摘要 电力工业的市场化，实行竞争机制，进而打破电力垄断是电力工业发展的大势所趋。本文通过对电力市场交易机制的实验经济学研究，对电力市场的交易机制进行了分析.文中运用实验经济学的实验方法对电力市场的竞价方式进行了模拟演练，对两家发电企业报价方案进行了分析，提出了在该交易机制下所存在的电商合谋问题，并针对这一问题对交易规则提出了改良的建议，有助于打破电商价格上的合谋。
关键词：实验经济学；电商竞价；交易机制
Experimental economics research on trading mechanism of electric power market
Abstract It is the trend of the development of electric power industry that the market of electric power industry, the competition mechanism, and then breaking the power monopoly is the trend of the development of power industry. By of the power market trading mechanism of experimental economics research on electricity market trading mechanism by the analysis. In this paper using the experimental method of experimental economics of power market bidding mode were simulation exercises, analyses two generation enterprise bidding scheme, proposed in the trading mechanism and the existence of the business collusion, and to solve the problem of trading rules put forward suggestions for improvement, to break the electricity price collusion.
Keywords：Experimental economics; bidding; trading mechanism
电力工业在过去的几十年产生了巨大的变化，由于经济发展对电力工业的要求越来越高，世界大部分国家都在努力对电力行业的垄断机制进行改革。而我国的电力市场竞争模式也于06年前后在东北、华东、南方三个区域电网投入运行。通过市场的实践探索，我们对电力市场的复杂性有了更多的认识。电力市场化改革中有很多问题需要解决，如双边交易的保障、上网和销售电价的联动、供电企业的有效竞争、局部电力市场的垄断等问题。要解决这些问题就必须电力市场改革上加大力度，一方面增加电力工业的硬件投资，保障电力供应，另一方面，完善电力市场机制，推进体制革新和价格机制改革。本文运用理论与实验想结合的方式，通过对供电企业报价方法的分析，研究了供电企业竞价方案受竞价模式的影响，并最终对交易规则提出了改革方案。
1 电力市场交易机制的实验经济学研究。
1.1 电力市场几种交易机制。
（1）中长期合约市场交易机制。该机制的目标函数是实现最低的电能购买费用，在模型中的结算应用统一价格，购电价格却与边际最低电价。[1]其表达模型为
（1）
其中，SMP是电网边际价格。
期货合约市场交易机制。电力期货是新型的市场交易形式，在交易大厅中，买方之间和卖方之间同时进行竞争，当买方和卖方达成一致则可成交，这种方式遵循价格和时间优先的原则。
日前市场交易机制。该机制也是达成最低购电费用的目标函数。目前该机制的交易量仅占10%。其运作方式为：首席那进行短期内的负荷进行预报，然后经计划提前一天送交审核，审核通过后交易中心根据报价数据和负荷预测，依照目标函数最小的原则安排交易计划。[2]
（4）辅助服务市场交易机制。是为电力市场获得最低的辅助服务交易费用的决策。
1.2 供电企业电价竞争实验设计。
1.2.1模拟实验背景。
电力工业自身是由国家控制的垄断行业，虽然市场化改革已经进行了多年，但是在实际的电价竞争中依然存在供电企业为谋取最大利益而达成价格合谋的现象。本文所设立的实验市场环境中设定两个大供电商1和2，二者各占电力市场25%的容量，且具有成本优势，剩余市场容量有小发电企业占有，且单个小企业的市场容量占有率都在5%以下。由博弈理论可知，当两个大电商中，一个不投机而另一个投机时，不投机的供电商将获得较大收益，此时，收益较少的投机方则会在未来的竞价中采取价格措施报复对方，为了避免这一状况的发生，双方往往会在价格上达成投机的默契。供电企业1、2的得利矩阵如下表所示：
表1 两大供电企业的得利矩阵
|
电商1 电商2
|
投机
|
不投机
|
|
投机
|
A，a
|
B-D，a+c
|
|
不投机
|
A+C，b-d
|
B，b
|
表中A,B,C,D，a，b，c，d代表所得利益，A>B>D,(a>b>d)。很明显供电企业更乐于在负荷增加的同时提高电价。
实验模拟日前交易市场，假设电力市场的装机总量为10GW，将供电商划分为大、中、小三类，两个大供电商的容量均为2.5GW，电价的边际成本为200元/MWH。中小供电商分为A、B、C三类，其发电成本分别为200、250、300元/MWH。如表2所示：
表2 市场装机容量表
|
供电商分类
|
装机容量
|
边际成本
|
|
大供电商
|
1
|
2.5GW
|
200元/MWH
|
|
2
|
2.5GW
|
200元/MWH
|
|
中小供电商
|
A
|
1GW
|
200元/MWH
|
|
B
|
2GW
|
250元/MWH
|
|
C
|
2GW
|
300元/MWH
|
|
装机总容量
|
10GW
|
实际生活中用电负荷通常为波动的，试验中为方便计算将曲线变换为如图1所示的单调递增图形。
图1 日负荷变换曲线
1.2.2第一轮价格竞标的合谋结果。
图2和图3分别为供电商1和2大亨合谋的第一轮市场竞标报价方案曲线。
图2 供电商1第一轮报价方案
图3 供电商2第一轮报价方案
表3 第一轮竞价结果
|
负荷（GW）
|
4
|
5
|
6
|
7
|
8
|
9
|
|
时间（h）
|
3
|
5
|
2
|
4
|
5
|
5
|
|
供电商1
|
0.5
|
0.75
|
1
|
1.15
|
1.75
|
2.35
|
|
供电商2
|
0.5
|
0.5
|
0.5
|
1.85
|
1.25
|
1.65
|
|
供电商A
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
|
供电商B
|
2
|
2
|
2
|
2
|
2
|
2
|
|
供电商C
|
0
|
0.75
|
1.5
|
2
|
2
|
2
|
|
出清价（元/MW）
|
250
|
300
|
300
|
450
|
550
|
650
|
|
购电费（万元）
|
300
|
750
|
360
|
1260
|
2200
|
2925
|
表4 第一轮竞标竞价获利结果 单位：万元
|
负荷（GW）
|
4
|
5
|
6
|
7
|
8
|
9
|
超额收益
|
|
时间（h）
|
3
|
5
|
2
|
4
|
5
|
5
|
|
供电商1
|
7.5
|
38
|
20
|
115
|
306
|
529
|
1015
|
|
供电商2
|
7.5
|
25
|
10
|
185
|
219
|
371
|
817
|
|
供电商A
|
15
|
50
|
20
|
100
|
175
|
225
|
585
|
|
供电商B
|
0
|
50
|
20
|
160
|
300
|
400
|
930
|
|
供电商C
|
0
|
0
|
0
|
120
|
250
|
350
|
720
|
|
生产剩余
|
30
|
163
|
70
|
680
|
1250
|
1875
|
4067
|
表3和表4分别为第一轮竞价的结果和获利结果。第一次报价中，供电商1、2的报价曲线比较类似，相对而言，供电商2的价格更趋向于对市场价格的控制，而供电商1在谋求控制价格的同时更注重稳定取胜，在前1GW的处理中，报价采用小供电商的成本价，确保低负荷时的市场份额，同时采用报价递增的方案与供电商2进行博弈，发电商2在确保出力500MW的前提下报价开始递增。[3]负荷在7GW以下时，供电商2不能明确其他供电商的报价情况，而在负荷超过7GW后，明确了供电商1大概的中标出力价格，从而经过策略调整在下次竞标中谋求更大利益。同理供电商1也会了解供电商2的价格策略。为了谋求更大利益，双方会在不同时段谋求相应市场份额。
1.2.3第二轮价格竞标的合谋结果。
供电商1在第二轮竞价中没有调整标价，供电商2的报价调整后的曲线如图4所示。
图4 供电商2第二轮报价方案
第二轮竞价的结果和获利如表5和表6所示。
表5 第二轮竞价结果
|
负荷（GW）
|
4
|
5
|
6
|
7
|
8
|
9
|
|
时间（h）
|
3
|
5
|
2
|
4
|
5
|
5
|
|
供电商1
|
0.5
|
0.8
|
1
|
1.05
|
1.6
|
2
|
|
供电商2
|
0.5
|
0.8
|
0.7
|
0.95
|
1.4
|
2
|
|
供电商A
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
1
|
|
供电商B
|
2
|
2
|
2
|
2
|
2
|
2
|
|
供电商C
|
0
|
0.4
|
1.3
|
2
|
2
|
2
|
|
出清价（元/MW）
|
250
|
300
|
300
|
450
|
500
|
600
|
|
购电费（万元）
|
300
|
750
|
360
|
1260
|
2200
|
2925
|
表6 第二轮竞标竞价获利结果 单位：万元
|
负荷（GW）
|
4
|
5
|
6
|
7
|
8
|
9
|
超额收益
|
|
时间（h）
|
3
|
5
|
2
|
4
|
5
|
5
|
|
供电商1
|
7.5
|
40
|
20
|
105
|
240
|
400
|
812
|
|
供电商2
|
7.5
|
40
|
14
|
95
|
210
|
400
|
767
|
|
供电商A
|
15
|
50
|
20
|
100
|
150
|
200
|
535
|
|
供电商B
|
0
|
50
|
20
|
160
|
250
|
350
|
830
|
|
供电商C
|
0
|
0
|
0
|
120
|
200
|
300
|
620
|
|
生产剩余
|
30
|
18
|
74
|
580
|
1050
|
1650
|
3564
|
供电商2在第二轮竞价后，在高负荷时获得了与电商1同样的市场份额，但是此时的电价相对进行了下调，收益总额也降低了。经过多次竞价之后，供电商1和2的收益最终都到了如图5所示的D点。
图5 供电商1、2的报价分析示意图
1.2.4实验结果的行为经济学分析。
整个竞价过程，我们清晰的看到两个大供电商的博弈和竞价默契的达成。两个供电商为防止竞价严重失败的发生，采取了根据容量价格递增的策略，经过多次的试探和调整，两大供电商终于达成合谋，取得了最大利益。
2 实验经济学的电力市场交易机制改良。
2.1 新的交易规则。
为了打破大供电商的价格合谋，对交易流程进行修改：
（1）电网公司从供电商的报价曲线中得到供电商的价格期望特征值。
（2）电网公司对价格曲线完成特征值运算，结果按从小到大排列；
（3）电网公司根据负荷预估结果，遵循电费最小原则惊醒交易计划安排；
（4）报价相同时，选择特征值小的供电商；
（5）获利较高的辅助服务优先分配给特征值低的供电商；
（6）电网公司对特征值较高的供电商应进行适当的放弃，并选择备用容量满足负荷要求。
2.2特征值计算。
典型的供电商日负荷竞价曲线如图6所示。
图6 供电商报价曲线P的计算方法
特征值计算方法为：
（2）
（3）
（4）
（5）
式中Pi是大于Pi-1的平均报价，m是供电商的报价曲线容量的段数，ki是高于Pi的报价和高压Pi-1的报价的比值，Pj是段的报价，qj是j段的容量，Xi是低于Pi报价的容量，n是不容平均报价的个数。
2.3新交易规则的价格博弈分析。
表7 P值对交易影响的差异比较。
|
|
|
中标出力
|
备用容量
|
收益
|
参考点
|
负荷高峰
|
|
P值
|
小
|
各时段出力较多
|
承担备用容量收益
|
高
|
高于参考点
|
备用容量调用
|
|
大
|
各时段出力较少
|
无备用容量收益
|
第
|
低于参考点
|
自身抬高的出清价格可能被剥夺
|
两大供电商在新的规则下P值的差别被放大，表7为交易受P值差异影响的比较。可以看出新的规则使两大供电商的收益差距加大，由于P值的影响，导致两大电商的合谋难以形成，最终为了获得利润不得不降低价格，使竞争机制更加活跃，促使资源得到优化配置。
3 结论。
本文通过实验经济学的模拟竞价实验，对发电企业在市场竞争的合谋的形成进行了研究和分析，并通过特征值的引入在一定程度上避免了供电商的价格合谋。如今对经济问题应用实验经济学进行研究和分析受到了越来越广泛的推广。我国的电力市场正在改革的重要阶段，在未来更多的问题会利用实验经济学方法进行讨论和分析。
参考文献
[1] 朱庆.实验经济学:兴起、应用与意义[J].国际经济合作，2002，11：62-63.
[2] 孙志明. 基于实验经济学的电力市场竞价模式及报价策略研究[M]. 浙江大学, 2004.
[3] 王锡凡.分段竞价的电力市场[J].中国电机工程学报,2001,20(12):1-5.