【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力定价优化方法，尤其涉及一种基于可计算一般均衡模型的高耗能行业电力价格优化方法。
技术介绍
1、在“碳达峰、碳中和”持续推进的背景下，高耗能行业电力定价标准是影响高耗能行业用能行为的关键。一方面，高耗能行业是能源消耗大户，其用能行为对碳排放目标能否实现具有重要影响；另一方面，高耗能行业是下游制造业企业的基础，其成本转嫁问题对全社会经济效益具有重要影响。因此，探索高耗能行业电价优化方法对于实现“双碳”目标下的经济高质量发展具有重要意义。
2、当前国家针对高耗能行业不断出台完善电力定价机制。然而，当前各地针对高耗能行业的电价标准不一，执行效果参差不齐，主要在于缺乏科学有效的电价调整原则与标准。一是电力定价部门缺乏对高耗能用户的电价响应情况把握，二是无法将能耗管控与经济效益的双重目标与电价优化决策联系起来。鉴于此，我们提出一种基于可计算一般均衡模型的高耗能行业电力价格优化方法，可以实现同时考虑能耗与效益约束下的电价优化。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种综合考虑能耗与效益约束的高耗能行业电价优化方法，该方法有利于对当前高耗能行业电力价格的优化，以在满足能耗管控目标下最小化对经济效益的冲击，进而提高全社会效率与福利。
2、为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：基于能耗与效益约束的高耗能行业电价优化方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：拆分行业部门，编制社会核算矩阵并配平；
4、步骤s2：刻画能耗管控与经济效益
5、步骤s3：构建可计算一般均衡模型；
6、步骤s4：考虑政策冲击的跨期影响，实现模型宏观闭合与动态优化；
7、步骤s5：设置情景并求解不同情景下的最优电价。
8、首先，编制并平衡社会核算矩阵。
9、社会核算矩阵的编制关键在于主要能耗部门的拆分与合并。社会核算矩阵(social accounting matrix，sam)是在投入产出表的基础上，通过加入机构等账户扩展而编制的。sam表是一个对称的方阵，主要包括商品账户、活动账户、要素账户、机构账户、省际账户和国外账户等。sam通过对投入产出表的扩充能够同时表现生产部门之间、非生产部门之间以及生产与非生产部门之间的经济关系，包括投入产出、增加值形成和最终支出等。由于sam能够便捷地实现账户分解与聚合，在实际运用过程中，可以依据研究问题的专门需要将相关的生产部门、商品部门、机构部门进行分解或聚合，增加模型的针对性。
10、社会核算矩阵的平衡采用跨熵法(cross-entropy method，cem)。由于统计误差等原因，初始构建出的sam可能存在数据不平衡的问题。因此，在基于sam进行cge模型模拟前，首先需要对sam中的账户进行平衡。跨熵法是常见的平衡方法之一，其来源于shannon(1948)的信息理论。跨熵法利用了包括先验参数的所有可得信息，因此要求的统计假设较少，运用该方法时不必明确设定似然函数，保证了良好的客观性。同时，跨熵法还能够在数据缺失的情况下进行估计，适用于部门划分较多、sam复杂的情况。
11、进一步地，刻画能耗管控与经济增长目标。
12、其中，能耗管控在于将宏观总能耗目标分摊至各高耗能行业。根据祖父法则，根据各行业占总能耗的比重分摊比例。分配原则可表示如下。
13、
14、其中，为i部门在第t年的能源投入，λ为部门能源消费量占总能耗的比例，可表示为
15、经济增长目标则在假设gdp满足宏观基本增速目标的基础上，越高越好。可表示为：
16、
17、其次，构建可计算一般均衡模型。
18、涉及的函数求解主要包括生产函数、投资函数与消费函数。
19、以总产出的生产函数为例，其形式如下式所示。其中，αa为效率因素或规模因素，其值越高表明在一定投入下的产出能力越高。δa为不同投入的贡献份额系数。参数ρ与替代弹性有关，可根据σ＝1/(1-ρ)进行计算。qa表示产出品数量，qkela表示要素与能源复合品投入量，qinta表示中间投入。
20、qa＝αa[δaqkelaρ+(1-δa)qintaρ]1/ρ
21、根据ces函数的性质，各变量有如下关系。其中，pkela表示要素与能源投入的复合品价格，pinta表示其它中间投入价格，pa表示产品价格。
22、
23、paqa＝pkelaqkela+pintaqinta
24、生产函数中各层级的ces函数形式与上式类似，此处不展开介绍。此外，对于中间投入，其函数形式为leontief型，函数结构如下式所示。其中，qintaa表示a部门的中间投入总量，icaca为中间投入结构份额系数，其表示每一单位a部门的中间投入中，c部门产品的比例；pintaa为中间投入价格。
25、qintca＝icaqintaa
26、
27、
28、
29、再次，对模型进行宏观闭合与动态优化。
30、其中，宏观闭合方程包括：
31、一是国内商品市场的供给等于需求。需求主要来自家庭消费、政府消费、投资，公式如下：
32、qhi＝shrhi*mpc*(1-th)*yh
33、qgi＝shrgi*(1-shifgh-shifge-shifgi)*yg
34、qinvi＝shrii(1-shifif)yinv
35、
36、二是劳动力供给和资本要素等于需求，公式如下：
37、
38、
39、动态优化通过递归动态(recursive dynamic)模型实现。采用递归机制实现模型的动态化，通过资本积累，劳动供给的增长实现，如公式(14)-(16)所示。
40、kat+1＝(1-δ)kat+iat
41、lat+1＝(1+ng)*lat
42、
43、其中，a表示行业类型，t表示时间。k为资本存量，i为新增投资，δ为资产折旧率，l为劳动资本，n为人口增长率，g为人力资本增长率，it为各部门投资总额，pinv为投资品价格。
44、最后，设置情景，求解最优电价。
45、可计算一般均衡模型的基本假定是市场处于出清状态。求解最优电价需要指定不同的电价结构，如阶梯电价、惩罚性电价、差异电价等。以惩罚性电价为例，可以将惩罚性电价作为一种从量税来进行刻画。执行惩罚性电价后的电价水平可表示如下。
46、pelea,i＝(1-deci)*peleo,i
47、其中，pelea,i表示调整后的电价，peleo,i反映了市场出清的电价，deci是电价的调整幅度。结合步骤s2的约束条件，可以求解电价调整幅度deci。
48、与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：本专利技术将能耗管控与本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于能耗与效益约束的高耗能行业电价优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1中的基于能耗与效益约束的高耗能行业电价优化方法，其特征在于社会核算矩阵的编制以及社会核算矩阵的平衡。
3.根据权利要求1中的基于能耗与效益约束的高耗能行业电价优化方法，其特征在于刻画能耗管控与经济增长目标。
4.根据权利要求1中的基于能耗与效益约束的高耗能行业电价优化方法，其特征在于可计算一般均衡模型的构建。
5.根据权利要求1中的基于能耗与效益约束的高耗能行业电价优化方法，其特征在于模型的宏观闭合与动态优化。
6.根据权利要求1中的基于能耗与效益约束的高耗能行业电价优化方法，其特征在于情景设置和最优电价求解。
【技术特征摘要】
1.基于能耗与效益约束的高耗能行业电价优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1中的基于能耗与效益约束的高耗能行业电价优化方法，其特征在于社会核算矩阵的编制以及社会核算矩阵的平衡。
3.根据权利要求1中的基于能耗与效益约束的高耗能行业电价优化方法，其特征在于刻画能耗管控与经济增长目标。
【专利技术属性】
技术研发人员：张韦维，杨君佳，李俊杰，杨侃，孙秋洁，吴莹，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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