分时段短期电价预测

分时段电价序列比顺序电价序列的变化特征更单一，有利于电价的分析建模，从而提高预测精度，因此采用各时段电价分别预测的分时段预测方法。该文将相关系数作为选取电价影响因素的标准，考虑了历史电价、负荷、负荷率等影响电价的因素。以小波分析和神经网络作为工具，对不同输入因素和不同预测方法下的电价预测精度进行了研究，并重点比较了基于分时段电价序列的预测方法和基于顺序电价序列的预测方法。算例采用美国新英格兰电力市场历史数据，对其2002年第4季度的电价进行了连续预测。与基于顺序电价序列的预测方法相比，分时段短期电价预测方法能够使平均相对百分比误差下降约3个百分点。     

输电阻塞管理的灵敏度分析模型及算法

在电力市场环境下，系统的运行方式将更加多变，发生输电阻塞的概率大为增加。文中提出了一种利用灵敏度分析进行实时阻塞管理的数学模型及算法，即在出现阻塞时，根据注入功率与支路潮流的灵敏度来削减对阻塞影响最大的发电出力或负荷，从而有效地消除阻塞。针对阻塞管理的实时性要求及阻塞只与局部电网有关的特点，采用部分求逆及稀疏矢量法等措施，使算法快速、实用。最后通过算例系统的计算，验证了所提算法的正确性和有效性。     

配电网无功优化的分时段控制策略

为改善电压、降低损耗、简化控制，根据负荷水平及其变化趋势，对已装有补偿电容和在变电站装有有载调压变压器的配电网，提出了分时段优化控制的策略，开发了次日运行中电容器投切和调压变压器变比调节的模型和算法。应用改进的退火选择遗传算法，该算法对于每一负荷时段可得出该段的最优运行方式；计算一天所有负荷段即得出次日电容器投切和调压变压器变化调节的运行表。该模型易于满足电容器投切和变压器调节次数的限制。文中还分析了有载调压变压器调节电网电压水平的作用和变压器铁耗的影响。算例结果表明该算法不但能有效地降低电能损耗，而且控制简单。     

基于支撑向量机方法的短期负荷预测

首次将支撑向量机（SVM）方法及改进的序列极小化（SMO）学习算法引入短期负荷预测领域。该方法具有预测能力强、全局最优及收敛速度快等显著特点。实际算例表明，对于短期负荷预测问题，支撑向量机方法在预测精度和运算时间方面都优于前向网络、径向基网络等方法。     

考虑负荷随机特性的静态安全校正控制算法

目前电力系统静态安全控制算法大都没有考虑负荷的随机特性.实际上,任意节点的负荷都具有随机性,在制定校正控制措施时应考虑这种随机性.本文首先给出一种模拟负荷随机波动的模型,然后基于广义负荷裕度,提出了一种考虑负荷随机特性的静态安全校正控制方法.该校正控制方法取最不利的负荷波动模式加入校正控制模型并采用连续线性规划技术求解.我国某实际的682节点系统的仿真算例验证了本文方法的有效性.     

电源规划JASP的改进算法

在电源规划程序JASP的基础上，采用拉格朗日松弛法优化电源投资决策，并保留了原算法中应用非常成功的随机生产模拟算法——等效电量函数法，使整体算法更趋严谨完善，求解变量多，计算速度快。改进算法非常适合于进行电力市场中的电能成本分析。     

考虑风电的电力联营市场日前出清模型

大规模风电并网对电力市场的运行提出了诸多挑战。文中分析了风电不确定性对日前市场的影响,提出了一种考虑风电的电力联营市场的日前出清模型。相比于传统出清模型而言,所提出的模型借鉴"事后电价"思想,根据概率性风电功率预测的结果生成多场景模型,模拟描述风电的随机性,考虑实际运行中电价不确定性所造成的风险;同时,考虑了发电计划的调节需求和火电机组的调节能力,兼顾系统运行的经济性和安全性。IEEE-RTS 1979算例分析表明,采用所提出的模型进行风电出清能够保障负荷供应,降低系统生产成本。     

分频输电在海上风电并网应用中的前景和挑战

通过比较3种风电并网方式,指出了分频输电系统(FFTS)在大规模海上风电并网中的应用前景。介绍了分频海上风电系统的结构和变频器的选择,对比表明了模块化多电平矩阵式换流器(M~3C)作为新一代变频器优良性能。分析了低频环境对分频海上风电系统中关键性设备的影响,进一步从设备角度表明分频海上风电系统的可行性和经济技术优势。最后指出分频海上风电系统中仍需解决的经济技术难题,为进一步研究指明了方向。     

独立发电商在日前市场的竞价策略分析

世界范围内的电力改革正在逐步进行，解除管制后独立发电商除了要解决传统的机组组合问题外，还必须主动参与市场，制定优化可行的竞价策略，才能最大化自身利益。这既给发电商注入了新的活力，也带来了前所未有的挑战。文中综合分析了近几年来提出的各种独立发电商参与交易中心日前市场竞价的策略模型和算法并加以分类，指出了各类方法的特点，探讨了今后需要解决的问题和研究方向。     

协同进化算法及其在电力系统中的应用前景

协同进化算法是一种新的进化算法框架，该算法借鉴自然界中的协同进化机制，在传统单物种进化算法的基础上引入生态系统的概念。生态系统中多个物种相互作用，共同进化，从而使整个系统不断演进。将应用领域待求解的问题映射为生态系统，以生态系统的进化来达到问题求解的目的。协同进化算法符合进化博弈论的理论框架，对于各种不同领域问题的求解都取得成功。文中综述了国内外协同进化算法的发展状况，介绍了协同进化算法的基本理论，探讨了该算法在电力系统和电力市场中的可能应用。将该算法引入电力系统和电力市场的研究，可以为电力系统的优化规划和运行、电力市场的竞价机制设计和投标策略优化以及电力市场计算机模拟提供新的方法。