本文是一篇電子商務論文，本文將智能微電網中的可再生能源投資和日常買電問題進行聯合分析，通過建立多階段的動態規劃模型對實際問題進行模擬與計算，不僅從成本最小化的角度為產消者提供買電和投資的策略指導。

第一章  文獻綜述

第一節  可再生能源投資的相關研究

目前學者們對可再生能源投資的研究主要分為兩個方面：一是探究影響能源投資的因素；二是研究投資策略以指導實踐活動。

在影響可再生能源投資的因素中，政府的各項政策占主導地位，包括政府各項監管制度、政府的經濟補貼以及金融投資政策等。Menanteau 等（2003）較早地對三種激勵方案的相對效率進行了比較，發現在激勵可再生能源投資方面，上網電價制度比競價制度更有效，而綠色證書交易的理論利益必須通過實踐來確認。K?k 等（2018）探討了電價政策對可再生能源投資的影響，并發現即使是相同政策，對不同發電模式可再生能源帶來的影響也是不同的。政府補貼也對可再生能源的投資具有正向效應，并且是中小微企業發展可再生能源的主要支持力（Yang 等，2019），進一步的，O?zdemir（2020）分析了不同類型補貼的作用區別，發現對能源產出進行補貼具有短期成本效益，而對產能投資進行補貼從長期來看更加有效。除了監管和經濟激勵政策，確保金融投資的政策，如投資風險降低措施，也能夠促進可再生能源產能的增長（Lee，2019；Ming 等，2014）。通過對前人研究進行總結和延伸，Yang 等（2021）提出了綠色制度環境指數（由綠色信貸、政府補貼和環境稅組成）的概念，發現綠色制度環境指數與可再生能源投資之間存在非線性（u型）關系。也有不少學者將碳排放與可再生能源投資進行綜合研究，發現對碳排放進行限額有助于促進可再生能源投資，并對不同限額交易機制的作用進行了比較（Chen 等，2021），但相較于碳排放限額，似乎減少可再生能源間歇性的行動才更加有效（Aflaki 和 Netessine，2017）。除了政策這個主要因素以外，王曉天和薛惠鋒（2012）發現投資者的先驗信念、政策偏好和技術風險態度對投資決策有顯著影響。張麗虹等人（2019）以企業為主體從宏觀、中觀、微觀三個維度研究發現可再生能源投資受到依賴政府支持、政企共生模式的構建以及金融市場環境三方面的約束。Kozlova 和 Collan（2020）從投資者的角度介紹了一個可再生能源投資吸引力的跨區域分析框架，包括投資盈利能力、投資需求、區域可達性和電網狀態，并舉例說明了其在俄羅斯案例中的應用。

第二節  智能電網框架下的能源交易策略

能源交易是指對能源商品和服務進行的買賣活動，從商品種類上分為電能交易、輔助服務交易、輸電權交易等，從交易類型上分為中長期交易和現貨交易。傳統能源市場中，發電廠、能源商和電力用戶之間大多達成中長期交易的模式（Jiang等，2019；賈晨，2019；李曈等，2019），但隨著智能電網技術的發展和應用，在電力零售市場中的短期交易和實時交易已非常普遍（Hu等，2018；Gao等，2018；史洋，2020）。由于本文研究智能微電網中日常買電的實時交易策略，所以僅綜述研究智能電網框架下的實時電力交易的文獻，主要包括電力采購策略和電力交易機制設計。

在電力采購策略的研究中，比較普遍的是對各級主體能源采購方案的設計。例如，從運營商的角度，Ghazzai等（2016）考慮了移動運營商和電力零售商之間的交互，在限制二氧化碳排放的前提下，通過最大化移動運營商的利潤得到他們的能源采購方案，并且研究了考慮可再生能源發電不確定性的能源采購預測問題，為了保證電網的安全運行，建議從智能電網額外購買10 ~ 15%的能源。Ben Rached等（2017）開發了一個考慮不確定可再生能源發電的能源采購框架，并確定了額外產生的可賣回智能電網的可再生能源數量，而且發現風險水平和消耗的能源對運營商的采購決策有顯著影響。Hu 等（2018）建立了基于魯棒優化的短期決策模型，用于電力零售商確定電力采購和電力零售價格，并以實例說明了該模型的性能。Cao等（2018）將能源采購和定價過程與描述為一個兩階段優化問題，提出了一種高效算法，得到了可再生能源滲透、現貨市場采購和用戶定價的最優決策。Khojasteh（2020）采用博弈論和魯棒優化相結合的方法，研究了基于氫能源的智能配電網中電力運營商的魯棒能源采購策略，這一策略能夠同時優化用戶和運營商的利潤。從解除市場管制后新進入電力市場的零售商角度，Peng 和 Tao（2018）提出了一個基于自下而上模型的區域間電力交易模型。

第二章  模型構建

第一節  問題描述

本文考慮的智能微電網系統包括主電網（傳統能源）、電力運營商和智能微電網產消者三個組成部分，如圖2-1所示。現實中，所有電力用戶的能源管理將交由微電網內部的智能控制系統來完成（Kanchev等，2011；Paehizi等，2015；Ahmethodzic和Music，2021），因此從整體的角度，智能微電網在圖2-1中的電網系統中可被視為一個決策參與主體。此外，智能微電網控制系統還從電力用戶的利益出發做出是否投資建設分布式可再生能源的決策，負責管理可再生能源、將其與自身需求進行匹配，并向上游電力運營商購買傳統能源滿足自身電力需求、以及從輔助市場中緊急購買能源來確保在一個運作周期內電力需求和供給的完全匹配。基于此，從系統的角度，智能微電網可以被視為一個能夠生產分布式隨機能源和購買傳統能源滿足自身電力需求的產消者，即具有電力生產者和消費者的雙重特征。

第二節  決策模型建立

基于上文的描述，本節將詳細討論研究問題的建模過程。結合我國現有實踐，在智能微電網推廣的初期，分時電價成為主流的電價模式，從全國范圍來看，多省市都在推廣及完善分時電價機制，但在時段劃分上有著較大差別，例如目前上海市針對一般工商業及其他單一制用電，全年都采用統一時段的峰谷分時電價，河南、山東和天津等地區根據季節調整高峰和低谷的時段，江蘇、上海和青海等地區不僅根據季節也根據用電行業調整峰谷時段。對于居民來說，在分時電價的政策下決定不同時段的買電量是即將面臨甚至正在進行的日常決策，因此，本文在對日常買電決策進行建模時將其分為兩個周期是合適的。根據日前市場中每個交易日的時段劃分順序（黃永皓等，2003），本文將白天劃分為第一周期、夜晚劃分為第二周期。此外，兩周期模型也能在保持模型可解釋性和可解性的基礎上更清晰地說明日常買電決策與前期可再生能源投資決策之間的關系，因此在文獻中被廣泛采用（丁偉等，2005；K?k 等，2018；李國榮，2022）。

在分布式可再生能源產能確定之后，產消者將在電力日前市場的框架下決定每個周期需要購買的傳統能源電量。第一周期買電量確定之后，產消者將購買的傳統能源和在第一周期收獲的可再生能源共同用來滿足第一周期的需求。若需求完全被滿足則直接開始第二周期的決策過程；若需求未被全部滿足，則剩余部分通過需求轉移機制轉入第二周期。第二周期開始前確定第二周期的傳統能源買電量，第二周期的需求等于原始需求加上從第一周期轉移過來的需求（如有）。同樣的，若第二周期的買電量和收獲的第二周期的可再生能源大于上述需求時，則本周期結束；但是，若仍不能滿足所有需求時，根據電力市場的供需平衡原則，產消者將從電力輔助市場中以高價購買電力來滿足剩余需求。

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

第一節  最優買電策略 ................................. 21

第二節  最優可再生能源投資策略 ..................................... 24

第四章  可再生能源投資回報周期 .......................... 35

第一節  真實情況下可再生能源投資回報期 ............................. 35

第二節  可再生能源投資回報周期變化情況 ............................. 36

第五章  模型擴展 ........................................ 45

第一節  考慮可再生能源回收的策略 ................................... 45

第二節  考慮碳排放懲罰的策略 ....................................... 46

第五章  模型擴展

第一節  考慮可再生能源回收的策略

分布式發電正在成為解決傳統集中式發電系統問題和確保清潔能源電力供應的可行替代方案，而能源產消者概念的出現和能源部門的范式轉變導致消費者對電力消費靈活性的需求增加，如果產消者生產和購買的總電力大于其需求，則可能會導致大量剩余電力。在本文的基礎模型中，為了減少電力浪費，產消者在經過權衡后將選擇減少對可再生能源的投資，然而由于顧及某一周期能源浪費而減少投資可能會導致其他周期付出更多購電成本。因此本節考慮了電網能夠以一定價格回收多余可再生能源的情況，在實踐中將可再生能源進行購回并用于滿足主電網上其他地區的負荷是可行的（Wang等，2016；Hu等，2015； Ru等，2013），另外將可再生能源購回對于提高產消者的可再生能源投資積極性將起到重要的作用。

能源行業的綠色低碳發展已成為一種普遍趨勢，面對減少碳排放的巨大壓力，我國政府提出到2030年將碳排放量達到峰值，到2060年實現碳中和。推廣和消納可再生能源是實現上述目標的一種重要方式，而為了進一步約束能源行業的碳排放，將碳排放限制施加給發電及用電決策者也是一項重要舉措。

第六章  總結與展望

第一節  結論與建議

本文將智能微電網中的可再生能源投資和日常買電問題進行聯合分析，通過建立多階段的動態規劃模型對實際問題進行模擬與計算，不僅從成本最小化的角度為產消者提供買電和投資的策略指導，而且深層次探討產消者投資可再生能源的回收周期問題、碳排放問題和可再生能源回收問題，此外還為政府政策者提供指導建議，有助于促進可再生能源的推廣和消納。

一、電力用戶（產消者）

（1）產消者在進行傳統能源購買時應該隨電價升高適當減少購買量。與傳統電網中沒有任何議價能力的消費者不同，智能微電網中的用戶本身也是電力供給者，在面對電力運營商提高電價時，產消者能夠通過增加可再生能源投資水平、減少傳統能源購買來應對運營商的這一不利行為。進一步的，運營商在面對產消者減少買電量的行為時，為了維持自己的利潤，只能考慮適當降價來保持盈利水平。通過這種博弈，電力市場的電價將保持在比較平衡的水平，產消者和運營商都爭取到自己的收益最大化。此外，產消者還需要注意，在分時電價政策下，若傳統能源電價過高，則他們在最后一個周期以外的其他周期都可以選擇不買電，但在最后一個周期必須從運營商處購買傳統能源電力。

（2）產消者在進行可再生能源投資時應該重點考慮所在地區的可再生能源特征（能源類型和能源豐富度）以及當地電價等因素；根據可再生能源的不同類型（風能或者太陽能）、所在地區的不同氣候以及不同的傳統能源電價，產消者共有六種最優的投資方案。他們首先應該明確所處地區的能源優勢，決定投資太陽能或者風能或者均不投資，隨后結合各項因素確定具體投資水平。

（3）傳統能源電價升高并非總是不利因素，產消者應該更加理性，用策略性的眼光看待電價上升問題。在兩種情況下電價升高對產消者來說反而可能降低其用電總成本：1. 對日間光照充足的地區進行太陽能投資時，若日夜電價差距中等且用戶的白天用電需求不太高，則白天電價升高可能降低成本；2. 對日間風力不足但夜間風力強勁的地區進行風能投資時，若日夜電價差距較小且用戶的夜晚用電需求不太高，則夜間電價升高可能降低成本。

參考文獻（略）