计及环境成本的火电机组供电成本研究

由于我国排污总量收费制度的实施，火电机组的排污费用和燃料成本成为机组变动成本的一部分。在分析火电厂污染物排放的基础上，建立了包括排污收费环境成本在内的火电机组单位发电量成本模型，计算了特定情形下我国常见各类火电机组的计及环境成本的单位供电成本，并对燃料中硫和氮的质量分数变化对各类火电机组单位供电成本的影响进行了敏感性分析；分析了现行环保制度下各类机组存在供电成本差距的原因及应采取的对策。该研究对于正确理解各类火电机组的供电成本，促进环境保护和我国火电机组的竞价上网具有积极意义。     

火电企业应对电力现货市场的策略研究

随着电力现货市场在全国范围内的持续推进,如何应对现货市场挑战已成为火电企业亟须解决的问题.为了更好地应对电力现货市场,结合山东电力现货市场实际,深入分析了电力现货市场对山东发电企业生产经营的影响,总结出火电企业应对电力现货市场的经验体会,并给出具体工作建议和措施,为山东区域火电企业应对电力现货市场提供参考和依据.     

基于收益估算法的电力市场补贴机制研究

当前我国在电力市场建设过程中针对不同类型机组成本补偿所采用的固定成本补贴、度电补贴以及签订政府授权差价合约的方式在一定程度上不利于提高资源配置效率以及保证机组收入稳定性.为解决上述问题,在借鉴加拿大安大略省电力市场实践经验的基础上,首先以数学公式概述了现行不同补贴方式基本原则及参数设计,然后介绍安大略省基于收益估算法的...     

电力市场上网电价与火电系统经济负荷分配的算法研究

确定上网电价模式、制定全网发电经济调度计划是实行发电侧电力市场的核心问题。结合电力市场条件下经济负荷分配出现的新特点，对火电系统经济负荷分配的算法进行研究，并对几种情况下经济负荷分配的同一性和特殊性进行了深入的理论分析，分析了按电网购电边际成本作为全网上网电价的弊端，提出了按购电平均成本定价的新观念，并提出了将网损微增率修正法和改进型优序法并用的最优求解法。     

电力现货市场下热泵+水储能在火电机组灵活性改造中的应用研究

电力现货市场让电力回归商品属性,使得市场在电力资源配置中的作用日益突出。由于这一电力交易模式有利于促进新能源发电消纳,实现电力资源的优化配置,因此成为电力市场建设和电力改革的重要一环。以山东省某热电联产机组为例,构建了基于电压缩式热泵的余热回收及制冷方案与基于电锅炉耦合冷热双蓄水储能的深度调峰方案,为该机组参与电力现货市场提供了可行的技术改造方案。研究结果表明:改造后系统供热能力提升48 MW,供冷能力提升32 MW,机组调峰能力提升9%;项目财务内部收益率(税前)30.25%,投资回收期(税前)4.1年,具有较好的盈利能力。     

云南电力市场上网电价形成机制研究

对云南电网实际情况的分析和研究,利用边际成本法对两部制电价进行定价,并对两部制电价基本定价模型进行分析和改进,得出两部制电价的最终上网电价模型,使得电力市场资源得到优化,效率得到提高,从而促进云南电力市场电价机制的不断完善和发展。     

电力市场中转运成本问题的研究

概述了电力市场中有关转运成本问题的研究内容,简要分析了转运成本的组成及分析方法,讨论了转运成本计算的有关问题。     

云南最大火电项目设计启动

云南2007年重点工程项目———镇雄电厂一期工程超临界机组计划于今年11月开工建设,初步设计已顺利通过电力规划设计总院组织的预审查,目前施工图设计工作已启动。据介绍,镇雄电厂一期工程2×60万kW超临界机组是华电集团在云南省投资建设的最大火电项目,是云南省首台超临界燃煤     

综合考虑电力市场与节能调度的火电机组组合方案

从中国火电基本都是燃煤机组的国情出发,考虑在电力市场实行以后,调度中心不能直接从发电机组获得机组煤耗函数的具体情况,利用二氧化碳(CO2)的排放量函数代替能耗函数,设计了考虑电力市场与节能调度相互协调的机组组合模型,并利用拉格朗日松弛法对模型进行求解.利用发电机组报价体现机组的发电意愿,以及能耗反映电力系统降耗和减排的要求,依靠报价权重因子的迭代选取决定机组组合方案.利用测量数据依靠多项式曲线拟合技术对排放量函数进行逼近,分析了不同测量误差对机组组合的影响.计算结果表明,建立的机组组合模型与机组组合方案能较好地实现能耗指标与经济指标的相互协调,具有广阔的实际应用前景.     

湖南电力市场月度平衡机制及对电力现货市场的启示

湖南电力中长期市场的核心是月度平衡机制的设计,该设计完全遵循国家基本规则,借鉴北欧平衡机制理念,实现了月清月结.分析电力平衡机制基本原理和北欧电力平衡机制,研究湖南电力中长期市场月度平衡机制的成效和问题,为湖南建设电力现货市场提供借鉴.     

考虑浙江省电力市场发展的容量补偿机制设计研究

在中国大力推进“2030年碳达峰、2060年碳中和”的“双碳”目标建设的过程中,风电、光伏等新能源得到了广泛的应用,但同时也导致了以燃煤发电为代表的火电利用小时数持续降低,难以在电能量市场中回收成本的问题。针对浙江省的电力结构和市场现状,在多种容量补偿机制中选用直接容量补偿机制帮助浙江省燃煤发电机组回收成本,并设计了一套浙江省现实可行的直接容量补偿计算流程,对机组的有效容量、各类成本、市场收益和需补贴量进行计算。通过结合浙江省实际机组数据和未来发展预测,计算得到2025年和2030年不同入炉煤炭价格和上网电价情况下浙江省1 000 MW机组和600 MW机组的直接容量补贴电价标准,并对其特点和差异进行了分析,可以对浙江省及其他尝试建立直接容量补偿机制的省份提供借鉴参考作用,从而有效保障火电企业收益,提高电网安全性和灵活性。     

火电机组在电力市场下的计划检修策略

对国内外电气设备状态维修的现状及其实现方法进行了综述.提出了在电力市场环境下发电厂应进行火电机组“自组合”的计划检修方法,该检修方法的数学模型采用了包括检修费用损失、收益损失及风险损失之和最小的目标函数.通过算例验证了该模型的有效性和实用性.     

基于RBF网络的火电机组实时成本在线建模方法

针对火电厂实时成本建模问题，该文提出一种基于RBF网的在线建模方法，即资源优化网络，简称RON。RON能自动根据最近一段时间内的误差信息优化网络结构：如果当前网络不能实现新输入样本，则在线增加新隐节点，否则使用梯度法在线调节网络的隐节点数据中心和扩展常数。数据中心和扩展常数调整过程中还引入了隐节点的合并操作和删除操作。进一步介绍了火电厂实时成本建模方法，包括网络结构的确定，及如何获取训练样本。仿真实例表明，RON对能较好地适应对象参数的时变特性，并对训练样本集变化具有较好的鲁棒性。     

合理回收容量成本的激励性电力竞价机制的建模研究

电力市场中管理者和发电商之间的信息不对称会引发发电商的策略性报价，这会危及系统的安全和经济运行。该文基于机制设计理论，提出了一种具有激励相容特性的电力竞价机制。该机制能引导发电商披露真实信息，从而实现经济调度，还能根据报价信息评定机组的容量成本，引导发电容量投资。此外，新机制的电价反映出负荷变动的趋势，能激励发电商积极响应负荷的变化，增强了系统安全性。算例采用蒙特卡罗方法，其结果证实了新机制的良好特性。     

基于电碳联动的火电企业补偿机制研究

随着新能源、可再生能源发电量持续快速增长,像云南省大量火电机组已成为深度调峰机组,甚至备用机组,其生存受到严重威胁。然而我国现阶段仍需要适量的火电保障电力系统的裕度和稳定,因此研究对系统中火电设备的合理补偿方式已刻不容缓。考虑到电力交易与碳交易同属于市场化机制,具有高度关联,因此,提出一种基于电碳联动的火电企业补偿机制。最后,以云南电力市场为背景,用文中所提方法进行了算例分析,结果表明本文提出的补偿机制可以为火电企业带来可观的收益。     

电力市场中调峰权及其交易机制

该文提出了调峰权及调峰权交易的概念，对调峰权交易模式进行了详细的论述，并从理论上证明了引入调峰权交易后的机组发电成本将降低。该交易模式的提出，为发电机组提供了一个新的风险交易市场，即调峰容量交易市场。调峰容量交易市场的建立，为调峰能力较强的机组提供了获得合理利润的交易方式，从而提高了机组参与调峰的积极性，充分体现了市场的公平。分析表明：通过市场手段鼓励机组参与调峰可以经济地解决系统峰谷差较大，调峰容量相对不足的问题，并有效抑制因机组启停频繁而导致的发电成本上升。算例表明，该文提出的交易机制是有效、可行的。     

我国电力市场及其电价机制研究

简述了电力市场和电价的基本理论,扼要分析了我国现行电价形成机制及其存在的问题,对未来我国电力市场电价的确定原则及电价结构提出了见解,并且论述了建立我国电力市场目前必须采取的措施.     

电力市场中的闲置成本及其回收方法

简要介绍了美、英两国对电力市场中闲置成本的研究情况,包括在竞争环境下闲置成本的形成原因、评判标准、影响因素、计算方法及回收策略。     

电力市场环境下AGC成本研究

AGC是辅助服务的重要组成部分,也是电网安全高效运行的重要保障.目前,我国还未建立辅助服务交易市场,为了激励辅助服务发展,应按成本和合理收益进行补偿.但因AGC成本计算困难,AGC成本计算是补偿问题的重点研究对象.根据AGC辅助服务的特点,提出一种AGC成本计算的方法.该方法考虑了AGC机组的设备成本、效率损失成本、机会成本及启停成本等,具有一定实用性.     

火电机组实时成本模型的输入变量选择方法

输入变量选择是神经网络建模前的一项重要工作,是否能够选择出一组最能反映期望输出变化原因的输入变量直接关系到神经网络预测的性能.文章提出了一种基于敏感度分析的输入变量选择法(SAIVSA),并将该方法应用于实时成本模型的输入变量选取.仿真结果表明,所提出的方法可以得到更小、更准确的输入变量集,神经网络的收敛速度更快,泛化性能更好,从而验证该方法的有效性.