一、电力市场条件下电力需求弹性统计分析（论文文献综述）
华婧雯[1]（2021）在《面向用户的能源增值服务与零售套餐定价机制研究》文中指出售电市场的放开,正在推动电力零售的快速发展。在竞争性电力市场中,售电商代理交易将会成为电力市场的新常态。为了提升用户粘性,增强电力零售商在售电市场的竞争力,电力零售商不仅需要制定科学合理的零售套餐,还需要面向用户形成定制化的增值服务体系。电力零售价格作为反映供电成本和市场价值的载体,是零售套餐设计的重点;需求响应作为需求侧管理的关键一环,是优化用电行为的必备服务。电力零售商不仅可以代理用户在双边市场进行报价交易,还可以作为负荷聚合商代理用户参与需求响应市场。因此,本文从售电商的角度出发,设计了基于用户负荷特性的能源增值服务体系,构建了考虑需求响应的零售套餐定价模型,并引入需求弹性,偏差考核等要素,探索售电商在实施价格型需求响应情境下的零售套餐定价策略。首先,论文梳理了零售套餐定价和增值服务开展的研究背景意义,概述了零售套餐、需求响应在国内外的理论研究及实践现状,为后续研究奠定基础和研究范围。然后,论文分析了典型工业用户、一般工商业用户及居民用户的典型日负荷曲线和负荷特性指标,定量定性地对用户的负荷特性和负荷规律进行分析,并提出了基于用户分时特性的电力套餐服务、基于用户调节特性的需求管理服务以及基于用户互补特性的偏差互保服务,形成了考虑用户不同维度负荷特性的能源增值服务体系。其次,论文分析了能源增值服务体系中的需求响应机制,从需求响应代理商和具体实施项目两方面对需求响应机制展开分析,提出需求响应的主要分类、负荷聚合商的定义与服务内容;基于用户负荷特性,分析了用户的需求响应特性,提出影响用户响应量的主要因素为用电设备的可调节能力,分析了单一用户的市场参与度与需求响应资源调动顺序;以需求响应弹性为输入条件,构建了用户的需求响应模型。最后,论文提出了基于不同响应分成模式的零售套餐种类,分析了影响电力零售商收益的相关要素,并建立了批发市场购电成本、固定营销管理支出、零售市场售电收入、需求响应补偿收入、偏差电费考核费用等不同影响因素与价格、需求的函数关系,提出了基于需求响应的零售套餐定价优化模型,并进行了算例实证分析,提出了不同优化时段的划分方案;利用CPLEX优化工具求解模型,实证结果表明,论文提出的两类时段划分方案对用户负荷曲线都有一定的优化效果,合理削减了峰谷差的同时,达到了零售商利益最大化的目标,两类套餐虽然利润优化结果不一,但价格优化结果一致,验证了模型的合理性,可以为电力零售商定价决策提供依据。
王珂珂[2]（2021）在《计及新能源的电力现货市场交易优化研究》文中研究指明能源是社会进步和人类生存的物质基础,随着能源资源约束日益加剧,绿色低碳发展成为我国经济社会发展的重大战略和生态文明建设的重要途径,我国亟需加快建设以可再生能源为主导的清洁低碳、安全高效的能源体系,实现“30·60”双碳目标。电力工业在现代能源体系中处于核心地位,在减少温室气体排放方面发挥着重要作用,应加大力度发展以风电、太阳能为代表的绿色电力。但由于中国风能、光能富集区与需求区逆向分布,市场在优化资源配置中的作用发挥不够充分,亟需完善新能源参与的电力现货市场交易机制,构建高比例新能渗透的电力现货市场交易决策支持方法,以实现资源有效配置,促进新能源消纳。鉴于以上考虑,本文从新能源参与对电力现货市场影响、新能源发电功率预测与电力现货市场电价预测、计及新能源的中长期合约与现货日前市场的衔接与出清机制、电力现货市场各阶段市场的衔接与出清机制、碳交易权市场与电力现货市场的耦合机制等多个方面展开研究。本文主要研究成果与创新如下:（1）对新能源参与对电力现货市场的影响进行研究,基于电力现货市场价格信号的复杂性,构建由三个模块构成的新能源对电力现货市场影响分析模型,包括基于数据统计的相关性分析、基于小波变换与分形理论的全部特征值分析与基于关键因素提取的相关性分析。以丹麦两地区现货市场的历史数据进行验证,证实新能源发电对于电价影响高于常规历史数据;基于小波变换分析与分形理论求得全部特征值方法,计算两地区分类准确率为分别为80.35%,82.30%,分类结果表明负荷、新能源发电量序列与新能源发电量占比分类错误率较高;通过关键特征提取的相关性分析结果,重要程度位于前三的因素均存在新能源发电相关因素。因此研究中仅考虑负荷等常规因素不足以支撑电力现货市场电价预测、交易匹配与出清问题的研究。（2）对电力现货市场中新能源发电功率与电价预测进行研究,构建基于完全集成经验模态分解（complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD）与样本熵（sample entropy,SE）的数据预处理策略,基于和声搜索（harmony searchm,HS）算法优化的核极限学习机（kernel extreme learning machine,KELM）的混合新能源发电功率预测模型,基于相似日筛选与长短期记忆模型（long short-term memory,LSTM）的电力现货市场电价预测模型。针对非线性、非稳态的短期新能源发电功率预测,首先通过皮尔森相关系数筛选模型输入数据,减少数据冗余;而后,采用CEEMD-SE的组合数据预处理策略,对发电功率时间序列进行分解和重构,消除数据噪声,减少模型计算量;其次,采用HS-KELM模型对重构后的多个子序列进行建模预测,集成处理后得到最终的新能源发电功率预测值。基于CEEMD-SE-HS-KELM新能源发电功率预测模型具有更高的预测精度。针对电力现货市场电价预测,将新能源出力指标纳入电力现货市场电价预测中,首先采用CEEMD-SE对电价序列进行分解与重构;而后,构建基于随机森林（random forest,RF）与改进灰色理想值逼近（improved approximation ofgrey ideal values,IAGIV）的新能源出力影响量化模型,筛选出与待预测天数关联性较强的历史天作为输入集;其次,采用LSTM模型对重构后的多个子序列分别进行预测,基于CEEMD-SE-RF-IAGIV-LSTM预测模型对于电价序列的拟合效果较好,可为电力现货市场参与主体制定交易策略、现货市场出清撮合提供支撑,降低电力现货市场中的风险。（3）对计及新能源与中长期市场影响的现货日前电力市场优化模型进行研究。本文提出计及中长期合约电量分解与新能源参与的日前电力市场交易优化模型,首先构建考虑火电厂合约电量完成进度偏差的中长期合约电力分解模型,将分解得到的每日中长期合约电量作为约束引入日前市场的优化模型中,保证中长期合约电量物理执行;针对系统不确定性进行建模,在电力现货市场价格模拟中加入新能源渗透率,更精准地刻画能源参与对于电力现货市场的影响;构建新能源参与的日前市场多目标出清优化模型,利用模糊优选方法对多目标进行转换,较好地平衡经济性与节能减排目标;最后采用基于GA-PSO组合优化模型对构建模型进行求解。模型求解结果表明,本文构建的多目标优化函数能够在保证系统运行经济效益的基础上,实现环境效益最大化,达到节能减排的效果;同时随着新能源渗透率的增加,系统不确定性增加,常规机组的成交电量有所下降。（4）对计及新能源的日前市场与日内市场的衔接机制进行分析,并构建相应的出清优化模型。在日前市场与实时市场之间增加日内市场,以减少系统辅助服务成本、降低用于平衡间歇性、波动性新能源的化石燃料容量、灵活性资源配置与储能成本,以提高现货市场效率,更好的发挥市场对资源优化配置的作用。采用基于模型预测结果与误差分布函数结合的不确定性刻画模型,而后构建了基于拉丁超立方采样进行场景集生成法与改进谱聚类分析的场景集削减策略,能够选择出最具代表性的场景集。基于电力现货市场出清流程,将含有新能源较多的系统将引入日内市场,以减小实时市场的功率偏差,提高系统运行的经济性和稳定性,采用预测模型对新能源出力、电力负荷进行预测,结合预测误差分布函数刻画系统不确定性;构建日前市场和模拟日内市场联合出清优化模型,在各个日内市场考虑对应实时市场新能源偏差功率的不确定性、电价不确定性,建立各日内市场和模拟实时市场联合优化模型。（5）考虑到中国“30·60”双碳目标与宏观发展规划,本文构建一个基于STIRPAT模型碳排放影响因素分析与改进烟花算法（improved fireworks algorithm,IFWA）优化的广义回归神经网络（general regression neural network,GRNN）预测模型。基于不同的社会环境与政策环境,对碳排放影响因素进行模拟并设定,预测结果表示中国的碳排放总量将于2031年达到峰值。以此为基础分析现行政策下中国的碳减排压力,并进行相应的建设全国统一的碳交易权市场必要性分析。而后,基于电力市场和碳市场的建设现状,利用系统动力学模型进行碳交易对电力现货市场的影响分析,系统动力学模型分析结果证实电力市场价格与碳交易价格呈现正相关关系;最后,基于对于碳交易对电力市场作用机理的分析,提出碳交易机制与电力现货市场机制协同建设建议。
苑曙光[3]（2020）在《区域清洁能源RPD链柔性匹配及优化模型研究》文中进行了进一步梳理能源是人类社会发展的基础,随着能源需求日益增长,传统化石能源的过度开发不仅使化石能源资源日渐枯竭,也对环境造成严重的破坏。大力发展清洁能源,是缓解能源压力、改善环境的必然选择,也是各国能源转型的核心内容。近十几年来,我国以风电和太阳能发电为代表的清洁能源产业得到了飞速发展,风电和光伏的装机容量均居世界首位。然而,在清洁能源产业快速发展的同时,由于缺乏合理规划,导致局部地区清洁能源资源水平、项目配置、需求强度在空间上不匹配,引发了严重的消纳风险,成为我国清洁能源产业持续发展的巨大挑战。资源、市场、需求匹配是实现高比例清洁能源电力系统高效运行的重要基础,清洁能源“资源-项目-需求”链（简称,RPD链）的柔性程度决定了其运行效率。因此,区域清洁能源RPD链柔性匹配及优化配置的相关研究,对区域清洁能源规划和项目布局具有理论意义和实践价值。本文拟将区域清洁能源RPD链作为研究对象,深入分析区域清洁能源RPD链的空间特征,并研究区域清洁能源RPD链的柔性匹配和优化配置问题,以期为区域清洁能源产业规划和项目布局提供决策支持。本文主要研究内容主要包括以下四个部分:（1）区域清洁能源RPD链结构及空间特性分析。通过与传统电力系统比较,构建了含管理、技术链和能源供应链维度的区域清洁能源RPD链结构模型,并对链路的特征进行分析。其次,以空间理论为依据,针对区域清洁能源RPD链的空间特点,构建了 RPD链空间自相关分析模型、空间聚类分析模型和空间分异分析模型,并利用空间特性分析模型对某地区风能和太阳能资源的空间特性进行了探索性分析。（2）区域清洁能源RPD链柔性测度。通过对能源系统相关文献分析,识别区域清洁能源RPD链系统中的柔性资源,并从物理柔性和制度柔性两个方面对柔性资源特性进行分析,在此基础上,构建柔性评价定量指标体系,并以柔性资源对清洁能源消纳的贡献度作为指标赋权依据,结合专家意见,利用AHP分析法对各个指标赋权,将清洁能源柔性指标计算和赋权相结合构建柔性测度模型,进而根据区域指标得分及指标权重对区域清洁能源RPD链柔性能力进行测度。（3）区域清洁能源RPD链柔性匹配分析。为了分析和比较区域清洁能源RPD链柔性充裕程度以及清洁能源项目在链路环境中的适应能力,论文基于区域清洁能源RPD链柔性运行效率指标,构建了区域清洁能源RPD链柔性匹配度评价指标体系。在此基础上,根据清洁能源损失率和损失量构建能够反映链路柔性匹配程度的失配风险模型。基于“利用小时数-消纳率-失配风险”三维空间,构建了清洁能源项目柔性适应度评价模型。利用所建柔性匹配度评价指标、失配风险计量模型和项目柔性适应度评价模型可对区域清洁能源RPD链柔性匹配度以及各类电源的适应度进行全面分析。（4）区域清洁能源RPD链优化配置。在区域清洁能源RPD链柔性匹配分析体系的基础上,根据区域间柔性匹配程度的差异,基于一般能源LOCE模型,构建区域清洁能源LOCE系统动力学模型,计算相同配置的清洁能源项目在不同区域的LOCE值。并将区域清洁能源项目发电LOCE与区域清洁能源需求结合,以区域清洁能源开发总成本最低为目标,以电量、清洁能源配比、总体消纳水平以及网络限制为约束条件,构建区域清洁能源RPD链容量规划模型。在得到分区容量规划结果后,利用地理空间数据挖掘方法,构建旨在寻找最具消纳潜力的潜力区域挖掘模型,寻找适宜清洁能源开发的子区域,用于指导项目布局。利用所提出的清洁能源RPD链优化配置方法,可以在保证清洁能源RPD链柔性匹配程度提升的前提下,降低区域清洁能源开发成本。本文的创新性主要体现在:（1）构建了区域清洁能源RPD链空间特性分析模型。针对清洁能源资源、项目及需求的相关属性,基于空间分析理论,分别构建了清洁能源RPD链的空间相关性、空间异质性和空间分异性分析模型。根据所构建的模型可以对区域清洁能源资源禀赋、项目效率水平以及需求强度的空间特性进行深入挖掘,所得结果能够清晰反映清洁能源资源、消纳水平的空间集聚以及分异特性。本文提出的RPD链空间特性分析模型在研究区域资源特性、消纳格局以及消纳潜力区域方面具有较高的实用价值,适用于清洁能源资源禀赋较高区域的资源评估及项目选址。（2）构建了区域清洁能源RPD链柔性测度模型。电力系统柔性评价往往都是从运行层面考察发电侧柔性能力,柔性评价指标不适合在长时间尺度下测度系统整体柔性水平。针对现有指标体系的不足,本文基于柔性资源视角,对区域清洁能源RPD链中柔性资源进行识别,从发电柔性、电网柔性、储能柔性、需求侧柔性和市场柔性五个维度,建立了包含12个柔性定量评价指标的指标体系,进而基于AHP分析法建立区域清洁能源RPD链柔性评价模型。本文提出的柔性测度方法可用于比较同一区域不同年份的柔性能力,能够为区域清洁能源消纳策略的制定提供理论支撑。（3）构建了区域清洁能源RPD链柔性匹配模型。本文基于区域清洁能源RPD链运行效率视角,提出清洁能源RPD链柔性匹配度的概念,根据运行指标的因果关系提炼出柔性匹配度评价指标,并依此构建了区域清洁能源RPD链柔性失配风险计量模型。此外,根据清洁能源项目柔性匹配度指标,本文构建了反映清洁能源项目生存能力的区域清洁能源项目适应度最优空间模型。本文提出的柔性匹配度评价方法不仅能够用于区域清洁能源RPD链柔性匹配程度评价,此外,根据不同类型清洁能源电源的适应度的比较结果,可以判断区域的优势项目类型,为区域制定产业发展重心提供参考。（4）构建了区域清洁能源RPD链优化配置模型。现有清洁能源规划是由资源禀赋驱动的,忽略了清洁能源空间上的供需平衡。本文在区域清洁能源柔性匹配的基础上,提出了区域清洁能源LOCE以及消纳潜力区域的概念,将柔性理论和空间分析理论应用于区域清洁能源电源规划,构建了区域清洁能源RPD链优化配置模型。无论是在区域清洁能源容量规划过程,还是在清洁能源消纳潜力区域挖掘过程,模型都考虑了不同区域的资源禀赋、消纳水平和需求水平差异。本文提出的区域清洁能源RPD链优化配置方法兼顾资源-项目-需求的柔性匹配,以成本最优的方式提升链路柔性水平,适用于清洁能源装机水平较高且存在严重消纳风险的区域,可为区域能源管理机构规划清洁能源产业和项目布局提供可行的规划工具。
庞越侠[4]（2020）在《中国电力能源低碳政策协同模型研究》文中提出为调整能源消费结构,推进能源系统的可持续发展,鼓励可再生能源建设并促进其消纳日益成为关注的焦点。在此背景下,中国出台了多项电力能源低碳政策,如标杆上网电价、碳排放权交易、可再生能源补贴、可再生能源配额制等。但由于政策出台部门、目标内容、实施对象的差异,电力能源低碳政策间的协同能力不足,阻碍了可再生能源的消纳,同时也给中国政府带来了严重的财政压力。针对上述问题,本文以促进可再生能源消纳为核心,选取碳排放权交易、碳税政策、可再生能源补贴政策及可再生能源配额制作为典型的电力能源低碳政策,设计了多情景的电力能源低碳政策协同模型,并构建了协同模型优选模型,为后续电力能源政策的发展与完善提供支撑。具体研究内容如下:（1）分析了中国电力能源低碳政策框架及类型,明确了典型电力能源低碳政策现状及政策协同存在的问题。本部分的具体研究分为两个部分:首先,基于电力能源低碳政策概念,梳理了 2005-2020年中国典型电力能源低碳政策,并依据政策内容将其划分为授权立法、战略规划、财政、监管工具、示范类等。其次,立足于政府角度,本部分采用供给侧政策协同向供需政策协同发展的研究思路,选定碳排放权交易、碳税政策、可再生能源补贴政策以及可再生能源配额制为典型政策,进一步细化研究了上述四种政策的发展历程,明确现情况下四种电力能源低碳政策协同存在的问题。（2）基于中国碳排放权交易的实施经验及发展潜力,立足于政府角度以碳价预测为电力能源低碳政策协同的切入点,分析碳排放权市场中碳价的关键影响因素,构建多类型的碳价预测模型,并进行相应的优选,为研究碳排放权交易机制与碳税政策的协同打下良好的基础。本部分的具体研究内容分为三个部分:首先,归纳并筛选碳排放权市场中碳价的影响因素,明确其关键影响因素;其次,分别构建了无影响因子CIR碳价预测模型、单因子CIR碳价预测模型、多因子CIR碳价预测模型、固定标准差Vasicek碳价预测模型、单因子Vasicek碳价预测模型、多因子Vasicek碳价预测模型、跳跃-扩散碳价预测模型;最后,以碳价预测误差及其分布情况为标准,对多种碳价预测模型进行优选。（3）立足于政府角度,首先,以促进可再生能源消纳为目标,不同政策对电力市场主体行为影响、碳排放权与碳税政策不同实施主体间的公平性以及政府调节手段与碳价间关系为约束条件,形成以碳配额量、碳税水平为调节手段的碳价-碳税、碳价-碳税-煤价、碳价-碳税-可再生能源成本、碳价-碳税-煤价-可再生能源成本间的联动协同模型。其次,考虑电力市场交易下发电企业电力上网成交价格的变动情况,采用模糊期权方法构建不同协同情景下的市场主体经济效益评估模型。最后,仍以促进可再生能源消纳为目标,进一步将经济、电力系统物理需求等加入到约束条件,构建优选模型,用于协同模型的选择。（4）基于碳排放权交易、碳税政策以及可再生能源补贴政策下单个政策与叠加政策对电力市场主体行为的影响,首先,以促进可再生能源消纳为目标,构建基于多样化响应行为的可再生能源动态补贴模型。其次,立足于政府角度,以促进可再生能源消纳为目标,以不同政策对电力市场主体行为影响、碳排放权与碳税政策不同实施主体间的公平性、政府调节手段与碳价间关系、政府补贴水平为约束条件,形成以碳配额量、碳税水平、补贴、市场可允许可再生能源发电偏差为调节手段的基于基准内部收益率的碳价-碳税-补贴、基于同等竞争力的碳价-碳税-补贴的联动协同模型。再次,基于可再生能源消纳方式,构建协同模型下市场主体效益评估模型。最后,仍以促进可再生能源消纳为目标,进一步增加经济、电力系统物理需求等约束条件,形成优选模型,用于协同模型的选择。（5）基于碳排放权交易机制、碳税政策、可再生能源补贴政策及可再生能源配额制下单个政策与叠加政策对市场主体行为的影响,从政府角度出发,在碳排放权交易、碳税政策、可再生能源补贴政策协同模型中引入可再生能源配额制,实现将从电力供给侧协同拓展为电力供给与需求共同协同。然后,形成以碳配额量、碳税水平、补贴、市场可允许可再生能源发电偏差、可再生能源消纳责任权重作调节手段的多重电力低碳政策协同模型。最后,构建以促进可再生能源消纳为目标,电力市场主体经济效益、政府补贴财政压力、可再生能源配额制主体行为、电力系统物理需求为约束条件的优选模型,用于协同模型的优选。通过上述分析,本篇论文的主要创新点是依据从供给侧政策协同向供需双侧政策共同协同的思想,针对供给侧市场主体对不同政策的响应行为,构建了碳价、碳税、煤价以及可再生能源成本多因素联动的碳排放权交易机制与碳税政策协同模型;考虑供需双侧市场主体对不同能源政策的响应行为,构建了碳排放权交易机制、碳税政策、可再生能源补贴政策以及可再生能源配额制间的协同模型,用于促进可再生能源消纳,为政府推进多类电力能源低碳政策协同发展提供参考。
庞泽宇[5]（2020）在《考虑安全策略的需求响应实时电价机制研究》文中研究指明智能电网的高速发展及电力体制改革的进一步深化,加速了我国电力商品化、电力市场化的进程,电力市场中电价及发电量也由政府管制向市场宏观调控转变。基于需求响应的实时电价机制根据电力市场供求关系,使电力价格直观地反映了电能的实际成本,从而促进电力用户参与,引导智能电网安全运行。本文从需求响应角度出发,为解决正确分析用户响应行为、建立合理实时电价定价模型、制定有效定价策略,进行了以下研究。本课题主要研究内容是设计一个有效、合理的实时电价定价机制。首先,为了对参与实时电价机制的电力用户的用电响应行为进行准确刻画,本文提出了基于梯度下降法的用户需求响应回归模型,该模型通过需求价格弹性系数刻画不同用户用电需求对用电价格的响应程度,通过分析不同用户的历史用电数据,依据不同用户在不同时隙下的负荷转移情况,对其自弹性系数和交叉弹性系数进行回归,以实现对电力用户用电响应行为的建模,进一步求解出用户在实时电价机制下参与需求响应的最优用电量。其次,考虑到实时电价机制下,用户根据电价调整用电需求会背离其初始用电意愿,从而导致用户用电满意程度发生变化。因此,本文根据响应前后的用户用电负荷曲线变化情况,使用用电舒适度和用电充裕度综合反应用户满意程度,建立了一个基于用户综合满意度的实时电价优化模型,并通过改进的鲸鱼优化算法获得优化模型的最优解。最后,由于电力数据的真实性会对实时电价定价准确性产生影响,考虑到电力数据采集过程中可能出现恶意篡改导致数据可靠性降低的问题,在电价优化模型的基础上,进一步采用安全策略对恶意电力数据进行识别和修正,并采用分布式在线算法给出此时的最优实时电价定价方案。为了验证实时电价机制的有效性,本文采用PJM电力市场中真实数据集进行仿真实验,结果表明,本文提出的实时电价定价方案在满足削峰填谷的前提下,提升了电力用户的用电舒适度和用电充裕度,增加了电力用户的用电效益,降低了供电公司的电力供应成本,提升了所采集电力数据的可靠性,保障了实时电价定价的有效性。
王芳[6]（2020）在《居民阶梯电价方案设计与评价研究》文中研究说明居民阶梯电价是一种以居民用户分年（月）总用电量为基础,对不同用电量的用户收取不同的电价,从而提高资源利用效率,促进社会公平的电价策略。虽然阶梯电价益处很多,但在实施中也存在很多问题。比如居民阶梯电价实施过程中存在人户分离现象,导致分装电表较为困难;居民阶梯电价设置不合理,导致交叉补贴现象严重,不利于社会公平等。本文研究的主要目的是对当前已经推行的居民阶梯电价分档次数与定价作出进一步的探讨,针对当前居民阶梯电价实施中存在的问题,提出优化思路和方案,并分析几种优化方案可能带来的影响,设计更合理的阶梯电价政策,从而提高能源利用效率,降低交叉补贴,提升能源服务公平性。阶梯电价方案设计主要包含分档次数与分档电价的确定。本文首先介绍了阶梯电价概念及相关理论,接着选取国内10个不同地区作为研究对象,统计其相关的基尼系数和用电量离散系数,利用五等分比差值等反映每个地区用电量差异程度。然后利用秩和比法对各地区阶梯电价分档数进行划分,并分析了划分后的阶梯电价分档次数的合理性。之后,选取其中一个地区作为研究案例,根据地区统计年鉴和住户调查年鉴等数据,得到该地区各收入层次用户的用电量、消费支出和收入等数据。为了获得用户在不同阶梯电价方案调整后的预期用电量变化数据,本文运用效用函数对不同收入层次居民电力需求变化情况进行评估,根据得到的预期用电量变化数据,分析了不同阶梯电价方案对各收入层次居民的电费支出以及售电公司收益的影响。最后本文选取了不同维度的指标,对优化后的阶梯电价方案进行评价,并对阶梯电价方案优化提出政策性建议。本文的主要结论有:当前我国居民阶梯电价政策存在分档次数需要进一步优化、电价梯度不够明显、未能充分发挥阶梯电价作用、交叉补贴依然存在等问题。本文提出的居民阶梯电价优化方案和政策,能够促进居民减少不合理用电、降低居民用电成本、增加售电企业经济效益和促进社会公平等。
周欣怡[7]（2020）在《提高需求响应可靠性的储能优化配置研究》文中进行了进一步梳理随着需求响应在电力市场化机制背景下的发展,需求响应资源在智能电网中发挥的作用逐渐被重视。负荷聚合商作为一类新兴的市场主体,可以聚合种类众多的需求响应资源参与电力市场。然而,由于多种不确定性因素的影响,需求响应项目的执行效果未必能够符合预期,进而影响需求响应的可靠性。因此,本文针对负荷聚合商所聚合用户资源的不确定性,通过对储能资源的合理配置进行研究,提高负荷聚合商参与市场时的响应可靠性。作为理论基础,本文首先介绍了负荷聚合商参与市场的运营模式,并从影响因素、表征手段和应对措施三个方面分析了需求响应的不确定性。针对智能电网环境下各类不确定性因素对用户响应行为的影响,在用户需求曲线的基础上提出了需求响应不确定性模型,并基于用户响应偏差的区间数,构建了负荷聚合商储能优化配置模型。利用蒙特卡洛模拟的方法得到合理的储能配置方案,并对需求响应可靠性进行评估,为负荷聚合商确保聚合资源的响应可靠性提供了方法上的参考。针对用户-储能联合调度的优化问题,引入响应可靠性约束建立负荷聚合商的储能配置模型,获取满足可靠性约束的最佳储能配置方案,并进一步评估负荷聚合商的响应可靠性,设计了与响应可靠性约束相关联的聚合商收益机制。算例分析中基于不同的响应可靠性约束置信度,对比分析了聚合商的储能配置渗透率、调度决策方案、可靠性指标及经济性,并为市场管理者设置合理的市场规则提供了借鉴。
李亚昕[8]（2020）在《电改环境下计及售电公司风险的DSM分时电价优化研究》文中指出目前,沿市场化方向日益深化的电力体制改革对售电企业的运营模式和风险管控能力提出了更高的要求。随着现货市场的建立和不断完善,发电侧电价机制将逐步由标杆电价过渡到市场电价,售电企业必将会在购电市场面临一定的电价波动风险,因而其必须具备较强的风险管理能力才能保证自身的利益。我国工商业用电以及居民用电都随着经济发展而快速增长,但同时用户负荷的峰谷差也在不断增大,从而导致在负荷低谷时期较多发电机组闲置,而高峰时期电量紧缺,这不仅造成资源浪费,还降低了整体社会经济效益。此外,电网智能化水平的快速发展使得用户的需求响应积极性和响应程度普遍提高,这就要求售电企业具备更高的需求侧管理水平,通过采取有效的管理方法引导用户调整用电时间,降低负荷峰谷差,从而获得更高的经济和社会效益。因此,目前对售电公司购售电风险和需求侧分时电价的研究具有重要意义。为了评估需求侧实施分时电价对售电公司风险损失的影响大小,并求取有利于售电公司风险管控和需求侧管理目标的DSM分时电价制定措施,本文主要进行了如下研究:其一,总结和梳理了售电公司进行一切购售电交易活动的市场环境和交易电价机制,简要分析了影响市场电价波动的因素;其二,从需求侧管理的角度研究并通过仿真分析了基于消费者心理学原理和电力需求弹性矩阵理论两种用户响应度分析方法的有效性和适用性,结论表明用电力需求弹性矩阵理论来分析用户响应度更贴合实际情况;其三,分别考虑发电侧现货市场电价的波动性和需求侧用户对分时电价的响应度两方面因素,建立售电公司的风险损失评估模型,通过仿真分析了售电公司在购电市场的最优风险决策和DSM分时电价的调节力度与售电公司风险损失的关系;其四,在考虑购售电市场参与主体的多种利益因素的基础上,建立分时电价优化模型,并运用遗传算法求解双目标函数的Pareto最优解集,得到使各方受益的优化结果。本文的研究表明,电力交易市场中电价的不确定性会给售电公司带来一定的风险损失,而合理的DSM分时电价机制可有效降低售电公司的购售电风险损失;通过分时电价优化模型得到了使各市场参与方都受益的分时电价制定方法,对电力相关部门的风险管理决策和峰谷分时电价制定都具有重要的参考意义。
李佳宇[9]（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）,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。
王沛[10]（2020）在《考虑需求响应的智能小区居民负荷分析及预测模型研究》文中认为随着我国社会经济的快速发展,传统电网的应用面临着化石能源枯竭、系统维护不易、用户服务模式单一等问题,在此背景下,智能电网的研究掀起了一股新的热潮,正在逐渐发展为当今世界电力系统变革的新方向。社会的不断发展带来了电能需求的不断增长,而能源危机不断增大导致电能供需矛盾日益突出,需求响应作为智能电网下的重要互动资源,借助于不断发展的智能电网技术,能够很好地解决电能供需问题。电力负荷预测是进行电量平衡分析的基础,是电网建设及城市规划的重要条件,预测结果的准确性也将直接影响着需求响应方案的制定及电网的稳定运行。随着城市居民用电量的逐渐增多,电网负荷峰谷差逐渐拉大,基于智能电网技术并以智能小区为依托,对居民负荷进行精准的预测也将逐渐成为电力需求响应的主要构成部分。基于上述分析,论文的主要研究工作如下:首先,对需求响应机制、智能小区相关理论及电力负荷预测基本方法进行综述,梳理了我国居民参与需求响应的现状,为论文工作的顺利展开提供理论基础。然后,分析了智能小区居民负荷特性及影响因素,分别从年负荷特性、月负荷特性、典型日负荷特性三个层面进行分析,梳理了小区居民的负荷特征,并在此基础上,通过定量与定性分析的方法,分析了气象因素、日类型、日期差距与居民电价等因素对居民负荷的影响程度。其次,基于模糊隶属度函数、时点聚类进行负荷曲线的峰、平、谷时段划分,通过对居民需求价格弹性的分析,模拟分时电价情境,分别提出等量负荷削减模型和等比例负荷削减模型,并通过选取典型日负荷曲线,模拟在电价信号下的居民负荷曲线变动情况,分析了电价需求响应因素对居民用电的影响。接着,考虑到需求响应对负荷预测精准度的要求较高,基于目前使用较为广泛的短期负荷预测方法,结合影响智能小区居民用电的相关因素,提出了一种由集合经验模态分解模型、遗传算法、极限学习机模型组合的分段预测模型,并通过MATLAB进行模拟仿真分析。最后,综合前述分析结果,分别从居民用电特征差异性、居民需求响应电价机制设计、提高需求响应精度的辅助技术、优化配电网运行四个方面提出促进智能小区居民参与需求响应的建议。本文旨在通过对需求响应下的智能小区居民负荷开展分析,并提出智能小区居民负荷电价响应模型及短期负荷预测模型,为电网的安全运行及电力规划提供依据,为需求侧管理提供决策支持。
二、电力市场条件下电力需求弹性统计分析（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、电力市场条件下电力需求弹性统计分析（论文提纲范文）
（1）面向用户的能源增值服务与零售套餐定价机制研究（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 增值服务研究现状 |
| 1.2.2 需求响应研究现状 |
| 1.2.3 零售套餐研究现状 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第2章 考虑用户负荷特性的增值服务研究 |
| 2.1 用户负荷特性研究 |
| 2.1.1 电力负荷特性分析指标 |
| 2.1.2 工业用户负荷特性分析 |
| 2.1.3 一般工商业用户负荷特性分析 |
| 2.1.4 居民用户负荷特性分析 |
| 2.2 基于负荷特性的能源增值服务研究 |
| 2.2.1 基于用户分时特性的电力套餐服务 |
| 2.2.2 基于用户调节特性的需求管理服务 |
| 2.2.3 基于用户互补特性的偏差互保服务 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 增值服务下的需求响应机制研究 |
| 3.1 需求响应实施机制 |
| 3.1.1 需求响应代理商 |
| 3.1.2 需求响应实施项目 |
| 3.2 用户需求响应特性分析 |
| 3.2.1 用户需求响应资源分布 |
| 3.2.2 用户需求响应物理特性分析 |
| 3.2.3 用户需求响应经济特性分析 |
| 3.2.4 用户需求响应资源排序 |
| 3.3 基于需求价格弹性的需求响应模型 |
| 3.3.1 电力需求价格弹性理论 |
| 3.3.2 用户需求价格弹性分析 |
| 3.3.3 用户需求响应模型构建 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 考虑需求响应的零售套餐定价模型 |
| 4.1 考虑需求响应的零售套餐模式 |
| 4.2 电力零售商收益影响因素分析 |
| 4.2.1 批发市场购电成本分析 |
| 4.2.2 营销与管理支出分析 |
| 4.2.3 零售市场售电收入分析 |
| 4.2.4 需求响应补偿收入分析 |
| 4.2.5 偏差电费考核费用分析 |
| 4.3 基于需求响应的零售套餐定价模型 |
| 4.3.1 优化变量 |
| 4.3.2 优化目标函数 |
| 4.3.3 约束条件 |
| 4.3.4 求解方法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 实证分析 |
| 5.1 数据基础及参数设置 |
| 5.1.1 算例概况 |
| 5.1.2 时段划分 |
| 5.1.3 参数设置 |
| 5.2 仿真结果分析 |
| 5.2.1 方案一优化结果分析 |
| 5.2.2 方案二优化结果分析 |
| 5.3 优化对比分析 |
| 5.3.1 两类分时方案的优化对比 |
| 5.3.2 两类零售套餐的优化对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（2）计及新能源的电力现货市场交易优化研究（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 新能源对电力现货市场的影响研究 |
| 1.2.2 新能源发电功率预测研究 |
| 1.2.3 电力现货市场电价预测研究 |
| 1.2.4 新能源参与电力现货市场交易研究 |
| 1.2.5 计及碳交易的电力现货市场研究 |
| 1.3 论文主要研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 1.3.3 主要创新点 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 电力现货市场交易优化相关理论基础 |
| 2.1 典型国家电力现货市场发展概述 |
| 2.1.1 美国电力现货市场 |
| 2.1.2 英国电力现货市场 |
| 2.1.3 北欧电力现货市场 |
| 2.2 中国电力现货市场发展概述 |
| 2.2.1 能源电力现状分析 |
| 2.2.2 电力现货市场现状分析 |
| 2.2.3 建设基本原则 |
| 2.2.4 建设关键问题 |
| 2.2.5 未来发展方向 |
| 2.3 电力预测理论基础 |
| 2.3.1 经典预测方法 |
| 2.3.2 机器学习预测方法 |
| 2.3.3 深度学习预测方法 |
| 2.4 系统优化理论基础 |
| 2.4.1 模糊规划 |
| 2.4.2 鲁棒优化 |
| 2.4.3 随机规划模型 |
| 2.5 SD模型及其应用 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 新能源对电力现货市场的影响分析 |
| 3.1 新能源对电力现货市场的影响分析模型 |
| 3.1.1 基于统计数据的影响分析 |
| 3.1.2 基于小波变换与分形理论的特征表示 |
| 3.1.3 基于SVM的特征因素分类 |
| 3.1.4 基于因子分析的特征提取 |
| 3.1.5 影响分析模型框架与流程 |
| 3.2 新能源对现货市场电价影响的实证分析 |
| 3.2.1 数据收集 |
| 3.2.2 基于统计数据的影响实证分析 |
| 3.2.3 基于全部特征的影响实证分析 |
| 3.2.4 基于关键特征的影响实证分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 电力现货市场中新能源发电功率预测与电价预测 |
| 4.1 基于CEEMD-SE-HS-KELM的新能源发电功率预测模型 |
| 4.1.1 CEEMD-SE模型 |
| 4.1.2 HS-KELM模型 |
| 4.1.3 CEEMD-SE-HS-KELM |
| 4.1.4 实例分析 |
| 4.2 基于相似日筛选与LSTM的现货市场电价预测模型 |
| 4.2.1 电价影响因素初选 |
| 4.2.2 基于RF的新能源影响量化 |
| 4.2.3 基于改进灰色关联的相似日筛选 |
| 4.2.4 RF-IAGIV-CEEMD-SE-LSTM模型 |
| 4.2.5 实例分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 计及新能源与中长期市场影响的现货日前市场交易优化 |
| 5.1 计及新能源与中长期市场的日前市场交易模式 |
| 5.2 中长期合约电量分解模型 |
| 5.2.1 目标函数 |
| 5.2.2 约束条件 |
| 5.3 系统不确定性分析及建模 |
| 5.3.1 新能源出力不确定性 |
| 5.3.2 电力现货价格不确定性 |
| 5.4 计及新能源与中长期合约电量分解的现货日前市场出清模型 |
| 5.4.1 目标函数与约束条件的建立 |
| 5.4.2 多目标函数的模糊优选处理 |
| 5.4.3 基于GA-PSO的优化模型求解算法 |
| 5.5 实例分析 |
| 5.5.1 算例设置 |
| 5.5.2 中长期合约电量分解结果 |
| 5.5.3 系统不确定性求解 |
| 5.5.4 现货日前电力市场出清结果 |
| 5.5.5 惩罚系数对多目标优化结果的影响 |
| 5.5.6 新能源渗透率对多目标优化结果的影响 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 计及新能源的现货日前与日内、日内与实时市场交易优化 |
| 6.1 现货日前、日内与实时市场的组合及及关联分析 |
| 6.2 系统不确定性建模 |
| 6.2.1 系统不确定性模拟 |
| 6.2.2 拉丁超立方生成场景集 |
| 6.2.3 基于改进谱聚类算法的场景削减策略 |
| 6.3 计及新能源的电力现货市场两阶段交易优化模型 |
| 6.3.1 计及新能源的日前与日内市场联合优化模型 |
| 6.3.2 计及新能源的日内与实时市场联合优化模型 |
| 6.4 实例分析 |
| 6.4.1 算例设置 |
| 6.4.2 场景集生成与削减 |
| 6.4.3 日前与日内市场联合优化出清结果 |
| 6.4.4 日内与实时市场联合优化出清结果 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 计及碳市场影响的电力现货市场建设路径分析 |
| 7.1 碳排放相关政策梳理 |
| 7.2 现行政策下碳排放压力分析 |
| 7.2.1 碳排放预测模型 |
| 7.2.2 碳排放预测效果检验 |
| 7.2.3 碳排放总量及碳排放强度预测 |
| 7.2.4 基于碳排放预测结果的政策建议 |
| 7.2.5 碳排放市场建设必要性分析 |
| 7.3 碳交易实施对电力现货市场的影响分析 |
| 7.3.1 碳交易市场现状 |
| 7.3.2 碳交易对电力现货市场的影响分析 |
| 7.4 碳交易与电力现货市场的协同建设建议 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 研究成果与结论 |
| 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 |
（3）区域清洁能源RPD链柔性匹配及优化模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 清洁能源资源、项目与需求的时空特性 |
| 1.2.2 能源及电力系统柔性 |
| 1.2.3 清洁能源电源规划 |
| 1.3 研究内容、技术路线及创新点 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 1.3.3 主要创新点 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 空间分析相关理论 |
| 2.1.1 空间关系理论 |
| 2.1.2 空间统计分析 |
| 2.1.3 空间异质性分析 |
| 2.2 能源系统柔性相关理论 |
| 2.2.1 柔性的作用 |
| 2.2.2 柔性的分类 |
| 2.2.3 柔性的度量 |
| 2.3 清洁能源电源规划相关理论 |
| 2.3.1 传统电力系统电源规划 |
| 2.3.2 现代电力系统电源规划 |
| 2.3.3 含高比例清洁能源系统电源规划 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 清洁能源RPD链及其空间特性分析模型构建 |
| 3.1 清洁能源RPD链 |
| 3.1.1 清洁能源RPD链定义 |
| 3.1.2 清洁能源RPD链结构 |
| 3.1.3 清洁能源RPD链特征 |
| 3.1.4 清洁能源RPD链运行机制 |
| 3.2 清洁能源RPD链空间特性分析模型 |
| 3.2.1 空间自相关分析模型 |
| 3.2.2 空间聚类分析模型 |
| 3.2.3 空间分异分析模型 |
| 3.3 蒙西清洁能源资源空间特征实证分析 |
| 3.3.1 蒙西清洁能源资源空间分布情况分析 |
| 3.3.2 蒙西清洁能源资源空间集聚特性分析 |
| 3.3.3 蒙西清洁能源资源空间分异特性分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 区域清洁能源RPD链柔性能力测度 |
| 4.1 清洁能源RPD链柔性 |
| 4.1.1 清洁能源RPD链柔性内涵 |
| 4.1.2 清洁能源RPD链柔性分类 |
| 4.1.3 清洁能源RPD链柔性运行机理 |
| 4.2 区域清洁能源RPD链柔性资源 |
| 4.2.1 区域清洁能源RPD链柔性来源 |
| 4.2.2 区域清洁能源RPD链物理柔性资源 |
| 4.2.3 区域清洁能源RPD链制度柔性资源 |
| 4.3 区域清洁能源RPD柔性评价指标体系 |
| 4.3.1 RPD链柔性评价指标选取原则 |
| 4.3.2 RPD链柔性评价指标体系构建 |
| 4.3.3 RPD链柔性评价指标计算方法 |
| 4.4 区域清洁能源RPD链柔性评价模型构建 |
| 4.4.1 标准化 |
| 4.4.2 AHP分析法 |
| 4.4.3 柔性能力测度模型 |
| 4.5 蒙西清洁能源RPD链柔性测度实证分析 |
| 4.5.1 蒙西清洁能源RPD链物理柔性资源概况 |
| 4.5.2 蒙西清洁能源RPD链制度柔性资源概况 |
| 4.5.3 蒙西清洁能源RPD链柔性能力测度 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 区域清洁能源RPD链柔性匹配度模型 |
| 5.1 区域清洁能源RPD链柔性匹配度 |
| 5.1.1 区域清洁能源RPD链柔性匹配度定义 |
| 5.1.2 区域清洁能源RPD链柔性匹配度内涵 |
| 5.2 区域清洁能源RPD链柔性匹配度模型构建 |
| 5.2.1 区域清洁能源RPD链匹配度评价指标体系 |
| 5.2.2 区域清洁能源RPD链匹配度评价指标计算方法 |
| 5.2.3 区域清洁能源RPD链柔性失配风险评价模型 |
| 5.2.4 区域清洁能源项目柔性适应最优空间模型 |
| 5.3 蒙西清洁能源RPD链柔性匹配实证分析 |
| 5.3.1 蒙西电力装机、生产及需求情况 |
| 5.3.2 蒙西清洁能源RPD链柔性匹配度分析 |
| 5.3.3 蒙西清洁能源RPD链柔性失配风险计算 |
| 5.3.4 蒙西各类清洁能源项目柔性适应度比较 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 区域清洁能源RPD链优化配置 |
| 6.1 区域清洁能源RPD链优化配置方法 |
| 6.1.1 区域清洁能源RPD链优化配置的概念 |
| 6.1.2 区域清洁能源RPD链优化配置的原则 |
| 6.1.3 区域清洁能源RPD链优化配置框架 |
| 6.2 区域清洁能源项目发电平准化成本模型构建 |
| 6.2.1 区域清洁能源发电项目LOCE原理分析 |
| 6.2.2 区域清洁能源发电项目LOCE计算模型 |
| 6.2.3 区域清洁能源发电项目LOCE系统动力学模型 |
| 6.3 区域清洁能源RPD链优化配置模型构建 |
| 6.3.1 区域电力需求预测模型 |
| 6.3.2 清洁能源电源容量规划模型 |
| 6.3.3 清洁能源消纳潜力区域挖掘模型 |
| 6.4 蒙西清洁能源RPD链优化配置实证分析 |
| 6.4.1 蒙西清洁能源需求预测 |
| 6.4.2 蒙西清洁能源LOCE计算 |
| 6.4.3 蒙西清洁能源能源容量规划 |
| 6.4.4 蒙西风电消纳潜力区域挖掘 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 研究成果与结论 |
| 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 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）中国电力能源低碳政策协同模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电力能源低碳政策研究现状 |
| 1.2.2 协同学在电力领域应用的研究现状 |
| 1.3 本论文研究的主要内容与框架 |
| 1.4 本论文的创新点 |
| 第2章 相关理论概述 |
| 2.1 协同学理论概述 |
| 2.2 政策协同模型理论概述 |
| 2.2.1 期权理论概述 |
| 2.2.2 参数估计理论概述 |
| 2.2.3 时间序列计量经济学模型 |
| 2.2.4 优选与优化理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 电力能源低碳政策发展现状及协同问题分析 |
| 3.1 电力能源低碳政策概述 |
| 3.2 典型电力能源低碳政策现状研究 |
| 3.2.1 碳排放权交易机制发展历程及现状 |
| 3.2.2 环境税收政策发展历程及现状 |
| 3.2.3 可再生能源补贴政策发展历程及现状 |
| 3.2.4 可再生能源配额制发展历程及现状 |
| 3.3 典型电力能源低碳政策协同存在问题分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 碳市场下碳价及其影响因素关系研究 |
| 4.1 碳排放权交易市场中碳价关键影响因素筛选模型 |
| 4.2 碳价动态预测模型构建 |
| 4.2.1 碳价及关键影响因素的数据特征分析 |
| 4.2.2 基于CIR的碳价动态预测模型构建 |
| 4.2.3 基于Vasicek的碳价动态预测模型构建 |
| 4.2.4 跳跃-扩散碳价动态预测模型构建 |
| 4.3 碳价预测模型优选 |
| 4.4 实证分析 |
| 4.4.1 基础数据及关键影响因素筛选 |
| 4.4.2 基于CIR的碳价动态预测模型实证分析 |
| 4.4.3 基于Vasicek的碳价动态预测模型实证分析 |
| 4.4.4 跳跃-扩散碳价动态预测模型构建 |
| 4.4.5 碳价预测模型优选 |
| 4.4.6 碳价预测结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 碳排放权与碳税政策协同模型研究 |
| 5.1 碳排放权和碳税政策对电力市场主体行为影响分析 |
| 5.1.1 碳排放权对电力市场主体行为影响分析 |
| 5.1.2 碳税对电力市场主体行为影响分析 |
| 5.1.3 碳排放权与碳税叠加对电力市场主体行为影响分析 |
| 5.2 电力行业促减排的碳税模型构建 |
| 5.2.1 多类型能源单位发电成本测算模型 |
| 5.2.2 碳税水平测算模型 |
| 5.3 碳排放权与碳税政策协同模型研究 |
| 5.3.1 碳排放权与碳税政策协同情景设计 |
| 5.3.2 碳排放权与碳税政策协同模型构建 |
| 5.4 碳排放权与碳税政策协同经济效果评估模型构建 |
| 5.4.1 碳排放权与碳税政策协同情景下火电企业经济效益评估模型 |
| 5.4.2 碳排放权与碳税政策协同情景下其他主体经济效益评估模型 |
| 5.5 碳排放权与碳税政策协同模型优选 |
| 5.6 实证分析 |
| 5.6.1 电力行业促减排碳税水平确定 |
| 5.6.2 碳排放权与碳税协同情景设计 |
| 5.6.3 不同协同情景下火电机组经济效益评估 |
| 5.6.4 不同协同情景下其他主体经济效益实证分析 |
| 5.6.5 碳排放权与碳税政策协同模型优选分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 多重电力能源低碳政策协同模型研究 |
| 6.1 多重电力能源低碳政策对电力市场主体行为的影响分析 |
| 6.1.1 可再生能源补贴政策对电力市场主体行为的影响分析 |
| 6.1.2 碳排放权-碳税-可再生能源补贴政策对电力市场主体行为影响分析 |
| 6.1.3 碳排放权-碳税-可再生能源补贴-可再生能源配额对电力市场主体行为影响分析 |
| 6.2 基于多样化响应行为的可再生能源动态补贴政策模型构建 |
| 6.2.1 可再生能源动态补贴政策模型框架设计 |
| 6.2.2 基于多样化响应行为的可再生能源动态补贴数学模型构建 |
| 6.3 碳排放权-碳税-可再生能源补贴政策协同模型 |
| 6.3.1 碳排放权-碳税-可再生能源补贴政策协同情景设计 |
| 6.3.2 基于基准内部收益率的碳价-碳税-补贴联动协同模型 |
| 6.3.3 基于同等竞争力的碳价-碳税-补贴联动协同模型 |
| 6.4 碳排放权-碳税-可再生能源政策协同经济效果评估模型 |
| 6.4.1 碳排放权-碳税-可再生能源补贴政策协同下各主体利益关系分析 |
| 6.4.2 碳排放权-碳税-可再生能源补贴政策协同下多主体经济效果评估模型 |
| 6.5 碳排放权-碳税-可再生能源补贴政策协同模型优选 |
| 6.6 碳排放权-碳税-可再生能源补贴-可再生能源配额制协同模型构建 |
| 6.7 实证分析 |
| 6.7.1 基于多样化响应行为的可再生能源补贴模型测算 |
| 6.7.2 碳排放权-碳税-可再生能源补贴协同情景设计 |
| 6.7.3 碳排放权-碳税-可再生能源补贴协同情景下多主体经济效益评估 |
| 6.7.4 碳排放权-碳税-可再生能源补贴政策协同模型优选分析 |
| 6.7.5 碳排放权-碳税-可再生能源补贴-可再生能源配额制协同效果评估 |
| 6.8 本章小结 |
| 第7章 研究成果及结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）考虑安全策略的需求响应实时电价机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外实时电价发展及研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 |
| 1.4 本章小节 |
| 第2章 需求响应及实时电价相关理论 |
| 2.1 需求响应的定义及分类 |
| 2.1.1 需求响应定义 |
| 2.1.2 需求响应分类 |
| 2.2 需求响应模型分类 |
| 2.2.1 用户效益最大化模型 |
| 2.2.2 供电公司效益最大化模型 |
| 2.2.3 电力负荷峰均比最小化模型 |
| 2.3 需求响应问题求解方法 |
| 2.3.1 凸优化方法 |
| 2.3.2 博弈论方法 |
| 2.3.3 启发式方法 |
| 2.4 实时电价 |
| 2.4.1 实时电价机制 |
| 2.4.2 实时电价数学模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 实时电价机制下用户用电响应行为研究 |
| 3.1 电价与需求量之间的关系 |
| 3.2 用户用电响应行为分析 |
| 3.2.1 自弹性需求响应行为 |
| 3.2.2 交叉弹性需求响应行为 |
| 3.3 基于梯度下降的需求响应回归模型 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 考虑用户满意度的实时电价优化模型 |
| 4.1 用户满意度评价方法 |
| 4.1.1 用户满意度定性分析 |
| 4.1.2 用户满意度定量分析 |
| 4.2 各主体效益分析及表征 |
| 4.2.1 用户效益函数 |
| 4.2.2 供电公司效益函数 |
| 4.3 考虑用户满意度的实时电价优化模型 |
| 4.3.1 目标函数 |
| 4.3.2 约束条件 |
| 4.3.3 基于改进鲸鱼优化算法的模型求解 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于安全策略的实时电价定价方案 |
| 5.1 恶意攻击主体分类 |
| 5.1.1 恶意用户 |
| 5.1.2 恶意供电公司 |
| 5.2 恶意攻击对实时电价定价方案的影响分析 |
| 5.2.1 恶意用户对实时电价的影响 |
| 5.2.2 恶意供电公司对实时电价的影响 |
| 5.3 基于安全策略的实时电价定价方案 |
| 5.3.1 定价模型 |
| 5.3.2 恶意用户的识别与处理 |
| 5.3.3 恶意供电公司的识别与处理 |
| 5.3.4 基于安全策略的分布式在线算法 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.5 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它成果 |
| 致谢 |
（6）居民阶梯电价方案设计与评价研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 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 阶梯电价分档次数相关研究 |
| 1.2.2 阶梯电价分档电量与定价的相关研究 |
| 1.2.3 阶梯电价效果评价的相关研究 |
| 1.3 研究内容和论文结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 第二章 居民阶梯电价设计相关理论 |
| 2.1 居民阶梯电价的定义 |
| 2.2 居民阶梯电价设计的相关理论 |
| 2.2.1 拉姆齐定价理论 |
| 2.2.2 居民电力需求理论 |
| 2.2.3 居民电力需求弹性理论 |
| 2.3 面向不同目标的居民阶梯电价方案设计原则 |
| 2.3.1 基于提高能源利用率的优化方案 |
| 2.3.2 注重福利效果的优化方案 |
| 2.3.3 对高耗能用户用电的抑制或鼓励方案 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 居民阶梯电价方案的设计 |
| 3.1 居民阶梯电价设计原则与方法 |
| 3.1.1 设计原则 |
| 3.1.2 设计方法 |
| 3.2 居民阶梯电价分档数的确定 |
| 3.2.1 秩和比法 |
| 3.2.2 设计步骤 |
| 3.2.3 指标选择 |
| 3.3 算例分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 居民阶梯电价方案实施影响分析 |
| 4.1 居民电力需求变化和售电公司收益影响因素分析 |
| 4.1.1 居民电力需求变化影响因素 |
| 4.1.2 售电公司收益变化影响因素 |
| 4.2 居民电力需求变化分析 |
| 4.2.1 效用理论 |
| 4.2.2 基于效用理论的居民电力需求变化分析 |
| 4.3 居民用电支出与售电公司收益变化分析 |
| 4.3.1 居民用电支出变化分析 |
| 4.3.2 售电公司收益变化分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 居民阶梯电价方案实施效果评估 |
| 5.1 样本数据 |
| 5.2 居民电力需求变化分析 |
| 5.3 售电公司收益影响分析 |
| 5.4 多维度评价分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间学术活动及成果情况 |
（7）提高需求响应可靠性的储能优化配置研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 需求响应的研究现状 |
| 1.2.2 需求响应不确定性的研究现状 |
| 1.2.3 储能技术的发展和研究现状 |
| 1.3 本文研究内容及思路 |
| 第二章 负荷聚合商的市场运营模式和需求响应不确定性 |
| 2.1 负荷聚合商的市场运营模式 |
| 2.1.1 负荷聚合商的定义与作用 |
| 2.1.2 负荷聚合商控制资源与控制手段的分类 |
| 2.1.3 市场环境下的需求响应项目的实施成本 |
| 2.1.4 负荷聚合商参与需求响应市场的交易模式 |
| 2.2 需求响应不确定性 |
| 2.2.1 需求响应的不确定性因素分析 |
| 2.2.2 需求响应不确定性的表征方式 |
| 2.2.3 需求响应不确定性的应对 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 提高需求响应可靠性的储能优化配置策略 |
| 3.1 需求响应的不确定性建模 |
| 3.1.1 基于需求曲线的用户响应模型 |
| 3.1.2 区间数理论 |
| 3.1.3 考虑需求曲线不确定性的用户响应模型 |
| 3.2 负荷聚合商的储能装置优化配置研究 |
| 3.2.1 储能分类 |
| 3.2.2 储能优化配置模型 |
| 3.2.3 响应可靠性改善程度评估 |
| 3.3 算例分析 |
| 3.3.1 算例条件 |
| 3.3.2 用户响应不确定性对负荷曲线的影响分析 |
| 3.3.3 不同场景下响应偏差量变化分析 |
| 3.3.4 储能配置对需求响应可靠性的影响分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于用户-储能联合调度的负荷聚合商储能配置分析 |
| 4.1 响应可靠性的约束、指标与定价机制 |
| 4.1.1 基于机会约束理论的响应可靠性约束 |
| 4.1.2 响应可靠性指标 |
| 4.1.3 与响应可靠性关联的定价机制 |
| 4.2 基于用户-储能联合调度的负荷聚合商储能配置模型 |
| 4.2.1 典型场景下负荷聚合商调度决策模型 |
| 4.2.2 含可靠性约束的负荷聚合商储能优化配置模型 |
| 4.2.3 响应可靠性指标的评估 |
| 4.2.4 模型求解 |
| 4.3 算例分析 |
| 4.3.1 算例条件 |
| 4.3.2 不同可靠性要求下的储能配置及可靠性指标分析 |
| 4.3.3 负荷聚合商典型需求响应场景调度分析 |
| 4.3.4 响应收益方式对聚合商收益的影响分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文主要工作 |
| 5.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
（8）电改环境下计及售电公司风险的DSM分时电价优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 购售电风险及其评估方法研究 |
| 1.2.2 峰谷分时电价的优化研究 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 1.3.1 重点研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第2章 电力市场交易环境分析 |
| 2.1 国外典型电力市场概况 |
| 2.2 我国电力市场发展情况 |
| 2.2.1 电力市场建设情况 |
| 2.2.2 电价体系发展情况 |
| 2.3 电力交易规则的建立情况 |
| 2.3.1 市场主体和准入条件 |
| 2.3.2 市场类型和交易品种 |
| 2.3.3 交易方式和价格机制 |
| 2.4 电价影响因素及其波动性分析 |
| 2.4.1 电价的影响因素 |
| 2.4.2 市场电价的波动性 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 DSM分时电价基础理论 |
| 3.1 DSM和分时电价 |
| 3.1.1 DSM简介 |
| 3.1.2 分时电价及应用 |
| 3.2 峰谷分时电价时段划分方法 |
| 3.2.1 模糊隶属函数 |
| 3.2.2 峰谷时段的确定 |
| 3.3 用户对分时电价的响应度分析方法 |
| 3.3.1 消费者心理学原理法 |
| 3.3.2 电力需求弹性原理法 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 DSM分时电价对售电公司购电风险的影响 |
| 4.1 售电公司市场作用和运营模式 |
| 4.1.1 售电公司市场作用 |
| 4.1.2 售电公司运营模式 |
| 4.2 基于CVaR的购售电风险评估模型 |
| 4.2.1 CVaR理论原理 |
| 4.2.2 售电公司购售电收益模型 |
| 4.2.3 目标函数和约束条件 |
| 4.3 算例分析 |
| 4.3.1 批发市场购电比例的优化组合 |
| 4.3.2 分时电价与风险损失的变化关系 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 计及购电风险的DSM峰谷分时电价优化 |
| 5.1 TOU多目标优化模型 |
| 5.1.1 目标函数 |
| 5.1.2 约束条件 |
| 5.2 常用多目标规划求解方法 |
| 5.3 NSGA-Ⅱ求解Pareto最优 |
| 5.3.1 Pareto最优相关概念 |
| 5.3.2 NSGA-Ⅱ及算法流程 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 |
| 附录B 攻读学位期间所参加的科研项目目录 |
（9）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 |
（10）考虑需求响应的智能小区居民负荷分析及预测模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展动态分析 |
| 1.2.1 需求响应研究现状 |
| 1.2.2 智能小区研究现状 |
| 1.2.3 负荷分析研究现状 |
| 1.2.4 负荷预测研究现状 |
| 1.3 研究内容、目标及创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究目标 |
| 1.3.3 贡献及创新点 |
| 1.4 研究技术路线 |
| 第2章 基于需求响应的智能小区居民负荷相关理论及现状分析 |
| 2.1 需求响应相关理论 |
| 2.1.1 需求响应的概念及分类 |
| 2.1.2 基于需求响应的居民负荷需求价格弹性理论 |
| 2.2 智能小区概述及居民智能用电分析 |
| 2.2.1 智能小区概念及其特征 |
| 2.2.2 智能小区居民用电分析 |
| 2.3 电力负荷预测基本理论 |
| 2.3.1 电力负荷预测的概念及基本原则 |
| 2.3.2 电力负荷预测的基本步骤 |
| 2.3.3 电力负荷预测基本方法 |
| 2.4 我国居民参与需求响应的发展现状 |
| 2.4.1 我国居民参与需求响应实践 |
| 2.4.2 我国居民参与需求响应存在的问题 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 智能小区居民负荷特性及影响因素分析 |
| 3.1 智能小区居民负荷特性分析 |
| 3.1.1 负荷特性指标 |
| 3.1.2 负荷特性实证分析 |
| 3.2 居民用电环境因素分析 |
| 3.2.1 气象因素的影响 |
| 3.2.2 日类型的影响 |
| 3.2.3 日期差距的影响 |
| 3.3 市场引导因素分析 |
| 3.3.1 居民电价的影响 |
| 3.3.2 响应信号的影响 |
| 3.4 其他影响因素分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 考虑价格弹性的居民负荷需求响应模型构建 |
| 4.1 居民负荷曲线峰谷时段的确定 |
| 4.1.1 峰谷时段划分原则 |
| 4.1.2 峰谷时段的模糊隶属度 |
| 4.1.3 时点的层次聚类 |
| 4.2 基于居民需求价格弹性的需求响应模型 |
| 4.2.1 居民需求价格弹性分析 |
| 4.2.2 居民负荷需求响应模型构建 |
| 4.3 算例与分析 |
| 4.3.1 峰谷时段划分 |
| 4.3.2 电价因素下居民负荷曲线响应分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 适用于需求响应的居民负荷预测模型构建 |
| 5.1 基于EEMD-GA-ELM的居民负荷预测模型构建原理 |
| 5.1.1 经验模态分解模型 |
| 5.1.2 集合经验模态分解模型 |
| 5.1.3 遗传算法模型 |
| 5.1.4 极限学习机模型 |
| 5.2 基于EEMD-GA-ELM的居民负荷预测模型构建步骤 |
| 5.2.1 对居民负荷进行EEMD分解 |
| 5.2.2 构建GA-ELM预测模型 |
| 5.2.3 基于EEMD-GA-ELM预测模型的结构图 |
| 5.3 算例与分析 |
| 5.3.1 算例数据描述 |
| 5.3.2 结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 促进智能小区居民参与需求响应的相关建议 |
| 6.1 基于居民负荷特征进行需求响应的差异化处理 |
| 6.2 考虑需求响应的居民电价机制设计 |
| 6.3 提高需求响应精度的辅助技术 |
| 6.4 优化配电网运行 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 研究成果和结论 |
| 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、电力市场条件下电力需求弹性统计分析（论文参考文献）
- [1]面向用户的能源增值服务与零售套餐定价机制研究[D]. 华婧雯. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [2]计及新能源的电力现货市场交易优化研究[D]. 王珂珂. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [3]区域清洁能源RPD链柔性匹配及优化模型研究[D]. 苑曙光. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [4]中国电力能源低碳政策协同模型研究[D]. 庞越侠. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [5]考虑安全策略的需求响应实时电价机制研究[D]. 庞泽宇. 东北电力大学, 2020(01)
- [6]居民阶梯电价方案设计与评价研究[D]. 王芳. 合肥工业大学, 2020(02)
- [7]提高需求响应可靠性的储能优化配置研究[D]. 周欣怡. 合肥工业大学, 2020(02)
- [8]电改环境下计及售电公司风险的DSM分时电价优化研究[D]. 李亚昕. 湖南大学, 2020(07)
- [9]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)
- [10]考虑需求响应的智能小区居民负荷分析及预测模型研究[D]. 王沛. 华北电力大学(北京), 2020(06)