电力市场的报价辅助决策系统

从发电市场的必要性及必然性论述电厂如何面对电力市场的竞争，通过降低发电成本，提高机组可靠性，提高机组竞争力是实现竞价上网的基础，而充分利用计算机技术进行市场信息分析，对提高报价决策有重要意义。文中对电力市场的报价辅助决策系统的主要功能了详细介绍。     

级联相关的神经网络模型在边际电价预测中的应用

在实际的电力市场运作中，电厂的报价反映了电厂的运行成本和市场供求，决定电厂机组能否上网发电和上网电量。而报价的一个重要指标是预测的系统边际电价。因此，电力市场中的边际电价预测在发电厂的市场化运营中处于重要的地位，特别是对电力供应商的决策有重要意义。文中应用神经网络理论中的级联相关模型对电力系统的边际电价进行预测，优点在于避免了对网络结构的估计，网络在训练的过程中能够自适应地增加隐含节点，同时提出了在训练集中增加特殊数据点以提高预测精度的方法。通过New EnglandISO数据算例预测第2天的24h边际电价说明了这种方法的可行性，并用3层BP神经网络做了对比研究。     

面向发电集团的电力市场管理系统

介绍了支持发电集团与下属电厂协调运作，以及辅助参与市场竞争的电力市场管理系统的整体结构、功能组成和系统运作流程。系统分为集团主站系统和电厂子站系统2部分。集团主站系统部署在发电集团公司，完成各类市场交易、电厂运行，集团公司内部管理系统的数据收集、整理和分析，以及市场预测、竞价决策和风险评估等各种业务功能，通过信息发布等多种形式向集团公司内部网和下属各个电厂提供接入。部署在各个电厂的子站系统主要完成市场信息和电厂运行信息以及电厂各机组的成本分析、竞价决策、交易管理和结算管理。采用基于J2EE架构的系统实现方式。该系统已在华东区域电力市场投入运行。     

Agent技术与博弈论方法在发电市场中的应用比较

发电厂商竞价上网能否获胜的关键是如何确定合理的报价曲线, 通过建立符合电力市场竞价实际情况的决策方法来获取电厂机组报价曲线又是竞价成功的关键。在运用传统博弈论方法来获取报价曲线面临诸多不太合理的情况下, 文中引入智能 Agent技术, 建立了完全信息下的决策模型, 并用二元进化算法模拟各竞价主体的学习方法,给出了算法模型与学习步骤。通过对智能 Agent技术与传统博弈方法的比较, 并分析其程序运行结果, 表明在电厂机组报价决策中运用智能 Agent技术来研究发电厂的决策报价具有较好的科学性与优越性, 为我国电力市场发电侧投标报价提供了一条新的思路。     

非完全信息下电力市场中电厂机组竞价上网的博弈解

电厂机组竞价上网能否获胜的关键就是如何确定报价曲线，而机组竞价上网的博弈解(纳什均衡解)，又是获取电厂机组报价曲线的关键。本文研究了在电力需求具有弹性的电力市场中机组报价曲线的确定方法。该方法首先建立了具有约束条件下的古诺模型，并给出了求取该模型的古诺一纳什均衡解的方法，由此得到电厂机组出力的优化解，然后再利用一变换公式将该解转化为电厂机组的报价曲线．     

南方区域月度电力市场中发电企业的报价行为分析与预测

月度撮合交易是我国南方区域电力市场的主要交易方式之一。作者以该类交易方式为研究对象,剖析了发电企业在此市场模式下的报价行为,重点分析了信息披露机制中“新息”对发电企业报价行为的影响;提出并构建了南方区域月度电力市场的发电企业报价样本库以解决研究样本较少的突出问题;据此研究了包含报价基值预测和波动量预测的发电企业报价预测策略;提出了决定系数筛选法以提高预测策略对于不同机组的适应性。由此建立的发电企业报价行为分析及预测方法,对于基于撮合交易方式的电力市场成员具有重要参考价值。     

PMOS-2000发电报价管理子系统

介绍了电力市场实际运行中的发电报价管理子系统,主要包括用户管理模块和电厂报价模块。用户管理模块主要包括机组管理与报价员管理,属于发电公司的内部管理。电厂报价模块是针对与系统运行有关的经济和技术数据的决策管理。该子系统已在浙江电网发电市场投入试运行,并得到不断完善。     

基于风险的火电厂报价策略评估

提出了一种新的适用于火电厂报价决策的风险度量方法，建立了简化的发电侧电力市场电价与利润模型，提出了基于历史报价数据的相关性分析方法和成交价预测方法，以概率分布的形式表示预测结果，并结合实例分析了如何采用风险评估方法选择最优报价策略。     

市场电价的实证分析及预测建模

电力作为一种特殊的商品，具有很低的用电需求弹性，难以大量存储，易受到发电容量、输电阻塞等系统特有约束的影响，尤其是在电力市场环境下还要受到发电公司报价策略的影响，因此，对市场电价进行有效的预测建模将面临巨大的挑战。文中从实证分析的角度出发，首先对浙江发电市场的系统报价曲线进行分析，在此基础上提出一种报价曲线驱动的市场电价预测方法，并通过算例仿真表明此方法在实现上的方便、有效性。     

实时电力市场运营模式

随着电力市场改革的深入，实时电力市场将成为我国电力市场改革的重要内容，也是保证电网在市场环境下安全运行的关键。文中对实时电力市场运营中的报价、交易、阻塞管理等环节的模型和算法进行了分析和研究。设计了基于容量报价和调整报价两种实时报价方法，给出了将区域电价和实时电价相结合的阻塞管理方法以适应我国未来的多级电力市场模式。据此设计了相应的实时电力市场运营模式，根据该模式设计实现了实时电力市场技术支持系统。     

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.     

考虑电力市场交易影响的中长期负荷预测方法

市场化改革重构电力行业格局,放开发电计划和售电市场,其引发的自主市场行为比统购统销模式下的发用电行为更加难以捕捉和预测,电网规划面临挑战。为适应新的形势,有必要积极调整电网规划思路,探索创新负荷预测方法。文章从负荷预测的两个方面入手提出改进方法,第一是在中长期负荷预测中考虑加入电价响应的因素;第二是基于负荷分布、电源规划和市场参与者报价的预测结果来模拟市场交易,从而捕捉远期电力市场的分区电力平衡和交易价格水平,反过来修正负荷预测结果。该方法充分考虑了中长期负荷对交易价格的弹性响应,对电力市场环境下的电网发展规划有一定参考价值。     

基于模糊聚类和关节控制器神经网络的边际电价预测

应用基于模糊聚类和关节控制器神经网络的边际电价预测方法,精确预测边际电价,并有效克服BP等算法中负荷峰谷时段出现的预测误差大、结果不稳定的现象.通过计算实例进行边际电价预测,预测结果表明:方法输出稳定性好、计算速度快、预测精度较高.     

电力市场中预测问题的新内涵

传统的负荷预测是电力系统规划与运行的基础工作,电力市场化的改革对负荷预测提出了更高的要求,赋予其新的内涵。文中探讨了电力市场中的预测问题,分别针对发电侧竞价和用户侧开放的电力市场,提出了一些新的预测内容和预测思想,包括扩展短期负荷预测、连续多日负荷曲线预测、电力市场价格预测、市场风险预测与评估、考虑需求侧管理影响的电力需求预测、用电需求曲线预测、基于价格弹性的需求预测等,指出了这些预测问题的研究热点和难点,探讨了未来的主要研究方向。     

Investigating the effect of competitiveness power in estimating the average weighted price in electricity market

This paper aims at evaluating the impact of power extent on price in the electricity market. The competitiveness extent of electricity market during specific times in a day is considered to achieve this. Then, the effect of competitiveness extent on forecasting preciseness of daily power price is assessed. A price forecasting model based on multi-layer perception via back propagation with the Levenberg-Marquardt mechanism is used. Residual Supply Index (RSI) and other variables that affect prices are used as inputs to the model to evaluate market competitiveness. Results show that using market power indices as an input helps to increase forecasting accuracy. Thus, the competitiveness extent of market power in different daily time periods is a notable variable in price formation. Moreover, market players cannot ignore the explanatory power of market power in price forecasting. In this research, real data of electricity market from 2013 is used and the main source of data is the Grid Management Company in Iran.     

Electricity Price Forecasting Based on AOSVR and Outlier Detection

Electricity price is of the first consideration for all the participants in electric power market and its characteristics are related to both market mechanism and variation in the behaviors of market participants. It is necessary to build a real-time price forecasting model with adaptive capability; and because there are outliers in the price data, they should be detected and filtrated in training the forecasting model by regression method. In view of these points, this paper presents an electricity price forecasting method based on accurate on-line support vector regression (AOSVR) and outlier detection. Numerical testing results show that the method is effective in forecasting the electricity prices in electric power market.     

含置信区间的改进ARIMA电价预测

电力市场环境下,电价已日益成为市场参与者关注的焦点。准确的电价预测能为各参与者提供重要的参考。国内外对于电价预测的方法有很多。引用国内外相关理论对现有ARIMA预测模型进行了改进。在现有ARIMA电价预测模型的基础上,采用游程检验法判断电价序列的平稳性,采用AIC准则确定ARMA模型的阶数,在误差预测中,借助统计学的区间估计理论,给出了一种含置信区间的电价预测方法,更好地确定了电价序列的上下限,为发电商的竞价提供参考。     

发电公司报价辅助决策系统研究

为了适应电力市场的需要，建立了发电公司报价辅助决策系统。该系统在完成诸如成本分析等基本功能模块的基础上采用Internet技术，由信息浏览终端、应用程序服务器、历史及实时数据库服务器及防火墙等功能模块组成，其具体实现可以基于Windows系列操作平台及国内外流行的商用数据库平台，采用面向对象的程序设计方法，以VC 6.0等语言为主要开发工具。     

基于Hilbert-Huang变换和最小二乘支持向量机的电力市场出清电价预测

随着世界各国电力工业改革的发展趋势,我国于20世纪90年代也开始了以打破垄断、引入竞争、放松管制为目标的电力市场化改革。如何合理制定相应的运营模式以及怎样根据电力市场的相关历史数据准确的预测出未来的市场出清电价,对于市场中的各个参与者都具有十分重要的意义。而实际电力市场的出清电价数据具有很强的非平稳性,Hilbert-Huang变换是分析处理非平稳性信号数据非常有效的方法,本文应用Hilbert-Huang变换首先对电力市场出清电价数据进行平稳化处理,然后运用最小二乘支持向量机（LS-SVM）对处理后的数据进行预测。预测结果表明,此模型显著的提高了出清电价预测的精度。