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欧盟和中国的能源建模报告 Energy Cooperation Platform 中国 - 欧盟能源合作平台 EU-CHINA 2021年11月 欧盟资助项目 EA Energy Analysis Peter Brre Eriksen Lars Mllenbach Bregnbk Janos Hethey Lars Pauli Bornak ERI SGERI CEC ECECP http//www.ececp.eu infoececp.eu http//www.ececp.eu 目 录 执行摘要 1 1. 概 述 3 2. 增强中欧能源系统建模能力 – 建议 6 2.1 概述 6 2.2 中国和欧盟现有的能源系统模型 6 2.3 能源系统模型的发展 9 2.4 对建模方法和目标达成共识 10 2.5 市场环境下的电力系统建模和规划 13 2.6 模型的挑战和警示说明 16 2.7 对高比例可变可再生能源的表示 18 3. 对中国和欧盟未来建模的建议 20 3.1 加强部门耦合建模 20 3.2 以可变可再生能源和储能为重点的加强建模方法 21 3.3 电力系统的互联性日益增强，需要扩大建模范围，即使是局部分析 22 3.4 数据获取 22 4. 中国和欧洲电力市场发展比较 23 4.1 中国电力市场发展 23 4.2 中国与欧洲电力市场发展和现状的比较 27 5. 中国当前的输电规划过程 29 5.1 中国电力系统规划 29 5.2 中国输电规划实践 316. 欧洲输电系统规划 35 6.1 欧洲输电系统运营商网络（ENTSO-E）概述 35 6.2 ENTSO-E 十年电网发展计划（TYNDP）概述 36 6.3 TYNDP 结果 - 概述 36 6.4 共同利益项目（PCI） 37 6.6 ENTSO-E 全系统成本效益分析（CBA）方法 40 7. 情景设定 47 7.1 概述 47 7.2 SGERI 情景设定 47 7.3 ERI/CNREC 情景 49 59 8. 模 型 62 8.1 简介 62 8.2 候选模型和应用模型的选择 62 8.3 SGERI 模型主要特性简述 62 8.4 ERI/CNREC（EDO）模型的简述 66 9. 模型电网的描述 70 9.1 概述 70 9.2 SGERI 电网初始状态 70 9.3 ERI/CNREC 电网初始状态 71 10. 结 论 741 执行摘要 本报告是中欧能源合作平台（ECECP ）关于欧盟和中国能源系统建模的报告。 对能源系统建模的能力要求在过去几十年中不断发展变化。随着可再生能源（RES ）份额的提高， 出现了新的挑战。巴黎协定的气候目标和国家温室气体减排战略均涉及国家能源系统的重构。 为了实现气候目标，需要适当的模型。 本研究的主要目的是描述目前的建模挑战和注意事项，并为中国和欧盟未来的能源系统建模提供建 议。改进的未来模型将为在能源系统中整合更多可再生能源和其它新兴技术铺平道路，从而减少温 室气体排放，推进清洁能源转型和应对气候变化。 改进能源系统建模的主要建议如下 加强部门耦合的建模 在应对气候变化的过程中，需要利用不同能源部门和网络（电力、天然气、氢气、热能、 工业过程、 运输） 之间的协同效应。 其相互作用通过不同能源载体之间的能量转换来实现， 以提供服务，并确保从全面的角度对每个载体进行最佳管理。 风能和太阳能的成本正在迅速下降，这将为这些可再生能源整合到其他部门，并将其置 于未来能源系统的核心提供了强有力的动力。 加强建模方法，强调可变可再生能源和储能 随着可变可再生能源（VRE ）在电力系统中所占份额逐渐增加，考虑到时间和空间上的 相关性，以高分辨率对风能和太阳能发电进行建模变得越来越重要。此外，还应进一步 加强模型展示储能的时序以及储能与VRE 之间相互关联的能力。 随着电力系统互联增强，需要扩大建模范围即使是局部分析 模型节点之间（例如，价格区域）以及国家之间的互联/输电线路数量不断增加，以及 市场耦合的不断加强，使得有必要扩大能源系统模型的覆盖范围。模型需要考虑相邻的 地区/国家，即使研究重点更多是地方层面的问题。 改善信息获取有助于为能源领域的国际合作提供支持，例如中国和欧盟之间的合作 中国可以从欧洲透明度平台（European Transparency Platform）中汲取灵感，该平台不 仅提供接近实时的数据，而且还同时提供历史数据。在此方面，中欧显然具有进一步合 作的潜力。 增强的系统建模必须考虑市场设计和改革 市场在推动未来能源系统发展方面的作用日益凸显，是系统规划的关键边界条件。在 20 多年的能源市场自由化基础上，欧洲积累了大量经验可供分享。中国于 2015 年 3 月启动 的新一轮能源市场改革，市场行动和规划决策之间正在建立关键联系，这需要能源系统 建模的支持。2 欧盟和中国都做出了雄心勃勃的坚定承诺，要在本世纪中叶左右摆脱化石燃料，实现气候中和。这 十年将是扭转全球碳排放曲线的关键十年，从而使世界走上遏制气候灾难和履行巴黎协定全球承诺 的正确轨道。根据国际能源署的2020 年世界能源展望，2019 年，欧盟和中国的碳排放总量占全 球的 37，能源部门占全球碳排放量的 41。因此，中国和欧盟的能源转型对于全球成功实现净零 目标至关重要。能源转型涉及到能源供需、能源技术开发和部署，以及与之相关的体制框架方面的 深刻变化。欧盟和中国有必要在这方面加强合作。 能源系统是复杂的、相互关联的，并与经济和现代生活的所有重要方面紧密相连。因此，需要高质 量的能源系统建模来支持能源转型。能源系统建模有助于使决策者和利益相关者在制定政策、进行 投资，以及运行新的能源系统时能够做出正确的决策。欧洲和中国有义务向世界证明，能源转型可 以成功且高效地完成，且不会对经济产生不利影响。 注第 4 和 5 章概述了中国电力市场的发展和规划过程，ENTSO-E电网规划模型中国演示报告中也 同样包含这些章节。为了完整起见，两份报告中都包含了这些部分。3 1. 概 述 本报告是中欧能源合作平台（ECECP ）支持下的中欧能源系统模型报告，基于 ENTSO-E电网规划 模型中国演示项目。 本报告旨在概述中国和欧盟目前的能源系统模型，并对这些模型的进一步发展，包括潜在益处、挑 战和局限性提出建议。 该报告由 Ea energy Analysis 编写，该公司也是为中国展示 ENTSO-E电网规划模型中国演示报告 的牵头方（简称为 ENTSO-E 中国演示报告）。本报告的编写由ICF 负责总体协调，中国电力企业 联合会（CEC ）、国家发改委能源研究所（ERI/CNREC ）以及国网能源研究院（SGERI/CNREC ） 也均为此份报告做出了重要贡献。 第2章概述了中国和欧盟当前的能源系统模型，并对未来如何增强建模能力提出建议。 第3章提出了中国和欧盟能源系统模型的改进建议。 第4 -9章详细概述了中国和欧洲进行能源系统分析和建模的基础和背景，重点关注电力市场。 第4章介绍了中国电力市场的发展，并与欧盟电力市场进行了比较。 第5章介绍了中国当前的输电规划过程。 第6章介绍了欧洲 ENTSO-E的输电规划方法。 第7章提供了中国未来能源供需预测情景的相关信息。 第8章详细介绍了能源系统规划的两个重要模型SGERI 的内部模型和ERI/CNREC 的 EDO模型。 第9章介绍了SGERI 和ERI 模型中电网描述的背景信息。 第10章对报告进行了总结，并为提高中国和欧盟建模能力提出了建议。4 名次解释 缩写 解释 AC 交流 ACER 欧盟能源监管机构 API 应用程序接口 bn 十亿 bcm 十亿立方米 BIPV 光伏建筑一体化 CAPEX 资本支出 CBA 成本效益分析 CEC 中国电力企业联合会 CfD 差价合约 CGE 可计算一般均衡 CNREC 中国国家可再生能源中心 CREAM 中国可再生能源分析模型 CREO 中国可再生能源展望 CS 消费者剩余 CSG 中国南方电网公司 CSP 光热发电 DC 直流 DEA 丹麦能源署 DG 分布式发电 EC 欧盟委员会 ECECP 中欧能源合作平台 EDO 电力和区域供热优化（模型） EENS 期望缺供电量 ENS 缺供电量 ENTSO-E 欧洲输电系统运营商联盟 ENTSO-G 欧洲天然气网络系统运营商联盟 ERI 国家发改委能源研究所 EU 欧盟 EUCS 欧盟委员会情景 EV 电动汽车 FCA 远期容量分配 FYP 五年计划 GCA 全球气候行动（情景） GTC 电网传输容量 GW 吉瓦（百万千瓦） G 2 P 气体发电 HVDC 高压直流 ICE 内燃机引擎 ICF ICF 国际咨询公司 IDC 网络数据中心 IEA 国际能源署 KPI 关键性能指标 kV 千伏 kW 千瓦 LCOE 平准化发电成本5 缩写 解释 LEAP 长期替代能源规划系统 LOLE 缺电时间期望 MWh 兆瓦时（0. 1万千瓦时） NAIC 正常年度投资计算 NEA 国家能源局 NDRC 国家发展和改革委员会 NPV 净现值 NTA 不可传输替代 OECD 经济合作与发展组织 OPEX 运行维护支出 OPF 最佳电力潮流 OM 运行维护 PCI 共同利益项目 PINT 逐一加入法 Prosumer 产销者 PS 生产者剩余 PV 光伏 PX 电力交易 P 2 G 电制气 P 2 X 电力多元化转换 RAB 受监管资产 RE 可再生能源 RES 可再生能源系统 RMB 人民币（元） SEW 社会经济福利 SERC 国家能源监管委员会 SGCC 国家电网公司 SGERI 国网能源研究院 SoS 供应安全 SPCC 国家电力公司 ST 可持续转型（情景） tce 吨标煤 TOOT 逐一去掉法 TPA 第三方接入 TS 输电系统 TSO 输电系统运营商 TWh 太瓦时（十亿千瓦时） TYNDP 欧洲电网十年发展计划 TD 输配 UHV 特高压 UHVDC 特高压直流 USPV 公共事业级光伏 VALCOE 平准化发电成本调整值 VIU 垂直一体化公用事业公司 VRE 可变可再生能源 V 2 G 车辆到电网 Wh 瓦时6 2. 增强中欧能源系统建模能力 – 建议 2.1 概述 本章主要基于ECECP 旗舰项目“ENTSO-E 电网规划模型中国演示”，概述了中国和欧盟现有的能 源系统模型，以及能源系统模型发展的益处、挑战和局限性。此外还就如何加强中国和欧盟能源系 统的建模能力提出了若干建议。 充分认识能源系统模型开发所涉及的挑战，将有助于促进中国和欧盟的能源系统的发展。本章所提 供的建议旨在改善相关模型以及能源投资，从而为更好地为清洁能源转型提供支撑。 2.2 中国和欧盟现有的能源系统模型 2.2.1 简介 有关能源系统的决策需要建立在强大可靠的分析和模型基础上。能源系统模型是在考虑社会经济行 为和物理约束的情况下，模拟能源如何生产、转化和被消费的计算模型。 通过这些模型可以洞察一系列问题，包括能源供需、气候变化缓解途径以及能源、环境和经济政策 的影响。 能源系统的建模非常困难，主要在于能源系统组成部分极其复杂，而且各部门之间以及消费者和生 产者的行为之间存在着广泛的经济联系。近年来，可变可再生能源、分布式能源、电气化和灵活性 需求的发展使建模工作面临更多挑战。 关于政治决策、经济激励和社会行为的假设可能对结果产生很大的影响，特别是对于长期预测而言。 这些不确定性通常通过设定不同的未来情景进行处理，这些情景构成了建模工作的基础。 2.2.2. 中国能源系统模型 在过去的三十年里，中国发展了各种各样的经济模型，但针对能源系统的复杂模型相对较少，而且 是最近才出现的。 中国可再生能源展望 2018（CNREC, 2018） 1 中描述了这一发展。中国最早的能源系统模型是在 20 世纪80年代开发的，大多是简单的模型，旨在对能源需求进行预测。 直到上世纪90年代，中国才开始开发更先进的能源系统模型 例如1997 年，国务院发展研究中心与经合组织发展中心合作，开发了中国第一个可计算一般均衡 （CGE ）模型。 1 CNREC. 2018. 2018年中国可再生能源展望7 1999年，中国社会科学院数量与技术经济研究所与莫纳什大学也合作开发了CGE 模型，国家计委能 源研究所开始与日本国立环境研究所合作， 基于亚太一体化模式构建中国综合政策评估模型 （IPAC）。 21 世纪初，中国的模型研究开始蓬勃发展。2001 年，清华大学的一个研究小组开发了 MARKAL- China 模型，并将其应用于包括北京和上海在内的多个地区的能源系统规划中。 2004 年，同一清华团队将自上而下的宏观模型与自下而上的 MARKAL 模型相结合，创建了一个用 于研究碳减排战略及其对能源系统影响的 MARCAL-MACRO 中国模型。此外，上海财经大学还建立 了一个能源经济环境模型，用于分析上海工业部门的“绿色GDP ”。 表 2 . 1总结了目前用于分析中国能源系统的最重要的能源系统模型（CNREC ，2018）。 该表并不是一个全面的清单；中国的许多模型，如中国电力科学研究院和国家电网经济技术研究所 使用的模型，都是高度机密的，没有公开的文件或研究报告。此外还有一些用于学术研究的模型， 但尚未广泛应用于决策。 模型 全名 类型 地理 分辨率 规划 范围 主要用户 MRIO 多区域投入产出模型 自上而下的输 入/输出 区域 短期 中国科学院 EPPEI 规划模型 EPPEI 发电规划模型 自下而上优化 国家 中长期 电力规划设计总院 EPS 能源政策解决方案/模拟器 系统动力 国家 长期 国家气候变化战略与国 际合作中心 IPAC-ERI 综合政策评估模型 混合 国家、 地区、省 长期 国家发改委能源研究所 CRAME（CGE 、 LEAP、EDO） 中国可再生能源分析模型 混合 国家 长期 发改委能源研究所/可 再生能源中心 CGE-NCEPU 可计算一般均衡模型 自上而下的 CGE 国家 短期 华北电力大学 GCAM-中国 全球综合评估模型 市场均衡 国家 长期 太平洋西北国家实验室 MSCGE 多部门可计算发电平衡模型 自上而下的 CGE 国家 中期 国务院发展研究中心 GESP 发电系统规划模型 自下而上优化 国家、地区 中长期 国网能源研究院 DCGE-SIC 动态可计算一般均衡模型 自上而下的 CGE 省 短期 国家信息中心 中国 -TIMES 中国MARKAL-EFOM系统集成 模型 自下而上优化 国家 长期 清华大学 MARKAL- MACRO中国 市场配置模型与宏观经济模型 混合 国家 长期 清华大学 清华 - MARKAL 市场配置模型 自下而上优化 区域 长期 清华大学 SWITCH-中国 太阳能和风能与输电和传统能源 相结合 -中国 自下而上优化 国家 中长期 加州大学伯克利分校， 石溪大学 MESSAGE 能源供应战略选择及其一般环境 影响模型 自下而上优化 国家 长期 中国科学院大学 表 2 . 1 中国目前使用的重要能源系统模型8 2.2.3 欧盟能源系统模型 欧洲有许多模型。对这些模型及其范围进行全面概述是一项艰巨的任务，这使得模型比较工作耗费 大量资源。 自从第一批关于概述和分类并尝试比较能源系统模型面世以来，如 Huntington, H.G, 1982 2 ，多年 来该领域有许多研究采用不同的方法来完成这项任务。 2017年， 欧洲在描述欧盟能源系统模型及模型分类方面取得重要进展， 建立了能源建模平台 （EMP-E）。 该平台是地平线 2020 研究和创新计划的一部分，旨在促进建模者和决策者之间的合作，以便为欧洲 能源情景项目提供一份经同行评仪的模型和政策见解摘要。 在该平台 2017 年举行的启动会议上，对 47 种不同的能源系统模型进行了描述和分类。结果如图 2. 1 所示，其中还显示了模型名称和主要用户/开发者（研究机构/大学）。 图2. 1 EMP-E模型矩阵（蓝色 - 欧盟、绿色 -国家、红色 -区域、黄色 -其他） Mller, Gardumi, the experiences of of the energy modelling forum, Omega. 3 Mller, B., Gardumi, F., Hlk, L. 2017. Comprehensive representation of models for energy system analyses- Insights from EMP-E. Energy Strategy Reviews.9 包括生态、土地利用、健康和行为等其他部门的模型也受到了关注。因此，没有建议在 轴上细分行业，也没有给出行业数量的多少，将解释留给建模者。 y 轴表示技术的丰富性。底部展示了具有聚合技术表示的模型（如经济范围的模型）。 顶部展示了具有技术细化的模型，例如自下而上的模型。至于x 轴，考虑到矩阵中的各 种模型和术语“技术”的广泛定义，没有提供技术丰富程度的尺度。 EMP-E旨在为建模者之间以及与能源部门参与者之间提供一个不间断的互动交流空间。 2.2.4 结论 无论是在中国还是欧盟，都有并正在大力应用能源系统模型。这些模型被广泛使用，以更好地了解 能源系统及其潜演变和最佳配置，或用于评估技术的最佳渗透情况或评估特定措施可能产生的影响。 考虑到这些模型的广泛用途，ECECP 支持欧盟和中国当前和未来的建模能力具有十分重要的意义。 2.3 能源系统模型的发展 在过去几十年中，能源系统模型的要求发生了变化。随着可再生能源渗透率的提高，新的挑战也随 之出现。除了实现巴黎协定的气候目标外，国家温室气体减排战略也会涉及国家能源系统的重构。 为了实现气候目标，需要有充分且适当的模型做支撑。 通过总结能源系统模型的发展历程 4 ，可以看出其最新发展与当前和未来的一些研究问题紧密相关。 为了回答这些有分歧的问题，模型必须更加灵活且透明。 能源系统建模的一个主要趋势是开放的资源和信息获取，以及数据透明，这将有助于改善未来的模 型开发。 为了推断当前趋势并考虑未来的挑战， 模型将需要涉及越来越多的计算工作。 可再生能源份额的增加、 新兴的跨部门技术、储能需求以及不断增长的国际能源市场，都使得模型的复杂性继续增加。此外， 技术特性、替代技术的成本，以及未来的天气条件，都具有很大的不确定性。此外，国家间系统互 联的增强将导致模型的规模和问题的复杂性进一步增加。 传统的优化和综合评估模型被广泛用于制定以政策为主导的未来转型情景，通常涉及能源系统从化 石能源向绿色技术的转型。 这些模型可以帮助决策者了解如何实现长期的脱碳目标，以及如何通过选择低碳能源技术的组合来 实现这些目标，同时将总成本降至最低。这些模型通常 5 包括一个对未来成本和价格趋势有着完美预 见 6 的单一决策者。一些模型能够在有瑕疵的预见下运行，这限制了关于未来的信息。 4 Lopion, P. et al. 2018. A review of current challenges and trends in energy systems modelling. Renewable and sustainable energy reviews 96, 156-166. 5 Hanna, Richard et al. 2021 . How do energy system models and scenario studies explicitly represent socio -economic, political and technological disruption and discontinuity Implications for policy and practitioners. Energy Policy 149, 111984. 6 Model perfect foresight means that the “model” knows what is going to happen to the exogenous parameters in the whole model horizon10 图 2 . 2 一个基本的自下而上的市场调度模型的简化概要 2.4 对建模方法和目标达成共识 2.4.1 模型分类 总的来说，能源系统建模有两种方法自上而下模型和自下而上模型。 自上而下的模型通常被经济学家和公共管理部门采用。这些模型侧重于将能源系统与其他宏观经济 部门联系起来。其特点通常是对能源系统的组成部分及其复杂性的简化表示，因此不适合用来确定 具体部门的政策，而是通常用来评估能源和气候政策对社会增长、就业等社会经济部门的影响。 自下而上的模型可以对不同能源部门之间的组成部分和相互联系进行深入分析。这些详细模型从技 术经济的角度出发，可以用来比较不同技术对能源系统的影响。然而，自下而上的方法没有考虑到 能源系统与宏观经济部门之间的联系，因此忽略了对这些部门的影响。 图2. 2显示了自下而上调度模型的简单示意图，其中包含目标、输入/输出和市场“参与者”的描述 发电、需求以及输电线路等。 模型主要分为以下类别（不具有排他性） 7 计量经济模型 计量经济模型使用从过去行为中衍生的统计关系来模拟未来行为。计量经济模型既可以从确定性经 济模型中导出，也可以从随机性经济模型中导出。 宏观经济模型 宏观经济模型着眼于整个经济，仅将能源作为其中的一部分加以考虑。具体的技术信息不包括在内， 使用该模型通常需要高水平的专业知识。 7 Hall, Lisa et.al. A review of energy systems models in the UK Prevalent usage and categorisation. Applied Energy 169, 2016, 607-628 来源Ea Energy Analyses11 经济均衡模型 经济均衡方法侧重于长期增长路径，用于研究完整的经济系统，而能源只是其中的一部分。其重点 是经济部门之间的相互关系。这些模型可以分为一般均衡（所有部门的同时均衡）或部分均衡（仅 部分市场的均衡）。 优化模型 数学优化可用于在给定某些约束条件下找到技术的优选组合，并可用于自上而下和自下而上的方法。 首先，需要先定义一个目标函数以使其最小化，该函数可以涉及成本、燃料使用、排放甚至投资回 报最大化。此类优化模型有助于确定成本最低的解决方案，但通常是数据密集且复杂。一个关键的 好处是，此类模型的目标可以根据使用者的需要进行调整例如，一个模型的目标函数可以是社会 经济福利的最大化，而不是成本的最小化。 仿真模型 这些模型模拟了能源生产者和消费者对价格、收入和其它信号的反应。模型描述了系统的逻辑表示， 并试图重现其操作。与优化模型相比，它们可以更好地模拟技术的应用，因为它们可以以更高的分 辨率更有效地运行。 逆推模型 这种方法先确定理想的未来结果，并利用专业知识来反向确定实现这些结果的路径和政策。 多指标模型 多指标决策分析（MCDA）用来评估一系列可能的行动方案。多指标模型包括一系列广泛的衡量标准， 包括经济指标和其他指标。 2.4.2 ENTSO-E 电网规划模型中国演示项目背景 ENTSO-E电网规划模型中国演示项目的任务是为中国演示 ENTSO-E 输电系统规划过程，因此目标 明确，包括三个步骤定义情景，对潜在的新输电资产进行筛选，并为中国演示欧盟 /ENTSO-E 的 先进 CBA方法（见第8章和第9章）。 此外，为了使用模型来进行决策，必须考虑分辨率的概念，包括时间、空间、技术经济细节和部门 耦合的分辨率。这些主要领域可以分为低、中、高不同级别的分辨率。使用低分辨率会给建模带来 误差，而高分辨率则会在模型大小和计算时间方面带来挑战。因此，在实践中，需要基于对研究目 标的认识来对分辨率做出折衷选择。 除了分辨率，尺度也是一个重要因素，模型设计需要从电力供应和需求逐秒平衡尺度转变为具有数 十年寿命和长期路径依赖性的基础设施的尺度（见图 2. 2）。因此，与其简单地增加时间分辨率，另 一种方法是考虑不同的时间尺度与不同级别的细节。 例如，许多模型都包含规划步骤和操作步骤。在规划时间尺度上，决定应安装多少容量。在运行时 间尺度上，决定如何运行可用系统以满足给定的能源需求。这种模型可以称为双尺度模型。它可以 扩展到多个尺度范畴。例如在整个大陆的电网中，合理的尺度可能是地区（单个太阳能或风力发电 站的发电情况）、国家（国家能源系统的特征及其需要匹配的总需求），以及国际（远距离输电能 力以及由此带来的额外平衡可能性）。12 图2. 3不同时间尺度、不同细节层次的模型说明。 8 ENTSO-E中国演示报告选定的模型采用了包含一个规划模块以及一个运行调度模型 （第2. 4. 3小节） 。 2.4.3 ENTSO-E 电网规划模型中国演示项目选用的建模方法 ENTSO-E 项目团队决定采用自下而上的方法对输电系统开发进行建模。这种模型能够详细描述电力 系统及相关的区域供热系统的技术经济参数和约束条件。这也是中国和欧盟在当前输电系统规划中 已经采用的方法。 ENTSO-E中国演示报告选择了ERI/CNREC 的 EDO模型。EDO是一种容量扩张模型和最优机组组 合与经济调度模型的结合。从本质上讲，该模型通过总成本的最小化，包括资本成本、运行维护和 燃料成本，为电力和区域供热部门找到特定目标或政策约束条件下的成本最优的解决方案。 EDO 模型的关键模块 EDO模型使用用户设置和输入数据，根据以下电力系统建模概念运行 经济调度优化在受电网限制、技术限制和其他限制的情况下，在每个时步中寻找满 足电网各区域需求的每个机组最佳发电水平。 机组并网类似于经济调度优化，但决定何时、哪些机组应启动和停止的复杂性更大。 这增加了表现机组成本和技术的复杂性， 因为启动和关闭都是昂贵的操作和离散的决策， 这会影响到后续决策。 容量扩展提供由模型内生决定的容量。因此，该模型可以用来根据系统的需要和经 济性来制定发电、输电和储能的投资决策。 8 Pfenninger, S. et al. Energy systems modelling for twenty-first century energy challenges. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 33, pp. 74-86. DOI 10 . 1016/j.rser.2014. 02 . 003.13 图 2 . 4EDO运行流程图 ---- 包括容量扩展（规划）模型和调度（运行）模型的双尺度模型 这个模型基本上是在两种不同的模式下运行，它们可以相互作用（如图 2. 4）。第一种模式用于分析 整年。在此模式下，用户配置时间分辨率。由于计算原因，这通常低于完全的逐小时分辨率。第二 种模式以每小时分辨率查看整个星期。因此，该模型运行 52 次代表模拟中一年中的每个星期。每种 模式都可以连续运行数年，为电力和区域供热系统的发展描绘了一条路径。如果用户允许投资于年 度模型，则该模型在一年内的装机容量将在随后的几年内可用，直至技术寿命结束。 2.5 市场环境下的电力系统建模和规划 2.5.1 市场建模方法概述 ENTSO-E 电网规划中国演示项目的总体目标是支持中国电网顶层规划的现代化。该项目借鉴了中国 和欧洲的现有情景和建模框架，重点是电网规划过程中的市场建模和成本效益分析（CBA）。这表 明了电网规划和电力市场改革之间的关键联系市场价格将决定电力的供应和需求，从而成为新建 或扩建现有输电线路的重要推动力。 项目重点放在市场驱动电网规划方法上，因此，ENTSO-E 电网规划中国演示报告对中国最大的价值 是展示这些方法在中国条件下的应用。 被选定的 CBA 参数有 社会经济福利（SEW ） 燃料成本（包括在社会经济福利中） CO 2 减排（包括在社会经济福利中） 可再生能源整合弃电量的削减 GWh/年 拟议投资的资本成本（CAPEX） 拟议投资的运行和维护成本（OPEX ）14 例如，BOX 1中的图2.5和2. 6显示了社会经济福利评估的一些重要特征。 BOX 1 SEW 计算准则 社会经济福利（SEW ）是多数欧洲项目的核心指标，以下简称B 1。在欧洲 TYNDP中， 该指标往往是进行基础设施扩张的重要依据。B1是通过两种情况下的欧洲市场模型进 行计算的在市场模型中包含或剔除拟议项目。在模型中，欧洲日前市场的每一种情 景下都被进行精确到一年中每一小时的模拟。 原理如图2. 5 所示，该图显示了通过容量为“C”的输电线路连接两个报价区域（分区 价格设计）时B 1 的增长。最优调度是将数量“C”从低价区运输到高价区，因此，如 图所示，低价区的价格将上涨，而高价区的价格将下降，而由于输电阻塞限制，两个 区域的最终价格会有所不同。 该图展示了在两个价格区域内消费者剩余与生产者剩余的变化。剩余的净增长由图中 深紫色三角形所示，浅紫色三角形是阻塞租金。 图2. 5市场模型下两个市场区域之间的最佳潮流 图2. 6 进一步说明了该情况。该图说明了当区域间输电容量上升时两区域价格、阻塞租 金与B 1的增长（左图）。 还说明了阻塞租金的变化（右图下方红线）与总交易收益（即SEW ，右图上方黄线）。 15 2.5.2 市场及其缺陷的模型表示 电力市场不仅仅是一个市场，而是一套市场金融市场、日前市场、日内市场和电力平衡/调节市场。 如图2. 7所示，图中还显示了不同市场何时启动的时间表。 ENTSO-E 中国演示报告所涉及的市场表征仅限于日前市场。与日内和电力平衡市场相比，日前市场 是对价格形成最重要的市场，也是最大的市场。 图 2 . 6拥塞租金、SEW 与输电容量的对应关系 来源Ea Energy Analyses 该市场模型计算了在所有情景下全年每一小时所有价格区域的SEW 总增长，包括加入某一 项目后整个欧洲电力系统的阻塞租金的净增加总额。 除了SEW 的变化，该市场模型还能计算出二氧化碳以及可再生能源（风电和太阳能）弃电 量的变化。 图 2 . 7电力市场不仅仅是一个市场，而是一套市场（欧洲市场设计示意图）16 在电力系统分析中，由于建模的规模和复杂性，大多方法仅限于对日前市场进行建模。日内市场、 平衡市场和备用市场通常是分开核算的。 但如果只限于对日前市场建模，相当于假定了完美的预见性和确定性条件。这是此类模型的一个主 要缺点，因为可变