王 睿，陈达鹏，张会娟，饶 娆

(1. 中国广核新能源控股有限公司，北京 100070；2. 电力规划设计总院，北京 100120)

0 引言

分时电价是需求侧管理中的最常见的一种措施[1]，是根据不同时段供电成本的差异，采取时段间差异化的定价水平[2]，鼓励用户改变用电方式，促进电力系统负荷的削峰和填谷、保证电力系统安全稳定运行，同时可有效减少或者延缓电网投资，提高电力资源利用效率，从而有效提高电力系统运行经济性、降低用户的电能成本，使供电方和用户方获得双赢而设计的电力价格制度。

时段划分是分时电价方案制定的基础及重要部分[3]。现阶段我国分时电价定价实践中，时段划分方法通常基于不同时段供电成本变化的差异，从系统负荷曲线入手，利用模糊数学方法对各时段进行分类。在以火电等传统电源为主力装机的电力系统中，由于系统负荷曲线的高峰、低谷时段通常对应于系统发电成本的高峰及低谷时段，采用基于系统负荷曲线的方法开展时段划分是相对合理的。

但随着“双碳”背景下，以新能源为主体的新型电力系统建设进程不断加速，特别是风电、光伏等不确定性电源装机比例的阶跃式提升，使得发电侧供电成本的变化曲线与系统负荷曲线出现了较大程度的偏离[4]。如在一些太阳能装机渗透率较高的省份，白天太阳能大发时段通常对应原始分时电价的峰时段，过高的用电价格抑制了用户的用电需求进而对可再生能源消纳产生消极影响，这使得传统的基于系统负荷曲线开展时段划分的方式需要根据电源结构的升级转型做出适应性调整。

在上述背景下，本文首先对现有销售侧分时电价定价模型在新能源大规模并网系统中的适用性及其症结进行了初步分析。而后，从分时电价的基本定价原理出发，提出了基于净负荷曲线的分时电价时段划分方法，并结合实际算例，验证了所提方法在“双碳”背景下可有效促进新能源消纳，助力新型电力系统建设。最后，对本文所提时段划分方法在下一阶段的推广应用提出了具体政策建议。

1 现有分时电价时段划分方法

在现有的分时电价时段划分工作中，通常基于每日的系统负荷曲线，引入模糊半梯度隶属度函数分析其峰谷分布特征，并在此基础上借助模糊聚类方法，进而形成时段划分的基础方案[5-8]。

假设某省区日用户负荷曲线上各时点组成的时点集合为T =｛t0，t1，…，t23｝，曲线上各时点对应的负荷值集合为Q＝｛qt0，qt1，…，qt23｝。

采用偏大型半梯度隶属度函数和偏小型半梯度隶属度函数分别计算时点ti的峰隶属度upti和谷隶属度ulti。

式中：qti为时点ti的负荷值；b为各时点负荷中的最大值；a为各时点负荷中的最小值。

由于应用模糊隶属度函数方法划分时段，存在峰、谷区间分界时点难以合理界定的难题。为避免上述问题的出现，还需引入模糊聚类方法，对各时段峰、谷隶属度属性进行进一步明晰，并形成时段划分的基础方案。模糊聚类方法较为成熟，具体可参考文献[3]，本文不再赘述。

2 新能源大规模并网条件下现有时段划分方法的适用性分析

基于我国西部某新能源富集地区实际数据，对新能源大规模并网条件下，进行现有分时电价时段划分方法的适用性分析。

截至2020年底，该地区电力系统全口径总装机容量4 030万kW。其中，火电393万kW，水电1 193万kW，风电843万kW，光伏1 601万kW。新能源(风电、光伏)装机占总装机比重已达到61%。

以每月1日为典型日，该地区2020年1～11月典型日系统负荷曲线如图1所示。

图1 某省区典型日负荷曲线

从负荷曲线特征来看，该地区负荷曲线总体较平，日内峰谷差未超过6%。采用分时电价的时段划分方法，由于全天峰谷特征不明显，全天各时段均可划定为平时段，不再单独设置峰时段及谷时段。

该地区光伏机组典型日出力曲线如图2所示。从出力曲线来看，光伏各月典型日出力特征较为一致。受光照条件影响，青海省光伏典型日出力集中于9:00～17:00，各月典型日出力曲线峰值出现于11:00～14:00之间。

图2 某省区典型日光伏出力曲线

但在现有分时电价方法下，由于全天均为平时段，即全天用电价格在不同时段间是无差异的，用户则更倾向于根据正常的生产、生活习惯安排用电行为。换而言之，在光伏出力相对集中的9:00～17:00，现有分时电价政策难以有效激励用户去调整用电行为，在光伏集中出力时段增加用电负荷，进而促进新能源消纳。从近年来该地区实际弃光数据来看，弃光电量也主要集中于11:00～14:00之间，这也在一定程度上反证了现有分时电价定价机制对新能源发展和消纳的制约作用。

3 新能源大规模并网条件下时段划分方法的改进

从分时销售电价的定义来看，分时销售电价本质上是根据不同时段供电成本的差异对不同时段设定了不同的价格水平[9]。根据这一基本原理，本文提出了基于净负荷曲线的分时电价时段划分方法。

鉴于风电、光伏等新能源技术的短期发电成本接近于0，系统发电成本曲线实际上更接近于系统负荷曲线扣除风电、光伏出力曲线之后的净负荷曲线[10]。因此，在新能源大规模并网条件下，采用净负荷曲线设定分时电价更符合分时销售电价的基本原理。

在基于净负荷曲线的时段划分方法中，日用户负荷曲线上各时点组成的时点集合仍假定为T =｛t0，t1，…，t23｝，曲线上各时点对应的负荷值集合为Q＝｛qt0，qt1，…，qt23｝。净负荷曲线上各时点对应的负荷值集合为

式中：qt1'为时点ti的净负荷值分别为时点ti的系统负荷值、风电出力值、光伏出力值。

而后，分别采用偏大型半梯度隶属度函数和偏小型半梯度隶属度函数计算时点ti的峰隶属度up'ti和谷隶属度ul'ti。

式中：b'为各时点负荷中的最大值；a'为各时点负荷中的最小值。

4 算例分析

基础数据仍选取我国西部某新能源聚集地区2020年全年实际运行数据。

基于全年系统负荷曲线、风电、光伏出力曲线形成净负荷曲线。通过聚类仿真对2020年全年净负荷进行聚类，获得负荷特性相似的两类净负荷曲线，如图3所示。

图3 全年典型平均净负荷曲线

两类净负荷曲线覆盖全年总天数252 d，约为全年天数的2/3，其中第一类235 d，第二类17 d。

从聚类结果来看，两类净负荷曲线特征基本一致，均呈现出“夜间净负荷高，日间净负荷低”的特点。

采用本文提出的基于净负荷曲线的时段划分方法，对各时段进行了峰平谷时段划分，两类日净负荷曲线各时段净负荷隶属于峰、平、谷的天数占比如图4所示。

图4 净负荷曲线各时段峰平谷天数占比

考虑到该地区净负荷具有较为统一的特征，综合考虑负荷情况与新能源出力情况，该地区最终的时段划分推荐方案为：10:00～18:00为低谷时段；0:00～10:00，18:00～24:00为高峰时段，全天无平时段。

应用新方法后，分时电价低电价时段10:00～18:00与光伏出力的集中时段9:00～17:00基本相吻合，且完全覆盖了光伏出力的峰值时段(11:00～14:00)。换而言之，本文提出的基于净负荷曲线的分时电价时段划分方法可通过峰谷时段的有效调整激励用户调整用电行为，使其用电行为与新能源出力更贴近，进而促进新能源消纳。

5 结语

考虑到“双碳”背景下，销售侧分时电价政策实施的外部环境发生重大变化，分时电价政策也需要根据边界条件的重大变化做出相应的机制层面调整。在这一背景下，本文提出了基于净负荷曲线的分时电价时段划分方法，并结合实际算例，验证了所提时段划分方法对新能源消纳的促进作用，将有效助力以新能源为主体的新型电力系统建设。

需要指出的是，由于电力用户的用能成本是由发电成本与输配电成本共同组成，从系统供电成本角度，净负荷曲线通常与发电成本曲线的变化走势相一致，而输配成本则通常与系统最大负荷(负荷曲线)更相关。因此，本文所提基于净负荷曲线的时段划分方法更适用于系统负荷总体平稳且新能源装机占比较高的电力系统。

基于这一考虑，建议本文所提方法可在西部高载能产业占比较高、负荷总体平稳且新能源装机占比较高的青海、内蒙古等省区优先开始试点工作。后期，可在选取重点省份试点工作的基础上，逐步完善并加以推广。