代写电子商务论文范文：智能微电网中可再生能源投资及日常买电策略探讨

本文是一篇电子商务论文，本文将智能微电网中的可再生能源投资和日常买电问题进行联合分析，通过建立多阶段的动态规划模型对实际问题进行模拟与计算，不仅从成本最小化的角度为产消者提供买电和投资的策略指导。

第一章  文献综述

第一节  可再生能源投资的相关研究

目前学者们对可再生能源投资的研究主要分为两个方面：一是探究影响能源投资的因素；二是研究投资策略以指导实践活动。

在影响可再生能源投资的因素中，政府的各项政策占主导地位，包括政府各项监管制度、政府的经济补贴以及金融投资政策等。Menanteau 等（2003）较早地对三种激励方案的相对效率进行了比较，发现在激励可再生能源投资方面，上网电价制度比竞价制度更有效，而绿色证书交易的理论利益必须通过实践来确认。Kök 等（2018）探讨了电价政策对可再生能源投资的影响，并发现即使是相同政策，对不同发电模式可再生能源带来的影响也是不同的。政府补贴也对可再生能源的投资具有正向效应，并且是中小微企业发展可再生能源的主要支持力（Yang 等，2019），进一步的，Özdemir（2020）分析了不同类型补贴的作用区别，发现对能源产出进行补贴具有短期成本效益，而对产能投资进行补贴从长期来看更加有效。除了监管和经济激励政策，确保金融投资的政策，如投资风险降低措施，也能够促进可再生能源产能的增长（Lee，2019；Ming 等，2014）。通过对前人研究进行总结和延伸，Yang 等（2021）提出了绿色制度环境指数（由绿色信贷、政府补贴和环境税组成）的概念，发现绿色制度环境指数与可再生能源投资之间存在非线性（u型）关系。也有不少学者将碳排放与可再生能源投资进行综合研究，发现对碳排放进行限额有助于促进可再生能源投资，并对不同限额交易机制的作用进行了比较（Chen 等，2021），但相较于碳排放限额，似乎减少可再生能源间歇性的行动才更加有效（Aflaki 和 Netessine，2017）。除了政策这个主要因素以外，王晓天和薛惠锋（2012）发现投资者的先验信念、政策偏好和技术风险态度对投资决策有显著影响。张丽虹等人（2019）以企业为主体从宏观、中观、微观三个维度研究发现可再生能源投资受到依赖政府支持、政企共生模式的构建以及金融市场环境三方面的约束。Kozlova 和 Collan（2020）从投资者的角度介绍了一个可再生能源投资吸引力的跨区域分析框架，包括投资盈利能力、投资需求、区域可达性和电网状态，并举例说明了其在俄罗斯案例中的应用。

第二节  智能电网框架下的能源交易策略

能源交易是指对能源商品和服务进行的买卖活动，从商品种类上分为电能交易、辅助服务交易、输电权交易等，从交易类型上分为中长期交易和现货交易。传统能源市场中，发电厂、能源商和电力用户之间大多达成中长期交易的模式（Jiang等，2019；贾晨，2019；李曈等，2019），但随着智能电网技术的发展和应用，在电力零售市场中的短期交易和实时交易已非常普遍（Hu等，2018；Gao等，2018；史洋，2020）。由于本文研究智能微电网中日常买电的实时交易策略，所以仅综述研究智能电网框架下的实时电力交易的文献，主要包括电力采购策略和电力交易机制设计。

在电力采购策略的研究中，比较普遍的是对各级主体能源采购方案的设计。例如，从运营商的角度，Ghazzai等（2016）考虑了移动运营商和电力零售商之间的交互，在限制二氧化碳排放的前提下，通过最大化移动运营商的利润得到他们的能源采购方案，并且研究了考虑可再生能源发电不确定性的能源采购预测问题，为了保证电网的安全运行，建议从智能电网额外购买10 ~ 15%的能源。Ben Rached等（2017）开发了一个考虑不确定可再生能源发电的能源采购框架，并确定了额外产生的可卖回智能电网的可再生能源数量，而且发现风险水平和消耗的能源对运营商的采购决策有显著影响。Hu 等（2018）建立了基于鲁棒优化的短期决策模型，用于电力零售商确定电力采购和电力零售价格，并以实例说明了该模型的性能。Cao等（2018）将能源采购和定价过程与描述为一个两阶段优化问题，提出了一种高效算法，得到了可再生能源渗透、现货市场采购和用户定价的最优决策。Khojasteh（2020）采用博弈论和鲁棒优化相结合的方法，研究了基于氢能源的智能配电网中电力运营商的鲁棒能源采购策略，这一策略能够同时优化用户和运营商的利润。从解除市场管制后新进入电力市场的零售商角度，Peng 和 Tao（2018）提出了一个基于自下而上模型的区域间电力交易模型。

第二章  模型构建

第一节  问题描述

本文考虑的智能微电网系统包括主电网（传统能源）、电力运营商和智能微电网产消者三个组成部分，如图2-1所示。现实中，所有电力用户的能源管理将交由微电网内部的智能控制系统来完成（Kanchev等，2011；Paehizi等，2015；Ahmethodzic和Music，2021），因此从整体的角度，智能微电网在图2-1中的电网系统中可被视为一个决策参与主体。此外，智能微电网控制系统还从电力用户的利益出发做出是否投资建设分布式可再生能源的决策，负责管理可再生能源、将其与自身需求进行匹配，并向上游电力运营商购买传统能源满足自身电力需求、以及从辅助市场中紧急购买能源来确保在一个运作周期内电力需求和供给的完全匹配。基于此，从系统的角度，智能微电网可以被视为一个能够生产分布式随机能源和购买传统能源满足自身电力需求的产消者，即具有电力生产者和消费者的双重特征。

第二节  决策模型建立

基于上文的描述，本节将详细讨论研究问题的建模过程。结合我国现有实践，在智能微电网推广的初期，分时电价成为主流的电价模式，从全国范围来看，多省市都在推广及完善分时电价机制，但在时段划分上有着较大差别，例如目前上海市针对一般工商业及其他单一制用电，全年都采用统一时段的峰谷分时电价，河南、山东和天津等地区根据季节调整高峰和低谷的时段，江苏、上海和青海等地区不仅根据季节也根据用电行业调整峰谷时段。对于居民来说，在分时电价的政策下决定不同时段的买电量是即将面临甚至正在进行的日常决策，因此，本文在对日常买电决策进行建模时将其分为两个周期是合适的。根据日前市场中每个交易日的时段划分顺序（黄永皓等，2003），本文将白天划分为第一周期、夜晚划分为第二周期。此外，两周期模型也能在保持模型可解释性和可解性的基础上更清晰地说明日常买电决策与前期可再生能源投资决策之间的关系，因此在文献中被广泛采用（丁伟等，2005；Kök 等，2018；李国荣，2022）。

在分布式可再生能源产能确定之后，产消者将在电力日前市场的框架下决定每个周期需要购买的传统能源电量。第一周期买电量确定之后，产消者将购买的传统能源和在第一周期收获的可再生能源共同用来满足第一周期的需求。若需求完全被满足则直接开始第二周期的决策过程；若需求未被全部满足，则剩余部分通过需求转移机制转入第二周期。第二周期开始前确定第二周期的传统能源买电量，第二周期的需求等于原始需求加上从第一周期转移过来的需求（如有）。同样的，若第二周期的买电量和收获的第二周期的可再生能源大于上述需求时，则本周期结束；但是，若仍不能满足所有需求时，根据电力市场的供需平衡原则，产消者将从电力辅助市场中以高价购买电力来满足剩余需求。

第三章  模型求解 ........................................ 21

第一节  最优买电策略 ................................. 21

第二节  最优可再生能源投资策略 ..................................... 24

第四章  可再生能源投资回报周期 .......................... 35

第一节  真实情况下可再生能源投资回报期 ............................. 35

第二节  可再生能源投资回报周期变化情况 ............................. 36

第五章  模型扩展 ........................................ 45

第一节  考虑可再生能源回收的策略 ................................... 45

第二节  考虑碳排放惩罚的策略 ....................................... 46

第五章  模型扩展

第一节  考虑可再生能源回收的策略

分布式发电正在成为解决传统集中式发电系统问题和确保清洁能源电力供应的可行替代方案，而能源产消者概念的出现和能源部门的范式转变导致消费者对电力消费灵活性的需求增加，如果产消者生产和购买的总电力大于其需求，则可能会导致大量剩余电力。在本文的基础模型中，为了减少电力浪费，产消者在经过权衡后将选择减少对可再生能源的投资，然而由于顾及某一周期能源浪费而减少投资可能会导致其他周期付出更多购电成本。因此本节考虑了电网能够以一定价格回收多余可再生能源的情况，在实践中将可再生能源进行购回并用于满足主电网上其他地区的负荷是可行的（Wang等，2016；Hu等，2015； Ru等，2013），另外将可再生能源购回对于提高产消者的可再生能源投资积极性将起到重要的作用。

能源行业的绿色低碳发展已成为一种普遍趋势，面对减少碳排放的巨大压力，我国政府提出到2030年将碳排放量达到峰值，到2060年实现碳中和。推广和消纳可再生能源是实现上述目标的一种重要方式，而为了进一步约束能源行业的碳排放，将碳排放限制施加给发电及用电决策者也是一项重要举措。

第六章  总结与展望

第一节  结论与建议

本文将智能微电网中的可再生能源投资和日常买电问题进行联合分析，通过建立多阶段的动态规划模型对实际问题进行模拟与计算，不仅从成本最小化的角度为产消者提供买电和投资的策略指导，而且深层次探讨产消者投资可再生能源的回收周期问题、碳排放问题和可再生能源回收问题，此外还为政府政策者提供指导建议，有助于促进可再生能源的推广和消纳。

一、电力用户（产消者）

（1）产消者在进行传统能源购买时应该随电价升高适当减少购买量。与传统电网中没有任何议价能力的消费者不同，智能微电网中的用户本身也是电力供给者，在面对电力运营商提高电价时，产消者能够通过增加可再生能源投资水平、减少传统能源购买来应对运营商的这一不利行为。进一步的，运营商在面对产消者减少买电量的行为时，为了维持自己的利润，只能考虑适当降价来保持盈利水平。通过这种博弈，电力市场的电价将保持在比较平衡的水平，产消者和运营商都争取到自己的收益最大化。此外，产消者还需要注意，在分时电价政策下，若传统能源电价过高，则他们在最后一个周期以外的其他周期都可以选择不买电，但在最后一个周期必须从运营商处购买传统能源电力。

（2）产消者在进行可再生能源投资时应该重点考虑所在地区的可再生能源特征（能源类型和能源丰富度）以及当地电价等因素；根据可再生能源的不同类型（风能或者太阳能）、所在地区的不同气候以及不同的传统能源电价，产消者共有六种最优的投资方案。他们首先应该明确所处地区的能源优势，决定投资太阳能或者风能或者均不投资，随后结合各项因素确定具体投资水平。

（3）传统能源电价升高并非总是不利因素，产消者应该更加理性，用策略性的眼光看待电价上升问题。在两种情况下电价升高对产消者来说反而可能降低其用电总成本：1. 对日间光照充足的地区进行太阳能投资时，若日夜电价差距中等且用户的白天用电需求不太高，则白天电价升高可能降低成本；2. 对日间风力不足但夜间风力强劲的地区进行风能投资时，若日夜电价差距较小且用户的夜晚用电需求不太高，则夜间电价升高可能降低成本。

参考文献（略）