发电竞价算法（一）——排队法

发电竞价可能用到的主要算法有：排除法、等报价法（或等微增率法）、动态规划法、网络流规划法和线性规划法等5种,它们分别适应于不同类型的报价曲线,并适合解决不同类型的约束条件。文中介绍第1种发电竞价算法－排队法,可用来解决机组组合问题和功率分配问题。其优点是简单快速,但仅适用于常数（或多段常数）型报价曲线,处理第2类约束（时间）和第3类约束(电网安全）问题较困难。     

辽宁省电力市场中的负荷分配方法

负荷分配问题是编制短期发电计划所面临的主要问题。在辽宁省电力市场中,以等报价法和动态规划法来解决负荷经济分配问题,其中以等报价法为主,动态规划法是等报价法的一个补充。文中阐述了等报价法和动态规划法的基本原理,并对其优化结果进行比较。     

电力市场中发电商报价的聚类分析研究

利用平均电价差值积分模型将电力市场中发电商的机组报价曲线转换为一维特征向量,从而采用传统聚类方法对机组报价曲线实现分类。通过对某电力市场的报价曲线聚类计算表明,在平均电价差值积分模型中使用20段分段模型,并采用离差平方和法进行聚类,可以对电力市场中机组的报价曲线实现较准确有效地分类。还可以采用量价指数CPI、HHI指数等方法对聚类结果进行进一步分析。     

节点边际电价分析与可视化

美国PJM等电力市场均采用节点电价的计算方法.着重分析节点边际电价的实质,从电力市场节点边际电价的定义出发,对不同情况下系统各节点边际电价进行分析,得出节点电价与机组MW出力及报价的线性关系.其次,引入可视化技术,将机组报价、节点实时电价直观、快速地显示于读者面前.对电价实质的分析以及可视化技术可以帮助系统调度员或对电力市场感兴趣的人们可以很快地判断出不同情况下电价的变化情况,并加深他们对电力市场中电价理解.随后利用Power World电力系统分析软件,以一个7节点的示例验算,证明对LMP解析的方法的有效性和准确性.     

电力市场中的经济负荷分配算法综述

在电力系统传统的短期经济运行中,经济负荷分配是一个重要的优化问题。电力市场体制下的电力交易计划中,经济负荷分配问题仍然是它的核心内容。在经济负荷分配算法中,排队法的使用条件是报价曲线必须是分段水平线;等微增率原则简单有效,要求机组的输入输出特性曲线是单调增加的;动态规划法、线性规划法、网络流规划法可以解决任意形状报价曲线的负荷经济分配问题;遗传算法是一种智能方法,一些学者相继提出了各种改进的遗传算法;混沌优化方法是一种极有前途的优化手段。     

简易当量电价法的解析表达及发电厂商古诺博弈行为初探

将基本的简易当量电价法作解析表达，其中考虑了二次供应函数的参数报价，实际的电力市场往往更接近于寡头市场，发电厂商可以通过策略性的报价获得超额利润。在简易当量电价法体制下，研究了发电厂商报价的寡头古诺博弈模型及其算法，即发电厂商通过持留发电容量，抬高电价，获取超额利润。采用两层优化模型，上层是电力市场定价模型，下层是发电厂商利润最大化，在求双寡头古诺博弈均衡点时，采用了网格搜索算法和反应曲线法，进一步讨论了该博弈行为对系统的影响，给出了说明性算例，算例表明电力市场中发电厂商的博弈行为会造成电价上升，其中寡头勾结的情况造成的危害最大。     

不确定性电价分析

电价是电力市场中核心问题之一。交易中心执行交易过程，根据机组报价数据确定系统边际电价。值得注意的是，未来的系统边际电价是一个随机变量，这是由于未来时间机组可用率、系统负荷等不确定性因素的存在。因此，从概率角度考察电力市场中的电介分布规律是非常合理而且也十分必要的。与其他研究不同的是，该文提出了由机组报价的概率性而直接导致的不确定性电价这一新问题。鉴于这个问题的复杂性，该文以序列运算理论为基础，提出了一种合理的分析方法。可直接处理机组报价的不确定性，最终算出在不同的需求下系统边际电价的概率分布，并进一步得到其期望和方差。这个分析结果将为评价电力市场的风险提供直接的依据。算例研究表明该文模型和算法的正确性。     

Power Pool中发电公司的竞价策略

研究了电力联营体（Power Pool）中发电公司的报价策略,在非完全部分的Power Pool中,发电公司可以作为一个价格接受者,也可利用其市场势力操纵市场价格,发电公司作为价格接受者时将基于边际成本曲线报价,但其最低报价必须根据市场行情而变化;具有市场势力的发电公司可以采取限制产量、抬高电价的策略。Power Pool中市场势力的存在不利于资源的优化配置和利用。     

不同允许报价段数对发电公司报价策略的影响

针对国内外实际运营的电力市场中普遍采用的分段报价规约研究了不同允许报价容量段数对发电公司构造最优报价策略的影响。在研究初期以作为价格接受者的发电公司为研究对象,首先采用概率方法模拟电力市场中的电价并在此基础上采用等概率法建立了模拟发电公司最优报价策略的多段报价模型;然后研究了发电公司风险偏好程度和市场信息不对称对其构造最优报价策略的影响。最后通过算例对所提出的模型和方法进行了说明。     

基于多智能体强化学习的电力现货市场定价机制研究(一):不同定价机制下发电商报价双层优化模型

电力现货市场定价机制是市场设计的重点问题之一,与发电商交易行为相互影响。定价机制设计需要考虑发电商可能的交易行为,而不同定价机制下发电商报价策略不同,为系统性地解决这一嵌套难题,形成2篇不同侧重点的论文。作为首篇,该文探讨强化学习在发电商报价决策中的适用性,完整考虑系统和分区边际电价的两阶段过程,构建节点、系统、分区3种边际电价定价机制下的发电商报价双层优化模型,并基于可变学习速率和策略爬山算法相结合的多智能体强化学习方法对模型进行迭代求解。该双层模型中,上层为发电商报价决策层,下层为市场出清层,以决策层优化的发电商报价信息和出清层计算的发电商中标信息作为上下层之间的交互数据,不断优化发电商报价策略。最后,以IEEE 39系统为例,选择4个典型负荷场景,优化3种定价机制下的发电商报价,结果表明:所提模型和算法可有效求解发电商最优报价策略,获取市场均衡结果。     

基于R/S分析法的电价预测模型

在自由竞争的电力市场中,准确的电价预测对于电力市场所有参与者具有重要意义。针对电价突变性的特征给电价预测结果带来误差的问题,本文提出了一种基于R/S分析法的BP神经网络电价预测模型。运用R/S分析法对电价序列之间的关联性和相似性进行修正,并采用BP神经网络模型对电价进行预测。通过实验,验证了用R/S分析法修正后的数据进行电价预测模型具有更高的精确性。     

基于多Agent协同技术的用电需求预测系统的设计

电力市场环境下,用电需求日益复杂化,影响电价的因素日益增多,使电价具有较强的弹性.作者首先对用电需求预测这一需求预测和电价预测相互影响、而且这两种预测又是交叉进行的复杂过程进行了分析.然后提出利用多Agent协同技术设计需求和电价的并行预测系统.在这一预测系统中,通过Agent技术将系统理论、需求预测、电价预测、信息收集与知识发现技术紧密地结合起来,以提高供电市场中用电需求预测的准确性.     

发电负荷双侧报价的日前电能市场出清模型及其定价分析

在发电单侧报价的日前电能市场中,负荷侧市场主体缺少主动参与定价的能力,随着我国各试点省现货市场建设的推进,下一步将建设发电、负荷双侧参与报价的电能市场。由于电力资源的特殊性,双侧报价的优势仍须进行定量分析。文章分析了电能现货市场中发电、负荷双侧报价的国内外研究现状,面对负荷侧统一电价、放开市场化的比例以及虚拟投标等问题,建立了综合考虑上述因素的日前电能市场多时段出清优化模型,在过渡阶段令负荷侧市场成员申报在虚拟负荷中心节点,计算并对比分析在不同的经典场景下双侧报价与单侧报价对日前电能市场价格的影响。最后,基于仿真算例分析,验证了双侧报价出清模型和定价方法的有效性和可行性,双侧报价能较好促进多种场景下的电能市场竞争。     

单边电力市场中价格调控机制及其模拟

目前,我国电力市场模式是暂不包括用户侧市场的单边电力市场,市场中的发电商会利用各自的市场力来抬高电价,获取超额利润,而发电侧市场中过高的电价常常会导致电力公司经营困难,进而导致整个电力市场的崩溃.文中基于经济学中的社会效益理论,提出了一种应用于单边电力市场的价格控制模型来控制市场电价,以确保市场平稳高效地运行.为了检验所提出的价格控制模型的有效性,采用协同进化算法对发电市场的运营进行了模拟,模拟结果表明所提出的价格控制模型行之有效.     

计及广义负荷不确定性和激励型需求响应的电力现货市场竞价方法

以国内目前电力现货市场运营机制为基础,提出一种计及分布式发用电单元功率预测不确定性以及激励型需求响应资源功率调节能力的广义负荷参与日前电力现货市场竞价的方法,并构建相应的市场出清模型。统计得到广义负荷净功率预测误差的条件概率分布,推导广义负荷日内购电期望和需求响应补偿的成本函数,揭示价格引导模式下广义负荷激励型需求响应的响应量-申报电价-申报电量之间的关系,使广义负荷原本多元、随机的报价曲线等效转化为符合市场统一规范的一元确定性报价曲线。采用不均匀最优分段技术将连续型报价曲线转化为规范的离散型阶梯曲线,并将其代入动态市场出清模型中进行竞价出清。仿真结果验证了出清电价对分布式新能源发电和负荷用电平衡情况的刻画能力。     

零售端电力市场中的电量电价弹性矩阵

掌握电力市场中电能需求随电能价格变动的规律(即需求响应规律)对于合理确定电价与市场开拓是极为重要的,而这一问题的关键是分析用户需求对价格的敏感度(即用户的价格需求弹,性).文中给出了电量电价弹性矩阵的建立过程,并分析了由于用户分类及电价分类不同所引起的弹性矩阵结构的不同.在此基础上,提出了一种弹性矩阵的简化方法.并通过算例,进一步给出了在中国当前零售端电力市场中,电量电价弹性矩阵的求取过程.结果分析表明,在这种情况下,自弹性系数与交叉弹性系数是互补型的.实际应用表明该模型能够反映当前市场中的需求规律,具有一定的实用价值.     

华东跨省集中竞价交易市场的实证分析

基于华东跨省集中竞价平台的运行数据,用灰色关联度分析方法,考察了该市场成交电价与发电成本、标杆电价、市场供需关系以及市场力等四大指标之间的关联度.结果表明,影响市场成交电价的首要因素是成本,其次是供需关系,第三是标杆电价,而市场力的影响最小.进一步,还分析了典型发电厂商报价、不同时段的电价与四大类指标的关联度,其排序结果也与上述结果一致,即华东跨省集中竞价交易平台具有发现成本、调节供需的功能,且较少受到市场力的影响.     

电力市场三种寡头竞争模型的市场力分析比较

市场在经济学中表现为市场参与者能够抬高市场价格的能力，在寡头竞争电力市场中则表征市场内电力公司影响市场结清电价的能力。应用博弈论分析研究了寡头竞争电力市场的市场力。以完全竞争市场下的均衡发电量和均衡电价为基准，分别比较了按Cournot模型、Stackelberg模型(领导者—跟随者模型)和Forchheimer模型(领导者—价格接受者模型)模拟寡头竞争电力市场情况下的电力公司所拥有的市场力，并且分析生产成本、市场中的电力需求弹性、市场中作为领导者的电力公司数量以及容量限制对市场力的影响。研究表明，在3种模型市场中，Cournot模型市场拥有的市场力为最大，Stackelberg模型市场次之，Forehheimer模型市场为最小。     

Electricity market price spike forecast with data mining techniques

Electricity market price forecast is a changeling yet very important task for electricity market managers and participants. Due to the complexity and uncertainties in the power grid, electricity prices are highly volatile and normally carry with spikes, which may be tens or even hundreds of times higher than the normal price. Such electricity spikes are very difficult to be predicted. So far, most of the research on electricity price forecast is based on the normal range electricity prices. This paper proposes a data mining based electricity price forecast framework, which can predict the normal price as well as the price spikes. The normal price can be predicted by a previously proposed wavelet and neural network based forecast model, while the spikes are forecasted based on a data mining approach. This paper focuses on the spike prediction and explores the reasons for price spikes based on the measurement of a proposed composite supply–demand balance index (SDI) and relative demand index (RDI). These indices are able to reflect the relationship among electricity demand, electricity supply and electricity reserve capacity. The proposed model is based on a mining database including market clearing price, trading hour, electricity demand, electricity supply and reserve. Bayesian classification and similarity searching techniques are used to mine the database to find out the internal relationships between electricity price spikes and these proposed. The mining results are used to form the price spike forecast model. This proposed model is able to generate forecasted price spike, level of spike and associated forecast confidence level. The model is tested with the Queensland electricity market data with promising results.     

两部制电价与发电容量投资的系统动力学分析

为研究自由竞争的电力市场中,两部制电价和发电容量投资间的作用效果,基于系统动力学理论,从系统和反馈的角度出发,构建了一个由电力供给、电力需求、容量电价和新容量投资4个模块组成的电力市场价格模型。通过模拟分析结果表明,自由竞争条件下固定的容量电价机制将导致投资过热,而国家发改委颁布的计及供求状况的两部制电价实施方案能较快地实现发电侧区域市场供需平衡,不易造成容量投资波动,并且市场竞争形成的两部制电价构成比较合理。