基于CVaR模型的大用户直购电决策分析

假设大用户需求电量为随机变量,根据国家对直购电余缺电量调剂的惩罚规定,以条件风险价值（CVaR）为风险计量指标,构建出大用户最优直购电合同电量模型,给出最优合同电量解。结合算例模拟分析发现：用电目录电价与上网电价与直购电合同电量有正向关系,但随着上网电价的提高其对直购电合同电量的影响越来越弱,随着用电目录电价的提高其对直购电合同电量的影响越来越强。大用户对用电需求预测越准确其直购合同电量对国家电价政策的调整越不敏感。     

考虑风电的省级电网多类市场购电风险研究

电力市场环境下,风电和负荷的不确定性给省级电网的购电决策造成了重大的影响。考虑负荷电量、风电购电量和日前现货市场电价的不确定性,以期望购电成本最小和遭受损失的风险最小为目标,建立期望购电成本-损失风险模型。采用CVa R度量损失的风险,并通过多目标粒子群优化算法和模糊集理论求得最优折中解。通过算例计算,分析了风电对省级电网的购电成本、损失风险和各市场购电量分配的影响,以及风电电价对省级电网购电的影响;表明了该模型的可行性,为省级电网购电决策提供了参考,实现了期望购电成本和风险的最小化。     

基于条件风险价值模型的电网企业最优购电决策模型

实施大用户直购电政策增加了电网企业的购电量的不确定性,也增加电网企业在电力交易中面临的购电风险。为了尽可能地规避电力交易风险,在假设地区用电需求量是随机变量的基础上,应用条件风险价值作为电网企业购电的风险指标,构建了电网企业在大用户直购电实施背景下的现货市场最优购电模型。算例分析表明,大用户直购电占地区用电比例、电网企业自身风险厌恶程度和缺电惩罚系数对电网企业的最优购电量有着正向促进的作用。     

基于CVaR的峰谷分时电价对供电公司购电组合策略影响分析

基于条件风险价值(CVaR)在风险度量中的优越性,在确保满足基本收益的前提下,以供电公司购电损失的CVaR值最小化为目标,构建了峰谷分时电价下的供电公司最优购电组合模型。进而,利用该模型对供电公司在实时市场、日前市场和中长期合约市场3个市场的供电量分配比例和有效前沿进行了算例分析,着重分析了峰谷时段不同电价差额比例对供电公司购电策略的影响。分析结果表明:相近购电组合条件下,供电公司所承担的风险随着峰谷分时电价差额比例变大而变小。供电公司可依据当地电价水平政策,适当调整不同购电市场购电量来规避经营风险。     

应用资本收益率风险控制方法的电网企业多市场购电组合优化

风险与收益同时同向变化,综合考虑了风险与收益的变动情况,运用金融领域风险管理资本收益率模型对电网企业的购电组合优化问题进行研究。根据电力市场中的购电决策特点,对现货市场、期货市场和合约市场的购电分配问题进行了具体分析,探寻期望收益与电价、电量之间的函数关系。运用在险价值推导出电价服从对数正态分布时的风险度量计算公式,从而构建购电组合优化决策模型。最后通过算例分析,对不同置信水平和不同的风险偏好程度下的最优购电方案进行预测。结果表明电量分配主要由风险偏好程度决定,并且随着风险厌恶程度的增加,现货市场分配的电量逐渐减少,该结论对成熟电力市场条件下电网企业防范风险具有指导意义。结果表明电量分配主要由风险偏好程度决定,并且随着风险厌恶程度增加,现货市场分配的电量逐渐减少,该结论对成熟电力市场条件下电网企业防范风险具有指导意义。     

对电力大用户定价模式的研究

针对云南省某地区大用户从供电公司购电的现状,提出为大用户提供合同和实时市场两种购买渠道,并分别确定了最优电价.合同采用分类丰枯一峰谷电价的形式,将大用户按不同需求价格弹性进行分类,建立多目标数学规划模型确定各类用户的丰枯-峰谷电价比.实时市场用于平衡大用户实际用电量与合同分解电量的差值,建立基于条件风险价值(conditional value at risk)最小为目标的数学模型.分析供电公司的策略对大用户购电成本的影响.最后仿真验证两个模型的合理性,并证明此模式可以解决目前大用户购电中存在的部分问题.     

大用户模糊优化购电组合策略的研究

随着用户侧电力市场的开放,大用户允许在现货市场、长期合约市场和自备电厂中选择购电。面对这种市场角色的转变,综合考虑现货市场和长期合约市场电价的相关性,采用多变量灰色模型(multi-variablegre ymodel,MGM)(1,n),对现货市场和长期合约市场电价进行长期综合预测;在预测电价的基础上,运用模糊优化的方法,按照用户给定的期望目标及容差,建立了线性隶属函数的均值–风险价值(valueatrisk,VaR)最优购电组合模型。算例表明:电价的综合预测体现了现货市场和长期合约市场的相关性,预测精度更高;购电组合的模糊优化模型保证了用户兼顾电价和风险,更能满足用户的期望。     

竞争市场下梯级电站大用户直购电效益优化分析

大用户直购电交易在新电改背景下已成为电力市场领域研究的热点。回顾了大用户直购电发展历程,分析了梯级电站参与大用户直购电的风险。通过对市场电价进行"以丰补枯"成本测算,引入电量转移力度系数对电站间电量进行转移,建立发电企业效益优化模型。以四川省某梯级水电站为例,针对丰、平、枯水期变动电价特性,对同一成本电价电站采用不同电量转移系数。算例结果表明,电量转后梯级整体效益提升15.4%,其中,丰、平、枯电量转移利润贡献率分别为5.2%、3.7%和91.1%。研究成果对发电企业电量指标统筹安排具有重要现实意义,对其制定营销策略具有一定参考价值。     

计及风险规避的售电公司平衡市场优化交易策略研究

由于市场价格具有波动性和不确定性,售电公司在平衡市场的直接交易面临较大风险。引入用户侧负荷作为平衡资源,提出了包含可中断负荷/电量收购和关键负荷电价两类需求响应项目参与的平衡市场优化交易策略,以规避市场风险。采用条件风险价值度量交易策略风险,并建立了基于随机规划的非线性数学模型。利用双层规划思想,以售电公司收益最大、风险损失最小为上层目标,以用户满意度最大为下层目标,采用自适应遗传算法和二代非劣排序遗传算法进行模型求解。最后通过算例分析了风险偏好和市场电价波动程度对售电公司收益和风险损失的影响,对比证明了所提模型可显著优化售电公司的收益并降低风险损失。     

大用户购电组合策略研究

针对大用户在多个市场上的购电组合问题,综合考虑大用户购电量及现货市场电价的随机性,从预期购电成本和风险的角度分析了大用户购电最优组合策略。以大用户在长期合同市场及现货市场中购电为研究对象,同时考虑了自备电厂及可中断负荷的作用,借鉴现代投资组合理论中的Markowitz 模型,建立了大用户购电成本及风险最小的双目标优化模型,推导出购电组合的有效前沿。最后通过算例对上述模型进行了验证。     

电力市场大用户电能直购策略的研究与应用

大用户直购电作为电力系统市场改革中的新型电能购买模式,在开发电力市场潜能的同时,在电力销售端将竞争机制引入,有助于电价的形成和电力能源的合理分配,因此对大用户直购电的策略研究意义重大。本文通过对国外大用户直购电的方案和经验的合理借鉴,根据我国电力市场发展的特点,建立了基于成本和风险最优化组合的大用户直购电策略模型,对我国大用户购电策略的研究和应用有一定的借鉴意义。     

基于高阶矩波动特性的大用户多期购电组合风险分析

直购电环境下,大用户需要综合考虑收益和风险的权衡问题,进行多个市场、多个阶段的购电决策。在短期市场中,电价往往具有较强的波动性,且呈现尖峰、厚尾的特点,本文考虑到实时电价序列二阶矩、三阶矩、四阶矩的时变特征,运用ARIMA-GJRSK模型对其进行拟合,并提出“轮盘赌”的模拟方法。进而,针对日前和实时两个电力市场,建立大用户期末收益最大、多期一致性风险测度指标最小的购电组合优化模型。算例结果表明,多期购电组合决策要优于单期连续决策,所建模型可以为大用户购电决策及其风险度量提供支持。     

计及电价不确定性和损耗成本的储能竞价策略

储能是促进新能源消纳、提高电力系统稳定性和灵活性的有效措施。然而储能参与电力市场的策略极其复杂,现已成为实现储能商业化应用的关键问题之一。文中提出储能在日前和实时市场价格不确定环境下考虑循环损耗成本的最优竞价策略。为权衡储能多次循环增加的售电利润和损耗成本,在制定储能竞价策略时,将其循环损耗成本的影响计及在内,并充分考虑电池充、放电深度对循环损耗成本和利润的影响;在日前市场中建立电价-电量投标模型,对电价和电量同时进行投标以充分考虑电价不确定性;在实时市场中建立电量投标模型对日前市场投标进行弥补修正,使竞价策略更加合理与优化。算例验证了所提储能竞价策略的有效性,并说明所建模型可以确定最优电池充、放电深度。     

大用户控制购电成本风险的均值–熵权组合优化模型

大用户直购电是电力大用户和发电公司直接进行双边交易的一种购电模式,其主要目标是购电成本最小化,因此需要从现货市场、长期合约市场和期权市场中进行组合优化购电,从而控制购电成本风险。考虑到风险具有不确定性,引入连续信息熵作为大用户购电组合风险度量因子,以风险最小化为控制目标,基于投资组合理论,构建大用户在3个交易市场中的购电组合优化模型,并采用Matlab编程进行求解。算例结果表明,文中的熵权组合模型具有合理性,可为确定大用户购电决策提供参考,同时也说明期权市场可以有效减少大用户的购电风险,期权价格和敲定价格对大用户购电决策的影响较大。     

挂牌交易模式下考虑合约和日前收益的风电商灵活合约制定策略

我国风电发展迅速,随着风电并网规模的增大,越来越多的风电商将作为市场主体参与到电力市场中。在合约市场中,风电商可以通过卖方灵活合约规避风电长期功率预测误差和日前市场电价波动的风险。本文在挂牌交易模式下,根据无套利灵活合约定价方法并给予买方一定激励来确定风电商在卖方灵活合约中的收益,并根据日前市场价格的概率分布得到日前市场的综合收益,风电商以合约收益和日前市场综合收益最大为目标,提出最优的卖方灵活合约。最后通过具体算例分析了各因素对风电商提出的最优的卖方灵活合约的影响,算例结果说明风电商可以根据风险承受能力和让利水平提出最优的卖方灵活合约。     

需求侧实时电价下供电商购售电风险决策

实施需求侧实时电价(RTP)让供电商可以将电价风险有效地转移给用户,但供电商提供给用户的RTP套期保值合同也给其购售电风险管理带来了新的挑战。文中对RTP下供电商在购售电市场的成本、收入与风险进行了综合分析。购电侧重点考虑了日前市场和普通/分段双边合同,售电侧考虑了基本RTP合同与各类RTP套期保值合同。基于条件风险价值(CVaR)法,以供电商购售电效用最大化为目标,建立了不同风险喜好供电商的最优购电组合决策模型。算例仿真验证了所述方法的有效性,它有利于供电商协调RTP下购售电交易的利润与风险。     

基于用户响应下的分时电价优化设计模型与方法

从配电公司的自身利益出发提出了一个考虑购电成本、需求响应以及其它因素的分时电价定价模型,并针对购电商是否具有市场力两种情况分别进行了分析。论述了该模型本质上属于非线性规划问题并探讨了其求解过程。最后将该模型应用于某简单算例进行仿真计算,结果表明如果用户对分时电价具有较强的响应度,则在峰谷电价差较小时也可以实现用户与电力企业共同获利的目的。     

考虑CVaR的“新能源+储能”电厂日前市场投标策略

双碳背景下我国正积极构建以新能源为主体的新型电力系统，大力推进电力市场化改革。大量新能源电厂无序上网将会对电力系统的安全稳定运行带来巨大压力，也不利于其作为独立主体参与市场化竞争。将“新能源+储能”电厂作为价格接受者，以“报量不报价”的形式参与电力现货交易。采用随机优化方法构建新能源出力场景、日前及实时出清电价场景，采用K-medoids方法将数量众多的场景转化为数量有限的概率化确定性场景。以日前收益最大为目标，考虑条件风险价值并计及不平衡惩罚费用，建立“新能源+储能”电厂参与日前市场的最优投标策略模型并求解。最后，以某风电厂的历史出力数据以及现货市场电价数据开展数值仿真，仿真结果验证了所建投标策略模型的有效性。