一、独立发电商在日前市场的竞价策略分析（论文文献综述）
张政[1]（2021）在《电力市场环境下风电商决策模型研究》文中提出构建以新能源为主体的新型电力系统,是实现碳达峰、碳中和的重要举措。同时,随着以风电、光伏为代表的新能源全面去补贴及市场化进程的加快,新能源参与市场交易成为当今及未来一个避免不掉的话题。当前,电力市场建设情况较为复杂,同时可再生能源消纳保障机制又促成电力市场的架构更为丰富,除常规电力市场外,又将涌现出诸多与可再生能源、消纳责任权重密切联系的市场。风电商应把握国家大力发展可再生能源的大局,创新发展理念与发展模式,在多市场环境下提高自身市场竞争力,获得更大收益。本文首先介绍了常规电力市场中电力现货市场的相关基础理论及消纳责任权重机制下电能量与绿证耦合的机理,同时概括总结了可再生能源消纳保障机制影响下,相关主体的消纳责任完成方式,为风电商参与多市场交易奠定了基础。常规电力市场环境下,风电商可选择在现货市场中以报量报价或报量不报价等方式参与申报,基于此建立了风电商日前市场出清模型及风电商的收益模型,并通过算例仿真验证了风电商参与日前市场出清的可行性,结果表明风电商的报价若低于常规机组报价水平,则能够实现申报出力的全部出清。在报量方面,风电商基于预测出力的申报出力与实际出力将出现一定偏差,进而影响风电商的收益。在一定偏差考核模式下,风电商需以尽可能高的预测准确度获取更高的收益。在消纳责任权重机制下,风电商可参与电能量与绿证耦合的可再生能源电力市场及绿证市场,获得额外的绿证收益。同时,随着市场进一步成熟,可再生能源发电能力不足省区的风电商不仅以卖方角色参与市场出清,而且可代理省内消纳责任主体以买方角色参与跨省区可再生能源购电。风电商参与该环境下的多市场决策在时间及空间上相互影响,基于此构建省内-省间双层决策模型,上层模型为考虑省内消纳责任主体考核的市场出清模型,下层模型为风电商作为省间购电商的最优购电模型。算例分析探究了消纳责任权重对省内电力市场运行成本、绿证购买量、风电商收益的影响。分析结果表明,风电商通过参与多市场交易,可显着提升市场竞争力及收益水平,同时达到了消纳更多可再生能源的目的。论文的研究工作为风电商在可再生能源消纳保障机制下创新交易方式提供了新思路。
蒋岚翔[2]（2020）在《基于互利的发电和售电交易主体竞合均衡分析及优化策略研究》文中指出在电力工业运营体制的整个演变过程中,顺应不同历史阶段需要,统一协作机制与相互竞争机制交替出现。我国最新一轮电力市场化改革按照“管住中间、放开两头”的体制架构,推进发电侧深化市场改革的同时,进一步放开了售电侧市场。多方主体参与配售电业务新形势下,原有电力市场格局正发生新变化,交易主体的多元化必然带来各方竞争与合作（竞合）关系的复杂化。发电侧与售电侧作为新电改中市场交易的核心双方,其主体间的相互竞合正从各方位、多层面逐渐展开,对双方新市场结构下主体间竞合关系的研究具有现实意义。原有对电力市场的研究,很少将竞争与合作因素同时纳入研究对象进行考量,因此,电力市场的现实状况及相关理论研究上都需要探索新的分析模式。本文立足于新电改后电力市场格局,引入轻微利他偏好作为度量合作水平的连续量化指标,将电力市场发电侧与售电侧视为竞合系统,运用非合作博弈方法,量化研究双方主体在相互竞争及适度合作关系下,博弈均衡的实现及优化策略的选择问题,以期为现阶段电力市场监管及决策提供量化参考,主要包括以下几个方面内容:1、以新一轮电改重要政策为背景,提出了本文研究的意义。介绍了电力市场基本运营交易概况,梳理了我国电力市场发展历程,阐述了新电改的相关现状。总结了电力市场优化策略与均衡分析已有研究方法,并对其进行了比较评价。介绍了本文所运用的相关理论概念及研究现状,对涉及的博弈方法作了概述。2、新电改提出单独核算输配电价,推动了直购电成为市场主流售电业务。由于直购电价一般低于标杆电价,而直接交易电量又要在年度计划电量分配中按容量扣除,发电商可能面临“量价齐跌”的境况。本文对直购电业务中发电商为防止收益下滑,彼此在竞争中产生的互利合谋关系进行了量化研究。引入轻微利他偏好表示发电商之间的适度合作,构建了发电商之间多头Cournot竞合博弈模型,建立了互利水平与均衡最优交易电量（价）的量化关系,分析了互利竞合水平变化对各均衡变量的影响,得到了平抑竞合电量波动且衡量市场竞合程度的电价补贴指数,结合案例讨论了竞合关系得以实现的优化决策域及其稳定性的判定;进一步建立发电商之间长期竞合重复博弈模型,分析发电侧长期竞合均衡的必要条件,建立了交易发电量、利他因子、贴现因子之间的量化函数关系,在案例中验证并实现了对长期竞合关系稳定性的判定及调整。3、售电侧市场化改革提出多途径培育售电主体,发电企业得以通过发售电一体化运营模式切入售电市场,实现电力全产业链经营。本文对发售电一体化发电集团内部利益博弈中发电与售电主体的竞争与合作关系进行了量化分析。考虑彼此互利条件下,构建了“一对多”模式的双方Leontief竞合博弈模型。分情境求解了双方竞合最优均衡电量（价）,并将竞合博弈转化为BLPP模型,利用K-K-T条件及GA算法求解。通过案例仿真,进一步得到了双方竞合策略优化解集,发现了售电商竞合最优策略,找到了提升系统整体利润的关键因素,分析了互利竞合关系对双方各均衡变量的影响,揭示了一体化运营的发电集团超额利润的流向。4、独立售电商是售电侧市场准入门槛较低、数量众多的重要主体形式。独立售电商与发电商长期交易博弈中,电力市场逐步形成“多买-多卖”的复杂群体格局。本文对双方电力购销业务中日渐频繁的竞争与合作关系进行研究。基于互利条件下,分别构建了独立售电商与发电商两种渠道模式下主从竞合博弈模型,求解了竞合最优均衡电量（价）,通过互利水平变化对各均衡变量的影响,分析了这些影响与渠道模式选择的相关性;进一步构建双方长期竞合演化动力模型,分情境量化表示了利他因子可行域,结合案例实现了对双方竞合关系的演化稳定策略的判定,指出了影响双方演化路径及结果的内外部因素,并进一步实现了对双方竞合关系演化方向的量化调整。
邢通[3]（2020）在《大规模风电参与电力市场交易机制及优化模型研究》文中研究表明2015年3月中共中央国务院印发《关于进一步深化深化电力体制改革的若干意见》（中发[2015]9号）,新一轮电力体制改革开启,确定了“管住中间、放开两头”的体制架构,充分发挥市场在资源配置中的决定性作用。通过几年的发展,我国电力市场建设成效初显,中长期交易市场实现常态化运行,八个现货市场试点稳步推进,中长期交易为主、现货交易为补充的电力市场体系初具雏形。在此基础上,以风电为代表的新能源发展环境发生很大变化,随着发用电计划放开比例逐步扩大,传统的全额保障性收购政策将退出舞台,市场成为新能源消纳的重要途径。由于风电的波动性和随机性,风电参与市场存在天然劣势,如何根据我国实际情况设计风电参与中长期、现货、辅助服务等全市场体系交易机制,从而实现新能源消纳的目标,是我国电力市场建设需要重点解决的问题。因此,本文重点考虑风电的消纳问题,从中长期市场到现货市场,由日前市场深入到实时市场和辅助服务市场,研究电力市场交易机制及优化运行,针对我国可再生能源消纳保障机制研究省间风电交易策略,主要研究容如下:（1）概述了国内外电力市场发展现状及交易体系。首先从国外典型电力市场的发展现状展开研究,总结了美国、英国、北欧等国家电力市场的基本情况,分析了各国的电力工业概况和电力改革进程;然后,根据上述各国电力市场现状,从市场运营机构到市场管理等方面介绍了我国的电力市场交易体系;最后,立足电力体制改革的大环境,结合经济发展、资源禀赋等实际情况,基于风火打捆参与电力中长期合约交易、风光储协同参与短期交易电量、风电调峰辅助服务交易三方面分析了风电参与多级电力市场交易路径,为后续章节的电力交易优化模型和运营模式的研究做出铺垫。（2）提出了风电-火电参与电力中长期合约交易优化模型。首先,建立了年度双边协商交易、月度集中竞价交易、挂牌交易的电量确定和电价确定模型,简述了中长期市场合约电量的年分解到月、月分解到日、日分解到时的分解方式。然后,提出了风电和火电参与电力市场的两种方式,综合考虑系统备用、弃风惩罚、绿证交易等问题,基于此建立风火独立参与市场交易模型和联合参与市场交易模型,在满足功率平衡、系统备用等约束条件下研究发电侧收益最大的问题。最后,算例分析结果表明风电和火电联合参与电力市场与单独参与相比,具有额外效益,克服了风电出力波动给系统带来的威胁,有效提高能源利用效率。（3）提出了风险中立情景和风险非中立情景下的风-光-储参与电力日前交易优化模型。首先,建立了风-光-储系统不确定性分析模型及其处理方法;其次,分别构建了风险中立情景下的风-光-储独立参与日前交易和合作参与日前交易的优化模型。然后,构建了基于CvaR的风险非中立下风-光-储参与日前交易优化模型,研究在不同风险置信水平情景下,风-光-储协同参与电力日前交易的效益。最后,选取了典型地区进行了算例分析,提出了考虑清洁能源出力不确定性及风险性的风-光-储协同参与电力日前交易的最优策略。（4）提出了风电-抽水蓄能电站参与电力实时竞价交易模型。风电-抽水蓄能联营能够增加风力发电的消纳率,且风电-抽水蓄能系统由于具有了一定的功率调控能力,其参与电力实时市场获得了盈利的能力。针对风电-抽水蓄能联营参与多时间尺度电力现货市场竞价的问题,考虑风电出力及市场结算价格的不确定性,关注日前市场与实时市场的联动关系,构建了风电-抽水蓄能系统多时间尺度竞价优化模型,在长时间尺度风电-抽水蓄能竞价优化模型中,对风电出力及实时市场平衡价格的不确定性,分别使用随机优化技术和鲁棒优化技术进行处理,并构建了基于条件风险机制（Conditional Value at Risk,CVaR）的日前出力申报决策优化模型;在短时间尺度风电-抽水蓄能竞价优化模型中,引入模型预测控制（model predictive control,MPC）方法,基于支持向量机模型（Support Vector Machines,SVM）对风电出力及实时市场平衡价格进行滚动预测,并构建了实时出力申报决策优化模型对控制变量（实时市场出力申报量）进行控制优化,最后,加入反馈矫正环节形成闭环控制,从而实现实时市场竞价的滚动优化过程,通过滚动优化,实现不确定性变量的提前预测值与实际发生值的逼近,保证实时竞价优化结果的准确性。（5）提出了火电-储能-需求响应联合参与风电调峰交易和效益补偿优化模型。从源荷两侧入手,引入需求响应机制,提出火电机组不同调峰阶段能耗成本模型,构建火电、储能与需求响应联合开展风电调峰交易优化模型;进一步,对比分析火电、储能、风电和需求响应合作和非合作时的运营收益,通过分析不同主体的效益变动情况,引入Sharply值法,构造火电、储能、需求响应联合调峰交易补偿机制;最后,选择中国东北某局域电网作为仿真对象。所提多源调峰交易成本测算模型,有效描述了不同调峰源的调峰成本。所提火电、储能、需求响应多源调峰交易多目标优化模型,能够兼顾调峰交易的经济性和环境性。相比火电、储能、需求响应独立调峰情景,当火电、储能和需求响应联合调峰时,调峰交易方案达到最优,表明两者间具有协同优化效益。所提火电、储能、需求响应多源调峰交易补偿机制,实现各调峰主体均能按照贡献率获取增量收益,实现调峰效益的最优化分配。（6）分析了风电参与跨省区电力市场消纳交易保障机制。首先,从政策内容解析、政策制定历程与调整、政策作用影响三个方面展开,梳理了可再生能源电力消纳保障机制政策。然后通过分析累计消纳权重达标值和测算电力交易需求量,建立了跨省区需求量交易模型和风电消纳水平评估模型,并以某省电网为研究对象进行实例分析,结果表明,进一步完善可再生能源电力市场交易机制能够打破省间市场交易屏障,通过市场化方式提升可再生能源消纳量。最后,从市场机制短期发展、运行机制短期发展、可再生能源消纳机制远景三个方面给出风电参与可再生能源消纳机制的发展建议,针对可再生能源参与市场面临的问题,需要不断完善市场交易机制,形成科学合理的消纳权重责任考核机制,促进清洁能源消纳量。
李云燕[4]（2020）在《计及电动汽车的虚拟电厂市场化运营决策方法研究》文中认为能源是推动社会进步和经济发展的重要构成基础。应对全球气候变化及区域环境污染问题,构建可持续、清洁与高效的能源系统,已成为各国能源革命的主要任务,分布式可再生电力在能源系统中的比重将进一步提高。然而,分布式可再生电源间歇性和随机波动性的特点,在其渗透率提高的同时,对电力系统的安全可靠运行也带来了一定的威胁。同时,现代电气化交通网络中迅速增加的电动汽车群体,通过充放电装置与电网相连,作为特殊的移动储能系统,具有可控负荷的柔性需求响应能力,日益成为分布式能源的重要组成部分。因此,构建以电动汽车为核心的虚拟电厂,融合多种分布式能源资源,发挥互补效应,增强电能交互整体的平稳性,进一步保障了能源系统的安全性和经济性。本文在我国能源安全新战略背景下,以电动汽车虚拟电厂运营体系为研究对象,构建了电动汽车虚拟电厂的多尺度柔性空间模型,并在分布式能源运行数据精确预测基础上,提出了计及电动汽车的虚拟电厂作为独立的运营整体,参与电力市场的博弈竞价模型、调度模型,并对其整体经济性运行决策与协同调控进行了分析,最后给出了电动汽车虚拟电厂的市场化运营发展商业模式及运作机制建议。论文主要研究工作如下:（1）界定了能源安全新战略发展下的电动汽车虚拟电厂“聚合”分布式能源的内涵以及市场化运营指向,针对以可再生能源为主的分布式电源运行、电动汽车的移动储能和柔性需求响应等内部资源运行特性进行了详细分析。通过对分布式能源（DER）代理聚合、内部优化、收益共享三个方面进行整体配置的规划设计,构建了电动汽车虚拟电厂这一独立的市场主体,参与能源电力领域的多个市场交易;提出了内部资源预测决策、外部竞标授权、经济性优化调度等协同管控的运行模式,实现电动汽车虚拟电厂的市场化运营发展。（2）分析了多种分布式能源协同管理控制过程中的经济性运行调度策略的发展趋势。基于多智能体系统理论,设计了电动汽车虚拟电厂内部综合能源管理系统运行控制模式,并针对物联网发展情境下的异构分布式能源资源和服务统一表示模型的构建进行了阐述,进一步从物理资源层、数据集成层、信息聚合层和功能服务层四维度建立了电动汽车虚拟电厂多尺度柔性空间模型。（3）针对电动汽车虚拟电厂内部分布式电源出力的不确定性,运用多场景技术和太阳幅照度预测,给出了风能/光伏发电的出力预测模型;采用小生境免疫狮子算法和卷积神经网络方法的结合,针对快充型电动汽车充电站,构建了短期负荷预测模型,对充电负荷特性进行了深入分析,利用相关算例对所提出的预测模型进行了仿真实验,证明了方法的准确性与可靠性。（4）基于电动汽车聚合商的移动储能特性,以及优化分布式电源出力偏差成本函数,给出了电动汽车虚拟电厂参与电力市场竞争的协同竞价策略;结合策略性竞争行为,建立了电动汽车虚拟电厂参与能量日前市场的竞价模型,并对基于古诺模型的电力市场均衡问题进行了求解,得到了实现竞标电价和竞标电量计划的最优决策。（5）构建了计及电动汽车需求响应能力的综合型电动汽车虚拟电厂的两阶段决策调度模型。日前能源市场阶段,以整体效益最大化为目标,在充分考虑分布式电源、电动汽车需求响应、移动储能、可控燃气机组、配电网购售电计划等多个影响因素的基础上,对最优调度决策进行了求解;实时平衡市场阶段,以保证配电网的安全稳定运行为目标,结合授权交易电量及不平衡成本因素,增加内部线路安全校核约束,进行内部分布式能源出力的二次优化调整。（6）对电动汽车虚拟电厂的市场化运营模式创新和政策机制进行了研究。遵循能源安全新战略以及电力体制改革的要求,设计了低碳市场交易与动态联盟合作的电动汽车虚拟电厂发展模式;结合区块链技术的去中心化、分布式决策的特点,进行了电动汽车虚拟电厂的区块链市场化运营体系架构;从政策引导和市场机制完善的角度,提出了电动汽车虚拟电厂推广的相关建议,以期为未来规范化的商业运营和发展提供决策参考。
高怡静[5]（2020）在《市场环境下发电商参与电力交易的报价行为推演研究》文中研究指明近年来,随着电力工业市场化相关政策的颁布,国内加快了电力市场试点建设的进程。由于我国在市场的框架构建、规则设置方面一定程度上依托欧美典型电力市场的成熟经验,对于其与我国实际国情适应度的讨论也愈发增加。同时,电力市场的发展存在阶段性目标,在不同的市场成熟度下如何进行市场主体的培育以及相关规则的验证也成为切实的问题。在此背景下,考虑到电力市场实际运行所带来的较高的试错成本,在市场环境和一定的规则设置下提前进行运行模拟,不仅有利于提高市场主体对交易流程的熟悉度,而且能够对市场规则有一个良性的反馈,为规则的制定修改提供可靠依据。本文从市场环境下的发电商竞价入手,考虑激励性需求响应在市场初级阶段对峰时电价的抑制作用,建立计及激励性需求响应的发电商竞价均衡模型,研究负荷侧存在响应后对发电商策略的影响。在此基础上,考虑市场后期发展的成熟度,提出了供需双侧报价下的发电商竞价均衡模型,并根据合谋报价对其策略选择和收益结果的影响,针对合谋行为的抑制提出建议。具体的工作如下:（1）建立了考虑激励性需求响应的市场出清模型。通过分析激励性需求响应的触发原理和作用机制,在发电侧单侧报价的市场出清模型中引入负荷侧的需求响应,建立了外层削减触发寻优-内层出清的双层优化模型,通过用户侧的主动削减使得用电高峰时刻的容量紧张及价格尖峰问题得以缓解,并分析其在不同情况下对于各类型负荷资源的调用情况。（2）建立了考虑激励型需求响应的发电商竞价均衡模型。在市场统一制定负荷侧削减补偿曲线的基础上,通过内层粒子群算法搜寻已知对手策略下个体最优,外层粒子群算法搜寻市场的整体均衡策略,观察在改变补偿系数、市场结构以及网络参数的情况下,需求响应的参与对发电商报价策略选择的抑制作用。（3）建立了供需双侧报价下的发电商合谋竞价均衡模型。通过综合考虑发电商结构性指标和行为性指标的评价方法,划分发电商联盟组合的类型,模拟其在不同组合方式下的合谋竞价策略选择。同时考虑金融差价合约参与市场后对于结算机制的影响,建立其在计及金融合约下的合谋竞价模型。通过不同场景下的合谋竞价模拟及对其竞价均衡结果的分析,对抑制市场中的勾结提出相应的建议。
郑伟[6]（2020）在《广义需求侧资源参与多时间尺度备用辅助服务组合竞价策略》文中研究表明广义负荷聚合商整合负荷、分布式电源及储能装置等广义需求侧资源资源作为整体参与电力系统运行及市场交易,既可以丰富系统调峰资源,减轻传统机组调峰压力,也可以增加广义需求侧资源参与电力市场的机会,提高其自身收益。随着信息通信技术的发展及电力改革的不断深化,广义负荷聚合商参与电力市场交易逐渐成为可能。本文对多种需求侧资源聚合组建的广义负荷聚合商参与多时间尺度电力市场竞标、控制策略进行设计,具体内容如下:（1）构建广义负荷聚合商购电组合策略模型。广义负荷聚合商一方面要在市场中购电,面对电力市场中的电价波动与风险问题;另一方面将电力出售给需求侧用户,面对售电的风险与收益。基于Markowitz均值-方差理论,分析广义负荷聚合商的期望收益和风险损失,考虑广义负荷聚合商的风险承受能力,并用概率形式刻画电价的波动性,提出广义负荷聚合商的在不同时间尺度电力市场的购电策略。（2）建立广义负荷聚合商参与年度双边交易模型。设计考虑广义负荷聚合商参与的年度双边市场交易规则,建立广义负荷聚合商与发电商的年度市场交易模型。基于合作博弈核仁法制定市场用户在年度交易中的利润分配策略,从而使市场用户得到与其交易排序等级相对应的交易结果。（3）构建广义负荷聚合商参与月度市场交易模型。设计考虑广义负荷聚合商参与的月度市场交易规则,在年度双边市场购电量的基础上,基于各月度市场预测电量,考虑电量分解进度均衡性,提出年分月电量分解算法。基于场景预测模拟电价的波动性,采用同步回代消除法进行场景削减,提出广义负荷聚合商参与月度市场最优竞标策略。（4）建立广义负荷聚合商参与调峰市场竞价模型。设计考虑广义负荷聚合商参与的调峰市场交易规则。将含时间因素的Petri网与广义负荷聚合商的工业用户生产流程结合,构建工业用户工作流非侵入式监测与分解模型,分析广义负荷聚合商调节潜力。同时,以广义负荷聚合商收益最大为目标,构建广义负荷聚合商参与调峰市场竞价模型。
李佳宇[7]（2020）在《考虑需求响应的售电商购售电交易优化模型研究》文中提出2015年3月中共中央国务院印发《关于进一步深化深化电力体制改革的若干意见》（中发[2015]9号）,提出开展售电业务、成立售电公司成为社会资本投资的热点。售电公司的数量以及参与市场交易形式不断增加。目前,我国售电公司依然处于初始发展阶段,发展模式还处于探索摸索阶段。在放松管制的电力市场中,电力零售商主要通过合约交易或现货交易向发电厂商或大电网购买电力,然后将其销售给终端用户。此外,电力零售商作为衔接用户侧和电源侧的主体,主要运营收益由购售电价差决定。除了购售电价差收益外,近年来,智能电网技术的不断成熟,需求响应通过灵活性的电价政策引导终端用户优化用电行为,为用户带来需求响应收益和促进供给侧优化运行。对于电力零售商来说,若自身配置储能设备,则可利用储能设备的充放电特性,参与购电侧需求响应,从而降低购电成本。在售电侧可作为需求响应的实施者,考虑如何实施需求响应合理分配用户电量来增加自身售电收益。因此,本文以储能型售电商作为研究对象,研究如何制定考虑购售电是双侧需求响应的最优购售电交易策略,主要研究内容如下:（1）分析了中国售电公司发展现状、政策及运营模式。收集整理我国不同省份售电公司的发展现状,从市场交易体系（现货市场、中长期市场）分析售电公司的市场环境,剖析售电公司面对的问题和挑战。进而,从宏观政策、办法细则及试点区域政策等角度梳理了我国售电公司发展享受的相关政策,并分析了售电公司的主要类型及特征;通过分析不同类型售电公司的业务模式,明确售电商参与购售电市场的交易模式,为开展售电商购售电交易优化策略制定提供了政策支撑。（2）提出了售电商购售电交易全过程影响因素分析模型。首先,分析了售电商购售电交易全过程影响因素,包括购电交易、售电交易和外部环境等多个维度,明确售电商交易过程中购电方式及售电方式,根据购售电方式以及关键业务,从五个维度识别购售电交易全过程的影响因素,运用层次分析法和信息熵确定影响因素权重并进行排序,筛选出关键影响因素。进一步构建售电商购售电交易全过程关键影响因素解释结构模型,明确因素相互影响的结构关系。（3）建立了考虑需求响应的售电商购买绿电交易优化模型。首先,以储能型售电商作为研究主体,分析了储能型售电商的运行模式、交易策略及参与价格型需求响应的数学模型;进一步,综合考虑清洁能源发电不确定性和需求响应不确定性,以购能成本最小化和清洁能源消纳最大化为目标函数,构建了储能型售电商购买清洁能源发电（绿电）交易优化模型;最后,为了求解所提模型,利用“场景分析-随机机会规划约束-多目标函数处理”的三阶段模型算法进行求解,提出了考虑需求响应手段的售电商购买绿电的最优购电策略。（4）构建了考虑多类用户需求响应的售电商灵活组合售电优化模型。首先,基于需求响应基础模型和用户用电特性,提出了工业用户、商业用户、居民用户和农业用户的需求响应策略。其次,分析售电商实施价格型需求响应和激励型需求响应的差异化策略,确立了最优峰谷分时价格及激励补偿价格;最后,基于负荷不确定性,分析售电商灵活组合售电策略思路,并建立了灵活组合售电优化模型。算例分析表明,多类用户需求响应机制能够丰富售电策略,售电商应通过灵活组合分配各类用户电量,从而使自身效益最大化。（5）提出了考虑需求响应的售电商购售电联动交易优化模型。首先,分析了售电商的发展背景和储能型售电商的运营模式,确立了售电商在购电侧和需求响应实施需求响应的策略。然后,结合售电商购电交易和售电交易两个过程,建立了售电商购售电交易双层协同优化模型,上层模型以购电成本最小作为目标函数,构建组合购电优化模型,下层模型以售电收益最大作为目标函数,构建电量分配优化模型。为了求解双层优化模型,本文利用KKT条件方程组,将下层模型通过拉格朗日函数转化为上层模型的KKT条件方程组,进而用于确立售电商购售电联动交易优化策略,为售电商的最优运营提供保障支撑。（6）构建了售电公司用电权期权合同的定价及交易决策优化模型。首先,构建了售电公司用电权期权合同定价模型,对比用户用电权补偿合同,在保证用户用电权售出意愿不变或增多的前提下,基于补偿合同的补偿价格,对用户用电权期权合同的期权费及敲定价格进行了优化;其次,构建了用电权期权合同交易决策模型,结合用电权期权合同的交易流程,对用户用电权售出策略及售电公司用电权购买策略进行了优化。结果表明,相对于用电权补偿合同,用电权期权合同能够显着提高售电公司在现货市场中规避电力价格波动风险的能力,提高售电公司的盈利水平。
凌静[8]（2019）在《含可再生能源的跨区电力交易机制与风险评估研究》文中认为近年来,我国在电力交易体制方面不断探索改革,构建跨区电力交易机制、扩大可再生能源的配置范围作为改革重点,受到了越来越多的关注。在逐步开放的跨区电力交易市场中,发电商市场行为的研究受到了专家学者的重视。发电商的所有市场行为均以提高收益为目的。一方面,发电商可以在交易过程中通过竞争行为提升收益;另一方面,发电商需要对交易风险进行评估,并在此基础上将其发电量合理地分配到中长期、现货、合约等多个市场中进行交易以降低风险、保证收益。本文以开放的跨区电力交易市场为基础,研究可再生能源发电商在单一类型市场中的竞价优化方法和多类型市场中的电量组合优化方法。主要研究内容如下:1)分析影响可再生能源跨区电力交易的电源侧、电网侧、负荷侧、政策及市场因素,结合主要协调因素搭建可再生能源跨区电力交易架构,明确跨区电力交易中心的职能和各市场主体参与跨区电力交易的流程。研究各类型电站生产电能过程中产生成本的特点,以两部制法为基础给出火电厂、风电场、光伏电站的发电成本模型,为后续电站跨区电力交易成本研究奠定基础。2)为促进可再生能源消纳,将绿色证书交易机制及碳排放交易机制引入跨区电力交易,在电站发电成本模型的基础上建立了各电站计及绿色证书与碳排放交易时的跨区交易成本模型。针对发电商在现货市场中的竞价策略制定问题,分析了发电商之间的博弈行为,并将博弈论应用于发电商竞价策略优化研究,建立了电力外送区域发电商的合作博弈竞价优化模型及基于Shapley值的利润分配模型。风光火跨区域消纳算例表明各电站采用合作博弈模型优化竞价策略时的收益明显提高,验证了所提模型的可行性与有效性。3)分析跨区电力市场中的运行、政策、交易风险并给出相应的风险规避措施,针对交易风险考虑发电商同时通过年度合约市场、月度合约市场及现货市场进行跨区电力交易,分析可再生能源发电商跨区电力交易的风险来源,用熵来评估可再生能源出力不确定性和电价波动带来的风险,建立了基于期望效用-熵的发电商电量组合优化模型。风电商为期一个月的电量组合算例表明该电量组合优化模型能够反映发电商对市场风险的厌恶程度变化时的决策特征,并可根据发电商对风险的厌恶程度给出风险最小、收益最大的电量组合策略,验证了所提模型的可行性与有效性。本文的研究成果可为跨区电力交易中可再生能源发电商竞价策略、电量组合策略问题提供一定的借鉴与参考。
张高[9]（2019）在《含多种分布式能源的虚拟电厂竞价策略与协调调度研究》文中进行了进一步梳理面对化石能源日益枯竭所带来的能源危机,可再生能源发电技术成为世界可持续发展的重要支撑。随着可再生能源发电技术的日新月异,越来越多的分布式可再生电源通过用户侧并入电网,这些分布式能源为电力用户提供清洁能源的同时也给电网的安全稳定运行带来了极大的挑战:一方面,分布式能源机组的小容量与大数量使得其难以被电力系统调度中心统一集中调度;另一方面,分布式可再生电源的功率波动性加剧了用户侧负荷需求的不确定性,从而进一步增大了用户侧配电网运行的安全性风险。因此,实现用户侧分布式能源的聚合优化管理,提高可再生能源的并网消纳水平和市场竞争力成为促进分布式能源发展的必然需求。本文基于虚拟电厂技术,通过革新集中优化调度理论和不确定性风险评估与管理方法,为用户侧分布式能源的聚合与优化调度提供理论支撑,同时结合我国发电侧竞价上网与售电侧开放的电力市场改革路径,对虚拟电厂的市场竞价策略和购售电策略优化问题进行了建模分析,最终以虚拟电厂技术为媒介实现了可再生能源整体经济收益与风险成本的相互协调。本文的主要研究内容和成果如下:针对当前集中调度模式下的电力系统运行方式,本文探讨了虚拟电厂内部多种分布式能源的相互整合与经济调度方式,并以此为基础建立了虚拟电厂与电力系统调度中心之间的双层优化调度模型,通过虚拟电厂对调度中心调度运行方案的动态调整与响应实现了虚拟电厂经济效益与社会发用电成本经济性的共赢,有效提高了分布式能源并网的消纳水平与经济性。针对虚拟电厂所面临的多重不确定性风险,本文从虚拟电厂内部与外部两个角度分别对可再生能源波动性、运行可靠性与负荷不确定性等风险因子进行了识别与建模分析。随后,本文将条件风险价值与机会约束规划理论相结合对虚拟电厂与调度中心之间的双层优化调度问题进行了风险评估与管理,通过选取合理的虚拟电厂风险置信度水平实现了虚拟电厂调度运行方案经济性与风险性的相互协调。针对虚拟电厂参与电力市场售电侧改革的购售电策略优化问题,本文从电动汽车的充放电策略管理出发,赋予虚拟电厂发电商与售电商的双重电力市场角色,并基于主从博弈理论对虚拟电厂售电价格策略进行优化以实现对电动汽车充放电策略的引导与管理。同时,电动汽车作为一类特殊的电源与负荷,通过虚拟电厂的集中整合与优化调度可以作为负功率电源参与电力系统的削峰填谷等辅助服务,并平抑可再生能源波动性对虚拟电厂经济性与安全性的影响。针对虚拟电厂参与电力市场多品种交易的策略优化问题,本文建立了日前与实时联合电力市场交易模型,以博弈论为路径研究了虚拟电厂和其他市场参与者在参与电力市场竞价时的策略优化与利益均衡问题,通过合理的电量分配与竞价策略选择,虚拟电厂可以实现在同时参与多品种电力交易时的利益最大化。同时,通过多场景下的风险评估与分析,可以实现虚拟电厂竞价策略风险成本与经济收益的均衡。综上所述,虚拟电厂作为分布式可再生能源优化聚合与的重要实现方式,可以有效提高可再生能源参与市场竞价交易的整体竞争力,在促进可再生能源并网消纳的同时提升可再生能源的整体经济性,从而为用户侧分布式能源管理提供可行的经济调度与优化整合方案。
张璐路[10]（2019）在《基于可再生能源配额制的风火联合竞价策略研究》文中指出近年来,全球能源资源消费与环境资源保护之间日益增长的矛盾推动了可再生能源的快速发展,但由于可再生能源发电具有波动性和不确定性的特点,导致市场中的可再生能源消纳能力不足,弃风弃光现象严重。从价格机制、竞价方式,结算机制等方面调研典型市场化国家可再生能源参与电力市场的激励机制,实行可再生能源配额制和推动可再生能源参与市场竞价是未来促进可再生能源市场化消纳的主要策略。本文围绕可再生能源配额制下风电商参与电力市场的竞价策略问题,开展了以下研究:针对可再生能源配额制,从基本概念、经济学原理和分配依据等方面出发,深入探究可再生能源配额制的工作模式和分析我国可再生能源发展现状。建立风电商参与电力市场竞价的双层模型,其中上层模型基于非合作博弈理论模拟发电商之间的竞价行为,下层模型基于供需函数均衡理论模拟电力市场的出清过程。市场运营商采用事后偏差结算机制来约束和考核发电商的竞价行为。对比分析风电商独立参与市场竞价和风电商联合火电商参与市场竞价两种竞价策略下风电商的利润,探究可再生能源配额制对风电商利润的影响。采用多目标粒子群优化算法对双层模型进行求解,算例结果表明可再生能源配额制实施前后,风电商联合火电商参与市场的竞价策略获得的利润均高于独立参与市场的竞价策略,同时实行可再生能源配额制可以帮助风电商大幅度提升其利润,实现风电商高额发电成本在其余传统火电商之间的合理分摊,极大地促进了可再生能源的发展和消纳。最后基于上述模型与算例参数,探究绿色证书价格、可再生能源配额比、联合火电机组容量、事后偏差结算价格四种因素对风电商利润的影响,市场运营商需要根据绿色证书价格以及配额比的变化及时调整事后偏差结算价格,从而避免发电商的投机行为,保证市场运行的稳定性。本文所提出的风火联合竞价模型,可以有效的帮助风电商在参与电力市场时提高利润,同时也验证了可再生能源配额制实施的必要性和带来的有利效果,为未来风电商参与电力市场的竞价策略提供了新思路。
二、独立发电商在日前市场的竞价策略分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、独立发电商在日前市场的竞价策略分析（论文提纲范文）
（1）电力市场环境下风电商决策模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 促进可再生能源消纳的市场交易机制研究现状 |
| 1.2.2 可再生能源消纳保障机制及绿证交易机制的研究现状 |
| 1.2.3 风电参与电力市场交易的研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容及创新点 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文创新点 |
| 第2章 风电参与市场交易基础理论研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 电力市场 |
| 2.3 电力现货市场基础理论 |
| 2.3.1 电力现货市场模式选择 |
| 2.3.2 电力现货市场出清机制 |
| 2.3.3 电力现货市场与中长期市场的衔接 |
| 2.4 消纳责任权重下电能量与绿证耦合机理 |
| 2.4.1 消纳责任权重完成方式 |
| 2.4.2 电能量与绿证耦合机理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 风电商日前市场出清及收益模型研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 风电商日前市场出清模型 |
| 3.2.1 模型描述及说明 |
| 3.2.2 风电参与的日前市场出清模型 |
| 3.3 计及偏差电量考核的风电商收益模型 |
| 3.3.1 模型描述及说明 |
| 3.3.2 偏差电量考核模型 |
| 3.3.3 计及偏差电量考核的风电商收益模型 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 消纳责任权重下风电商多市场决策模型研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 消纳责任权重下电能量与绿证耦合出清决策模型 |
| 4.2.1 模型描述及说明 |
| 4.2.2 模型建立 |
| 4.3 消纳责任权重下省内-省间市场双层决策模型 |
| 4.3.1 模型描述及说明 |
| 4.3.2 上层市场优化模型 |
| 4.3.3 下层市场优化模型 |
| 4.3.4 模型推导与求解过程 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 基础数据 |
| 4.4.2 运行结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
（2）基于互利的发电和售电交易主体竞合均衡分析及优化策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 电力市场相关概况 |
| 1.2.1 电力市场运行模式 |
| 1.2.2 电力市场交易类型 |
| 1.2.3 电力市场发电侧定价机制 |
| 1.2.4 我国电力市场发展状况 |
| 1.3 电力市场优化策略与均衡分析方法现状 |
| 1.3.1 非博弈论研究方法 |
| 1.3.2 基于博弈论研究方法 |
| 1.3.3 相关研究评价 |
| 1.4 主要研究内容与创新点 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 主要创新点 |
| 第2章 相关理论与方法概述 |
| 2.1 合作竞争理论 |
| 2.1.1 竞合内涵与特征 |
| 2.1.2 竞合研究现状 |
| 2.2 利他理论 |
| 2.2.1 利他与合作 |
| 2.2.2 轻微利他均衡 |
| 2.2.3 利他研究现状 |
| 2.3 博弈论相关方法 |
| 2.3.1 重复博弈 |
| 2.3.2 完全信息动态博弈 |
| 2.3.3 演化博弈 |
| 第3章 直购电交易模式下发电商竞合决策模型与优化策略分析 |
| 3.1 问题与假设 |
| 3.1.1 相关问题 |
| 3.1.2 基本假设 |
| 3.2 直购电模式发电商互利竞合模型 |
| 3.2.1 Cournot互利竞合模型 |
| 3.2.2 互利竞合模型均衡变量分析 |
| 3.3 直购电模式发电商互利重复博弈模型 |
| 3.3.1 互利竞合重复博弈模型 |
| 3.3.2 互利竞合重复博弈分析 |
| 3.4 案例与仿真 |
| 3.4.1 互利竞合模型仿真分析 |
| 3.4.2 利他重复博弈仿真分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 发售电一体化发电集团各主体竞合决策模型与最优策略研究 |
| 4.1 问题与假设 |
| 4.1.1 相关问题 |
| 4.1.2 基本假设 |
| 4.2 发售电一体化运营各主体互利竞合模型 |
| 4.2.1 Leontief互利竞合模型 |
| 4.2.2 互利竞合模型情境分析 |
| 4.3 基于BLPP的互利竞合模型求解 |
| 4.3.1 互利竞合模型的BLPP转化 |
| 4.3.2 BLPP模型的GA求解 |
| 4.4 案例与仿真 |
| 4.4.1 模型生成求解 |
| 4.4.2 仿真分析讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 独立售电商与发电商竞合动力模型及演化策略分析 |
| 5.1 问题与假设 |
| 5.1.1 相关问题 |
| 5.1.2 基本假设 |
| 5.2 双边市场独立售电商与发电商互利竞合均衡 |
| 5.2.1 发电商单渠道售电互利竞合模型 |
| 5.2.2 发电商双渠道售电互利竞合模型 |
| 5.3 双边市场独立售电商与发电商互利竞合演化博弈 |
| 5.3.1 发售电系统互利竞合演化模型 |
| 5.3.2 发售电系统互利竞合演化策略稳定性 |
| 5.3.3 发售电系统互利竞合演化影响因素 |
| 5.4 案例与仿真 |
| 5.4.1 双方互利竞合系统演化动态仿真 |
| 5.4.2 演化博弈策略影响因素仿真 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论及建议 |
| 6.1.1 研究结论 |
| 6.1.2 相关建议 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间科研和论文情况 |
| 1、科研工作 |
| 2、发表论文 |
（3）大规模风电参与电力市场交易机制及优化模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 风电参与中长期合约交易研究现状 |
| 1.2.2 风电参与日前交易研究现状 |
| 1.2.3 风电参与实时竞价交易研究现状 |
| 1.2.4 风电调峰辅助服务交易研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容和创新点 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文研究技术路线 |
| 1.3.3 论文研究创新点 |
| 第2章 国内外风电参与电力市场交易现状及交易体系概述 |
| 2.1 国外电力市场发展现状及风电参与交易情况 |
| 2.1.1 美国电力市场现状及风电参与交易情况 |
| 2.1.2 英国电力市场现状及风电参与交易情况 |
| 2.1.3 北欧电力市场现状及风电参与交易情况 |
| 2.2 国内电力市场发展现状及风电参与交易情况 |
| 2.2.1 电力市场概况 |
| 2.2.2 电力市场改革进程 |
| 2.2.3 风电参与市场交易情况 |
| 2.2.4 电力市场未来发展方向 |
| 2.3 国内电力市场交易体系 |
| 2.3.1 中长期交易市场 |
| 2.3.2 日前现货交易市场 |
| 2.3.3 实时交易市场 |
| 2.3.4 辅助服务交易市场 |
| 2.4 风电参与多级电力市场交易路径 |
| 2.4.1 风火打捆参与电力中长期合约交易 |
| 2.4.2 风光储协同参与现货市场 |
| 2.4.3 风火调峰辅助服务交易 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 风电-火电参与电力中长期合约交易优化模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 中长期电力市场 |
| 3.2.1 中长期电力市场交易方式 |
| 3.2.2 中长期合约电量分解 |
| 3.3 风电-火电参与电力市场交易优化模型 |
| 3.3.1 风电与火电独立参与市场交易 |
| 3.3.2 风电-火电联合参与市场交易 |
| 3.3.3 约束条件 |
| 3.4 算列分析 |
| 3.4.1 基础数据 |
| 3.4.2 算例结果 |
| 3.4.3 结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 风电-光伏-储能协同参与电力日前交易优化模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 风-光-储系统不确定性建模及处理 |
| 4.2.1 风-光-储系统不确定性建模 |
| 4.2.2 风-光不确定性处理 |
| 4.3 风险中立情景下风-光-储参与电力日前交易优化模型 |
| 4.3.1 风-光-储参与电力日前交易机制 |
| 4.3.2 风险中立情景下风-光-储参与电力日前交易优化模型 |
| 4.3.3 算例分析 |
| 4.4 风险非中立下风-光-储参与电力日前交易优化模型 |
| 4.4.1 CVaR理论方法 |
| 4.4.2 风险非中立情景下风-光-储参与电力日前交易优化模型 |
| 4.4.3 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 风电-抽水蓄能电站参与电力实时竞价交易模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 电力实时市场概述 |
| 5.2.1 日前市场与实时市场的联动关系 |
| 5.2.2 实时市场中的两种典型结算方式 |
| 5.2.3 多时间尺度竞价优化框架及基本假设 |
| 5.3 长时间尺度风电-抽水蓄能竞价优化模型 |
| 5.3.1 风电-抽水蓄能出力模型 |
| 5.3.2 风电-抽水蓄能日前竞价收益函数 |
| 5.3.3 基于CVaR的长时间尺度竞价优化模型 |
| 5.4 短时间尺度风电-抽水蓄能竞价优化模型 |
| 5.4.1 短时间尺度竞价优化流程 |
| 5.4.2 基于SVM的实时市场滚动预测模型 |
| 5.4.3 实时竞价策略的滚动优化模型 |
| 5.4.4 反馈矫正策略 |
| 5.4.5 算例分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 大规模风电并网下火电-储能-DR联合调峰交易优化模型 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 不同调峰源参与调峰交易成本 |
| 6.2.1 火电调峰成本 |
| 6.2.2 储能系统调峰成本 |
| 6.2.3 灵活性负荷调峰成本 |
| 6.3 火电-储能-DR联合调峰交易优化模型 |
| 6.3.1 多源调峰交易目标 |
| 6.3.2 多源调峰约束条件 |
| 6.3.3 算例分析 |
| 6.4 火电-储能-DR联合调峰交易补偿机制 |
| 6.4.1 不同主体角色分析 |
| 6.4.2 不同主体效益分析与测算 |
| 6.4.3 不同主体效益协调模型 |
| 6.4.4 算例分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 风电参与跨省区电力市场消纳交易保障机制 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 可再生能源电力消纳保障机制政策 |
| 7.2.1 政策内容解析 |
| 7.2.2 政策制定历程与调整 |
| 7.2.3 政策作用影响分析 |
| 7.3 风电参与跨省域市场消纳交易保障机制 |
| 7.3.1 累计消纳权重达标值 |
| 7.3.2 电力交易需求量测算 |
| 7.3.3 跨省区需求量交易模型 |
| 7.3.4 风电消纳水平评估模型 |
| 7.3.5 实例分析 |
| 7.4 风电参与可再生能源消纳机制发展建议 |
| 7.4.1 市场机制短期发展建议 |
| 7.4.2 运行机制短期调整建议 |
| 7.4.3 可再生能源消纳机制远景 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）计及电动汽车的虚拟电厂市场化运营决策方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 我国能源安全新战略的相关研究 |
| 1.2.2 分布式能源与虚拟电厂的相关研究 |
| 1.2.3 电动汽车有序充放电管理的相关研究 |
| 1.2.4 虚拟电厂商业发展模式的相关研究 |
| 1.3 研究内容与创新点 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 主要创新点 |
| 第2章 计及电动汽车的虚拟电厂运营体系研究 |
| 2.1 计及电动汽车的虚拟电厂运营体系设计 |
| 2.1.1 EVPP体系要素分析 |
| 2.1.2 EVPP交易模式设计 |
| 2.1.3 EVPP运营机制规划 |
| 2.2 基于多智能体的EVPP协同管理系统构建 |
| 2.2.1 多智能体技术理论基础 |
| 2.2.2 传统集中模式的EVPP能量决策系统 |
| 2.2.3 分层控制模式的EVPP协调管控系统 |
| 2.2.4 完全分布式模式的EVPP自治调度系统 |
| 2.3 面向物联网服务的EVPP表示模型架构 |
| 2.3.1 表示模型理论基础 |
| 2.3.2 表示模型构建原则 |
| 2.3.3 MSFSM模型四维设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 计及电动汽车的虚拟电厂内部资源配置 |
| 3.1 计及不确定性的EVPP分布式电源运行分析 |
| 3.1.1 风力发电功率输出模型 |
| 3.1.2 光伏发电功率输出模型 |
| 3.2 分布式能源运行分析及预测 |
| 3.2.1 传统预测技术 |
| 3.2.2 人工智能分析预测技术 |
| 3.2.3 电动汽车充电站短期负荷预测技术 |
| 3.3 电动汽车充电站EVCS短期负荷预测 |
| 3.3.1 卷积神经网络预测模型 |
| 3.3.2 小生境免疫狮子算法 |
| 3.3.3 EVCS负荷特性分析 |
| 3.3.4 NILA-CNN预测模型 |
| 3.4 算例及预测结果分析 |
| 3.4.1 输入数据变量分析及处理 |
| 3.4.2 预测结果评价指标确定 |
| 3.4.3 充电站负荷预测及结果分析 |
| 3.4.4 模型进一步验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 计及电动汽车的虚拟电厂竞价模型 |
| 4.1 电动汽车虚拟电厂的竞价策略分析 |
| 4.1.1 EVPP参与电力市场的竞价规则 |
| 4.1.2 EVPP内部协同优化的竞价策略 |
| 4.1.3 EVPP博弈竞价决策的理论基础 |
| 4.2 电动汽车虚拟电厂的竞价博弈建模 |
| 4.2.1 博弈模型假设 |
| 4.2.2 博弈要素分析 |
| 4.2.3 博弈模型构建 |
| 4.3 模型求解 |
| 4.3.1 均衡模型KKT条件 |
| 4.3.2 均衡模型求解计算 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 算例数据假设 |
| 4.4.2 均衡结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 计及需求响应的综合型EVPP协调调度模型 |
| 5.1 综合型EVPP运营模式及策略分析 |
| 5.1.1 发售电双边市场融合的商业模式 |
| 5.1.2 电动汽车需求响应的运行体系 |
| 5.1.3 两阶段电量交易市场的优化策略 |
| 5.2 日前能量市场阶段的整体经济最优决策 |
| 5.2.1 分布式电源出力及成本分析 |
| 5.2.2 电动汽车需求响应及成本分析 |
| 5.2.3 移动储能运行状态及成本分析 |
| 5.2.4 可控燃气机组出力及成本分析 |
| 5.2.5 购售电量竞标计划及成本分析 |
| 5.2.6 协同调度决策目标及函数构造 |
| 5.3 实时能量市场阶段的二次优化调度建模 |
| 5.3.1 优化模型假设条件补充 |
| 5.3.2 不平衡成本参变量修正 |
| 5.3.3 二次优化目标函数构建 |
| 5.3.4 内部线路安全运行约束 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.4.1 EVPP协同决策的经济性分析 |
| 5.4.2 EVCS需求响应的影响度分析 |
| 5.4.3 V2G储能体系的渗透率分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 计及电动汽车的虚拟电厂运营优化策略 |
| 6.1 电动汽车虚拟电厂交易模式创新 |
| 6.1.1 配电网运营商平台推广 |
| 6.1.2 动态联盟合作机制规划 |
| 6.1.3 低碳市场交易模式开发 |
| 6.2 EVPP区块链运营系统架构 |
| 6.2.1 能源电力行业区块链应用分析 |
| 6.2.2 EVPP区块链运营系统框架设计 |
| 6.3 政策设计和机制建议 |
| 6.3.1 引导规范发展的政策设计 |
| 6.3.2 构建区块链系统的机制优化 |
| 6.3.3 完善动态电价的体制改革 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 成果和结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）市场环境下发电商参与电力交易的报价行为推演研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外电力市场发展现状 |
| 1.2.2 发电商竞价研究现状 |
| 1.2.3 市场运营模拟研究现状 |
| 1.2.4 负荷侧需求响应研究现状 |
| 1.2.5 合谋竞价研究现状 |
| 1.3 此文的主要工作 |
| 第二章 考虑激励型需求响应下的市场出清模型研究 |
| 2.1 激励型需求响应的基本原理 |
| 2.1.1 激励型需求响应的触发原理 |
| 2.1.2 激励型需求响应的补偿方式 |
| 2.2 考虑激励型需求响应参与的单侧市场报价出清模型 |
| 2.2.1 市场出清模型 |
| 2.2.2 触发点求解模型 |
| 2.2.3 求解算法 |
| 2.3 算例分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 考虑激励型需求响应下的发电商竞价行为推演研究 |
| 3.1 激励型需求响应的作用机制 |
| 3.1.1 需求响应对市场出清的影响 |
| 3.1.2 激励型的需求响应补偿方式 |
| 3.2 激励型需求响应机制下发电商竞价均衡模型 |
| 3.2.1 日前市场发电商个体竞价均衡模型 |
| 3.2.2 市场整体均衡模型 |
| 3.2.3 求解算法 |
| 3.3 算例分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 供需双侧报价下的发电商合谋竞价行为研究 |
| 4.1 发电合谋竞价组合方式 |
| 4.1.1 发电商市场影响力判定 |
| 4.1.2 合谋集团组合方式 |
| 4.2 发电商合谋竞价出清模型 |
| 4.3 计及金融合约的发电商合谋的收益结算模型 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 不同组合方式下的发电商合谋竞价策略研究 |
| 4.4.2 考虑线路阻塞情况下的发电商合谋竞价策略研究 |
| 4.4.3 金融合约存在下的发电商合谋竞价策略研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
| 附录 |
（6）广义需求侧资源参与多时间尺度备用辅助服务组合竞价策略（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 广义需求侧资源研究现状 |
| 1.2.2 电力市场多时间尺度交易与辅助服务机制研究现状 |
| 1.2.3 需求侧资源参与电力市场研究现状 |
| 1.2.4 负荷聚合商的研究现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 第二章 考虑风险的广义负荷聚合商最优购电组合策略 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 广义需求侧资源类型及不确定性 |
| 2.3 投资组合及条件风险价值方法 |
| 2.3.1 Markowitz均值-方差投资组合理论 |
| 2.3.2 广义负荷聚合商购电投资组合电价模型 |
| 2.3.3 CVaR条件风险价值 |
| 2.3.4 广义负荷聚合商的zCvaR风险度量 |
| 2.4 基于zCVaR的广义负荷聚合商购电组合决策模型 |
| 2.5 算例分析 |
| 2.5.1 参数处理 |
| 2.5.2 不同风险偏好型的广义负荷聚合商购电组合结果 |
| 2.5.3 不同市场风险承受能力下广义负荷聚合商购电组合结果 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 广义负荷聚合商年度双边交易策略 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 考虑广义负荷聚合商参与的双边市场交易规则 |
| 3.3 合作博弈核仁法 |
| 3.4 广义负荷聚合商年度交易策略模型 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 广义负荷聚合商月度市场交易策略 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 考虑广义负荷聚合商参与的月度市场交易规则 |
| 4.3 考虑年度双边合同电量分解的月度市场竞价模型 |
| 4.4 基于月度市场电价不确定性的场景分析法 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 参数设置 |
| 4.5.2 结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 广义负荷聚合商调峰市场竞价策略 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 考虑广义负荷聚合商参与的调峰市场交易规则 |
| 5.3 基于Petri网理论工作流负荷调节潜力分析 |
| 5.3.1 Petri理论 |
| 5.3.2 基于Petri网理论的非侵入式监测负荷调节潜力评估算法 |
| 5.4 基于需求响应潜力的调峰市场竞价模型 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.5.1 负荷调节潜力分析 |
| 5.5.2 调峰市场竞价策略 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 后续工作与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（7）考虑需求响应的售电商购售电交易优化模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 售电商购售电影响因素分析研究 |
| 1.2.2 售电商购电交易优化模型研究 |
| 1.2.3 售电商售电交易优化模型研究 |
| 1.2.4 售电商购售电联动交易优化模型研究 |
| 1.3 论文主要研究内容和创新点 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文研究技术路线 |
| 1.3.3 论文研究创新点 |
| 第2章 中国售电公司发展现状、运营模式及成效评价 |
| 2.1 我国售电公司发展现状 |
| 2.1.1 各省份售电公司成立现状 |
| 2.1.2 售电公司市场环境分析 |
| 2.1.3 售电公司面临问题和挑战 |
| 2.2 国内售电公司发展相关政策 |
| 2.2.1 宏观层面政策 |
| 2.2.2 运营细则政策 |
| 2.2.3 试点地区政策 |
| 2.3 我国售电公司运营模式 |
| 2.3.1 售电公司主要类型及特征 |
| 2.3.2 售电公司主要业务模式 |
| 2.3.3 购售电市场的交易模式 |
| 2.4 我国售电公司发展成效评价分析 |
| 2.4.1 结构方程模型原理 |
| 2.4.2 售电公司发展成效分析方法 |
| 2.4.3 售电公司发展成效分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 售电商购售电交易全过程影响因素分析模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 售电商购售电交易全过程影响因素分析 |
| 3.2.1 交易过程分析 |
| 3.2.2 全过程影响因素分析 |
| 3.3 售电商购售电交易关键影响因素识别模型 |
| 3.3.1 识别模型构建思路 |
| 3.3.2 基于信息熵修正的层次分析法 |
| 3.3.3 关键影响因素分析 |
| 3.4 售电商购售电交易影响因素交互传导模型 |
| 3.4.1 解释结构模型概述 |
| 3.4.2 二元关系分析 |
| 3.4.3 结构关系分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 考虑需求响应的售电商购买绿电交易优化模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 售电商运营策略与需求响应建模 |
| 4.2.1 售电商运行模式构建 |
| 4.2.2 售电商交易策略分析 |
| 4.2.3 售电商需求响应建模 |
| 4.3 售电商购买绿电交易优化模型 |
| 4.3.1 不确定性分析 |
| 4.3.2 优化目标函数 |
| 4.3.3 模型约束条件 |
| 4.4 购电交易模型三阶段求解算法 |
| 4.4.1 三阶段求解流程 |
| 4.4.2 不确定性场景生成 |
| 4.4.3 随机机会约束规划处理 |
| 4.4.4 多目标函数模型求解 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 情景设置 |
| 4.5.2 基础数据 |
| 4.5.3 优化结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 考虑需求响应的售电商灵活售电交易优化模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 不同类型用户需求响应行为模型 |
| 5.2.1 需求响应构建 |
| 5.2.2 用户需求响应策略 |
| 5.2.3 用户需求响应构建 |
| 5.3 售电商需求响应差异化实施策略 |
| 5.3.1 峰谷时段划分 |
| 5.3.2 峰谷分时售电价格模型 |
| 5.3.3 激励响应补偿价格模型 |
| 5.3.4 算例分析 |
| 5.4 售电商灵活性组合售电交易优化模型 |
| 5.4.1 负荷不确定性分析 |
| 5.4.2 灵活性组合售电策略分析 |
| 5.4.3 灵活性组合售电交易模型 |
| 5.4.4 算例分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 考虑需求响应的售电商购售电联动交易优化模型 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 储能型售电商运营策略 |
| 6.2.1 售电商发展背景 |
| 6.2.2 储能型售电商运营模式 |
| 6.3 售电商两级需求响应建模 |
| 6.3.1 购电侧需求响应策略 |
| 6.3.2 售电侧需求响应策略 |
| 6.4 售电商购售电交易双层协同优化模型 |
| 6.4.1 双层模型构建思路 |
| 6.4.2 售电商组合购电优化模型 |
| 6.4.3 售电商电量分配优化模型 |
| 6.4.4 双层优化模型求解 |
| 6.5 算例分析 |
| 6.5.1 基础数据 |
| 6.5.2 优化结果 |
| 6.5.3 结果分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 考虑需求响应的售电商用电权参与期权交易优化模型 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 售电商用电权参与期权定价模型 |
| 7.2.1 用电权及期权的基本概念 |
| 7.2.2 用电权补偿合同与期权合同对比 |
| 7.2.3 用电权期权合同定价优化模型 |
| 7.2.4 算例分析 |
| 7.3 用电权期权合同交易决策模型 |
| 7.3.1 用电期权合同交易过程及特点 |
| 7.3.2 用户用电权合同交易决策模型 |
| 7.3.3 售电公司用电期权合同交易决策模型 |
| 7.3.4 算例分析 |
| 7.4 售电商用电权交易效益评价模型 |
| 7.4.1 用电权交易评价体系 |
| 7.4.2 用电权交易评价模型 |
| 7.4.3 算例分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）含可再生能源的跨区电力交易机制与风险评估研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 可再生能源跨区电力交易机制发展现状 |
| 1.2.2 发电商竞价策略研究现状 |
| 1.2.3 跨区电力交易风险评估研究现状 |
| 1.3 本文主要研究工作 |
| 第二章 可再生能源跨区交易的协调因素分析与交易架构设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 可再生能源跨区电力交易的协调因素分析 |
| 2.3 可再生能源跨区电力交易架构 |
| 2.4 电站发电成本研究 |
| 2.4.1 火电厂发电成本研究 |
| 2.4.2 风电场发电成本研究 |
| 2.4.3 光伏电站发电成本研究 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 可再生能源电站跨区电力交易的竞价优化方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 可再生能源跨区电力交易机制 |
| 3.3 计及绿色证书与碳排放交易的电站跨区电力交易成本研究 |
| 3.3.1 输电费定价模型 |
| 3.3.2 计及绿色证书与碳排放交易的火电厂跨区电力交易成本研究 |
| 3.3.3 计及绿色证书与碳排放交易的风电场跨区电力交易成本研究 |
| 3.3.4 计及绿色证书与碳排放交易的光伏电站跨区电力交易成本研究 |
| 3.4 基于合作博弈的可再生能源电站跨区电力交易竞价优化模型 |
| 3.4.1 系统模型 |
| 3.4.2 电站竞价模型 |
| 3.4.3 电站收益模型 |
| 3.4.4 基于博弈论的竞价优化模型 |
| 3.4.5 基于Shapley值的利润分配模型 |
| 3.5 案例分析 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 基于期望效用-熵的跨区电力交易的风险优化模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 电力市场的风险类型 |
| 4.2.1 运行风险 |
| 4.2.2 政策风险 |
| 4.2.3 交易风险 |
| 4.3 电力交易的风险评估方法 |
| 4.3.1 均值-方差法 |
| 4.3.2 风险价值法(Va R) |
| 4.3.3 条件风险价值法(CVa R) |
| 4.3.4 期望效用-熵法 |
| 4.4 基于期望效用-熵的跨区电力交易电量组合优化模型 |
| 4.5 案例分析 |
| 4.5.1 合约电价与现货电价不联动场景下的发电商电量组合优化 |
| 4.5.2 合约电价与现货电价联动场景下的发电商电量组合优化 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 论文研究工作总结 |
| 5.2 对后续工作的展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间科研成果 |
| 致谢 |
（9）含多种分布式能源的虚拟电厂竞价策略与协调调度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 相关领域国内外研究现状 |
| 1.2.1 虚拟电厂的概念 |
| 1.2.2 虚拟电厂的结构与组成 |
| 1.2.3 虚拟电厂的控制模式 |
| 1.2.4 虚拟电厂的优化调度 |
| 1.2.5 国内外电力市场的发展与展望 |
| 1.2.6 虚拟电厂的市场竞价策略 |
| 1.2.7 虚拟电厂的风险评估与管理 |
| 1.2.8 虚拟电厂的实践与运用 |
| 1.2.9 研究现状与本文研究切入点 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第二章 基于双层优化调度的虚拟电厂经济性分析 |
| 2.1 电力系统集中优化调度 |
| 2.2 虚拟电厂多源优化聚合 |
| 2.3 虚拟电厂参与下的双层优化调度 |
| 2.4 算例分析 |
| 2.4.1 双层优化调度下虚拟电厂的经济性对比分析 |
| 2.4.2 虚拟电厂不同容量比例的影响评估 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于机会约束规划的虚拟电厂风险管理 |
| 3.1 虚拟电厂风险因子识别与随机性建模 |
| 3.1.1 虚拟电厂波动性风险分析 |
| 3.1.2 虚拟电厂可靠性风险分析 |
| 3.2 考虑条件风险价值的虚拟电厂双层优化调度 |
| 3.2.1 基于条件风险价值的虚拟电厂风险评估 |
| 3.2.2 考虑条件风险价值的双层优化调度建模 |
| 3.3 基于机会约束规划的双层优化调度模型求解方法 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 虚拟电厂成本申报系数与系统调度运行方式的影响分析 |
| 3.4.2 虚拟电厂可再生能源比例系数的影响分析 |
| 3.4.3 虚拟电厂容量比例的影响分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于主从博弈的含电动汽车虚拟电厂购售电策略优化 |
| 4.1 电动汽车运行特性与建模分析 |
| 4.1.1 电动汽车发展与研究综述 |
| 4.1.2 电动汽车运行特性建模分析 |
| 4.2 虚拟电厂与电动汽车的主从博弈模型 |
| 4.2.1 主从博弈理论 |
| 4.2.2 基于主从博弈的虚拟电厂售电策略优化 |
| 4.2.3 功率平衡市场下虚拟电厂风险成本评估 |
| 4.3 虚拟电厂参与联合电力市场购售电策略优化建模与求解 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 虚拟电厂参与联合电力市场风险与经济性分析 |
| 4.4.2 电动汽车充电偏好对虚拟电厂购售电策略影响分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 含需求响应的虚拟电厂日前竞价策略分析 |
| 5.1 电力日前市场竞价交易机制 |
| 5.1.1 电力日前市场交易出清流程 |
| 5.1.2 分段报价与出清机制 |
| 5.2 日前市场竞价策略建模分析与优化 |
| 5.2.1 发电厂商竞价策略建模分析与优化 |
| 5.2.2 虚拟电厂分段发电成本分析 |
| 5.2.3 虚拟电厂竞价策略优化及风险评估 |
| 5.3 基于博弈论的竞价策略纳什均衡 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.4.1 需求响应价格灵敏度对竞价策略的影响分析 |
| 5.4.2 可再生能源波动性风险对虚拟电厂竞价策略的影响评估 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 本文结论和未来研究展望 |
| 6.1 研究结论和创新点 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间已发表(录用)或已投稿的论文 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
（10）基于可再生能源配额制的风火联合竞价策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外可再生能源消纳策略现状 |
| 1.2.1 国内可再生能源市场化消纳难点 |
| 1.2.2 国外可再生能源市场化消纳现状 |
| 1.2.3 对我国可再生能源市场机制启示 |
| 1.3 国内外可再生能源消纳机制现状 |
| 1.3.1 可再生能源配额制研究进展 |
| 1.3.2 风电商竞价策略研究进展 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 第2章 可再生能源配额制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 可再生能源配额制与绿色证书机制 |
| 2.2.1 可再生能源配额制的基本概念 |
| 2.2.2 绿色证书的经济学分析 |
| 2.3 可再生能源配额制的关键要素 |
| 2.3.1 可再生能源配额制的SMART准则 |
| 2.3.2 可再生能源配额制区域责任划分的影响因素分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 可再生能源配额制下的风火联合竞价模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 市场出清模型 |
| 3.2.1 市场出清模型建立思路 |
| 3.2.2 市场出清模型假设 |
| 3.2.3 市场出清模型求解 |
| 3.3 风火联合竞价模型 |
| 3.3.1 风火联合竞价模型假设 |
| 3.3.2 风电出力不确定性和场景削减 |
| 3.3.3 风火联合竞价模型 |
| 3.4 配额制下的风火联合竞价模型 |
| 3.4.1 配额制下的风火联合竞价模型假设 |
| 3.4.2 配额制下的风火联合竞价模型建立 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 配额制下的风火联合竞价模型算例仿真 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 风火联合竞价模型求解方法 |
| 4.3 风火联合竞价模型算例仿真 |
| 4.3.1 风火联合竞价模型算例参数 |
| 4.3.2 风火联合竞价模型仿真结果 |
| 4.3.3 配额制下的风火联合竞价模型仿真结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 模型参数灵敏度分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 绿色证书价格 |
| 5.3 可再生能源配额比 |
| 5.4 火电商机组容量 |
| 5.5 事后偏差结算价格 |
| 5.5.1 多余电量出售价格 |
| 5.5.2 缺额电量购买价格 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
四、独立发电商在日前市场的竞价策略分析（论文参考文献）
- [1]电力市场环境下风电商决策模型研究[D]. 张政. 东北电力大学, 2021(09)
- [2]基于互利的发电和售电交易主体竞合均衡分析及优化策略研究[D]. 蒋岚翔. 贵州大学, 2020(01)
- [3]大规模风电参与电力市场交易机制及优化模型研究[D]. 邢通. 华北电力大学(北京), 2020
- [4]计及电动汽车的虚拟电厂市场化运营决策方法研究[D]. 李云燕. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [5]市场环境下发电商参与电力交易的报价行为推演研究[D]. 高怡静. 东南大学, 2020(01)
- [6]广义需求侧资源参与多时间尺度备用辅助服务组合竞价策略[D]. 郑伟. 东南大学, 2020(01)
- [7]考虑需求响应的售电商购售电交易优化模型研究[D]. 李佳宇. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [8]含可再生能源的跨区电力交易机制与风险评估研究[D]. 凌静. 东南大学, 2019(05)
- [9]含多种分布式能源的虚拟电厂竞价策略与协调调度研究[D]. 张高. 上海交通大学, 2019(06)
- [10]基于可再生能源配额制的风火联合竞价策略研究[D]. 张璐路. 华北电力大学(北京), 2019(01)