現(xiàn)實(shí)社會(huì)中往往充滿著各種風(fēng)險(xiǎn)與不確定性。有些風(fēng)險(xiǎn)是高概率,(如果發(fā)生了)低損失,比如錯(cuò)過一趟地鐵,可以改乘下一趟;有些風(fēng)險(xiǎn)是低概率,高損失,比如遇到地震或者遭遇重大疫情被困住,可能性命不保。有些風(fēng)險(xiǎn)一旦發(fā)生,反應(yīng)與處置時(shí)間很短,比如地震;有些風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生,反應(yīng)時(shí)間(潛伏期)長,但是需要的處置時(shí)間往往更長,比如癌癥的診斷與治療。
以上類型的風(fēng)險(xiǎn),人們都可以在現(xiàn)實(shí)中找到“交易對手”,也就是把“不好”的風(fēng)險(xiǎn)賣給別人,讓他人為自己承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)。交易對手在處置風(fēng)險(xiǎn)、降低損失方面具有天然的優(yōu)勢,比如企業(yè)將自己的IT維護(hù)與安全外包給專業(yè)公司;或者可以集合大部分人的風(fēng)險(xiǎn),來降低風(fēng)險(xiǎn),從而獲得收益,比如各種保險(xiǎn)公司;抑或更加能夠承受風(fēng)險(xiǎn),喜歡冒險(xiǎn),比如將一張有50%概率能夠獲得100萬元獎(jiǎng)金的彩票,以高于50萬元的價(jià)格賣給賭徒[1]。
在數(shù)字化時(shí)代,信息更加透明、快速可得,各種系統(tǒng)的運(yùn)行與供需變化動(dòng)態(tài)往往更加迅速,這導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)的復(fù)雜性(比如謠言的傳播速度與影響)、應(yīng)對工具的多樣性與及時(shí)性(早期預(yù)警)同時(shí)有所增加。這些方面,存在很多經(jīng)典的理論與案例。
由于價(jià)格的劇烈波動(dòng)性,電力市場生產(chǎn)與需求的不確定性,系統(tǒng)安全穩(wěn)定與集聯(lián)事故發(fā)生的反應(yīng)與(失控前)處置時(shí)間均很短,參與者眾多(我國的生產(chǎn)端過去是一個(gè)例外)等因素,也充滿著各種風(fēng)險(xiǎn)。為了使系統(tǒng)安全、穩(wěn)定、高效運(yùn)行,需要保持一定的電能質(zhì)量,也必須對各種風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效防范與應(yīng)對。其中,探討讓那些更加適宜、具有更強(qiáng)承受力、可以有效降低風(fēng)險(xiǎn)的(而不是沒有政治話語權(quán)的)主體去承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn),具有改進(jìn)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)效率的意義。
在本期專欄中,我們將討論電力市場中的交易“風(fēng)險(xiǎn)”,與其涉及的總體系統(tǒng)有效應(yīng)對的問題。
過去的故事與事實(shí)
容量市場的出現(xiàn),避免市場價(jià)格上漲到夸張的程度,同時(shí)對足夠的容量投資提供必要激勵(lì)。
相比石油、天然氣市場,由于需求的劇烈波動(dòng)性、無法存儲(chǔ)等特性,電力產(chǎn)品的價(jià)格常常存在劇烈的波動(dòng)。對于一個(gè)單一能量市場(energy-only market)而言,尖峰機(jī)組通常依靠足夠高的尖峰稀缺價(jià)格(scarcity price)來回收資產(chǎn)的固定成本。理論上,如果沒有額外的限制,大部分機(jī)組已經(jīng)達(dá)到最大出力,那么剩余的少量機(jī)組有足夠的能力與動(dòng)力把價(jià)格推向極高甚至無窮的程度,而消費(fèi)者往往缺乏彈性或者被隔離在市場波動(dòng)之外,也不會(huì)自動(dòng)斷電。因此,在稀缺時(shí)刻,電力市場永遠(yuǎn)存在市場力,即壟斷問題。
然而,毫無疑問,這種劇烈的上漲會(huì)給消費(fèi)者帶來風(fēng)險(xiǎn),在政治上同樣無法被接受。此類上漲出現(xiàn)的次數(shù)與時(shí)間(往往只有幾個(gè)小時(shí))如此之少,并且?guī)缀鯚o法預(yù)計(jì),同樣是機(jī)組投資面臨的巨大風(fēng)險(xiǎn),特別是經(jīng)常處于邊際上進(jìn)行定價(jià)的天然氣機(jī)組。從商業(yè)視角來看,依靠一年僅出現(xiàn)幾次的高電價(jià)做投資決策,是一項(xiàng)不可能完成的任務(wù)。
因此,在部分地區(qū)容量市場出現(xiàn)了。它避免市場的價(jià)格上漲到夸張的程度,同時(shí)也對足夠的容量投資提供必要激勵(lì),從而在使市場的價(jià)格不需要上漲過高的情況下,提供足夠的利潤給那些邊際機(jī)組。就基本理論而言,就相當(dāng)于電力消費(fèi)者買了一個(gè)看漲期權(quán),規(guī)避價(jià)格過度上漲的風(fēng)險(xiǎn),對沖了風(fēng)險(xiǎn)。這一看漲期權(quán)的行權(quán)價(jià)格,就是短期市場限價(jià)。比如存在容量市場的法國市場,電力限價(jià)在3歐元/千瓦時(shí),意味著行政設(shè)定電力價(jià)格不允許超過3歐元/千瓦時(shí)。美國一些存在容量市場的地方,電力價(jià)格更是低到2美元/千瓦時(shí)[2];不存在容量市場的地區(qū),比如美國得克薩斯州市場通過剩余儲(chǔ)備價(jià)格曲線(ORDC)來招標(biāo)供需緊平衡下的備用資源,其電力損失負(fù)荷價(jià)值(VOLL)的上限是9美元/千瓦時(shí)[3],顯然要高得多。
稀缺時(shí)刻與稀缺定價(jià)
來源:中國能源轉(zhuǎn)型之星
當(dāng)然,不同市場還有很多其他對沖價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)的工具,比如雙邊長期合同、不同時(shí)間段的期貨產(chǎn)品等。這往往都是與現(xiàn)貨市場產(chǎn)品并存,且從屬于現(xiàn)貨市場定價(jià)的。作為避險(xiǎn)工具,其收益與成本通常是相比現(xiàn)貨而言的。
眾所周知,過去很長一段時(shí)間,我國電力部門采用的是以成本為基礎(chǔ)的煤電標(biāo)桿電價(jià)機(jī)制,以及有保障的利用小時(shí)數(shù)。它確保機(jī)組可以回收投資成本,并獲得利潤。顯而易見,機(jī)組投資完全隔絕了價(jià)格與數(shù)量風(fēng)險(xiǎn),提供的激勵(lì)要比容量市場大得多。因此,投資沖動(dòng)很大,隨著時(shí)間推移,造成了機(jī)組容量的巨大過剩。
這種過剩使得保障利用小時(shí)數(shù)的承諾有所縮水,但仍舊是一種投資回收的有效激勵(lì)。更為特殊的是,對于有限利用小時(shí)數(shù)的尖峰負(fù)荷,其他國家往往用投資成本更低的天然氣機(jī)組去滿足,但帶來的影響是短時(shí)間的電價(jià)比平均電價(jià)高幾倍。而我國默認(rèn)的建成了就給足夠利用小時(shí)數(shù)來回收投資(“具有了資格”)的做法已經(jīng)形成慣性,對這部分所謂專業(yè)化調(diào)峰機(jī)組也一樣,往往給3000小時(shí)甚至更高利用小時(shí)數(shù),從而很大程度上降低高電價(jià)投資回收的必要性,使得高的生產(chǎn)側(cè)電價(jià)不再(必要)出現(xiàn),天然氣機(jī)組(管制)的價(jià)格只比煤電高兩倍,甚至更少。這部分減少的利用小時(shí)數(shù)通過全體其他機(jī)組分?jǐn)?,使其長期平均成本上升。從全年統(tǒng)計(jì)來看,這種電價(jià)安排(比如365天的電價(jià)都維持在0.4元/千瓦時(shí)),其總的系統(tǒng)成本,往往高于一個(gè)360天處于低電價(jià)(比如0.35元/千瓦時(shí)),但是在夏季用電高峰期出現(xiàn)120個(gè)小時(shí)高電價(jià)(比如1.2元/千瓦時(shí))的系統(tǒng)。
從消費(fèi)端來看,價(jià)格上漲的風(fēng)險(xiǎn)也被完全限制,電價(jià)幾乎整年甚至幾年沒有變化。這種安排之下,人們可能更加在意120小時(shí)的1.2元/千瓦時(shí)高電價(jià),而不是365天被薅0.5元/千瓦時(shí)羊毛的“溫水煮青蛙”。事實(shí)上,后者帶來的負(fù)擔(dān)比前者重。
比如,在美國得克薩斯州2019 年夏季用電高峰期間,我國媒體刊發(fā)了非常吸睛的報(bào)道《每度電63元!美國德州電價(jià)高出中國幾十倍》。事實(shí)上,從全年來看,得克薩斯州的平均批發(fā)電力價(jià)格低于4美分/千瓦時(shí),比我國大部分省份的煤電標(biāo)桿電價(jià)(需要扣稅比較)低不少。
對于可再生能源領(lǐng)域而言,由于出力上的不確定性,如何管控價(jià)格與數(shù)量風(fēng)險(xiǎn)成為一個(gè)熱門話題。比如,就雙邊的長期合同PPA而言,是買家還是賣家承擔(dān)發(fā)電不足(或者過度)的風(fēng)險(xiǎn),是一個(gè)政府進(jìn)行監(jiān)管設(shè)計(jì)與投資者簽訂合同時(shí)都必須考慮的問題。在發(fā)達(dá)國家,存在各種風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)傂问?。在我國,機(jī)組在日前往往需要提交每15分鐘的出力預(yù)測,偏差過大意味著調(diào)度的(缺乏明確規(guī)則的)懲罰措施,完全是一種行政處罰。這方面的監(jiān)管條款與不同主體的風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)界面還不是足夠清晰。
數(shù)字化時(shí)代“風(fēng)險(xiǎn)”的新變化
對于可再生能源領(lǐng)域而言, 由于出力上的不確定性,如何管控價(jià)格與數(shù)量風(fēng)險(xiǎn)成為熱門話題。
在電力系統(tǒng)運(yùn)行中,調(diào)度使用一個(gè)被稱為開機(jī)組合和調(diào)度的過程來確定每臺可控發(fā)電機(jī)應(yīng)發(fā)多大功率。這個(gè)求解過程通常是緩慢而復(fù)雜的,因?yàn)樗怯蒒P優(yōu)化問題控制,如機(jī)組組合和最優(yōu)潮流,且必須在多個(gè)時(shí)間尺度上進(jìn)行協(xié)調(diào)(從亞秒到數(shù)天前)。進(jìn)入可再生能源時(shí)代,系統(tǒng)擁有更多的存儲(chǔ)、可變發(fā)電設(shè)備以及靈活需求,這是風(fēng)險(xiǎn)加大的一方面。
數(shù)字化時(shí)代,各種硬件傳感器與軟件工具的結(jié)合,使得對系統(tǒng)狀態(tài)的識別更加迅速準(zhǔn)確,可以有效提高風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測的效率,以及做出快速處置。而且,機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以加速經(jīng)濟(jì)調(diào)度計(jì)算效率。這是有效降低風(fēng)險(xiǎn)的一方面。
對于可再生能源,廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)(machine learning)以及深度學(xué)習(xí)技術(shù)的引入,可以結(jié)合數(shù)字化天氣預(yù)報(bào)更加準(zhǔn)確地預(yù)測風(fēng)、光的出力,減少“在錯(cuò)誤的時(shí)間發(fā)電”的非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn),以及幫助更好地在地理上排布風(fēng)電機(jī)組,減少處于低電價(jià)區(qū)域的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。
應(yīng)該說,我國的電網(wǎng)公司在這方面走在世界一流隊(duì)伍中。泛在電力物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)的鋪開,將有效促進(jìn)電力系統(tǒng)運(yùn)行、維護(hù)、建設(shè)全方位的數(shù)字化與透明化。從發(fā)電、輸電、變電、配電到用電,AI技術(shù)有望為各種業(yè)務(wù)應(yīng)用提供基礎(chǔ)資源、算法及服務(wù)。
進(jìn)入數(shù)字化時(shí)代之后,越來越多的決策是由機(jī)器,而非人做出,這形成了另一個(gè)維度的“黑箱化”。
當(dāng)然,數(shù)字化時(shí)代的另一種風(fēng)險(xiǎn)在積聚,那就是不再由人,而是機(jī)器做越來越多的決策。這除了涉及廣泛的倫理問題,也使人們對于各個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行更加“無助”。原來發(fā)生了什么,知其然,知其所以然。在數(shù)字化系統(tǒng)中,我們越來越多地只能知道發(fā)生了什么,卻無法理解為什么發(fā)生,比如機(jī)器學(xué)習(xí)在下圍棋方面已經(jīng)全面戰(zhàn)勝人類。這形成另一個(gè)維度的“黑箱化”。在電力行業(yè),由于其平衡的尺度相比而言(比如連續(xù)交易金融市場)仍非常大,美國5分鐘一個(gè),歐洲15分鐘一個(gè),我國6-8 小時(shí)一個(gè),這方面的問題顯得還比較遙遠(yuǎn)。當(dāng)然,網(wǎng)絡(luò)的安全問題變得異常突出,特別是通信與控制系統(tǒng)。
小結(jié)
電力市場存在著廣泛的風(fēng)險(xiǎn)與不確定性,特別是涉及系統(tǒng)安全與價(jià)格方面的。在過去的發(fā)展中,我們積累了各種有效交易“風(fēng)險(xiǎn)”的工具與產(chǎn)品設(shè)計(jì)。在數(shù)字化時(shí)代,一方面,系統(tǒng)變得更加復(fù)雜,供給側(cè)與需求側(cè)的不確定程度在增加;另一方面,各種產(chǎn)品與工具將更加精細(xì)化,可以幫助我們更加透明、穩(wěn)健與高效地處置與交易風(fēng)險(xiǎn)。然而,除了網(wǎng)絡(luò)安全問題,數(shù)字化本身帶來的潛在風(fēng)險(xiǎn)使我們距離穩(wěn)健的電力系統(tǒng)依然比較遙遠(yuǎn)。
注釋
[1]https://zhuanlan.zhihu.com/p/32607779
[2]Mays, Jacob, David P。 Morton, and Richard P。 ONeill。 2019。 “Asymmetric Risk and Fuel Neutrality in Electricity Capacity Markets。” Nature Energy 4(11): 948–56
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