行的影响。
优选的，所述核心指标包括：绿证生产量、绿证市场需求量和可再生能源企业收益。
优选的，S2中的所述核心指标产生影响的关联指标具体包括以下内容：
所述绿证生产量的关联指标包括：可再生能源方持有的绿证、核发给可再生能源的绿证、发电商持有的过期绿证和绿证有效期；
所述绿证市场需求量的关联指标包括：被卖给需求方的绿证、需求方持有的绿证、上交的绿证、绿证期望购买量、绿证价格和绿证期望售量；
所述可再生能源企业收益的关联指标包括：在建装机量、总装机、设备折旧、固定成本、设备寿命周期、行业利润和可再生能源收益；
其中，所述在建装机量的关联指标包括：期望在建装机、新建装机、绿证价格对投资的影响和绿证年均价格。
优选的，S3中所述***动力学模型包括：状态方程、速率方程和辅助方程；
所述状态方程为：
Figure BDA0002363137990000031
其中，ICcumul ative为可再生能源装机量，单位：GW；IC0为可再生能源初始装机量，单位：GW；IC′expected为可再生能源期望装机量，单位：GW/年；
所述速率方程为：
IC′expected＝(pi+ti′)×ICcumulative×δ
其中，pi为行业利润对投资的影响，ti′为调整后绿证价格对投资影响，δ为经济学参数；
所述辅助方程为：
ti＝(AP+η)/LMCRES
Figure BDA0002363137990000033
Figure BDA0002363137990000032
TGCpf＝-TGC0×λ/tfp
其中，ti为绿证价格对投资的影响，表示单位绿证价格的波动对投资商投资可再生能源企业的影响，与绿证价格成正比关系；AP为绿证年均价格，单位：元/个；LMCRES为可再生能源长期边际成本，单位：元/kWh；TGCsales为期望绿证销售量，单位：个；f为罚金，单位：元/kWh；m为绿证价格最大值，单位：元/个；TGCp为绿证价格，单位：元/个；
Figure BDA0002363137990000041
为初始阶段绿证价格，单位：元/个；TGChp为可再生能源发电商持有的绿证，单位：个；TGCpurchase为绿证期望购买量，单位：个；TGChd为绿证需求方持有的绿证，单位：个；TGCt为上交的绿证，单位：个；TGCpf为绿证价格波动，单位：元/个；TGC0为绿证过量供应，单位：个；tfp为绿证价格波动的调整时间，单位：月；η、λ为经济学参数。
优选的，S4中所述的有效性检验方法包括：边界条件适当性检验；
所述边界条件适当性检验的具体内容包括：对所述***动力学模型的外生变量和内生变量进行辨别并汇总，与可再生能源参与绿证交易的现实因素进行对比，观察两者是否一致，一致则通过检验；
其中，所述外生变量包括：配额制比例、电力需求、调整时间、罚金、绿证有效期、固定成本和设备寿命周期；
所述内生变量包括：需求方持有的绿证、可再生能源方持有的绿证、核发给可再生能源的绿证、可再生能源总装机量、可再生能源发电成本、行业利润和绿证价格。
优选的，S4中所述的有效性检验方法还包括：模型结构检验；
所述模型结构检验的具体内容包括：对代入所述***动力学模型的计算数据与实际数据进行对比，观察两者是否一致，一致则通过检验；
所述计算数据包括：电力需求增长率、可再生能源发电固定成本、年均利用小时数和设备寿命周期。
经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种一种基于高可信度***动力学的绿证分析方法，基于可再生能源参与绿证交易市场的现状，建立市场主体之间的因果关系图和***流图，建立相应的高可信度仿真方程式并通过敏感性测试进行参数优化，提出政策建议。该方法能够将绿证市场模型化，且结果值具有高可信度，推演不同市场参数下的交易结果及对可再生能源可持续发展的影响，使政府依据结果设置较优的市场参数。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1附图为本发明提供的基于高可信度***动力学的绿证分析方法的流程图；
图2附图为本发明实施例提供的绿证交易市场因果图；
图3附图为本发明实施例可再生能源参与绿证交易的***流图；
图4附图为本发明实施例配额制随时间变化的仿真结果图；
图5附图为本发明实施例有效期随时间变化的仿真结果图；
图6附图为本发明实施例罚金随时间变化的仿真结果图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例公开了一种基于高可信度***动力学的绿证分析方法，包括以下步骤：
S1.根据绿证交易市场主体之间的逻辑关系，确定可再生能源参与绿证交易的约束条件，根据所述约束条件确定***动力学模型中的核心指标进而建立核心指标之间的因果关系图；
S2.根据核心指标、对核心指标产生影响的关联指标和因果关系图，构建可再生能源参与绿证交易的***流图；
S3.在***流图的基础上，建立绿证交易对可再生能源发展影响的***动力学模型；
S4.依据模型有效性检验方法，对***中的结构参数以及边界条件进行有效性检验，以确保所建立的***动力学模型具有高可信度；
S5.根据***动力学模型模拟分析可再生能源并网对电网经济运行的影响。
为了进一步实施上述技术方案，核心指标包括：绿证生产量、绿证市场需求量和可再生能源企业收益。
为了进一步实施上述技术方案，S2中的核心指标产生影响的关联指标具体包括以下内容：
绿证生产量的关联指标包括：可再生能源方持有的绿证、核发给可再生能源的绿证、发电商持有的过期绿证和绿证有效期；
绿证市场需求量的关联指标包括：被卖给需求方的绿证、需求方持有的绿证、上交的绿证、绿证期望购买量、绿证价格和绿证期望售量；
可再生能源企业收益的关联指标包括：在建装机量、总装机、设备折旧、固定成本、设备寿命周期、行业利润和可再生能源收益；
其中，在建装机量的关联指标包括：期望在建装机、新建装机、绿证价格对投资的影响和绿证年均价格。
为了进一步实施上述技术方案，S3中***动力学模型包括：状态方程、速率方程和辅助方程；
状态方程为：
Figure BDA0002363137990000071
其中，ICcumul ative为可再生能源装机量，单位：GW；IC0为可再生能源初始装机量，单位：GW；ICexpected为可再生能源期望装机量，单位：GW/年；
速率方程为：
IC′expected＝(pi+t′i)×ICcumulative×δ
其中，pi为行业利润对投资的影响，t′i为调整后绿证价格对投资影响，δ为经济学参数；
辅助方程为：
ti＝(AP+η)/LMCRES
Figure BDA0002363137990000072
Figure BDA0002363137990000073
TGCpf＝-TGC0×λ/tfp
其中，ti为绿证价格对投资的影响，表示单位绿证价格的波动对投资商投资可再生能源企业的影响，与绿证价格成正比关系；AP为绿证年均价格，单位：元/个；LMCRES为可再生能源长期边际成本，单位：元/kWh；TGCsales为期望绿证销售量，单位：个；f为罚金，单位：元/kWh；m为绿证价格最大值，单位：元/个；TGCp为绿证价格，单位：元/个；
Figure BDA0002363137990000074
为初始阶段绿证价格，单位：元/个；TGChp为可再生能源发电商持有的绿证，单位：个；TGCpurchase为绿证期望购买量，单位：个；TGChd为绿证需求方持有的绿证，单位：个；TGCt为上交的绿证，单位：个；TGCpf为绿证价格波动，单位：元/个；TGC0为绿证过量供应，单位：个；tfp为绿证价格波动的调整时间，单位：月；η、λ为经济学参数。
为了进一步实施上述技术方案，S4中的有效性检验方法包括：边界条件适当性检验；
边界条件适当性检验的具体内容包括：对***动力学模型的外生变量和内生变量进行辨别并汇总，与可再生能源参与绿证交易的现实因素进行对比，观察两者是否一致，一致则通过检验；
其中，外生变量包括：配额制比例、电力需求、调整时间、罚金、绿证有效期、固定成本和设备寿命周期；
内生变量包括：需求方持有的绿证、可再生能源方持有的绿证、核发给可再生能源的绿证、可再生能源总装机量、可再生能源发电成本、行业利润和绿证价格。
为了进一步实施上述技术方案，S4中的有效性检验方法还包括：模型结构检验；
模型结构检验的具体内容包括：对代入***动力学模型的计算数据与实际数据进行对比，观察两者是否一致，一致则通过检验；
计算数据包括：
指标 值
电力需求增长率 1.2％
可再生能源发电固定成本 0.05元/kWh
年均利用小时数 2000小时
设备寿命周期 20年
对于S5的具体实施内容为：
采用***动力学软件Vensim，模拟分析可再生能源并网对电网经济运行的影响。
以宁夏可再生能源参与绿证交易市场为例，连续模拟运行5年，时间间隔为1个月，模拟分析从2018年到2023年可再生能源参与绿证交易市场对可再生能源发展的影响：
随着配额制的不断增长，通过Vensim软件对该模型进行模拟，设置配额制增长率分别为1.13％，1.21％和1.28％，对应于场景1、2、3并进行仿真，仿真结果如图4所示；
随着绿证有效期的增长，通过Vensim软件对该模型进行模拟，设置绿证有效期分别为12月、36月及60月，对应于场景4、5、6并进行仿真，仿真结果如图5所示；
随着罚金的增长，通过Vensim软件对该模型进行模拟，设置罚金额度分别为1.3元/kWh、1.5元/kWh、1.7元/kWh，分别对应于场景7、8、9，仿真结果如图6所示；
由图4-图5可以看出，未来5年，可再生能源装机量不断上升，因此绿证交易市场的建立对可再生能源的发展有促进作用。同时，配额制增长率越高会引起更多的可再生能源总装机量。而绿证有效期越长，会引起更少的可再生能源总装机量。此外，罚金额度越高，会引起更多的可再生能源总装机量。因此根据仿真结果可知，政府在设置绿证交易市场参数时，应提高配额制增长率，降低绿证有效期及提高罚金额度。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (6)

1.一种基于高可信度***动力学的绿证分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.根据绿证交易市场主体之间的逻辑关系，确定可再生能源参与绿证交易的约束条件，根据所述约束条件确定***动力学模型中的核心指标进而建立所述核心指标之间的因果关系图；
S2.根据所述核心指标、对所述核心指标产生影响的关联指标和所述因果关系图，构建可再生能源参与所述绿证交易的***流图；
S3.在所述***流图的基础上，建立绿证交易对可再生能源发展影响的***动力学模型；
S4.依据模型有效性检验方法，对***中的结构参数以及边界条件进行有效性检验，以确保所建立的所述***动力学模型具有高可信度；
S5.根据所述***动力学模型模拟分析可再生能源并网对电网经济运行的影响。
2.根据权利要求1所述的一种基于高可信度***动力学的绿证分析方法，其特征在于，所述核心指标包括：绿证生产量、绿证市场需求量和可再生能源企业收益。
3.根据权利要求2所述的一种基于高可信度***动力学的绿证分析方法，其特征在于，S2中的所述核心指标产生影响的关联指标具体包括以下内容：
所述绿证生产量的关联指标包括：可再生能源方持有的绿证、核发给可再生能源的绿证、发电商持有的过期绿证和绿证有效期；
所述绿证市场需求量的关联指标包括：被卖给需求方的绿证、需求方持有的绿证、上交的绿证、绿证期望购买量、绿证价格和绿证期望售量；
所述可再生能源企业收益的关联指标包括：在建装机量、总装机、设备折旧、固定成本、设备寿命周期、行业利润和可再生能源收益；
其中，所述在建装机量的关联指标包括：期望在建装机、新建装机、绿证价格对投资的影响和绿证年均价格。
4.根据权利要求X所述的一种基于高可信度***动力学的绿证分析方法，其特征在于，S3中所述***动力学模型包括：状态方程、速率方程和辅助方程；
所述状态方程为：
Figure FDA0002363137980000021
其中，ICcumul ative为可再生能源装机量，单位：GW；IC0为可再生能源初始装机量，单位：GW；IC′expected为可再生能源期望装机量，单位：GW/年；
所述速率方程为：
IC′expected＝(pi+t′i)×ICcumulative×δ
其中，pi为行业利润对投资的影响，t′i为调整后绿证价格对投资影响，δ为经济学参数；
所述辅助方程为：
ti＝(AP+η)/LMCRES
TGCsales＝f/m×(TGCp/TGCp0×TGChp)
Figure FDA0002363137980000022
TGCpf＝-TGC0×λ/tfp
其中，ti为绿证价格对投资的影响，表示单位绿证价格的波动对投资商投资可再生能源企业的影响，与绿证价格成正比关系；AP为绿证年均价格，单位：元/个；LMCRES为可再生能源长期边际成本，单位：元/kWh；TGCsales为期望绿证销售量，单位：个；f为罚金，单位：元/kWh；m为绿证价格最大值，单位：元/个；TGCp为绿证价格，单位：元/个；
Figure FDA0002363137980000023
为初始阶段绿证价格，单位：元/个；TGChp为可再生能源发电商持有的绿证，单位：个；TGCpurchase为绿证期望购买量，单位：个；TGChd为绿证需求方持有的绿证，单位：个；TGCt为上交的绿证，单位：个；TGCpf为绿证价格波动，单位：元/个；TGC0为绿证过量供应，单位：个；tfp为绿证价格波动的调整时间，单位：月；η、λ为经济学参数。
5.根据权利要求1所述的一种基于高可信度***动力学的绿证分析方法，其特征在于，S4中所述的有效性检验方法包括：边界条件适当性检验；
所述边界条件适当性检验的具体内容包括：对所述***动力学模型的外生变量和内生变量进行辨别并汇总，与可再生能源参与绿证交易的现实因素进行对比，观察两者是否一致，一致则通过检验；
其中，所述外生变量包括：配额制比例、电力需求、调整时间、罚金、绿证有效期、固定成本和设备寿命周期；
所述内生变量包括：需求方持有的绿证、可再生能源方持有的绿证、核发给可再生能源的绿证、可再生能源总装机量、可再生能源发电成本、行业利润和绿证价格。
6.根据权利要求1所述的一种基于高可信度***动力学的绿证分析方法，其特征在于，S4中所述的有效性检验方法还包括：模型结构检验；
所述模型结构检验的具体内容包括：对代入所述***动力学模型的计算数据与实际数据进行对比，观察两者是否一致，一致则通过检验；
所述计算数据包括：电力需求增长率、可再生能源发电固定成本、年均利用小时数和设备寿命周期。
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