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美国调频辅助服务市场的调频补偿机制分析 总被引:1,自引:0,他引:1
合理的补偿机制是调频辅助服务市场正常运行的重要保障。为进一步促进调频资源的优化配置,美国调频辅助服务市场引入了基于调频效果的补偿机制。文中对比分析了美国宾夕法尼亚—新泽西—马里兰州、加利福尼亚州、纽约、新英格兰和中西部电力市场区域的最新调频补偿机制,包括补偿结算规则、调频里程与调频性能指标的计算方法等。最后,结合当前国内电力体制改革的现状提出建立调频辅助服务市场和调频补偿机制的相关思路和建议。 相似文献
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输电定价是电力市场中的关键环节,也是我国当前电力市场改革的重要任务。对英国的输电过网费形成机制进行了深入的研究。对相关的模型进行了介绍,对过网费的组成、过网费在发电机和负荷之间的分摊、参考节点的选择及修正常数的影响等问题进行了深入的分析。利用IEEE 14节点标准系统算例对参考节点的选取问题进行了分析,利用7节点算例对英国输电过网费定价机制引导发电机和负荷投资的有效性进行了分析。英国输电过网费的定价机制可以为发电和用户投资提供较好的经济信息,且分区定价方法灵活,可为我国输配电定价提供借鉴。 相似文献
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计及分布式发电和不完全信息可中断负荷选择的电力市场模型 总被引:4,自引:0,他引:4
分布式发电(distributed generation,DG)与可中断负荷是智能电网的2种重要资源。针对电力用户停电意愿不尽相同,将配电公司的可中断负荷类型建模为离散分布的随机变量,进而建立具有分布式发电与不完全信息可中断负荷选择的配电公司能量获取模型,综合考虑到发电公司的竞价策略行为,最后建立了完整的不完全信息博弈下的电力市场模型。针对不完全信息博弈的特征,扩展改进了协同进化算法,并用于求解市场贝叶斯纳什均衡。修正的IEEE9节点系统验证了模型与求解方法的有效性。结果表明分布式发电与可中断负荷、发电公司策略行为及不完全信息对市场均衡有着重要的影响。 相似文献
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在日前交易方式下,发电厂商为了追求长期最大利润,竞价策略显得尤其重要。通常,发电厂商运用的策略过于复杂,难以用传统的博弈论方法来建模。人工智能中强化学习 Q -learning算法是一种自适应的学习方法,使代理能够通过不断与环境进行交互所得到的经验进行学习,适合在电力市场智能模拟中运用。文中在开放源代码的电力市场智能模拟平台AMES上,增加了发电厂商代理基于 Q -learning的竞价决策程序模块,并在5节点测试系统上进行模拟。实验结果表明,运用基于 Q -learning算法竞价决策使代理可以较好地模拟发电厂商的经济特性,且在相同条件下表现出比AMES原有的VRE learning算法更强的探索能力。 相似文献
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电力市场中,价格帽等原因会导致缺失收入(missing money)和发电容量充裕度不足等问题。以美国得克萨斯州为代表的备用需求曲线是国外电力市场解决此问题的成熟方法之一,但得克萨斯州的曲线是相对静态的曲线,且备用价格增量推导原理未明确公开。为此,文中通过考虑可再生能源、负荷预测的不确定性,以及不同品种的备用产品,制定动态备用需求曲线。基于电能量-备用耦合现货出清模型,推导了考虑备用需求曲线的现货价格公式,并分析了国外现有机制忽略的备用价格增量高阶项问题,并通过中国华东某省数据进行验证。结果表明,备用需求曲线可以体现稀缺定价,通过备用价格增量动态反映可再生能源、负荷等波动下的系统实时容量充裕度情况。通过稀缺定价机制可以合理提高电厂收入,有利于保障系统充裕度。 相似文献
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前瞻优化对于适应可再生能源的发展需求,确保电力现货市场良好运作,发挥着重要作用.而合理的前瞻周期选择能够有效地提高电力系统全局优化的可靠性与经济性.因此,迫切需要对前瞻周期的选择问题进行研究.为此,文中首先通过建立电力现货市场前瞻优化模型,推导了优化模型下的节点边际电价公式,分析了跨时段约束对节点边际电价的影响.然后,构建了前瞻周期的偏差量模型,设计了电力现货市场前瞻周期的选择流程.最后,通过不同的算例,揭示了不同前瞻周期下跨时段约束对节点边际电价的影响,验证了流程所选最佳前瞻周期的有效性. 相似文献
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