电厂电力市场的技术支持系统

结合电力改革现状和作者工作实际,初步探讨了电力市场下的电厂技术支持系统应具备的基本功能及实现方法。     

基于最优组合的短期电价预测研究

准确的短期电价预测可为发电企业制定科学合理的竞价策略提供的指导,预测的精准度直接影响着发电企业的利益。针对电价预测的精确度问题,引入组合预测模型,将两个单一电价预测方法有机地结合起来,综合各种预测方法的优点,得到了更准确的预测结果。最后通过具体算例验证了该组合预测方法的可行性。     

线性组合预测研究

对传统的两个线性组合预测模型进行了研究,对模型I提出了改进算法,并且提出了一个新的线性组合预测模型Ⅲ。以美国加州电力日均价为例,与单一预测方法、线性组合预测I和线性组合预测II进行对比,线性组合预测模型III预测方法比较精确。     

考虑源荷不确定性及配电网接纳裕度的弹性调度策略

为解决渐进式加剧的小扰动事件对配电网调度的影响,提出一种考虑源荷不确定性及配电网接纳裕度的弹性调度策略,并建立两阶段优化模型求解。首先通过拉丁超立方抽样和后向场景削减技术生成以风光为源、以电动汽车为荷的功率预测典型场景,将不确定性问题转化为典型场景分析问题;在此基础上,第一阶段引入接纳裕度,以配电网对电动汽车接纳能力最大为目标构建电价型需求侧响应模型,对用户负荷削峰填谷;第二阶段引入需求侧响应结果,建立以系统运行成本最低为目标的经济调度模型,提出改进人工蜂群算法进行求解。测试结果表明本文所提策略能增强配电网在渐进式加剧不确定性事件下的适应力,实现配电网弹性高效运行。     

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。     

智能化应用,线损治理更高效

当前,国家电网有限公司全面开展"分区、分压、分线、分台区"同期线损管理工作,线损管理工作已全面数字化转型,考虑到供电企业面临一般工商业电价持续下调和经济让利造成的经营困局因素,配电网线损治理成为关乎供电企业经营成果和经济效益的重要工作之一。     

基于小波-支持向量机的出清电价预测仿真

为了提高电力市场出清电价的预测精度,在分析其形成机理的基础上,根据加州电力市场实际运行的历史出清电价数据对其变化特点进行研究,得出不同时段的出清电价时间序列特性不同,具有不同的变化趋势.提出分时段预测出清电价的思路.采用小波分析和支持向量机工具对出清电价分时段进行预测,利用Matlab进行仿真,结果表明,该模型对系统出清电价的预测精度较高,证明此方法对加州电力市场的电价预测有很好的能力.     

个人碳交易理论视域下的阶梯电价定价模型北大核心CSCDCSSCI

阶梯电价作为一种电力定价方式,将环境成本纳入电力成本核算体系,要求高用电量群体承担较高的电力价格。但这一定价方式违背了规模经济中平均成本随需求量增加而降低的规律。鉴于此,本文基于个人碳交易理论,构建阶梯电价的定价模型,并通过实证研究验证不同电力消费群体间电力价格差距,研究成果为能源商品价格改革提供了理论依据。     

浅谈分时段短期电价预测方法

电力市场中,供求关系是通过电价反映出来的,是电能交易与市场监管的重要依据.这样在电力市场中,电价成为了其中最主要的信息.因此,如何将电价预测的工作效率提升上来,是当前非常重要的工作,需要有关部门及工作人员重视起来.     

售电公司与用户之间灵活合同风险决策模型

在基于实时定价的电力零售市场中,电价波动剧烈且具有较大不确定性,用户需要采用合适的风险管理工具来规避或控制利益风险.首先,提出一种售电公司与用户之间结合期权交易思想的灵活合同,其中,用户可根据自己购电意愿确定合同敲定价(即愿意支付的最高市场价格).该灵活合同不仅能使用户回避零售市场价格不利波动的风险,而且能保留市场价格...