区域电力现期混合交易体系及最优交易策略

为实现电力市场的多元参与和灵活交易,设计一种新的现期混合电力市场应用于区域电力市场.现期混合电力市场基于智能性、灵活性、开放性和扩展性等原则,支持多家发电公司与电力用户参与市场,它们既可选择现货交易模式,也可选择期货交易模式,且之间存在竞价.为形成有效的电力交易,搭建了一个分层系统架构,在下层,发电公司/电力用户之间相互竞争,确定最优卖电/买电量,最大化个体的效益;上层发电公司整体与电力用户以最优化所在群体的利益为目标进行竞价,确定市场现货价格和期货合同价格.在仿真案例中,验证了所提现期混合电力市场与单独的现货市场相比所存在优势,现期混合电力市场能够有效地解决电价过高的问题,并为建设成市场机制定价、期货工具齐全的多层次市场体系提供技术支持.     

电力市场背景下抽水蓄能电站交易机制设计

抽水蓄能电站具有运行灵活、反应迅速、清洁低碳等特点,可以为电力系统中提供调峰、填谷和备用电源等多种优质的辅助服务。目前中国已有河北、山东等省份开展了抽水蓄能电站抽水电量招标采购等市场化交易。随着各试点省份现货市场的逐步建立,抽水蓄能电站的市场化交易有待进一步完善提升,并形成常态化交易机制,以提升抽水蓄能电站的运行效益。对比总结了中国外抽水蓄能电站的运营模式和电价机制;针对中国现有政策机制下抽水蓄能电站运营面临的问题,提出了电力市场背景下抽水蓄能电站参与市场交易的具体方案;并以浙江省为例,进行了模拟测算。结果表明,抽水蓄能电站市场化交易机制对于引导抽水蓄能电站参与市场交易获取合理收益,提升电力市场环境下抽水蓄能电站运营效益,促进抽水蓄能电站长期健康发展具有积极意义。     

发电侧电力市场中合同总量对市场风险规避的影响

我国发电侧电力市场交易方式为长期合同方式，合同电量影响结算电价，本文提出风险因子，可用作规避风险的参考。     

发电批发市场和配电零售市场的联合均衡分析

基于配电零售市场开放后的电力用户需求特性为基础,提出了发电批发市场和配电零售市场并存后的联合均衡模型,用于分析零售市场开放对实时现货市场的影响.根据电力负荷特点,按高峰、低谷两种方式模拟零售电价与实时电价的关系,给出了零售市场完全竞争机制和部分管制机制下发电批发市场和配电零售市场并存后的联合均衡结果.算例验证表明,零售市场的开放将有效减少电力总需求,降低电力现货价格,体现电力需求弹性效应.另外,随着配电零售市场的逐步放开,固定配电价格对实时电价的影响越来越小,而电力需求弹性对实时电价的影响则越来越大.     

考虑期权合同交易的电力市场均衡分析

在电力现货市场古诺（Cournot）竞争模式下，研究了具有一定金融看涨期权交易量的多个发电商在电力现货市场竞争的均衡问题．根据现货市场价格与期权敲定价格之问的不同关系，给出均衡解的一种求取方法．并通过一个考虑需求不确定性并采用Monte Carlo模拟的算例，分析看涨期权交易对于电力市场总体的影响．研究表明，看涨期权合同交易不仅具有在现货价格较高时与固定远期合同类似的缓解发电商市场力滥用行为的功能，而且与固定远期合同交易相比，在现货价格较低时可以利用其权利执行的灵活性，更能降低发电商利润，增加购电方（用户）收益。     

基于博弈论的现货市场中发电厂商报价策略的研究

在电力市场环境下,发电厂商通常要在现货市场进行交易。一种有效合理的竟价模式就显得很重要,既要激励发电企业强化管理、提高效率,从而降低上网电价,又要考虑到电力改革的市场风险与平稳过渡。运用博弈论、微观经济学、电力市场理论的相关部分分析了在发电侧电力市场的现货市场中,各发电厂商面对两种市场竞价模式的博弈行为。     

期货交易量和现货交易量在发电公司计划中的经济分配

首先运用投资组合理论和线性规划的方法，建立了发电公司在完成计划交易电量下的利润模型，应用函数求导的单调性判别法，分析讨论期货电量和现货电量之间的不同比例对发电公司利润的影响，并对成本价格进行了相关的探讨。     

区块链下计及用户价格响应的电力市场定价机制

如何制定电价是电价体制改革的关键.2020年起,现行燃煤发电标杆上网电价机制改为"基准价+上下浮动"的市场化价格机制,浮动部分可由售电公司、电力用户等协商或竞价确定.电价制定不当会增加电力营销的风险,而电力市场定价与用户的用电行为息息相关,因此,通过引入电力用户竞价的方式设计市场定价机制.对用户来说,竞价考虑电费和舒适性之间的折中,从自身利益出发确定竞拍策略.对电力市场来说,将电价制定者视为竞拍系统的参与者,以增加市场交易量和额度为目标.通过分析电力市场定价与用户竞价行为的关系,构成与用电需求相关的电力市场定价机制,得到最优市场定价,与此同时,每个用户依据最优价格可以得到最优用电策略,形成最优市场交易.然而,用户的利己性会促使用户无视市场规则,推翻进入市场的承诺,造成定价机制和市场的崩溃,为此,采用区块链技术保障市场规则的正常运行以及用户的个人利益,进而保障交易的安全性.数值模拟验证了研究成果.     

Power Pool模式电力市场最优备用容量及定价

Power Pool 模式电力市场中最优备用容量的确定及其定价问题是非常重要和复杂的.文中在有关研究文献的基础上,建立了最优备用容量模型,并根据该模型研究了最优备用容量的定价和用户侧电价的确定问题.研究结果表明,某时段的最优备用容量完全由该时段的电力负荷需求量概率分布、单位余电损失和单位缺电损失决定;最优备用容量的价格可由实际上网电价和预测负荷需求电价决定;用户侧预期电价由带网损的结算电价、Power Pool合理收益和预期额外损失组成.     

电力市场中不同电价结算方式的分析与比较

目前电力市场中的电价结算规则有两种不同的模式,即"一机一价"结算模式和按"全网统一电价"结算模式。不同的结算方式必然会对市场竞争产生不同的影响。该文首先总结了竞争市场建立的前提条件,并在数学模型的基础上,对两种结算方式的特点进行了定性和定量的分析。研究表明,采用"一机一价"的结算方式可以体现出不同机组之间结算电价的差别,实现总购电费用的最小化;采用按"全网统一电价"结算方式有可能更好地满足市场公平性要求,而且其结算电价可能更好地反映资源的真实成本。     

基于分时电价的用户侧光伏储能系统容量配置

光伏与储能系统的配合使用已经是一种趋势,在用户侧合理配置光伏电池与储能电池的容量,可以明显提高用户的经济效益。为了提高用户在分时电价下的经济效益,本文基于用户侧典型日光伏发电曲线与典型日用户负荷特征曲线,结合用户分时电价,设计储能系统的能量调度策略,建立经济优化模型,并基于量子粒子群优化算法对模型进行求解,得出光伏与储能系统的最优容量。仿真分析和结果表明,本文方法可以明显提高分时电价条件下用户的经济效益,对大电网的削峰填谷也有一定的积极作用。     

基于激励策略自报电量的电价算法研究

研究了用户自报用电量的激励电价的建模问题,并设计了相应的电价算法.该模型的主要思想是,让用户自己申报每月的计划用电数额,实际用电超额或是没达到自报额,将给予惩罚性质的电价.运用对策论中的激励Stackelberg策略对模型中的单位电价进行线性激励.此电价模型鼓励用户根据自己的实际需要自报合适的用电量,从长远效益来看,起到了节约资源、满足需求的作用.最后,利用MATLAB对所制订的激励策略进行了数值仿真,仿真结果说明所得方法的有效性和结果的实用性.     

考虑电动汽车及需求侧响应的综合能源系统优化调度

为了进一步提高综合能源系统的运行经济性和可再生能源消纳能力,在负荷侧分析了电、热负荷需求侧响应以及电动汽车的可调度价值,同时采用场景分析法考虑风电和光伏发电出力的不确定性.提出一种需求侧响应和电动汽车协同作用的综合能源系统双层随机优化调度模型.上层模型利用分时电价激励的价格型需求侧响应,以净负荷波动方差最小为目标函数,...     

基于负荷预测的电力市场寡头竞争分析

将负荷预测的思想引入到电力市场的竞争分析中,研究了完全信息下的cournot模型中负荷预测对电力市场竞争的影响.首先建立了竞争模型结构,然后获得没有预测情况下的市场均衡电价,应用博弈论获得负荷预测增量对cournot模型下市场力的影响.最后通过数据仿真获得负荷预测增量与市场均衡电价和发电商收益之间的关系.分析表明：负荷预测精度影响发电商收益、市场均衡电价和市场力.预测误差率在33%以内,预测是有用的.所以提高收益的关键是提高负荷预测精度.     

基于V2G的电动汽车有序充放电控制策略

大规模电动汽车作为移动存储的电力负荷,其无序充电行为将会导致电网出现负荷峰谷差加大、负荷率降低等问题。文中分别从电网侧和用户侧的角度,研究基于车网互动(V2G,vehicle to grid)的电动汽车有序充放电控制策略。在电网侧以负荷曲线均方差最小为目标函数,在用户侧以电动汽车用户参与V2G获得的经济收益最大化为目标函数,并且考虑到电动汽车实际充放电功率、可用容量及用户日常设置等约束条件,采用粒子群优化算法进行仿真求解。分别以重庆2020年、2025年和2030年电动汽车有序充放电为例,对电动汽车在电网侧和用户侧的有序充放电进行优化控制仿真分析。算例结果表明,所提出的电网侧和用户侧电动汽车有序充放电优化控制模型能有效降低负荷峰谷差、平滑负荷曲线并为参与V2G服务的用户带来经济收益。     

基于实时电价的含电动汽车微电网两阶段优化调度

为解决大量电动汽车无序充电对微电网负荷曲线产生新的峰值或峰上加峰等现象,提出了V2G(vehicle to grid)下两阶段优化方法,第一阶段考虑实时电价的前提下以满足用户充电需求为目标建立电动汽车有序充放电模型,第二阶段以微电网综合成本最低和微电网出力波动最小为目标,确定电动汽车有序充放电功率。为了解决多目标优化的问题,本文采用改进型多目标粒子群算法（IMPSO）。为验证本文方法的有效性,用蒙特卡洛法模拟某微电网内电动汽车的充电需求后采用本文方法优化,结果证明本文调度方法降低微电网经济成本和出力波动的同时,降低了用户成本。     

电力合约市场中零售商的策略行为研究

在电力市场中发电商利用其寡头垄断地位施行市场力以谋取超额利润,但零售商与发电商之间的远期合约可以抑制这种市场力.在两个零售商与两个发电商的电力市场中,运用博弈论,建立了零售商之间竞争发电商合约的签约博弈模型和领导者-随从博弈模型,分析了在现货市场前的合约市场中零售商主动采取合约竞标策略,提供经济激励,鼓励发电商进入合约市场,并解释了"当发电商具有市场力时,远期价格高于现货市场价格"的现象,证明了零售商这种主动合约策略行为能够实现社会福利最大化.     

新电改背景下输配电价测算及传导参数分析

根据新一轮电力体制改革要求,结合我国电力市场特点,提出了电价的传导路径,构建了不同电压等级、不同类型用户的电价传导模型,确立了输配电成本在电价中的传导机制。根据"准许成本加合理收益"的总体要求,提出了基于虚拟设备容量的成本分摊和基于电量的收益分配理念。基于上海电网2015年实际运行数据,确定了不同电压等级、不同类型用户的成本与收益分配。同时,以网损为因变量,分析了其与交叉补贴、购电成本及售电价格间的传导关系。     

基于优先级排序的用户侧电网调峰机制

传统的分时电价环境下,居民用户大量负荷转移至低电价时段,形成新的负荷高峰。为了缓解这一状况,提出了居民用户参与电网调峰的激励机制。以用户最小用电成本为目标函数,对家庭用电设备进行分类并建立数学模型;考虑调峰功率约束和补偿费用约束,运用改进的逼近理想解排序法（technique for order preference by similarity to ideal solution, TOPSIS）,并通过用户响应次数、响应功率等4个指标对每轮次参与调峰的用户进行优先级排序,最终确定参与调峰的用户名单。案例分析结果表明能够降低用户用电成本,减小系统的峰谷差。所提方法能够引导用户有序参与电网调峰,实现用户用电策略的优化。     

基于效用分类的智能电网实时电价算法

在智能电网实时定价过程中,针对家庭住宅用户,大工业、商业用户分别采用不同效用函数,改变了以往所有用户仅考虑单一效用函数的局限,使用多类效用函数模拟不同用户的消费偏好,研究了含有多类用户并存的社会福利最大化模型。根据市场供需平衡才能达到社会福利最大化原理,利用KKT最优性条件,分别计算供电侧的最优产电量和用电侧的最优用电量,得到了相应的分布式实时电价更新算法,保护了用户的隐私。通过数值仿真对分布式实时电价算法与固定电价算法相比较,证实了该算法的有效性、收敛性。