考虑网络约束的市场力判别方法

市场力是阻碍电力市场正常运行的最大因素之一,美国加州电力市场中的部分发电商行使市场力哄抬电价,在一定程度上导致了该州电力危机的发生。国内外对市场力判别方面的研究早已进行,但至今仍缺乏较为明确直观的方法。传统方法中,一般根据市场集中度来分析市场力,本文改变从发电侧根据机组所占份额来分析市场力的这一做法,试图从负荷侧根据线路对负荷的供电情况来进行分析,并提出一种简单可行的市场力判据。     

电力市场中考虑发电机组功率速度约束的市场力分析

电力商品的特殊性决定了电力市场是一个不完全竞争的市场，一般用市场力来衡量不完全竞争的程度。作者在回顾、分析和评价Lerner指标、HHI指标和总需求比总供给指标的基础上，阐述了机组功率速度约束影响上述指标的机理。分析了因这一约束造成的机组有效响应能力与负荷变化之间的矛盾，其表现为市场力指标不是单调地随时间而变化，这说明任何机组都有产生市场力的可能性。最后指出进行市场力指标评价时应当考虑的条件。     

考虑不确定性的结构性市场力评估方法

市场力评估是电力市场化改革的关键环节。随着大规模新能源接入电力系统,电力市场不确定性激增,现有的确定性市场力评估模型向概率性模型转化。由于确定性模型无法考虑新能源的不确定性特征,市场力误判现象频发,严重威胁电力市场的安全运行。为考虑新能源与负荷不确定性的重要影响,提出了一种结构性市场力指标——考虑不确定性的发电机最小期望发电集(UEMGI)。基于机会约束理论,以发电机出力期望最小为目标,提出了考虑不确定性的市场力评估优化模型。然后,基于潮流方程对不确定性的灵敏度分析,通过引入松弛变量对机会约束的非线性部分进行二阶锥松弛,提出了所提机会约束优化模型的二阶锥快速求解方法。最后,采用PJM 5节点和IEEE 39节点系统进行仿真计算。仿真结果表明,所提方法能有效反映系统整体不确定性水平与市场参与者市场力之间的复杂关系,为新能源背景下电力市场的结构性市场力评估提供有效手段。     

输电网络约束下发电商的市场力行为分析

市场力是指市场参与者能够影响市场出清价格和交易数量的能力。研究电力传输网络约束下竞争电力市场中发电商市场力行为对加强市场监管以及引导市场公平竞争具有重要意义。主要针对不完全信息条件下的双边竞争市场,应用博弈论中均衡模型来分析发电商在最大经济利益的驱动下行使市场力的策略竞标行为,采用2层优化搜索策略计算纳什均衡解的方法进行市场力评估。IEEE30节点的算例分析中,以完全竞争市场下的均衡电价为基准,比较了完全信息与不完全信息条件下发电商拥有的市场力大小,仿真结果表明该市场力分析方法有助于市场监管人员测算与控制市场力,加强市场监督。     

考虑输电约束的古诺均衡求解方法

利用寡头竞争模型模拟不完全竞争电力市场，其关键问题是计算竞争成员的策略纳什均衡。在考虑输电约束的作用下，提出了计算古诺纳什均衡的方法，该方法首先判断在古诺竞争模型中，输电网络可能产生的运行阻塞状态和非阻塞状态，即假想输电网络运行状态集，然后利用用户收益最大化的直流最优潮流模型导出了在假想输电网络状态下发电商所面对节点电价同发电商出力之间的线性关系，进而计算出该输电网络状况下的假想纯策略纳什均衡。利用一般的检验策略点是否为纯策略均衡点的方法就可以判断该假想均衡是否为真正的纯策略纳什均衡。若纯策略纳什均衡存在，该文方法可以找到该纳什均衡。文中用算例对该方法进行了验证。     

考虑市场力的短、中、长期电价预测

分别介绍了采用BP神经网络模型和线性回归模型进行电价预测的方法和结果。方法的突出特点是在预测模型中引入了一个衡量市场力的新指标——发电容量必须运行率(MRR)，从而充分考虑了市场力对电价的影响，提高了电价预测的精度，特别是增强了短期预测模型对最高限价的预测能力。文中对MRR指标进行了简单的介绍，并针对电价预测的不同特点，对预测模型和预测变量的选择进行了探讨，提出了自己的观点。基于浙江电力市场实际运营数据的初步预测结果表明，所建预测模型是适用的，选择的预测输入变量是恰当的，电价预测精度能够满足电力市场实际运营的需要。     

考虑上抬费用的市场力行为表现形式及管制方法研究

在国内外采用节点电价计算机组收益的电力现货市场中,存在由于供需变化、负荷预测偏差、紧急情况等因素导致的机组无法通过现货收益回收运行成本或达到预期报价收益的问题。针对该问题,国内外电力市场建立了不同的补偿机制以保障机组在服从电网安全调度时的经济效益,但是也增加了发电集团利用补偿机制行使市场力的风险。以美国PJM市场的上抬费用机制为背景,通过算例研究发电集团及其机组的报价策略对发电集团总收益的影响,并与不采用上抬费用机制的市场对比,分析了报价补偿市场中市场力的表现形式。提出了针对上抬费用的市场力监管方法和优化补偿方法来规避由上抬费用机制造成的市场力风险。     

考虑爬坡约束的交易分配的网络流模型

研究了采用网络流法求解考虑爬坡约束的电力市场交易分配问题,该方法具有全局优化、算法简单、收敛速度快的特点,但当某些机组报价特性相同时,会出现局部多解、出力分配振荡的现象。文中提出了考虑爬坡损耗的网络流方法,解决了上述潜在问题。该方法利用机组爬坡损耗的不同,在机组报价相同的情况下可以有效地消除多解现象,并具有一般的网络流方法在出力分配问题上的优势。数学分析证明了该方法的合理性。该网络模型已用于实际交易决策支持系统,使用效果良好。     

考虑市场力风险防范的电力市场出清机制

在电力现货市场运营中普遍存在发电侧市场力形式多、影响大、防范难、监管难的问题,给电力市场运营带来巨大风险和挑战,因此对电力市场力风险有效防范研究具有重要现实意义。基于激励相容、个体理性及社会福利最大化的设计目标,提出了一种将市场风险防范措施嵌入到现货市场出清算法的市场力风险防范方法,综合考虑了市场主体的当日市场交易行为和历史行为表现,通过在市场出清环节建立违规惩罚成本和系统价格权拍卖结算机制,降低违规行为市场主体出清的优先级,有效抑制市场主体行使市场力的意图,从而将风险防范前置到出清环节,实现防范风险于未然,有效解决市场力风险发生后的处置难、影响恢复难问题。最后,利用IEEE 30节点系统算例,验证了所提方法的可行性和有效性。     

考虑输电约束的古诺混合策略均衡求解方法

证明了在考虑输电约束的作用下古诺混合策略纳什均衡的两个性质,然后提出了计算古诺混合策略纳什均衡的方法,该方法首先判断在古诺竞争模型中,输电网络可能产生的输电阻塞状态和非阻塞状态并确定在这些状态下各个发电商的某个出力组合;利用各个发电商出力的值及其发电商利润,形成n人非协作博弈模型,再利用单纯剖分不动点算法计算发电商投标该出力时的纳什均衡以获得投标该出力的概率及其期望利润;对于某个发电商,依次变化他的策略, 使得该发电商期望利润增大,同时不改变该策略同其他发电商的相应策略组合所导致的输电状态,然后利用单纯剖分不动点算法计算出力变化后的纳什均衡点;对每个发电商,依次执行上面的步骤,直到所有的发电商均不再改变其发电出力策略;最后利用性质2对每个发电商相同的策略进行合并,就得到了考虑输电网络的古诺混合策略纳什均衡。文中用算例对该方法进行了验证。     

基于自适应神经网络的有源电力滤波器谐波电流提取方法

对有源电力滤波器(APF)谐波检测方法进行研究,将自适应神经网络(ADNN)的信号处理技术应用于三相非线性负载的谐波电流检测中,提出了一种基于ADNN检测方法。该方法的主要特点是不仅能检测谐波电流中的基波成分,也能检测出其中不同的高次谐波分量的幅值和相位。通过搭建一个基于DSP三相并联APF的实验系统来证实该方法的有效性,并与传统的傅里叶变换法和d-q算法相比较,验证其具有更快的动态响应。最后,通过分别对感性负载和容性负载进行阶跃变化操作试验检验所提出的ADNN检测法的APF谐波补偿特性,并获得了优良的补偿性能。     

基于船舶电网的FFT谐波检测方法

在船舶电力推进系统中,准确检测电网中各次谐波含量是十分重要的。为了进一步提高对谐波测量的准确度,本文通过改进布莱克曼窗函数,采用双峰谱线插值算法来对船舶电力系统的电量信号进行检测。通过软件对改进窗函数的参数进行数据拟合,并搭建仿真实验平台。通过对比添加不同窗函数所测量的结果,可以得出,改进的布莱克曼窗可以有效地提高对谐波检测的准确度。     

基于四谱线插值FFT的电网谐波检测方法

在采用快速傅里叶变换法分析电网中各次谐波时,因信号的非整周期截断和非同步采样而造成的频谱泄露会对检测结果的准确性造成影响。为了提高谐波检测的准确度,提出了一种基于四谱线插值的快速傅里叶变换算法。该算法通过对加窗信号的离散频点处幅值信息的分析,利用谐波频点附近的四根谱线进行加权运算,进一步提高了谐波幅值和相位检测的准确度。通过数据拟合,得到常用的窗函数所对应的谐波分析实用修正公式。由数值仿真分析可以看出,该算法具有更高的检测精确度。仿真及实测的结果充分验证了该算法的准确性和有效性。     

基于影响因子的电力通信网络节点检测方法

针对电力通信网络节点检测方法存在节点检测工作效率低的缺陷,提出基于影响因子的电力通信网络节点检测方法.将通信影响因子融入检测系统中,建立电力通信网络节点模型,设置检测路径.通过数据处理和故障定位设计仿真试验,证明该方法与传统方法相比,检测召唤率更稳定、检测时间更短、效率更高.     

基于电力线载波的低压配电网拓扑结构检错模型

由于低电压配电网受到电力线载波差异性特征量影响,导致检错稳定性以及可靠性降低,提出基于电力线载波的低压配电网拓扑结构检错模型。构建电力线载波信号模型,通过信号检波分析电力线载波信号特征;结合信号增强算法增强载波信号滤波,分析电导频率分布特征;结合频谱分量检测方法,融合电力线载波信息,通过配电网拓扑结构特征分析进行检错处理;结合电力线载波的差异性特征量,诊断电网拓扑结构的故障,建立低压配电网拓扑结构的检错分析和故障诊断模型,通过谐振电感和谐振电容的输出特征分布,实现低压配电网拓扑结构的检错分析。仿真结果表明,低压配电网拓扑结构检错处理的稳定性和可靠性较高,提高了低压配电网拓扑结构的安全稳定运行和运维管理能力。     

基于SMDP强化学习的电力信息网络入侵检测研究

介绍了电力信息网络总体防护体系结构及安全现状,阐述了在电力信息网中常用的防火墙、入侵检测系统(IDS)等防护手段,分析了当前入侵检测方法及难以确定正常与异常的阀值、误报率和漏报率高的不足。提出了基于半马尔可夫决策过程(SMDP)强化学习的IDS模型。论述了强化学习的理论、算法及衡量标准,马尔可夫决策过程,SMDP在电力信息网络中的应用。改进后的SMDP学习算法,使系统的误报率降低、检测率提高。     

基于嵌入注意力机制的UNet-DB_ECA网络检测金具研究

由于电力巡检中所拍摄的电力金具图片数量多,检查工作量大,为了提高电力金具的自动化检测效果,本文基于UNet框架提出了一种UNet-DB_ECA网络检测金具的方法。先降低UNet网络宽度,然后在网络中嵌入高效通道注意力机制模块ECANet(ECANet)和批量规范化(BN),最后引入了Hard-Swish激活函数,从而构建了UNet-DB_ECA网络。本文使用电力金具检测数据集进行实验,实验结果表明本文所提出的方法检测效果良好,与UNet网络检测效果相比,在提升检测效果的同时也兼顾了算法性能。此外,电力金具检测数据集中包含七类形状不同的金具类型,另一方面也表明本文所提方法具有较好泛化能力,因此该方法在电力金具自动化检测方面具有一定的应用前景。     

电力信息网络入侵检测研究

分析了电力信息网络安全结构及存在的入侵问题,提出将数据挖掘算法应用于电力信息网络的入侵检测。在入侵检测中使用关联规则分析算法,挖掘网络数据流中特征之间的关联关系。提出了一种针对网络入侵检测规则生成方法的AR_Tree算法,该算法解决了传统关联规则算法存在的多次扫描和无效规则问题。实验证明,此算法在规则生成和对网络入侵检测方面应用效果比传统算法优越,可以有效检测电力信息网络中的入侵行为。     

基于改进级联神经网络自适应电网谐波检测

为克服电网谐波检测快速性与稳定性矛盾,基于神经网络自适应原理提出了一种级联神经网络自适应电网谐波检测的改进系统。改进级联系统初级运用大步长常规LMS(Least Mean Square)自适应神经网络单元提高检测跟随性能,次级通过嵌入均值滤波环节平滑权值波动的策略构造新的自适应神经网络单元,保证次级神经网络单元具有良好的电网谐波检测稳态精度。运用传递函数Z域变换分析嵌入均值滤波环节的电网谐波检测自适应神经网络单元的稳定性能,运算推导新的级联次级神经网络自适应单元的步长约束条件,保证改进系统既能够有效地提高电网谐波检测的跟随性能同时又可以提高检测的稳态精度。仿真实验表明改进的级联神经网络自适应系统能有效提高电网谐波检测动态性与精确性。