（动力机械及工程专业论文）电力市场报价方案的预测和优化.pdf

摘要 题名：电力市场报价方案的预测和优化 姓名：吴超 导师：王培红( 教授) 学校：东南大学 摘要 电力市场是现代电力改革的重要课题之一。随着“厂网分开，竞价上网”，电力市场的逐步建市， 独立发电企业如何在电力市场中充分运用市场规则安排自己的发电计划，从而获得最大的经济效益，目 前还是一个全新的领域，无论在理论f ，还是实践中都具有重要意义。 本文结合国家自然科学基余热力设备实时数据中知识学习与挖掘算法研究编g - ( 5 0 3 7 6 0 1 1 ) 和国电南自股份有限公司与东南大学动力系合作开发发电公司竞价决策系统两个项目，刘发电侧竞 价方案的生成及优化进行了研究。 论文的主要内容、方法及创新点如下： 1 、根据华东电力市场运营规则对目前华东电力市场的交易规则、月度竞价市场、目前竞价 市场作了详细的分析。 2 、作为国家自然科学基金研究的一部分，本文重点比较和改进了神经网络和模糊神经l 叫络的预 测方法和模型，并用丁预测各时段系统边际电价，模拟结果表明改进后的模糊神经网络模型可以获得准 确且稳定的预测结果。 3 、为了兼顾预测数值与预测趋势的准确性，本文在模拟试验的基础上，进一步建立了大样本( 7 天历史数据) 预测和小样本( 3 天历史数据) 预测的加权甲均模型，有效地改善了边际电价的预测精度。 4 、本文发现了竞价利润曲线随边际电价变化的规律：建立了机组启停组合优化的数学模型；设 计了机组启停组合样本生成规则；改进了遗传优化算法；提出_ r 基于边际电价的全天高利润目标优化算 法。并据此生成了全天9 6 点边际电价一最优负荷方案。模拟实验表明此方法能比较快速的找到最优解， 且具有良好的稳定性和收敛性。 5 、在上述的边际电价预测和优化计算基础上，本文根据华东电力市场规则生成了日前电力市场 的申报方案( 将j ：述单价格段方案扩展垒报价需要的十价格段方案) ，并利用编程工具开发了优化方案 生成软件。文中还给出了软件的主要界面并对软件的使用方法进行了详细的介绍。 本文结合华东电力市场规则，对包括电价预测模型分析、预测电价数值处理、日前竞价方案优化、 日前申报方案生成的具体方法进行了研究，为解决独立发电公司生产经营中的实际问题提供了一种可行 的研究思路，希望能够为进一步的理论与实践的研究提供帮助。 关键闻：电力市场电价预测神经网络模糊神经网络方案优化遗传算法 a b s t r a c t a b s t r a c t t i t l e ：p r e d i c t i o na n do p t i m i z a t i o no f e l e c t r i cm a r k e tq u o t ep r o j e c t n a m e ：w uc h a o s u p e r v i s o r ：p r o f w a n gp e t h o n g s c h o o l ：s o u t h e a s tu n i v e r s i t y t e x t ： t h ee l e c t r i cm a r k e ti so n eo f t h ei m p o r t a n tp r o j e c t si nt h er e f o r mo f t h em o d e me l e c t r i c a ls y s t e m w n h p o w e rp l a n t ss e p a r a t e df o r me l e c t r i c a ln e t w o r k ，p o w e rp l a n t sc o m p e t i n ge l e c t r i cp r i c e ”，a n dt h ee l e c t r i cp o w e r m a r k e tg r a d u a l l yb e i n gb u i l t - u p ，i ti ss t i l lan e wf i e l dt h a ta ni n d e p e n d e n tp o w e rc o r p o r a t i o nh o wt om a k eu s e o f m a r k e tr u l e st oa r r a n g ei t so w ng e n e r a t i n gs c h e m ei no r d e rt oa c h i e v em a x i m u me c o n o m i cb e n e f i t s w h i c h h a st h es i g n i f i c a n c eb o t hi nt h e o r ya n dp r a c t i c e t h i st h e s i ss t u d i e st h eq u o t ep r o j e c ta n do p t i m i z a t i o no f p o w e rp l a n tb a s i n gf o l l o w i n gt w op r o g r a m s ：t h e n a t i o n a ln a t u r a ls c i e n c ef o u n d a t i o no f c h i n a ( k d da n dd a t am i n i n gr e s e a r c hi nt h e r m a le q u i p m e n tr e a l t i m e d a t a b a s e ) w i t ht h es e r i a ln u m b e r5 0 3 7 6 0 1 1 ，p o w e rp l a n tq u o t i n gp r i c ed e c i s i o nt a k e nc h a r g eb yn a n j i n g a u t o m a t i o nc o ，l t da n dt h ed e p a r t m e n to f p o w e re n g i n e e r i n go fs o u t h e a s tu n i v e r s i t y ， t h em a i nc o n t e n t s ，m e t h o da n di n n o v a t i o na r ea sf o l l o w s ： 1 t h i st h e s i sa n a l y z e se l e c t r i cp o w e rm a r k e tb a r g a i nr u l e ，m o n t h l yq u o t em a r k e t ，a n dd a yq u o t em a r k e t o f e a s tc h i n aa c c o r d i n gt oe a s tc h i n ae l e c t r i cp o w e rm a r k e tr u l e 2 b e i n gap a r tr e s e a r c ho f t h en a t i o n a ln a t u r a ls c i e n c ef o u n d a t i o no f c h i n a ，t h i st h e s i sc o m p a r i s o na n d i m p r o v et h ep r e d i c t i o nm e t h o da n dm o d e lo ft h ea r t i f i c i a ln e t w o r ka n da r t i f i c i a lf u z z yn e t w o r k t h er e s u l to f i m i t a t i n gs h o w st h a tt h ei m p r o v e da r t i f i c i a lf u z z yn e t w o r kc a na c q u i r ea na c c u r a t ea n ds t a b l ee s t i m a t er e s u l t 3 f o rt h ea c c u r a c yb o t ho fp r e d i c t i o n d a t aa n dp r e d i c t i o n t r e n d ，t h i st h e s i sb u i l tu pt h ec o m b i n a t i o n a v e r a g em o d e lo fg r e a ts a m p l e ( 7 - d a yh i s t o r yd a t a ) p r e d i c t i o na n ds m a l ls a m p l e ( 3 一d a yh i s t o r yd a t a ) p r e d i c t i o no nt h ef o u n d a t i o no fi m i t a t i n gt e s t t h i si m p r o v e dt h ee s t i m a t ea c c u r a c yo f t h es m pa v a i l a b l y 4 t h i st h e s i ss u m m a r i z e dt h ec h a n g er e g u l a t i o no f t h ep r o f i t sc n r v ew i t hs y s t e mm a r g i n a lp r i c e ；b u i l tu p t h em a t h e m a t i c a lm o d e lo fu n i ts t o pa n dr u n ；d e s i g n e dt h er u l eo fb u i l ds a m p l eb a s e do nu n i ts t o pa n dr u n ； i m p r o v e dg e n e t i ca l g o r i t h m ；p u tf o r w a r dt h eo p t i m i z ea l g o r i t h ma c c o r d i n gt ot h ew h o l ed a yh i g h e s tp r o f i t t a r g e to nt h eb a s eo ft h es y s t e mm a r g i n a lp r i c e i m i t a t ee x p e r i m e n te x p r e s s e st h i sm e t h o dc a nf i n do u tt h e s u p e r i o rs o l u t i o nq u i c k l y , a n dh a v eag o o ds t a b i l i t ya n dt h ea s t r i n g e n c y 5 b a s i n go nt h ef o u n d a t i o no fs m pp r e d i c t i o na n dp r o j e c to p t i m i z a t i o n ，a n da c c o r d i n gt ot h ee a s tc h i n a r u l e s ，t h i st h e s i sb o md a yq u o t ep r o j e c t ( a c c o r d i n gt ot h es i n g l ep r i c es e g m e n te x p a n d e dt ot e np r i c es e g m e n t ) p r o g r a m m e dt o o li su t i l i z e dt od e v e l o pd a yq u o t ea s s i s t a n c ed e c i s i o ns y s t e mi nt h et h e s i s i na d d i t i o n ，w e i n t r o d u c et h em a i ni n t e r f a c ea n dt h eo p e r a t i o nm e t h o do f t h i ss o f t w a r e c o m b i n i n gw i t he a s tc h i n ae l e c t r i cp o w e rm a r k e tr u l e s ，t h i st h e s i sc a 丌yo nar e s e a r c ho ns m pf o r e c a s t ， s m pp r o c e s s ，p r o j e c to p t i m i z e ，q u o t ep r o j e c tb o r i n g o nt h eo t h e rs i d et h et h e s i sc a ns e r v ea st h ee s s e n t i a la n d f i r mb a s i so ff u r t h e rt h e o r e t i c a lr e s e a r c ha b o u tr e s o l v i n gt h ea c t u a lp r o b l e m so fi n d e p e n d e n t l yp l a n t ，a n di h o p et h i st h e s i sp r o v i d eah e l pf o rf u r t h e rt h e o r i e sa n dp r a c t i c er e s e a r c h i n g k e y w o r d s ：e l e c t r i c i t ym a r k e t e l e c t r i c i t yf o r e c a s t n e u r a ln e t w o r k f u z z yn e u r a ln e t w o r k p r o j e c to p t i m i z a t i o ng e n e t i ca l g o r i t h m i i 符号注释表 d ，b ，c 煤耗曲线系数 c固定成本 u c 。生产费用或者可变成本 巴总成本 符号注释表 嘎 b p 神经网络输出值与期望输出值误筹 只。 肩动费用 只。 停机费用 ，收入( i n c o m e ) f 旋转各用收入( s p a r e ) ( 元) k ( i ，r )叶丁场供求指数( s u p p l y d e m a n di n d e x ) t 系统在k 时段系统需求负荷 厶l 第n - i 天的同时段负荷 z ( i ，t ) 计划hi 、时段t 的负荷 m d n发电机组最少停机时间( 小刚) 鸩 微增利润( 元，m w h ) m r r 市场力指标( m u s tr u nr a t i o ) m u p 发电机组最少开机时间( 小时) ”p b p 神经网络隐层输入值 n e 6 b p 神经网络输出层输入值 o k b p 神经网络输出层输出值 e 0 机组额定功率 p交叉概率( ) e m 变异概率( ) i i i q 年度合同负荷( ) q 。( l f ) 训划日i 、时段t 的最大可用容量 吃 机组最大下降速度( m w m i n ) 机组最大上升速度( m 黝”i n ) 停炉停机后雨新启动机组所需的启动耗 量 汽机的启动耗量 锅炉由完全冷却状态启动时的启动耗量 锅炉压火停运时单位时问的煤耗量 系统边际电价( s y s t e mm a r g m a lp r i c e ) 发电机组旋转备用的最大响应速度 ( 椰协z i n ) 一天9 6 个时段的总利润( 无) 发电机组的组合状态，0 为停运，l 为运 行 b p 神经网络第i 个输八层结点到第j 个隐 层节点的权值 b p 神经网络第j 个隐层结点到第k 个输出 层节点的权值 b p 神经网络隐层输出值 动量因子 平均绝刘误芹( m e a na b s o l u t ee r r o r ) 平均百分比误差f m e a l la b s o l u t ep e r c e n t e r r o r ) 改进的平均百分比误差( i m p r o v em e a n a b s o l u t ep e r c e n te r r o r ) 学习速率 锅炉冷却时间常数 合约电价( 元m w h ) 煤价( 元吨) r 。 & 尝| 弓 坼 乃 口 吁 ， 丸 k 符号注释表 一l 第n - l 天的同时段边际电价 九 r 前竞价电价( y r j m w h ) g日前竞价预测负荷( ) 九 月度合同电价( 元h ) q 。 合约负荷( a g r e e m e n t ) ( ) 矗 旋转备用电价( 元册v l w h ) 吼l 竞争得到的部分合约交易电量( ) g 卅 月度合同负荷( ) g 一 机组最大负荷( ) g 。 机组最小负荷( ) 丑 年度合同电价( 元，m w h ) 出 时间段( 1 5 分钟) 输入层到隐层权值调整量 t 隐层到输出层权值调整量 东南大学学位论文独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成 果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或 撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材 料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了 谢意。 研究生签名：墨塑。日期：血 东南大学学位论文使用授权声明 东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复 印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和 纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布 ( 包括刊登) 论文的全部或部分内容。论文的公布( 包括刊登) 授权东南大学研究生院办 理。 研究生签名：拯丝导师签名：，蔓圭圭舀二旧期：2 1 i ：竺 第一章绪论 第一章绪论 自2 0 世纪8 0 年代以来，西方国家开始重构电力_ t 业，这场改革目标是解除政府管制、引入竞 争机制，主要措施是建立电力市场。我国于1 9 9 7 年初开始启动电力市场化改革进程，建立了发电侧电 力市场的试点t 作，并不断向纵深推进。我国电力市场改革的前期目标是对发电侧实行市场化。作为 电力市场化改革的重点对象一发电企业，其主要任务就是掌握具体的电力市场交易规则，向交易中心 申报最优的报价方案，使本企业获得最人的经济利润。 1 1 课题研究背景 2 0 世纪8 0 年代以前，电力行业一直是自然垄断的行业，一直由政府进行电价调控和生产调度。 在垄断经营体制下，发电企业成本降低，则受管制的电价相应降低，且各项成本均被转嫁给用户，凶 此企业缺乏降低成本、提高服务水平的激励【i j 。从电能管理e 来说，电能的生产和消费必须通过复杂 的电力系统，而且必须同时完成。这一特点要求电能的生产 u 消费存技术和管理上必须得到强有力的 组织协调。所以，从电力系统诞生开始，人们自然认为对电力系统的发电、输电、配电和用电必须统 一管理。另外，电力系统建设成本很高，在同一个地方建设多个电力系统是不经济的，这一原因阻碍 了多家电力公司的存存。后来，电力工业作为基础工业，对一个国家的经济和社会影响越来越大，更 加支持了应该由国家对电力工业进行统一的强有力管制的观点。因此，世界各国艮期以来都对电力上 业实行公共管制，普遍采用垂直一体化经营管理和国有产权形式。 随着电力工业的发展国家对电力工业垂直一体化经营管理的弊端逐渐显露出来，主要包括： 1 ) 电力价格居高小下，严重损害国家的社会效益； 2 ) 电力公司效率低下，缺乏采用高新技术、改善管埋进而降低成本的动力； 3 ) 服务意识淡薄，服务水平和质量普遍不高： 4 ) 对电力工业的巨额投资使得国家财政负担过重，导致投资资金小足，造成缺电局面。 人们仔细分析了造成电力工业出现上述问题的原因。大多数观点认为：传统的国有化使得电 力公司缺乏提高经济效益的动力：垂直一体化经营管理造就了电力公司垄断地位，所以电力工、i k 出 现了垄断经营所带来的普遍后粜。考虑到上述两个原因，电力工业的市场化一般要通过横向和纵向分 解”1 来完成。横向的分解是指打破原来的一体化电力公司的垄断地位，在市场中形成多个平等竞争并 可获利的经济实体，从而建立市场化的价格体系。纵向的分解是指改革一体化的电力服务将发电、 输电和配电分别独立开束，并建立提供这些独立服务的竞争实体。 从2 0 世纪8 0 年代开始，一曲国家和地区开始了电力工、l k 改革的进程，包括智 q ( 1 9 8 6 年) 、英国 ( 1 9 9 0 年) 、新西兰( 1 9 9 0 年) 、挪威( 1 9 9 1 年) 、瑞典( 1 9 9 2 年) 、美国( 1 9 9 2 年) 、芬兰( 1 9 9 3 ) ，澳人利亚( 1 9 9 3 年) 等等oj 。它们主要做法可归结为： 1 ) 对电力工业国有资本实行私有化，出售给股民或外国公司等。希望使得电力公司成为独立经 济实体，具有提高效率的动力。 2 ) 打破独家垄断经营，在发电、输电、配电和用电各个环节引入竞争，培育市场竞争主体，建 立竞争性电力市场。 在这一方面获得成功的国家的经验表明，电力市场的建立确实促进了电力t _ , l k 的发展。例如属 于发达国家的英国，在建立电力市场后，无论是民用电，还是t 业用电的电价都大幅下降；属于发展 中国家的阿根廷，电力工、i k 引入市场机制后，吸引了大量的发电公司建设资金，解决了国内的缺电问 题。目前我国国内电力市场的改革取向首先是“网厂分开、竞价上网”，即将电网经营食业拥有的发电 公司与电网分开，建立规范的、具有独立法人地位的发电实体，市场也只对发电侧开放。发电侧电力 市场的市场主体是备独立发电企、k 与电网经营企q p ，电网经营余业负责组织各发电公司问的竞争，政 府负责对电力市场进行崎督管珲。与英四、澳大利亚等国的电力市场不同，中国电力市场继续保持着 东南大学硕士学位论文 输、配电体化的管理模式，保留供电营、| k | 叉：，每个供电营业区只有一个指定的供电机构向终端用户 供电。同时，根据“省为实体”的方针，我国的电力市场以省级电力市场为丰，各省电力公司是其省 内电力市场竞争的组织者，指导实施“厂网分开，竞价卜网”。 “厂网分开”第一步是电网经营企、l k 的部分内部发电公司与电网经营企、k 分开，组建规范的独 立发电公司；第二步是通过联合、兼并、产权重组南多家发电公司构成的较人规模的发电公司。厂网 分开后，发电企业成为独立的法人实体，竞价上叫，自负盈亏。因而，发电公司可以通过采用策略性 的竞价来追求最大利润，这就给广大发电企业的生产经营带来了新的压力和挑战。因此，对发电公司 的竟价方案进行优化，使发电公司获得最大的经济利润。这是一个非常有意义的研究谍题，不但在理 论上具有重要的研究价值，而且在实践上具有满意的可行性和现实性。 1 2 预测方法研究 电价是电力市场的支点，无论对供应电力的一方还是需求电力的一方，电价都是直接关系到各 市场参与者的最直接和最敏感的因素。电价作为电力市场的指针能够自动引导资源的配置，它的导岛 力是直接和有力的“pj 。此外，对于每一个市场参与者来说，电价也是最为重要的。凼为在电力市场 中，各个参与者之问发生的交易和关系都是以电价为基础的，所以如果市场参与者能够事先较为准确 地预测到电力价格，那么他就能够在激烈的市场竞争中处于有利地位，能够谋取更多的利益。对发电 公司来说，可以根据预测电价制定报价策略、优化报价方案，以期能够中标和获得最大的利润。 关于系统边际电价( 解释) 预测方面的研究文章，目前在国内出现的并不多，往往采用类似于 负荷预测的方法。一般来说，将系统边际电价预测方法分为两大类。一类是定量预测，它采用数学( 含 数理统计) 或人工智能的方法进行预测：另类是采用模拟法，即通过数字仿真模拟整个系统的运行。 下面对这两类方法分别进行介绍： 1 、定量预测方法i oj ，主要包括传统数学模型预测和人工智能法，其p 传统数学模型预测方法主 要南吲归模型、时间序列模型等。这类方法简单、实用，但对于某类预测问题其精度和适应件相对较 差；人工智能法主要包括神经网络、专家系统、模糊理论等，这些方法在寻求历史数据的规律方面具 有较好的特性，预测精度在理论上很高，并且具有很好的适应能力，但这类方法复杂，计算量较大。 2 、模拟法，本文指数字仿真的方法，就足通过仿真模型模拟整个系统的实际运行状况。对于电 力市场系统边际电价的预测而言，其准确性取决于能否获得其他参与竞争机组的相关数据，当上述数 据缺乏或估汁不准确时，往往无法获得精确的模型，并因此影响了该方法在系统边际电价预测中的应 用。 从上面的分析可咀看出，传统的数学模型预测方法预测精度比较差，不太适台于系统边际电价 预测；模拟法需要的一些信息在当前华东电力市场中不容易得到，也小适合于系统边际电价的预测； 人工智能方法虽然计算量比较大，但由丁计算机技术发展和算法的改进，已经可以达到实用的要求。 综台考虑以上算法的优缺点和目前华东电阿实际运行情况，本文聚用神经网络和模糊神经网络对系统 边际电价进行预测。 1 3 优化方法研究 对于参与市场竞价的发电公司来说，制定发电报价策略应该是以实现企业利润的最大化为目标。 因此，需要将系统边际电价、发电公司报价和牛产运行优化进行攀体优化，实现发电企业整体经济效 益的提高。 在电力系统传统的短期经济运行中，机组的启停和每个报价时段的负荷分配是一个重要的优化 问题。从数学角度讲，本文酬究的机组肩停利负荷分配闽题( 包括厂内多机组闯的负荷分配和单机组 不同时段的负荷分配两种情况，本文主要研究后者的优化问题) 是一个高维、非凸的、离散的、非线 性优化问题，虽然它已经有近6 0 年的研究历史，还没有得到一种绝对严格的算法。多年来众多学者敛 2 第一章绪论 力于开发各种近似算法。有代表性的方法包括动态规划法、拉格朗日松弛法、线性规划法、网络流规 划法“1 等。近年来，人们对人工智能方法、遗传算法、混沌优化算法也进行了定的尝试。下面介绍 几种较常用的优化算法。 1 、动态规划法【7 j 【w 动态规划法( d y n a m i cp r o g r a m r a i n 曲是解决多阶段决策过程最优化的一种数学方法，在枚举各种 可能的状态组合的过程中，这种方法巧妙地摒弃了那些不需要考虑的解。动态规划法要求所求解的问 题具有明确的阶段性。用动态规划法求解机组组合问题时，先从初始阶段开始，从前向后计算到达各 阶段各状态的累计费用( 包括开停机费用和运行时的燃料费) ，再从最后阶段累计费用最小的状态开始， 由后向前回溯，依次记录各阶段使总的累计费用最小的路径，这样就可得到最优的开停机方案。 动态规划法有如下优点：是种组合优化算法，对目标函数的性态没有特殊的要求，能求得 全局最优解；o 结合优先顺序法等限制状态数目后，能开发出实用算法，因而在实际系统中取得了广 泛的应用。但缺陷是：对于机组数较多的电力系统，计算量太人，易形成所谓“维数灾”问题。必 须采用近似方法加以简化，这样不可避免地要丢失最优解； 动态规划法要求所求解的问题具有明显 的阶段性，难于考虑与时间有关约束条件和机组爬坡速率限制。 2 、拉格朗日松弛法h 【l 拉格朗日松弛法( l a g r a n g er e l a x a t i o n ) 建立在下述思想的基础上：许多用难的整数规划问题可看 成是由一些边界约束条件联系在起的一系列相对容易的子问题组成，利用这个特点，把破坏约束条 件的量及其与各自对偶变量的乘积之和作为目标函数的惩罚项，形成拉格朗日问题。在文献【9 】【i 川中就 拉格朗日松弛法在机组启停组合问题中的应用已经有了相关的讨论。 拉格朗日松弛法有以下优点：方法十分灵活，不但可以成功地解决机组启停组合问题，也可 以推广到水火电联合经济调度问题和电力交易的问题；o 算法的一些因子具有实际的物理( 经济) 意义， 如与系统负荷约束相关的拉格朗日乘子即等于系统边际发电成本。但是，也有一些缺点：由于目标 函数的非凸性，用对偶法求解时，存在对偶间隙，需要采取一定的措施构造原问题的优化可行解； 算 法的迭代过程中有可能出现振荡或奇异现象，需要采取措施加快收敛。 3 、遗传算法”1 遗传算法是目前广泛研究和应用的模拟自然界生物进化过程的组合优化算法。遗传算法是一个 框架性的算法，可以根据具体问题进行不同的考虑。 遗传算法的优点：对目标函数性态没有特殊要求，从理论 来说可以找到全局最优解i 可 以得到多个一j _ 选方案；方法比较灵活，可以考虑多种约束；适合于并行处理。其缺点是：遗传 算法本质上属于无约束优化算法，如何处理约束条件将在很大程度上影响算法的效率；由于是随机 优化算法，不能保证得到全局最优解； 计算量比较大，所需时问较k 。 从以上的讨论中_ 口j 匕上看出，由于遗传算法不必非常明确描述问题的全部特征，通用性和鲁棒性 强，能很快适应问题和环境的变化；对领域知识依赖程度低，不受搜索空间限制性假设的约束，不必 要求连续性、可导或单峰等。因此本文采用遗传算i 玄优化机组机组启停，并考虑在机组负荷约束、爬 坡速率约束等约束条件f 研究此方法的有效性。 1 4 本文创新点 华东电力市场目前主要实施的是月度竞价和日前竞价两部分内容，其中日前竞价对于发电企业 的意义最大，【! 王更复杂，因此本文的丰要工作就是分析研究日前竞价的相关规则、算法，为发电企、i k 提供切实可行关于优化报价的解决方案。 日前竞价的中报需要做一系列的t 作，包括电价预测、风险评估、优化方案牛成、申报方案生 成、报价方案决策等一系列工作。针对日前竞价的要求，本文将在以下几个方面做重点研究 - 作： 1 、华东电力市场规则的分析 目前针剥华东电力市场的文献多数分析华东电力市场，交易模式等方而。本文根据规则 l ”j 对 东南大学硕士学位论文 日前华东电力市场的交易规则、月度竞价市场、同前竞价市场作了详细的分析。也为后面电价预测、 方案优化章节做准备。 2 、预测方法改进及其在边际电价预测中的应用 对于目前实行的华东电力市场，发电侧所能得到的信息只有历史边际电价、负荷曲线，以后随 着电力市场的进一步完善可能还会公御可用容量、检修容量等。但总的来说发电侧所能得到的信息量 还是比较少的。本文将采用两种方法对边际电价做预测：首先利用历史边际电价、历史负荷对b p 网络进行训练，然后利用历史边际电价、历史负荷及华东电网给定预测日的负荷值作为b p 网络输入 值预测第二天的边际电价：分析历史负荷与历史边际电价之间的关系，利用历史边际电价、历史负 荷对模糊神经网络进行硼练，然后用华东电网绘定的孤溅丑的负荷值作为模糊神经网络输入值预测第 一天的边际电价。 3 、遗传算法的改进及其在机组启停方式优化中的应用 当前关于机组启停的研究文献还很少但机组启停及每个时段的负荷分配对于发电企、j k 能否得 到最大的利润又至关重要。本文在遗传算法椎架性思想下，针对机组启停特点对该算法进行针州性改 进，从而得到在给定的边际电价下一套利润最人的机组优化启停运行方案。 4 、结合华东电力市场规则生成竟价申报方案 华东电力市场日前竞价方案将每天2 4 小刚分成9 6 个时段，每个时段有1 0 个报价点。本文将在 机组优化启停运行优化方案的基础上，对每个时段的电价分解按三种方法进行处理：利用风险置信 度将电价分成不同置信区间；利用屯价的百分比( 可用户根据实际需要进行设定) 将电价山低到高 分成1 0 段； 基于边际电价的数值，由用户自行设定l o 个报价点具体的数值，将电价分成不同间隔 的l o 段。然后对每个报价点进行最优化处理，使其在各种条件f 都能获得最大的经济利润。这3 种方 法理论上都是可行的，在具体使用过程中，用j r l i 可以根据实际的报价情况选择其中的一种，并可以自 己设定电价分布规则。 1 5 本文组织结构 本论文主要研究了市场电价的短期预测以及市场体制下发电公司机组的调度优化这两人关键性 问题，摒此木文共分成6 章，主要内容如下： 第一章绪论：主要介绍电力市场实行的国际国内背景、电价预测方法的比较介绍、优化方法 的比较介绍及本文的研究工作的重点。 第二章电力市场概述及华东电力市场分析：土要介绍国外典型电力市场的模式，分析加州危 机的原因，我国在电力市场改革的特点，电力市场交易模式，最后针对华东电力市场的交易规则、月 度市场、日前市场等进行了介绍。 第三章基于神经网络的电价预测：本章重点是分析电价组成，预测边际的主要影响因素，预 测数据的处理，预测算法的介绍及改进，最后将算法应用丁华东电力市场边际电价的预测，并对预测 的结果进行误差分析和说明。 第四章发电侧报价方案优化：本章主要根据预测的边际电价对竞价方案进行优化，主要内容包 括煤耗曲线、机组启停成本的分析计算，微增利润法求每个报价点的最优发电量，遗传算法的介绍， 根据机组启停的特点对遗传算法的编码、初始种群产生、选择、交叉、突变等具体实现的进行变形， 最后针对华东电力市场某发电公司的实际机组数据进行优化计算分析，并对计算结果进行分析。 第五章日前报价方案软件实现：本章主要介绍开发软件的选择，软件的总体框架思想，各部 分具体实现过程，最后介绍软件的使用情况。 第六章结束语，总结了论文的工作和成果，并提出了进一步研究的方向。 4 第一章电力市场概述及华东电力市场分析 第二章电力市场概述及华东电力市场分析 要想做好竞价工作，首先要对电力市场的概念有一个清醒的认识。电力市场是电价、电力系统 运行、负荷管理、供电用电合作、通信和计算机系统的总和，是电力工业经营管理与技术的综合体。 本文重点讨论的是电力市场中的电力生产经营市场，电力生产经营市场包括发电市场、输电市场、配 电市场和售电市场，由于后三种市场未开放，现在引入竞争的就是发电市场。本章主要介绍国内外电 力市场的模式、发展的经验教训、丰要交易方式，最后介绍与本论文密切相关的华东电力市场的相关 内容。 2 1 国内外电力市场分析 2 1 1 英国电力市场 英国电力工业市场化改革的影响是巨大的，其电力联营体( p 0 0 1 ) 模式闩1 9 9 0 年以米实行至今， 作为一种先进的市场模型，不仅使英国电力工业改革取得了巨大的成功，同时也为世界各国的电力工 业市场化提供了宝贵的借鉴经验。英国电力市场的改革可以划分为三个阶段【l q ：1 9 8 9 年以前为垄断 运营阶段； 第一次改革阶段( 1 9 8 9 2 0 0 0 年) ，其标志是以1 9 9 0 年3 月3 1 日成立的国家电蚓公司 ( n g c ) 为依托，采用强制型电力库模式； 第二次改革阶段( 2 0 0 0 年至今) 。其标志是，引入了新 的市场机制和交易模式。本次改革1 9 9 7 年开始酝酿，2 0 0 0 年正式开始动作。 第一次电力市场改革后英国电力市场的组织结构如图2 1 。由图可知，它是一种典型的集中模 式，其在1 9 9 0 年以前英国的电力工业全属于中央发电局( g e n e r a le l e c t r i cg e n e r a t i o nb u r e a u ，简称 c e g b ) 。根据政府的私有化法令，1 9 9 0 年4 月撤销了垄断经营的中央发电局，将其分解为国家电网公 司( n g c ) 、国家电力公司( n p ) 、国家发电公司( p g ) 和核电公司( n e ) ，以及1 2 个地区电力 司( r e g i o n a l e l e c t r i cc o m p a n y ，简称r e c ) 。引入竞争机制，所有发电公司都需要投标、竞价上网，所有区域的电 力公司和大用户都可以直接向n g c 买电( 1 m w 以上的用户可以直接从任何发电公司买电) 。 发电恻 ( p p p ： 输电环节 酗电侧 用户侧 陶2 - 1改革后的英国电力市场结构 在电力市场中，买卖双方均通过电力库( p 0 0 1 ) 来进行交易。同时，为了规避市场价格波动带来 的风险，允许供需双方签订长期的金融差价台同( c f d ) 。也就是说，金融差价合同只是买卖双方的事 情，合同内容与电力交易中心无关。 5 东南大学硕士学位论文 图2 2 英国电力市场的两种贸易方式 第一阶段电力市场的交易模式如图2 2 所示。图中实线代表商品流( 即潮流) ，将交易各方和电 力库连接起米；虚线表示参与金融斧价合同，与买卖双方相连接。 2 1 2 美国电力市场 美国电力市场放松管制的目的是引入竞争和降低电价。因此，在进行电力工、【k 重构时产生了许 多新的实体，如非赢利性的p x ( p o w e re x c h a n g e ) 和i s o ( i n d e p e n d e n ts y s t e mo p e r a t o r ) 。p x 的核心功 能是提供一个电能交易的场所，而i s o 则是负责系统调度和安全运行。美国各州电力市场的改革情况 及运营模式相差很大，最具代表性的以f j 种模式：p j m 电力市场模式。将p x 和i s o 整合为一个 的实体，提供优化的日前中央调度，采用著名的区域边际定价法( l b m p ) 。n e v a d a 和e r c o t 电力 市场模式，建立一个i s a ( i n d e p e n d e n ts y s t e m a d m i n i s t r m o r ) ，与c a o ( c o n t r o l a r e ao p e r a t o r ) 、r t o ( r e g i o n a l t r a n s m i s s i o n o p e r a t o r ) 和m a r k e t 相互协调。o 加州电力市场模式。分别设立p x 和i s o 两 个独立的实体。p x 提供电能拍卖，i s o 提供屯网控制、稳定运行以及辅助服务的功能。奉节重点对加 州电力市场进行分析和研究。 加州电力系统是一个十分复杂的综合体，它由州、地方或联邦代理商、私营企业及非赢利机构 组成。就系统运行而言，其发电侧由私营运营商负责，输电部分由加州i s o 负责，配电侧由配电公司 负责。1 9 9 6 年加州通过了a b l 8 9 0 法案，开始筹建i s o 和p x 。1 9 9 8 年加州电力r h 场正式运营，其主 要实体如图2 - 3 所示。图中实线和虚线箭头分别表示商品流和资金流，烈向箭头表示信息流。 竖一一 虐蕊警进鬻鬻淬雩笋 、二：釜三二 p ， 一除第i 外其他发电公司( 包括竟价机组和非竞价机组) 的可用容量之和；只一第i 个发电公司的可用 容量。可以看出，式( 3 4 ) 的分子( 三。一 p ) 计算的是在k 时段发电公司i 的必须发电容量。 式( 3 4 ) 计算的是单个发电公司的m r r ，表示该发电公司在某段时期内必须负荷容量与可用容晕的 比例，如果该发电公司的实际负荷与其可用容量之比低于这个数值，系统负荷将不能全部得到满足。我 们将m r r 值限制在 0 ，l 】范围之内( 将小于0 的m r r 置为0 ，将大于l 的m r r 置为1 ) 。这样我们就 能够保证可用发电容量最大的发电公司拥有最大的市场力，这与市场的实际情况是致的。容易看出， 某发电公司的m r r 只要大于0 ，他就有能力把电价抬到最高限价。 发电公司是否愿意利用自己的市场力来操纵电价，很大程度取决于其m r r 的大小。如果发电公 司把电价抬到最高限价，就意味着他必须成为边际机组( 即此机组所报电价成为出清屯价) ，华东电力 市场规定，在系统需求发电容量( 电网在此段电价下所需发电容量) 小于边际机组发电容量的情况下， 边际机组按所申报发电容量的比例来平分系统需求发电容量，这时该机组的发电容量就不能是他的今部 可用容最，其发电容量与可用容量的比值为m r r 值。反之，如果该发电公司放弃利用市场力来抬高电 价，虽然单位发电容量( i m w 发电容量) 的利润减少了，但其发电容量有可能为全部可用容量，其最 终获得的利润可能会更大。出于利润最大化的考虑，发电公司通常会权衡这两种情况下获得的利润大小 来决定自己的报价策略。显然，在m r r 值较小的情况下，拥有市场力的发电公司一般不愿意抬高电价， 这就很好地解释了电力市场实际运行中出现的一个奇怪现象一拥有市场力的发电公司不一定报高价。 在不同的市场供需条件下，m r r 的分布情况也有所不同： 1 当电力市场供不应求，即存在可用容量缺额，此时所有发电公司的m r r 均为1 ，该情况下系 统边际电价s m p 必定为最高限价。系统负荷刚好等于系统可用容量的供求平衡情况也属于这 类。 2 当电力市场供大于求，即存在可用容量余额，但余额小于最大发电公司的可用容量，此时备 发电公司的m r r 处在0 到1 之间，最大的发电公司拥有最大的m r r ，该情况下容易出现高 电价乃至最高限价。 3 当电力市场供大于求，即存在可用容最余额，且余额大于最大发电公司的可用容量，此时所 有发电公司的m r r 均为0 ，没有发电公司拥有市场力，该情况下般不会出现高电价。如果 在这种情况下出现了最高限价，很有可能是因为发电公司之间存在串通报价行为，而这种非 法行为是应当受到严厉监管的。 在刘系统边际电价进行预测的过程中，如果能得到电力市场下所有机组的负荷、检修等信息，可 以利用本节提供的算法求出所有发电公司的m r r 值，参考文献闭将单个发电公司的m r r 求和得到 整个市场总的m r r ，以此作为电价预测的输入变量之一。 3 , 2 2 样本数据的归一化 本文应用神经网络和模糊神经删络预测边