光伏电站参与电力现货市场的投标策略优化研究：基于预测不确定性与偏差惩罚机制的分析

《IEEE Potentials》：Strategic PV electricity bidding in spot markets under forecast uncertainty

本文针对光伏电站在电力现货市场中面临太阳能预测误差、偏差考核机制和电价波动三大挑战，提出了一种动态投标策略。该研究通过系统整合功率预测、惩罚感知优化和价格风险管理，建立了以利润最大化为目标的决策框架。结果表明，该策略在特定时段可实现28.1%的收益提升，在波动高峰时段收益提高19%，为中国电力市场规则下的光伏电站提供了将预测能力转化为财务绩效的系统化方案。

　　

随着光伏发电在电力系统中的占比不断提升，光伏电站如何有效参与电力现货市场交易成为亟待解决的关键问题。在中国电力市场改革深入推进的背景下，"136号文"等政策要求新能源发电企业全面参与市场化交易，这意味着光伏电站需要直接面对电价波动带来的收益风险。然而，光伏发电固有的间歇性和不确定性给市场参与带来了巨大挑战——太阳能预测误差、偏差考核机制以及市场价格波动共同构成了制约光伏电站经济效益的三大瓶颈。

传统的投标策略研究往往侧重于预测技术或价格风险管理，但系统性地忽略了监管惩罚机制的影响，特别是中国特有的"双细则"政策中的偏差考核和超额收益回收规则。这种局限性使得现有方法在严格执行偏差惩罚的市场环境中适用性大打折扣。正是在这样的背景下，本研究提出了一种创新性的动态投标策略，旨在帮助光伏电站在遵守市场规则的前提下最大化经济效益。

为了破解这一难题，研究人员开发了一个综合决策框架，将运营预测与市场规则合规性有机结合。该策略的核心在于通过确定性优化将原始预测数据转化为经过惩罚调整的投标量。具体而言，研究团队建立了包含三个关键操作输入的模型：太阳能功率预测、日前(DA)和实时(RT)电价、以及"双细则"中定义的惩罚阈值。

研究采用了几个关键技术方法：首先构建了光伏发电申报模型，通过投标调整系数φ实现申报功率的弹性控制；其次建立了电力现货市场偏差结算模型，分别计算日前市场和实时市场收益；最后创新性地将"双细则"政策中的超额收益回收机制和预测偏差考核机制纳入优化模型，形成了完整的收益计算框架。研究以广东电网一个220kV/100MW集中式光伏电站为案例，在高价波动场景下验证了策略的有效性。

模型构建方面，研究团队首先建立了光伏发电申报模型。该模型将超短期(UST)预测功率曲线分解为15分钟分辨率功率曲线，以适应市场交易时段要求。申报功率Q_bid^t,τ与预测功率Q_forecast^t,τ通过调整系数φ建立关联，而φ的值则根据日前预测价格(P_F-pre-day^t,τ)与实时预测价格(P_F-real-time^t,τ)的比值进行弹性调节，通过参数k和m调整申报量对电价比的敏感性。

在电力现货市场偏差结算方面，研究分别建立了日前市场收益和实时市场收益的计算模型。日前市场收益R_DMR(t,τ)通过日前市场清算电量Q_DA^t,τ与日前节点电价P_DA^t,τ的乘积计算；实时市场收益R_RMR则参考机组实际上网电量与日前清算电量的差额乘以实时市场节点电价。

最具创新性的是对"双细则"政策的技术化建模。研究详细规定了新能源交易单元在日前市场的清算电量值不得超过其申报的超短期功率预测值，即0≤Q_cp^t,τ≤φQ_forecast^t,τ。同时，建立了偏差率λ_t的计算公式，当偏差率超过允许范围λ₀时，将触发超额收益回收机制。

案例研究部分展示了不同策略下的收益对比。在常规效益模拟中，光伏电站仅基于功率预测进行直接投标，不涉及策略性投标考量，申报的光伏电力负荷严格等于预测值，这种情况下总收益为45,534.13元。而在超短期预测1.3倍范围内的利润模拟中，研究选择最大申报系数φ=1.3作为边界最优解，此时总收益达到54,563.38元，较基线提升19.8%。

特别值得关注的是在预测值上方调度策略下的利润模拟。当预测日前价格高于实时价格时，采用上抬策略（申报量大于预测值）可以带来显著收益。然而，这种策略可能引发严重的价格波动，甚至导致市场不稳定。在考虑"双细则"政策的约束下，模拟电站该小时的总运营收入为25,999.93元，较无限制情况下的收益减少38,826.74元。

研究还验证了策略的自适应性。当交换日前价格和实时价格，使日前价格低于实时价格时，如果仍采用之前的上抬策略，收益将大幅降低至4,543.38元。这表明当预测日前价格低于实时价格时，应采用下压策略（φ<1）以减轻损失。

研究结论部分强调，集中式光伏电站在参与包含日前和实时市场的现货市场交易时，面临着短期功率预测不确定性和申报与实际发电量偏差带来的财务惩罚双重挑战。实证结果表明，光伏输出波动显著影响申报发电曲线和日前市场收益，交易员需要频繁进行动态小时级投标策略调整。

该研究提出的自适应投标框架成功解决了现货市场价格不确定性问题：当日前价格高于实时预测时触发向上调整以限制损失；当实时价格超过预测时通过向下修正保全收益。这一策略使集中式光伏电站在关键交易时段的收益提高了28.1%，其中一小时内现货市场收益激增19%。值得注意的是，即使在太阳能预测不准确的情况下，自适应投标调整策略仍能实现19.8%的收益提升，而惩罚减轻贡献了总额外收益的37%。

这项研究的理论贡献在于将运营预测与市场规则合规性相衔接，通过确定性优化将原始预测数据转化为经过惩罚调整的投标量。实践层面，该研究为光伏电站在中国特定电力市场法规下将预测能力转化为增强的财务绩效提供了系统化框架。虽然该模型主要针对集中式光伏电站，但未来可扩展至考虑电网约束的分布式系统，或探索结合储能系统调度与价格套利的混合投标策略，进一步提升模型的实用性和普适性。