数字漫谈㉜ 青年说：数字经济与电力市场
对话人物
本期人物：蔡蒙蒙
东南大学电气工程学院上岗研究员，美国弗吉尼亚理工大学博士，曾就职于美国国家可再生能源实验室，主要从事电力市场与分布式灵活资源市场接入等领域研究。
本期主持人：巩璞玥
江苏省数字经济学会科普工作委员会秘书长，清华大学万科公共卫生与健康学院博士后，利物浦大学博士，研究领域：医疗和康养环境、智慧建筑控制系统。
Q1：巩璞玥
在您的研究领域中，“分布式灵活资源市场接入”是电力市场与数字经济融合的关键技术。首先，请您用通俗易懂的语言跟我们科普一下，这一技术如何通过数字化手段实现电力资源的优化配置？它对构建新型电力系统有何核心价值？
A1：蔡蒙蒙
——以往是发电端匹配用户行为，如今随着电力市场不断市场化深入，由于用户侧对价格敏感，电价变得更加动态，能激发用户侧参与市场灵活调度，从用户侧匹配发电端，以低碳高效快速方式实现供需平衡。
分布式灵活资源指的是区别于传统集中式大型发电机组，分散在电网边缘的小型可调节资源，如工厂备用发电机组、家庭屋顶光伏、电动汽车及空调热水器这一类温控负荷等。
分布式灵活资源市场接入技术通过数字化手段（智能终端、物联网、云计算、区块链等），将这些小型资源整合成可实时调度的“虚拟电厂”，使其满足市场准入标准并参与竞争获利。该技术依赖于对海量资源的协同控制，因此离不开数字经济技术支持：智能终端实时监测资源状态与价格意愿；物联网构建高速信息通道；云计算及区块链则为交易匹配与价格形成提供计算与信任支撑。
如果将传统电网比作“大型百货公司”，所有的电力供应都来自大型集中式发电厂，那么分布式灵活资源市场接入技术则帮助构建了一个电力版的“淘宝平台”，通过引入响应迅速、经济、低碳的分布式资源，打破传统电力行业的单一供应模式，增强市场活力，为构建灵活、高效、坚韧、可靠及绿色的新型电力系统提供核心支撑。
分布式灵活资源市场接入研究框架
Q2：巩璞玥
您在论文《Double-Signal Retail Pricing Scheme for Acquiring Operational Flexibility From Batteries》中提出双信号零售定价方案。能否请您为我们的读者再大致介绍一下您的这一篇文章？并结合具体案例，跟我们科普一下这种定价方案是如何从电池中获取运营灵活性的？它在电力市场中有哪些具体应用？
A2：蔡蒙蒙
——文章提出利用双价格信号区分电能量与调峰服务价值，驱动分布式灵活资源参与净负荷削峰填谷，并基于调峰服务的真实价值实现精准补偿。
调峰服务通过价格杠杆驱动可调资源运行状态的调整，以实现对系统净负荷的削峰填谷，延缓系统扩容需求，是保障电力系统经济运行的重要环节。传统调峰服务依赖于基于固定合约（针对发电侧资源）或分时电价（针对需求侧资源）的补偿方式。然而，两类方法均难以精准量化调峰服务的真实价值：即调峰前后系统所提高的生产效率。
为此，论文提出了基于电能量-调峰双价格信号的电力零售市场定价模型，利用双价格信号区分非弹性用户（对价格不敏感）所使用电能量与弹性用户（对价格敏感）所提供调峰服务的价值。模型采用双层优化以保证不同类型市场参与者的个体理性条件，并通过电能量与调峰服务的联合优化体现调峰服务在提升市场效率方面的内在价值。
基于电能量-调峰双价格信号的
电力零售定价模型算法示意图
——在此市场框架下，弹性用户可通过提供调峰服务获取收益，非弹性用户虽需承担电能量费用外的调峰服务成本，但因调峰服务对系统净负荷曲线的优化降低全网供电成本，最终共享更经济的用电价格。
实际应用中，售电公司及聚合商可利用此模型高效整合分布式灵活资源资源，最大化其调峰潜力，降低整体购电成本，并将部分收益通过“调峰服务价格”返还给用户，实现多方共赢。
不同灵活用户参与度下的平均收益水平
Q3：巩璞玥
您曾参与的项目An Integrated Paradigm for the Management of Delivery Risk in Electricity Markets中，设计了一款“灵活期权”产品。可否跟我们聊一下这款电力金融产品的设计初衷？电力金融市场与传统电力市场如何有机结合？
A3：蔡蒙蒙
——设计灵活期权产品的初衷是为解决新能源大量参与电力市场带来的市场价格波动与主体收益风险。
鉴于风险管理的最终目标，我们很自然地想到借鉴金融行业成熟的风险管理工具——期权——的概念来设计这款产品。具体而言，新能源企业作为灵活期权买家，可在日前以一定风险溢价从灵活期权卖家（即可调节发电资源）处购买使用其在实时阶段灵活调节能力的权利。当新能源实时出力偏离日前预测值时，企业可行使该权利，即按事先约定的价格调用灵活资源，从而避免暴露于实时价格的风险之中。
对于市场本身而言，该产品采用与日前电能量市场联合出清的定价机制：一方面有助于从市场内部真实地反映灵活资源对冲新能源日前预测误差的电能量价值，另一方面降低了电能量市场的日前决策风险。具体而言，市场基于新能源出力的概率预测信息，在日前通过支付灵活期权溢价锁定灵活资源的可调节容量（避免其被日前调度计划占用或忽略），从而确保在实时能够以合约价格、更经济地调用灵活资源，应对新能源出力波动的风险。长期而言，该机制将有效降低系统的生产成本。
灵活期权产品概念图
——若未来借鉴美国电力市场加大我国电力市场金融化，需在加强监管、提升市场机制透明度、保证准入标准严格制定方面努力。
美国电力市场金融化程度高，已发展出多种电力金融衍生品，包括电力期货、金融输电权等，这源于其成熟的市场机制与创新友好的政策环境。市场参与者可通过持有此类产品锁定部分电力价格，从而在物理市场的波动中保持财务稳定。金融产品与传统电力物理出清过程的结合也有助于提升市场流动性与价格发现效率，最终优化资源配置、推动可再生能源比例的提升。然而，高度金融化也伴随着操纵风险与交易成本攀升等挑战，故其经验需谨慎借鉴。
职业探索
Q4：巩璞玥
您曾参与的项目“Hardware-in-the-loop Evaluation for AI-Based Active PV Plant Control”中，探索了AI辅助光伏资源的协同控制。可否跟我们介绍一下AI在其中扮演的角色？类似技术是否可以直接运用于我国的市场？需要进行什么样的调整？
A4：蔡蒙蒙
——在该项目中，我们通过AI构建高颗粒度光伏阵列最大运行极限预测模型，在逆变器层面确定光伏可调范围，从而实现对光伏场站调频服务的精准控制。
一般来说，提到新能源，人们通常会认为它是造成系统不确定性和波动性的根源，并倾向于依赖传统资源提供灵活调节能力。然而，在这个项目中，我们采纳了一种已被美国电力市场接受的思路，即直接从根源处控制光伏的波动性和不确定性，使其从一个导致灵活性需求的角色转变为提供灵活调节能力的角色。
具体而言，AI在这个项目中的作用是提高光伏可调节范围预测的精确度与颗粒度（特别是存在云层遮盖的情况）。这一提升使光伏电站在提供辅助调频服务时，能够实现逆变器间的出力互补，从而大幅提高调频服务交付率，保障电站收益的稳定性。与传统光伏预测模型不同，我们提出的这一模型充分考虑了逆变器在提供调频服务时因频繁降额运行而导致的历史最大运行极限数据缺失问题。通过直接拟合不同光照强度下的发电特性曲线，间接推导出最大运行极限。
光伏场站调频服务示意图
——关于这类技术能否直接应用于我国市场，我认为目前可能还缺乏相应的应用场景。
因电力市场化进程相对滞后，叠加固定电价补偿机制抑制了新能源企业削减出力的意愿，我国尚未开放光伏电站参与辅助调频。不过，我相信随着未来辅助电力市场规则的逐渐完善，我国可以考虑将光伏电站作为辅助调频装置参与到辅助电力市场中，这需在政策层面更为合理地设置各类资源参与辅助市场的准入标准。
算法测试环境
Q5：巩璞玥
AI与能源系统的深度融合是否将重塑电力市场的调度与交易模式？这一趋势同时会带来什么全新挑战呢？
A5：蔡蒙蒙
——人工智能在应对新型市场主体加入引发的电力市场复杂系统控制与多元博弈挑战具有优势，但其工程应用安全性与可靠性尚待验证。
随着新能源、储能及需求响应等新型市场主体持续加入我国电力市场，电力市场正在从传统的计划主导型过渡到多元博弈型，这一转变显著提升了系统控制的复杂度，对时空控制精度提出了更高要求。而AI在应对这一系列挑战方面具有一定优势。一方面，AI可以帮助高效分析海量的气象、设备、用户行为以及交易数据，挖掘其中隐藏的关键信息，进而实现快速的分钟级别甚至秒级的状态感知、预测以及智能决策。另一方面，AI擅长模拟复杂不确定条件下的市场动态，我们可以利用AI来推演不同市场机制下的市场均衡，辅助电力市场机制设计的优化和迭代。
然而，能源系统对安全性的要求非常高，但AI技术在工程应用方面的安全性尚未得到充分验证。首先，AI模型的可解释性不足，由它生成的调度指令可能会因为其黑箱特性而引发市场主体对公平性的质疑。其次，AI算法依赖跨主体之间的数据共享，频繁的数据交互不仅会增加用户隐私泄露的风险，还可能扩大网络攻击面，对整个系统安全构成威胁。最后，如果出现AI决策引发系统安全事故的情况，责任的归属和界定是目前开放的问题，这种模糊的责任鉴定将很可能阻碍事故的有效处理以及追责。因此，虽然AI带来了很多好处，但其安全性还需要得到进一步的验证。
Q6：巩璞玥
双碳目标下，我国的电力市场建设面临哪些全新挑战？您目前主持的国自然科学基金项目，如何通过构建基于“电力多元价值”的交易体系破解这些难题？数字经济的到来对解决这些挑战是否有助力？
A6：蔡蒙蒙
——我认为，随着新能源企业市场参与度的不断增加，传统以化石能源为核心的市场交易机制必然会面临多重挑战。
首先，新能源的高波动性和高不确定性将不断推高电力系统的平衡调节成本，而这类成本目前缺乏明确的量化与补偿体系。其次，新能源的边际成本几乎可以忽略不计，大量新能源参与市场报价势必会压低现货市场价格，导致新能源企业和传统发电企业的固定成本都难以回收。最后，在碳市场方面，虽然我国碳市场已初步建立并初期覆盖了发电企业，但由于电力市场和碳市场之间存在信息壁垒，新能源的环境价值在电力市场中尚未得到充分体现，阻碍了我国新能源消纳进程的进一步提速。
——因此，在我主持的国家自然科学基金项目中，我们聚焦构建双碳目标下的电力“经济-安全-环境”多元价值体系来破解难题。
一方面，我们尝试通过完善容量补偿机制，以及构建能量辅助服务市场的联合出清机制来量化电力的安全价值，从而实现对固定成本以及平衡调节成本的合理补偿。另一方面，我们也在探索电碳市场的协同机制，以量化电力的环境价值，希望通过形成环境外部性内部化的电力市场机制激励路径，系统推进能源结构的低碳转型。
——我认为数字经济技术在这一过程中扮演的角色非常关键，它为市场机制的最终实施落地提供了保障。
具体来说，物联网技术可以帮助实现对新能源出力和电网运行状态的实时监测以及数据采集，为后续工作提供数据基础；区块链技术可以用来确保碳排放权、绿色证书交易的透明度以及可追溯性，提供信任基础；人工智能技术则可以用来优化电力调度，平衡经济性和安全性，也就是优化我们刚才提到的多元价值之间的关系，提供优化基础。