基于網源協同多階段投資規劃的配電網過網費機制設計

魏震波，牛文蕙，羅紫航，張雯雯

（四川大學電氣工程學院，四川省成都市 610065）

0 引言

2021 年印發的《“十四五”可再生能源發展規劃》（發改能源〔2021〕1445 號）［1］中提出要加快推動能源綠色低碳轉型，堅持集中式與分布式并舉，加快分布式風電及光伏的建設。因此，含高比例分布式電源（distributed generator，DG）及分布式發電市場化交易的新型配電系統將是未來配電網的重要發展趨勢。如何量化分析大規模DG 接入并進行市場化交易時對配電網過網費的影響是亟須解決的一個問題。

過網費即電網企業為了回收其電網設施投資、運維成本及合理投資回報而向使用者收取的費用。對此，國內外已有研究學者對過網費機制進行了研究。英國和澳大利亞將輸電網過網費分為與位置相關和與位置無關的兩部分，并分別采用長期邊際成本法和基于電氣距離的源流分析方法量化對電網的使用程度，分攤與位置相關的費用［2-6］；文獻［7］則根據電源容量系數特點在輸電長期增量成本模型的基礎上提出了含大型風電場的輸電網過網費定價模型。這些研究中，過網費實質為傳統意義上的“輸配電價”，與當前針對DG 并網及分布式電能量交易所要設計的過網費存在本質區別?！蛾P于開展分布式發電市場化交易試點的補充通知》［8］中指出:過網費未核定前暫按電力用戶接入電壓等級對應的輸配電價扣減分布式發電市場化交易所涉及最高電壓等級輸配電價進行核算。不難發現，現行“過網費”機制并不能滿足新型電力系統發展要求下的海量DG 并網與交易，難以保障配電網運營商通過輸配電價計算方法回收其成本［9］。

針對該情況，文獻［10］提出了在去補貼條件下適應光伏學習曲線的過網費機制，但該方法為統一定價模式，且并未考慮分布式發電市場化交易引起的線路阻塞和電壓穩定等問題，難以反映分布式交易雙方對電網的真實使用情況。文獻［11-12］提出了針對點對點交易模式的動態過網費機制，采用基于靈敏度的分析方法，量化分布式交易對配電網的影響；文獻［13］將配電網經營權損失納入過網費計算中，并采用邊際兆瓦千米來表征分布式發電交易對電網的使用程度。上述過網費模型都是在DG 建設完成后的現有基礎上進行過網費機制的設計，沒有考慮DG 發展具有的隨機性和階段性，忽略了科學合理的投資規劃對于DG 的影響，沒有在過網費機制設計中考慮DG 的投資規劃。

綜上，本文將配電網中DG 的投資規劃與過網費機制設計相結合，提出一種基于網源協同多階段投資規劃的過網費定價機制。在網源協同多階段投資規劃模型中，以投資年份、投資容量為決策變量，以投資主體效益最大、配電網電壓波動最小和網損最小為目標函數，將投資規劃周期分為若干個階段。在此基礎上，考慮分布式發電市場化交易對電網的影響，以及對電網的實際使用情況與分布式交易所處的不同電壓等級，設計了含基礎費用、阻塞附加費用和交叉補貼費用的過網費模型。最后，通過算例仿真分析對模型合理性與有效性進行了驗證。

1 網源協同多階段投資規劃模型

1.1 多階段投資規劃

在市場環境下，配電網運營商和投資主體在進行整體的DG 投資規劃時，考慮整體投資規劃周期為Y年（一般可取Y=25），在I個階段中，每個階段的投資年份可計為序列S:

投資年份是指DG 機組建設完成投入使用的年份，以s1=1 為參考值，它表示第1 階段的投資年份為第1 年。各階段在前一階段的基礎上考慮負荷增長和DG 的滲透率，在各投資規劃階段期初進行設備投建及線路升級改造，以滿足整個規劃階段的負荷需求及分布式交易需求［14］。每個投資階段包含的年限為y，每個階段的投資年份及投資主體新增的DG 投資容量E為待優化變量，表示為:

式中:yI為最后一個階段所包含的年數；Ei為在第i個階段投資主體投建的DG 的總安裝容量。

假設第i個階段投入的DG 在第i-1 個階段最后一年年末已完成建設，則第i個階段投建的DG 的總運行時長為ri，有:

網源協同多階段規劃邏輯如圖1 所示，其中，E′i為第i個階段新建的DG 安裝容量。

圖1 多階段規劃示意圖Fig.1 Schematic diagram of multi-stage planning

1.2 目標函數

由于DG 的輸出具有隨機性和波動性，DG 并網可能會給電網供電電能質量和網損等造成影響。因此，本模型為保證投資主體投資的經濟性和配電網的電能質量，構建了以投資主體效益最大、配電網網損和電壓偏差最小的多目標優化模型。

1.2.1 經濟性目標

從投資主體的角度出發，以投資主體的綜合效益最大化為目標函數，在直接交易模式中，投資主體的收益主要包括售電收入、政府補貼及DG 設備殘值，成本費用包括投資運維成本、過網費成本和購電成本，將所有費用折算到投資期初:

式中:RIN和CIN分別為DG 投資主體的收益函數和成本函數；RS為投資主體DG 售電收益；RC為可再生能源發電政府補貼；Frv為規劃期結束時的設備殘值；Cinv為投資主體投建DG 的投資建設成本；Com為DG 運維成本；CB為向電網購電成本；CW為DG 投資主體需要向配電網運營商繳納的過網費。

以上各值具體計算如下:

1）售電收益

DG 電源有3 種運營模式，分別是直接交易、電網代售電和電網收購模式。當DG 不經電網收購與電力用戶進行交易時，將其售電收益折算到投資期初，表示為:

式中:λh，t為第h年t時刻投資主體投建的DG 向電力用戶售電的價格；Ph，t為第h年t時刻投資主體投建的DG 向配電網的總外送功率，由每個DG 的外送功率加和得到；γ為折現率。

2）DG 投資建設成本

由于投資建設成本只發生在各階段初期，因此，將該成本折算到整個規劃期初時表示如下:

式中:cinv為DG 單位容量的投資成本，單位為萬元/kW。

3）DG 運維成本

投資主體的DG 運維成本模型表示如下:

式中:μh為第h年投資主體投建的DG 單位容量運維成本，單位為萬元/kW；Eh，total為第h年及之前累計的DG 總容量。

4）投資主體DG 購電成本

由于DG 的出力不確定性，當DG 實際出力小于預期出力時，則需要向電網購電來彌補該部分缺失電量，購電成本模型表示如下:

式中:Cbuy，h為第h年投資主體購電的單位分時電價，單位為元/（kW·h）；Pbuy，h為第h年的購電量；PRE，h為第h年投資主體投建的DG 的預期出力；P為第h年投資主體投建的DG 的實際出力。

5）過網費成本

投資主體投建的DG 進行分布式交易時，其交易電量需要通過配電網運營商的配電設備。因此，需要向配電網運營商交納相應電量的過網費，過網費費用模型表示如下:

式中:δi為第i個階段分布式網交易雙方向配電網運營商交付的單位電量的過網費，單位為元/（kW·h），其值由第2 章過網費模型計算得到。

6）DG 設備殘值

由于規劃期內各個DG 投入的時間不同，在規劃期末部分DG 尚未達到周期壽命，需要計算其殘值，計算方法采用年限平均法。Frv表達式如下:

式中:Cα，i為在第i個階段投資的DG 每年的設備折舊費用；ri為第i個階段投建的DG 的總運行時長；TDG為DG 的使用壽命；α為設備凈殘值率。

7）政府補貼

根據文獻［15］中相關準則，DG 享受的政府補貼表示為:

式中:ωDG為DG 的單位發電補貼費用，單位為元/（kW·h）。

1.2.2 配電網影響目標

DG 并網會對配電網供電電能質量造成影響，主要包括電壓波動、電壓暫降和電壓偏差等［16-17］。由于多階段投資規劃問題屬于長時間尺度問題，考慮采用平均電壓偏差F2來表征電能質量，計算如下:

式中:N為系統節點數；UN為基準電壓，標幺值為1；ua為節點a的電壓值。

以DG 接入配電網后網損最小為目標函數，確定DG 所屬安裝階段，網損F3的計算公式如下:

式 中:M為 支 路 總 數；ηloss，l為 網 損 率；Ploss，l為DG 在線路l的網損電量。

1.3 約束條件

1）網絡約束

式中:δ（b）為節點b的父節點集合；σ（b）為以節點b為首節點的支路端節點集合；Pbj，t和Pab，t分別為支路bj和ab的有功功率；P、P、P分別為節點b在t時刻的風電實際功率、購電功率、負荷功率；Ua，t和Ub，t分別為節點a、b在t時刻的電壓幅值；rab為支路ab的電阻。

2）節點電壓約束:

式中:Ua，t為節點a在t時刻的電壓；U和U分別為節點a在t時刻電壓的最大值和最小值。

3）各階段投資年份的約束

式中:Tplan為DG 回收成本所需要的時間。

4）DG 出力約束

式中:P和P分別為投資主體DG 出力的上、下限。

5）DG 滲透率約束

式中:Ei，a和E分別為第i個階段節點a接入的DG容量和允許接入的最大DG 容量；η為系統所允許的DG 最 大 滲 透 率；P為 第i個 階 段 配 電 網 的 最 大負荷。

2 過網費定價模型

過網費的制定是影響DG 發展的重要因素，本文針對現行過網費核定方法的不合理之處，結合《關于開展分布式發電市場化交易試點的補充通知》［8］中指出的“過網費”核算原則（即在遵循國家核定輸配電價基礎上，考慮分布式發電交易雙方所占用的電網資產、電壓等級和電氣距離進行過網費核算），對過網費的影響要素進行分析量化，提出包含了基礎費用、阻塞附加費用和交叉補貼三部分的配電網過網費計算模型，具體計算如下。

2.1 基礎使用費

在DG 并網后，配電網的成本回收（包括線路等設備的新建、擴容，網損及電壓治理成本，經營權損失成本等）除了通過省級輸配電價進行回收外，還需通過向分布式交易雙方收取過網費來回收。服務成本回收費用的計算與DG 的位置無關，只與分布式交易電量的占比有關，如式（24）所示。在N個節點、M條支路的系統里，第i個階段的輸電線路的總成本C1，i為:

式中:αi為第i個階段DG 上網電量占配電網總電量的 比 例；PDG，i和Pall，i分 別 為 第i個 階 段DG 的 上 網 電量和配電網的總上網電量；ΔC1，i為第i個階段配電網總的服務成本。

其中，配電網服務成本除了包含針對分布式發電交易進行的配電網線路和設備的新建、擴容等成本外，還包括了由分布式發電交易的大量進行而導致的配電網網損成本和電壓偏差治理成本。針對分布式交易后潮流變化可能導致的配電網節點電壓越限，發電公司需要提供無功支持服務。此時，配電網向發電公司支付的電壓治理成本Ua為:

式中:k1為單位電壓偏移治理成本。

網 損 成 本Ploss，i，l計 算 與DG 交 易 量 有 關:

式中:closs為單位網損成本。

在中國，特許經營又叫特許經營權，通常有兩種形式，其中一種是指由政府機構授權，準許特定企業使用公共財產，或在一定地區享有經營某種特許業務的權利。

分布式交易導致配電網運營商的售電量份額減少，會造成電網公司的特許經營權損失［13］。因此，需考慮將配電網經營權損失成本納入過網費的核算當中。其中，分布式交易過網費在每個階段初進行核算，且在一個規劃階段內保持不變，則該部分經營權損失成本表示為:

式中:C2，i為在第i-1 個規劃周期時電網由于DG 的接入而未能回收的成本；yi為第i個階段所包含的年數；ω為規劃期內第i個階段第h年t時刻電網公司對電力用戶的售電價格和電網公司向發電商購電電價的差值，等于該電壓等級t時刻相對應的省級輸配電價價格，單位為元/（kW·h），假設在第i個階段內省級輸配電價保持不變，用ωi來表示；PtDG，i，h為 在第i個階段第h年t時刻接入電網的DG 總交易電量預測值。

則在第i個階段DG 應分攤的基礎過網費應為:

式中:δ′i為分布式交易過網費中的基礎費用部分，單位為元/（kW·h）。

2.2 考慮阻塞的附加費用

考慮DG 的加入對配電網潮流的影響［18-19］，如DG 會增加或減輕線路阻塞。因此，在過網費模型中增加一個附加費用來量化該影響。該部分附加費用為與位置相關的費用，計算如下:

式中:C為在第i個階段節點a與b交易對線路l阻塞的貢獻度；χ為在第i個階段節點a注入功率、節點b流出功率在線路l上流過的有功功率，當該功率與電路原潮流方向一致時取正號，與原潮流方向相反時取負號，采用直流潮流模型計算；P為 線 路l的 最 大 容 量；PDG，i，ab為 在 第i個 階 段 分 布 式 交 易ab的交易量；NDG、NL分別為第i個階段內分布式交易ab功率流經的分布式交易電源和負荷節點的總數量。

2.3 交叉補貼費用

由于交叉補貼的影響，用“價差法”收取過網費會導致電網企業無法足額取得其準許收入。因此，在過網費定價模型中要考慮加入交叉補貼部分，對于已核定交叉補貼數額的地區，交叉補貼額按照已核定的數值來算，未核定的地區交叉補貼δ′′′i的計算見文獻［20］。

則最終在規劃期第i個階段分布式交易的過網費δi為:

再將該部分費用分攤給電源和負荷:

式 中:δi，DG和δi，L分 別 為 在 第i個 階 段 中DG 和 參 與分布式交易的負荷應分攤的單位電量的過網費；β為分攤因子?？梢愿鶕煌貐^過網費對電源和負荷的影響程度不同，取不同的分攤因子的值，分攤因子取值范圍是0<β<1。

過網費模型化簡后得到:

由式（33）可知，影響過網費大小的因素有阻塞貢獻度系數、配電網服務成本、DG 上網電量、省級輸配電價和交叉補貼等。配電在未收取過網費時，其相關成本并入到輸配電價核算當中［3-4］，會導致省級輸配電價較高，收取過網費時，電網無需通過提高輸配電價來補償沉沒成本，ωi也會逐漸降低回歸到其真實價格。因此，本模型中的過網費單價會隨著ωi的減小而逐漸減小，由此體現了過網費承擔的宏觀經濟調控和緩解行業矛盾等社會責任，一定程度上體現了本模型的合理性。

本文提出的基于多目標規劃的配電網過網費機制設計與建模流程圖如圖2 所示。

圖2 多目標規劃的配電網過網費機制設計與建模流程圖Fig.2 Flow chart of network fee mechanism design and modeling for multi-objective planning of distribution network

3 模型求解

對于混合整數非線性規劃模型，常用的求解方法有分支定界法、分支定價法等。但由于本文所提的多階段規劃模型是具有高維非線性的混合整數規劃問題，無法采用傳統的優化算法對其進行求解，而群體智能算法是一種較好的兼顧求解效率和優化結果的非線性問題求解方法，可以將改進的多目標粒子群優化（improved multi-objective particle swarm optimization，IMOPSO）算法應用于非線性混合整數規劃問題［21］，獲得更好的解決方案。本文采用IMOPSO 算法進行求解［22］，該方法通過粒子和種群最優粒子的距離來指導慣性權重的取值，使得慣性權重可以自適應調整，自適應調整的慣性權重可通過調整粒子的速度和位置來控制粒子的搜索行為?？紤]在粒子和種群最優粒子距離最小時引入交叉變異操作，避免陷入局部最優解，保證了全局搜索能力，充分利用群體智能的優勢，提高求解效果。因此，選取DG 的備選接入節點后，考慮典型日負荷和DG 典型出力變化及DG 接入總容量等約束條件［23］，采用IMOPSO 算法對備選節點DG 的裝機容量進行優化求解，計算流程如圖3 所示。

圖3 IMOPSO 算法流程圖Fig.3 Flow chart of IMOPSO algorithm

多目標優化問題可能同時存在多個不同的解。因此，用IMOPSO 算法求得的結果是一個最優解的集合，也就是Pareto 解集，然后，采用模糊滿意度的方法從最優解的解集中選取最合適的解［24］，第k個目標函數滿意度τk的計算公式為:

式中:Fk為第k個目標函數的值；F、F分別為解集中第k個目標函數的最大值和最小值。

則每個Pareto 解的滿意度τ可以表示為:

式中:Nk為解集中單個解所對應的目標函數的個數。

4 算例與仿真分析

4.1 算例參數及場景設置

考慮DG 出力的不確定性，采用k-means 聚類的方法得到風電出力的典型場景，并選取4 個季節的典型日負荷數據來表示年負荷變化曲線。根據負荷增長的特點，假設初期負荷增速較快，中期負荷增速降低，后期負荷水平逐漸達到穩定，按照文獻［11］的方式，將規劃周期劃分為3 個階段，Tplan=12，設定項目擬投建運行周期Y=25；風機周期壽命TDG=20。求解IMOPSO 算法的相關參數如下:粒子群種群數為100，最大迭代次數為200，慣性因子ω=0.9。以典型的IEEE 33 節點系統為例，IEEE 33 節點標準配電網系統共有32 個配電變壓器，32 條支路，其電壓等級為12.66 kV，功率基準值為100 MV·A，電壓為1.05 p.u.，每個節點風電安裝容量上限為1 MW，總容量不超過3 MW。本文所提多階段規劃模型中考慮的是多階段規劃下備選節點中不同節點的安裝時序，在DG 并網點達到相同電能質量水平時，節點負荷越大，可允許接入的電源容量越大［25］。因此，本文假設各支路末端負荷水平較大的節點作為光伏系統的備選接入點，分別是4、8、14、24、25、30、31、32，規劃示意圖見附錄A 圖A1。4 個典型場景中的風電出力情況見附錄A 圖A2。購電和售電都采用峰-平-谷分時電價，見附錄A 圖A3。圖中:向用戶售電的峰時、平時、谷時電價分別為0.8、0.6、0.3 元/（kW·h）；向主網購電電價的峰時、平時、谷時電價分別為0.6、0.4、0.3 元/（kW·h）。此外，新能源補貼并非一直存在，2019 年《國家發展改革委關于完善風電上網電價政策的通知》[26]中指出，自2021 年1 月1 日開始，新核準的陸上風電項目全面實現平價上網，國家不再補貼。為體現模型適用性，故保留目標函數中的補貼項，在本文模型中DG 的單位發電補貼費用ωDG取0。

在過網費分攤過程中，發電廠和電力用戶共同構成了電力市場的主體，共同按需求平等使用電力資源，且在配電網中，輸電價格對電源和負荷的影響基本相同。因此，本文將阻塞成本在發電側和負荷側平均分配，分攤因子β取0.5，實際工程中可根據不同需求情況取值。

為驗證本文所提的基于網源協同多階段規劃的過網費模型的有效性，算例選取3 個場景進行對比:

場景Ⅰ:考慮DG 建設時序，投資規劃分成3 個階段，在各個階段分別投建已規劃好的DG 容量，過網費分3 個階段核定。

場景Ⅱ:不考慮DG 建設時序，在規劃運行期第1 年就將預建設的DG 投建完成，其余條件與場景Ⅰ相同。

場景Ⅲ:將場景Ⅰ中的多目標規劃變為單目標規劃，其余條件與場景Ⅰ相同。

4.2 考慮多階段投資規劃的必要性分析

4.2.1 對DG 投建容量的影響

場景Ⅰ和場景Ⅱ中投資主體各項成本與收益的最優規劃結果如表1 所示。表中:場景Ⅱ中單階段投資規劃其DG 在第1 年全部安裝完成；為與多階段投資規劃相比較，場景Ⅱ中單階段投資規劃的成本和收益按照與多階段投資規劃相同的3 個階段來表示。

表1 場景Ⅰ、Ⅱ規劃結果Table 1 Planning results of scenarios Ⅰ and Ⅱ

由表1 可知，單階段投資規劃方案的結果是在投資期第1 年一次性投建容量為2 000 kW 的分布式風電，用以對規劃期的負荷進行供電。而在網源協同多階段投資規劃中，考慮隨著系統負荷的逐年增長及系統線路設備等的擴建升級，各規劃階段內系統中DG 的最大滲透率會逐漸增大，由此得出最優規劃結果為:在第1 階段（即規劃期第1 年）投入1 100 kW 分布式風電，在規劃期第2 階段（即第6 年）投入1 150 kW 分布式風電，在第3 階段（即規劃期第12 年）投入550 kW 分布式風電。相比單階段規劃，在規劃期結束時分布式風電容量增加了800 kW。由此說明多階段投資規劃能夠增加DG 在配電網中的安裝容量，提高DG 滲透率。

4.2.2 經濟性對比

由于在多階段投資規劃方案中，在第2 和第3階段安裝了較多的DG，該部分電源在規劃期內所需要的運維時間較短，且與規劃期初安裝的設備相比，第2、3 階段安裝的設備的剩余價值更大，整個規劃期的運維費用較小，多階段投資規劃中風機每年的運維費用平均約為107.3 元/kW，風機設備的剩余價值平均為125.4 元/kW，如圖4（a）所示。而單階段投資規劃中風機每年的運維費用平均為136.5 元/kW，設備的剩余價值平均為33 元/kW。場景Ⅰ和場景Ⅱ風機的全壽命周期的平均容量成本分別為6 926.4 元/kW 和9 412.5 元/kW，場景Ⅰ的全壽命周期容量成本降低了26.4%，如圖4（b）所示。綜合考慮成本和收入后，多階段投資規劃方案獲得凈收益平均為3 083.7 萬元，單階段投資規劃方案獲得的總凈收益為1 923 萬元，如圖4（c）所示。當選取不同節點安裝DG 時，如表2 所示，多階段投資規劃的凈收益仍高于單階段投資規劃，證明了多階段投資規劃的優越性。

表2 場景Ⅰ、Ⅱ中DG 不同接入節點和接入容量對比Table 2 Comparison of different access nodes and access capacities of DG in scenarios Ⅰ and Ⅱ

圖4 經濟性分析對比Fig.4 Economic analysis and comparison

從DG 運營前期和后期產生的設備折舊費用、運維費用角度購電成本等方面來分析產生這種結果的原因:

1）在DG 運營前期，即多階段投資規劃第1 階段內，場景Ⅰ避免了場景Ⅱ中由于超前規劃導致的設備折舊價值下降，折舊費用降低的情況，前期設備容量配置較大也使得場景Ⅱ產生了較高的運維費用。

2）在規劃期后期，老舊設備的設備運維費用也要高于新建設備。隨著負荷的增長，由于超前規劃的設備容量配置較低，設備老舊導致運行出力無法滿足負荷需求，此時發電商就需要向上級電網購買更多的電力，產生更高的購電成本。因此，場景Ⅰ的全壽命周期成本低于場景Ⅱ，凈利潤高于場景Ⅱ。

4.2.3 DG 消納能力分析

以夏季典型日的風電出力特性為例，給出了兩種場景下風電消納的情況。表3 為兩種規劃方案中風電的消納情況對比。

表3 風電消納情況對比Table 3 Comparison of wind power accommodation

由表3 可知，在規劃期前期，即第1 階段，場景Ⅰ相較于場景Ⅱ的棄風率下降了13%，而在后期，即規劃期第3 階段，場景Ⅰ的欠風率低于場景Ⅱ的18%。這是由于場景Ⅱ在規劃期前期過度投資導致設備容量配置較大，遠超前期的負荷需求，造成能源浪費，而在規劃期后期又無法滿足逐漸增大的負荷需求。從整個規劃期來看，多階段投資規劃比單階段投資規劃具有更低的棄風率和欠風率，能夠提高風電的消納率。因此，有必要在過網費機制中考慮DG 的投資規劃以促進DG 消納。

4.2.4 過網費的結果及影響分析

分別考慮場景Ⅰ和場景Ⅱ，得到的結果如表4所示，當不考慮DG 投資規劃時，即場景Ⅱ中在投資規劃初期就將所有DG 投建完成，此時，過網費在整個規劃期內保持定值，值為0.204 元/（kW·h）。當考慮DG 投資規劃時，即場景Ⅰ中采用多階段投資規劃，過網費是動態的過網費，在第1、第2、第3 階段的過網費分別為0.253、0.206、0.178 元/（kW·h），兩個場景中凈收益與過網費對比情況如圖5 所示。

表4 不同階段的過網費Table 4 Network fee during different periods

圖5 過網費分析對比Fig.5 Analysis and comparison of network fee

由圖5 可知，當不考慮DG 投資規劃時，過網費為定值，不具有階段式特征，無法起到價格引導作用。同時，由式（33）可知過網費與省級輸配電價關聯較大，配電網在未收取過網費時，省級輸配電價ω較高。因此，在多階段投資規劃初期場景Ⅰ過網費要高于場景Ⅱ的靜態過網費。而在多階段投資規劃的第2、3 階段，配電網可通過收取過網費來回收部分成本，電網無須通過提高輸配電價來補償沉沒成本，ω也會逐漸降低回歸到其真實價格。因此，場景Ⅰ中過網費單價會隨著ω的減小而逐漸減小，最終低于場景Ⅱ的靜態過網費。

場景Ⅰ中，由于第1 階段過網費較高，此時投資主體的凈收益額為負值，但從總體來看，隨著過網費的減小和DG 容量的增加，場景Ⅰ中凈收益額逐漸增加并大于場景Ⅱ的凈收益額，體現了基于DG 多階段投資規劃過網費模型的優越性。

4.3 多目標規劃分析

分別考慮多目標規劃和單目標規劃，得到的結果如表5 所示。首先，在安裝容量上，只考慮DG投資主體效益最大時，其規劃期的安裝總容量為3 450 kW，高于多目標規劃，提高了規劃期內DG 的滲透率，但當DG 滲透率高于30%時，會大大增加網損。因此，在單目標規劃中未考慮DG 并網對配電網網損和電壓偏差的影響，導致配電網網損和治理電壓偏差的成本增加，該部分成本的增加則通過過網費模型體現在DG 過網費單價和最終收益上。由表5 可知，在規劃期第1 階段中，由于單目標規劃和多目標規劃的DG 滲透率都不高，DG 的過網費單價和總效益相差不大。而在規劃期的第2 和第3 階段，由于單階段規劃的DG 滲透率高于多階段規劃，其DG 過網費單價也高于多目標規劃，最終單目標規劃的DG 總體收益低于多目標規劃664.2 萬元。因此，采用多目標優化方法有助于在DG 大量并網時保證配電網安全穩定運行，提高DG 運營收益。

表5 多目標與單目標規劃分析Table 5 Multi-objective and single-objective planning analysis

5 結語

為解決分布式交易中過網費的核算問題，并提升DG 的投資收益，本文提出了基于網源協同多階段規劃的過網費計算模型，得到以下結論:

1）采用多階段規劃能夠顯著提升DG 的經濟性，在投資凈收益上，多階段投資規劃相比單階段規劃有顯著提升，且有效解決了投資前期資源利用不足、后期功能不足等問題。

2）相比單階段規劃，采用多階段規劃能夠提高DG 的消納率，在棄風率和欠風率指標上都顯著低于單階段規劃。

3）多階段的動態過網費能夠在一定程度上體現DG 過網費與輸配電價的聯動，在初期DG 投資成本回收不足的情況下，輸配電價較高，會降低配電網成本回收的難度。隨著過網費增長，輸配電價慢慢減小，回歸其真實水平，對電力用戶而言更加公平。

4）采用多目標規劃能夠將DG 滲透率保持在合理范圍內，避免由于高網損和電壓波動導致的過網費偏高，保證了DG 的綜合效益和配電網的安全穩定。

下一步，考慮到DG 并網市場化規則逐漸明晰，在所提過網費機制中加入交易結果影響量化，提升定價模型的合理性及準確性是研究重點。

附錄見本刊網絡版（http：//www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx），掃英文摘要后二維碼可以閱讀網絡全文。