新型电力系统火电综合价值分析与评估

董 军，彭诗程，包阿茹汗，吕诗瑶，窦熙皓，马 倩

(华北电力大学 经济与管理学院， 北京 102206)

0 引言

随着我国“双碳目标”的提出，新一轮科技革命和产业变革深入发展，全球气候治理呈现新局面，新一轮以电为中心、以新能源大规模开发利用为特征的能源转型正在我国蓬勃开展[1-2]，以新能源为主体的新型电力系统呈现出电力电量平衡概率化、系统电力运行电子化以及系统灵活性资源稀缺化的特征及趋势[3]。为应对新型电力系统建设过程中的一系列挑战，近年来，我国火电开始从电量型电源向基础保障型和系统调节型电源转型[4]。因此，在新型电力系统建设的大背景下，对我国火电综合价值进行深入分析，建立科学评估体系，合理规划火电转型策略，对我国能源转型与双碳目标的实现有着重要意义。

对于火电价值，国内外已有众多学者从不同角度进行了研究。Correia等[5]，Bartnik等[6]从投资角度，在考虑燃料、电价等市场变量情况下，采用金融期权理论对火电的市场价值与投资价值进行了建模；Kopiske等[7]提出了在新能源占比逐步提高的情况下，火电厂在电力系统中灵活性价值的测算方法，采用机组组合模型，将其转化为成本最小化的优化问题，通过对比优化结果，进行火电灵活性价值的量化分析；金善应[8]和王雅琪[9]针对火电厂的能源利用效率和环保价值问题，分别提出了全要素能源效率概念及电厂环境指数，采用基于松弛变量的DEA效率模型和超效率SBM组合模型进行了评估。可以发现，在全球低碳转型与我国新型电力系统建设的大背景下，火电价值逐渐呈现多元化、复杂化的特点，得到了学者们的广泛关注。然而目前对于火电价值测算主要是从单一维度出发，对于火电的综合评估，目前的研究主要着眼于机组运行状态及电厂运行情况等微观层面。齐敏芳等[10]从可靠性、经济性、技术性及运行性等4个方面建立了火电机组信息熵主成分分析综合评估模型，对火电机组的运行状态进行综合评价；李勇等[11]从经济、运行、运维3个角度对火电厂的运行情况进行了综合指标体系构建，并采用层次分析法进行了评估；刘江[12]和杨胜[13]分别采用熵权-逼近理想解排序法(TOPSIS)和AHP-熵权法对火电机组的可靠性与灵活性改造效果进行了评价。整体来看，近年来越来越多的学者注意到对火电的评估应该从多个角度进行指标构建与评价，然而在宏观层面上，对火电在系统中的综合价值进行分析评估的研究仍相对欠缺；在方法上，目前学者们普遍运用组合权重、熵权法和灰色关联度等模型对火电的指标进行了综合评价，将熵权-TOPSIS-灰色关联度模型综合使用的评价研究相对较少。

熵权法依据指标中包含的信息量确定权重，评价方案中的指标值相差越大，熵越小，所含信息量越多，赋予的权重越大[14-15]，能够更客观地对新型电力系统中经济效益、污染排放等关键指标差异较为明显的火电机组进行指标赋权，避免了主观臆断性；TOPSIS作为多目标决策分析中较为常见的方法之一，根据评价对象与最优和最差解之间的距离进行排序，对于指标样本要求较低，对于火电评价过程的多层次、维度复杂化等特点具有更高的普遍适用性；同时运用灰色关联度方法，根据指标之间发展态势的依赖程度对指标间关系进行权衡，判断待评价企业与选中的参考序列的贴合度，衡量指标优劣，具有更好的科学性。因此在选择熵权法对火电各指标赋权的基础上，利用灰色关联度分析的基本思想，与TOPSOIS法有机结合，对我国新型电力系统建设过程中的火电企业价值进行综合评估。

综上所述，针对火电在新型电力系统中的价值多元化问题，从经济性、稳定性、灵活性和环保性4个角度，对火电综合价值进行分析，构建火电综合价值体系，并运用熵权-TOPSIS-灰色关联度方法，从静态距离和动态趋势2个维度对我国新型电力系统建设过程中的火电综合价值进行评估；为我国火电转型规划提供理论参考，更科学、高效地推动我国新型电力系统建设，助力我国双碳目标顺利实现。

1 新型电力系统中火电综合价值分析与评价指标体系构建

1.1 新型电力系统特征分析

“双碳”目标下，大规模新能源高效利用与智能化将是新型电力系统发展的重要方向。相较于现行电力系统，新型电力系统的特征主要体现为以下3个方面：

1) 高比例可再生能源

新型电力系统中，电源侧主体将由现有的常规能源主体向高比例可再生能源转型。与传统火力发电相比，可再生能源出力不确定性增大，电源侧不可控性逐步上升。一方面风光出力在日内短时间尺度具有强波动性，需要可控发电机组的深度调峰能力予以平抑。二是风光出力存在季节性波动，导致可再生能源发电与负荷的季节性不匹配度增加。解决日内与季节性供需不平衡带来的弃电与灵活性需求是新型电力系统长期规划面临的挑战，传统火力发电向保障型电源转型的重要性日益提升。

2) 高比例电力电子

新型电力系统建设过程中，伴随可再生能源的大规模并网，一系列并网变换器为电力电子设备，如储能、电转气(P2G)、电制氢(P2H)也得到大规模应用，参与电网的调节。火电作为灵活性调节性资源的一种，在电源侧形成同步发电机与电力电子变换器并存的混合发电系统，也参与电力系统的灵活性调节与备用，并在市场中获取相关收益。

3) 系统灵活柔性增强

新型电力系统中，基于电力电子变换器的新能源虚拟同步技术将得到进一步发展，系统具备主动支撑、有功/无功调节与故障穿越等能力；火电机组的灵活性改造，适应未来快速、频繁与深度调节能力的需求；在用户侧，随着电力市场改革的持续推进，数字化与信息化等现代技术不断创新。用户侧的灵活调节能力进一步通过市场化体现，实现多能互补，提升电能利用效率，缓解供需不平衡、促进可再生能源消纳等目标。

综上所述，新型电力系统中，火电作为系统中不可或缺的主体，在向市场与新能源发电资源共同提供电能量创造价值的同时，也通过提供调压、调频等辅助服务方式，提升系统的稳定性，保障系统安全运行。

1.2 火电综合价值指标构建

在新型电力系统建设过程中，随着可再生能源的大规模并网与电力市场化改革的逐步深入，火电不再以计划形式并网发电，而是与并网的新能源共同竞价上网。目前我国火电参与市场的方式主要以参与电能量市场和辅助服务市场为主，其中在电能量市场中火电主要采取报量报价的形式与其他发电资源竞价上网获取收益；辅助服务市场中火电企主要通过响应调度需求，提供调峰调频等辅助服务获取收益。在新型电力系统中，火电的经济收益是火电企业最直接的价值体现，经过设备或技术改造实现成本降低的火电机组更易于获取更高的市场收益，间接地减少了新型电力系统的整体发电成本，给系统带来了经济价值。经济价值的测算方法有多种，包括现金流量贴现法[16]、账面价值法[17]以及期权理论[7]等。然而在资本结构日益复杂化、竞价自由度逐渐上升的电力市场化改革背景下，这样的方法并不完全适用[18]；另一方面，为增强各类指标的独立性，减少测算过程中考虑环保造成的火电效益损失及火电机组改造产生的费用支出，干扰其他指标，主要以火电在电力市场中的财务收益(支出)作为量化指标，构建火电经济价值指标体系。

考虑到已有许多研究指出，我国灵活性资源的辅助服务价值仍未在市场中得以完全体现[19-21]，例如火电机组备用容量价值及停运期间的机会成本并未得到考虑，火电的灵活性改造效果在无调度指令时也无法体现价值。因此在辅助服务市场的收益之外，从系统角度，对火电的稳定性价值和灵活性价值进行指标构建。参考文献[22]对火电的稳定性价值进行指标构建，确立了8个评价指标，分别为利用系数(UTF)、可用系数(AF)、运行系数(SF)、计划停运系数(POF)、非计划停运系数(UOF)、强迫停运系数(FOF)、等效可用系数(EAF)和等效强迫停运率(EFOR)，计算方法如下所示：

EFOR=

负荷波动的不确定性对系统的灵活性调节能力也提出了更高的需求[23]，将灵活性调节能力定义为系统在短时间内平抑负荷波动、维持实时平衡的功率调节能力，不同的火电机组在灵活性改造前后的运行性能也会体现出较大差距。从火电机组满足系统灵活性调节最重要的3类指标，即20%～40% MCR机组负荷率、2%～5% MW/min机组爬坡速率以及2～4 h快速启停能力3方面构建系统灵活性调节能力指标体系[24]。

从环保角度来看，火电仍是我国温室气体和污染物排放的主要来源。随着我国“十三五”规划中火电机组超低排放改造进程的推进[25]，为衡量不同火电企业的改造效果，从CO2、SO2、NOx及烟尘等4类污染物排放量角度进行火电的环保性指标构建。同时考虑到火电企业的部分污染物可以回收再利用，如粉煤灰、脱硫石膏、工业废水等，对系统环保性起到了正面影响[26]，将火电企业污染物回收利用率也作为系统环保性指标。

基于以上分析，从经济性价值、稳定性价值、灵活性价值、环保性价值4个方面对火电在新型电力系统中的综合价值构建19个评价指标，评价指标体系构建如表1所示。

表1 火电综合价值评价指标体系

2 熵权-TOPSIS-灰色关联法

2.1 模型描述

1) 构建评价矩阵。现有m个待评价企业，n个评价指标，第i个企业关于第j个指标得属性值xij(i=1,2,…,n)构成原始矩阵X，矩阵形式如下：

2) 规范化决策矩阵。规范化决策矩阵Z=(zij)m×n，矩阵形式如下：

由于本研究中各评价指标具有不同的数量级和量纲，为消除影响，需要对各指标进行规范化处理，得到规范化决策矩阵。评价指标包含效益型指标和成本型指标(如X16～X20)，2类指标分别采取式(1)和式(2)所示处理：

(1)

(2)

(3)

其中xij为第i行第j列标准化后的值。

2.2 熵权法确定指标权重

熵权法是在客观条件下，由评价指标值确定指标权重的方法，第j项指标的熵值ej为：

(4)

(5)

其中pij为第j个评价指标下第i个评价方案的比重。

第j项指标评价数据的分散程度dj表示为dj=1-ej，因此，用熵权法表示第j项指标的权重wj为：

(6)

2.3 TOPSIS法确定理想解

1) 构建加强规范化矩阵。将规范化矩阵与权重wj相乘，即为规范化矩阵Y：

2) 确定Y的正理想解Y+和负理想解Y-：

(7)

(8)

(9)

(10)

2.4 灰色关联分析

在加强规范化矩阵Y的基础上，计算第i个评估对象与正理想解Y+和负理想解Y-关于第j个指标的灰色关联系数分析：

(11)

(12)

式(11)和式(12)中，i=1,2,…,m；j=1,2,…,n；ε为分辨系数，ε∈(0,1)，一般取0.5。

(13)

(14)

2.5 计算相对贴近度

(14)

(15)

(16)

(17)

(18)

(19)

3) 计算方案相对贴近度：

(20)

3 算例实证

为更好体现新型电力系统中新能源大规模接入对火电产生的价值影响，同时提升评价指标的通用性，减小我国南北方冬季供热需求对火电价值产生的影响，选取我国某现货试点省份在新能源出力波动较大的秋季(9—10月)一典型日的相关数据进行实例验证。对于难以量化到按日结算的数据，采取求年度(月度)平均值方法处理。

对原始矩阵进行规范化处理，得到规范化决策矩阵转置形式ZT:

3.1 火电综合价值评价的关键影响因素

采用熵权法计算各指标的权重，得出各指标权重，结果如表2、图1所示。可以看出，权重较大的指标是现货电能量市场收益、调峰补偿收益、SO2排放量和CO2排放量。因此，这些指标是火电综合价值的关键影响因素，符合以上对火电价值的分析。

表2 火电综合价值评价权重

图1 火电综合价值指标权重分布

3.2 火电企业评价

由规范化决策矩阵和各指标权重计算出加权规范化矩阵，矩阵的转制形式YT结果如下：

根据式(7)和式(8)，由加权规范化矩阵选取出各指标的正负理想解Y+和Y-，具体如表3所示。

表3 案例企业评价的正负理想解

根据式(9)和式(10)，计算得到指标评价结果与正负理想解的欧氏距离，结果如表4所示。

根据式(11)和式(12)，计算得出指标与正负理想解的灰色关联度，结果如表5所示。

表4 案例企业的评价结果与正负理想解的欧氏距离

表5 案例企业的评价结果与正负理想解的灰色关联度

表6 案例企业评价结果的加权欧式距离和灰色关联度标准化

1) 根据一般经验，取α=β=0.5[27]，此时决策者同时考虑新型电力系统中火电综合价值指标的差异性，以及新型电力系统建设过程中火电综合价值的增长程度，有：

0.756 5,0.719 6,0.769)

0.824 9,0.782,1,0.834 6)

0.469 2,0.491 7,0.418 5,0.479 6)

相对贴近度见表7。

表7 案例企业的相对贴近度

2) 取α=0.2，β=0.8，此时决策者更少地考虑新型电力系统中火电综合价值指标的差异性，对新型电力系统建设过程中火电综合价值的增长程度考虑较多，适用于我国新型电力系统建设发展初期的时空情景，有：

0.472,0.488 3,0.448 8,0.479 8)

3) 取α=0.8，β=0.2，此时决策者更多地考虑新型电力系统中火电综合价值指标的差异性，对新型电力系统建设过程中火电综合价值的增长程度考虑较少，适用于我国新型电力系统建设较为成熟的时空情景，有：

0.465 8,0.496,0.384 5,0.479 3)

根据上述综合评价结果，对比各火电企业的相对贴近度。在α=β=0.5和α=0.8，β=0.2这2种情况下，6个火电企业排序分别为：火电企业2>火电企业4>火电企业6>火电企业3>火电企业1>火电企业5；在α=0.2，β=0.8情况下，有：火电企业2>火电企业4>火电企业6>火电企业3>火电企业5>火电企业1。

3.3 模型可靠性分析

为验证本文方法的可靠性，使用熵权-灰色关联度法及熵权-TOPSIS法依照评价体系计算6个火电企业综合性能排名，并与评价情况对比。取α=β=0.5的情景，表8为不同方法对各火电企业评价的排名。

表8 不同评价方法对各火电企业的评价排名

为进一步检验本文模型的可靠性，根据式(21)求出上述3种方法之间的Spearman相关系数。相关系数之和越大，表明该方法与其他方法的评价结果一致性越高，从而可认为有较高的可信度[28]。

(21)

式中:di为任2种方法对第i个评价对象的排序差；n为样本个数。

表9为3种方法的相关系数计算结果。

由表9可见，所采用的熵权-TOPSIS-灰色关联度法的相关系数和在三者中最高，因此，在评价时的可靠度较高。

4 结论

通过建立熵权-TOPSIS-灰色关联度评价模型，对新型电力系统中的火电综合价值进行了分析，并根据我国西北某地区的6个不同火电企业的相关数据进行了实例评价。通过分析相关权重与数据，研究的具体结论如下：

1) 火电价值不再局限于经济价值。随着我国电力市场改革及新型电力系统的建设，火电价值已经不完全来自于企业电力市场的收益，企业自身的经济价值只占综合价值的三分之一左右(X1～X3之和)，对系统的稳定、灵活和环保性，火电价值不容忽视。在未来新型电力系统的规划过程中，应更加注重火电对系统的影响。

2) 火电的经济性价值和环保性价值占比分别达30%以上(X1～X3，X15～X19之和)，因此火电价值最重要的评判标准仍是污染物及温室气体排放量和电力市场竞争力，这也符合我国新型电力体制改革与电力系统建设的趋势。对于技术落后、排放较高及市场竞争力较差的火电企业应进行改造或关停。同时发现，在污染气体排放中，CO2排放权量权重明显低于SO2和NOx排放量权重，表明评价企业中CO2排放量差异相对较小，火电的脱硫脱硝技术在评价体系中产生了更为明显的影响，因此在新型电力系统建设过程中值得重点关注。

3) 火电稳定性和灵活性价值对火电的综合价值影响有限。通过前文的分析，火电机组的调峰、调频能力对于系统负荷的稳定和灵活性调节仍具有价值，但从权重计算结果及实测数据来看，此类价值对火电综合价值的影响比较有限(X4～X11之和占比22.38%；X12～X14之和占比12.82%)。根据熵权法模型的特点，一方面说明选取省份对各火电企业调峰调频调度需求差异较小，另一方面说明选取的火电企业的系统稳定性和灵活性调节能力较为相近。

为提升评价指标的通用性，在算例实证中，未考虑冬季供暖情况下南北方火电价值的差异；另外为体现新型电力系统中的火电价值特点，典型日数据选择了新能源出力波动较大的秋季，在新能源出力较为平稳的其他季节，以及未来储能的推广与技术发展，对火电在系统中的综合价值产生的影响，值得进一步研究。

随着我国双碳目标的提出与新型电力系统的建设，我国能源转型的进程将在未来进一步加快。与英美及西欧发达国家相比，我国从“碳达峰”到“碳中和”目标的过渡期更短，意味着节能减排路径更陡峭，技术难度更大。对火电综合价值进行合理分析与评估，对我国新型电力系统的规划、火力发电替代转型及改造退役序列评估有着重要意义。从经济性价值、稳定性价值、灵活性价值及环保性价值4个方面，构建了包括电能量市场收益、辅助服务市场收益、CO2排放量等19个指标，为我国能源转型中的火电综合价值设计了合理的评价体系，可为我国新型电力系统建设规划提供了科学参考，助力我国双碳目标顺利实现。