一、区域电力市场环境下电网公司的多级购电优化模型分析（论文文献综述）
吴静[1]（2021）在《分布式资源聚合虚拟电厂多维交易优化模型研究》文中进行了进一步梳理化石能源的大规模利用在推动我国经济高速发展时,也加剧了能源与环境间的矛盾,可再生能源的高效利用成为能源结构优化的主要方向及可持续发展的重要支撑。为了进一步合理化能源结构、探索市场对资源配置的决定性作用,我国新一轮电力体制改革将充分发挥市场化功能,建立公平合理、竞争活跃的电力市场,挖掘发电侧多源竞争活力。而分布式可再生能源具有单体容量小、地域分散、出力波动的特点,增加了电网统一调度的难度,也为配网运行带来风险。因此,实现对分布式资源的聚合管理,提高可再生电力的消纳水平与市场竞争水平是未来分布式可再生资源发展的重要基础。基于此,本文结合虚拟电厂技术,聚合多分布式资源进行运行优化建模,同时,结合我国电力市场化改革路径,对虚拟电厂参与中长期电力市场、日前市场及日内-实时市场等进行交易优化建模,并基于我国未开展电力现货市场运行地区的实际情况,对虚拟电厂参与辅助服务市场交易进行了建模分析,从而形成了对虚拟电厂参与多级电力市场交易下的优化研究。本文的主要研究内容如下:（1）梳理了虚拟电厂的基本概念、特点、典型项目模式及类型功能。首先对虚拟电厂的定义及特点进行了详细介绍,分析了虚拟电厂的典型结构。其次,从国内和国外两方选取典型虚拟电厂项目展开研究,选择了德国、欧盟等国外虚拟电厂典型项目分析其结构及供能,同时结合上海、冀北、江苏及天津的虚拟电厂项目,总结了我国典型虚拟电厂项目的实施内容及突出效益。最后,总结虚拟电厂类别,提出虚拟电厂参与电力市场交易的主要可行路径,为后续章节虚拟电厂电力交易优化模型构建的研究做出铺垫。（2）提出了考虑“电-气”互转的虚拟电厂低碳运行优化模型。首先,结合“碳减排”的政策导向,考虑引入P2G技术后虚拟电厂中的能源流向,提出接入“P2G”设备的虚拟电厂结构。其次,结合虚拟电厂中的能量流向及初步测算,引入碳交易以实现碳原料的充分供给,基于“零碳排”目标及经济性目标,构建考虑“电-气”互转的虚拟电厂多目标运行优化模型。最后,设置多情景分析引入P2G设备的虚拟电厂运行方案,并进一步分析了碳交易价格对虚拟电厂运行影响的价格传导影响机理。（3）提出了中长期市场交易下虚拟电厂的交易策略。首先,分析了我国电力市场的两种模式,总结了中长期市场下的交易品种和交易方式;其次,梳理了目前市场中中长期合约电量分解的相关规则,提出固定电价合约与差价合约机制下虚拟电厂的收益模型;然后,结合可再生能源配额制及绿色证书交易机制,构建了计及可再生能源衍生品的虚拟电厂中长期合约交易优化模型;最后,在综合绿证交易、合约交易及各单元出力成本的基础上,计算不同可再生能源出力情景下虚拟电厂在集中式电力市场交易规则和分散式电力市场交易规则下参与中长期市场合约交易的收益。（4）提出了日前市场下虚拟电厂的交易优化模型。首先,建模分析了虚拟电厂参与日前市场交易的不确定性来源;其次,提出日前市场中虚拟电厂出力的不确定性综合模型,从发电预测方面进行预测方法的优化改进,构建了基于EEMD-CS-ELM方法的风光出力预测模型,并结合CVaR理论,构建基于预测方法优化与CVaR的虚拟电厂日前市场交易优化模型;最后,选取典型地区对进行算例分析,验证了改进预测方法的有效性和模型的可实现性。（5）提出了基于主从博弈的虚拟电厂三阶段交易优化模型。首先,分析日前市场、日内市场与实时市场的关联耦合关系,提出虚拟电厂可在日内交易中通过博弈达到优化均衡。其次,结合日前、时前、实时三个阶段,以虚拟电厂收益最大的目标,考虑不同阶段下的收益构成,分阶段构建相关优化模型。最后,参考北欧地区丹麦市场2020年4月的现货市场交易数据,设计进行虚拟电厂的市场交易算例,以验证所构建的三阶段交易优化模型的有效性。（6）提出了基于信息间隙决策理论的虚拟电厂辅助服务交易优化模型。首先,结合P2G技术与调峰补偿机制的联合优化,提出参与调峰辅助服务市场的含P2G虚拟电厂的交易路径及内部物理模型;其次,考虑市场交易中的负荷不确定性,分别以不考虑负荷不确定性及考虑不确定性两种前提条件下提出虚拟电厂的交易优化模型;最后,结合拉丁超立方抽样场景生成法和距离测算场景削减法,处理源侧不确定性,联合多目标粒子群算法、帕累托最优解筛选模型和模糊理论对所提模型进行求解,并设计算例进行多情景分析。
刘沆[2]（2021）在《气电耦合虚拟电厂运营优化及风险评价模型研究》文中指出随着化石能源的持续开发全球大气二氧化碳排放量达到历史最高水平,排放强度逐年上升,对未来世界的可持续发展带来了严重挑战。传统虚拟电厂应用项目普遍存在能源结构单一、参与市场不足、能源耦合关系稀疏和新型负荷缺失等显着问题,导致传统虚拟电厂的运行稳定性差、经济效益低、风险管理难度大。在此背景下,气电耦合虚拟电厂的概念逐步成为未来分布式能源发展应用的一个重要技术方式,通过进一步聚合电转气装置（P2G）、燃气锅炉等气电转换设备,使得分布式可再生能源机组的利用效率得到提升,减少了出力不确定性对系统稳定、经济运行的影响。然而,当前气电耦合虚拟电厂的运行控制及市场运营研究还较为缺乏,无法有效协调多类型灵活性资源并入虚拟电厂,支撑气电耦合虚拟电厂的调度优化及市场运营决策。基于此,亟需计及多重不确定性、电动汽车特性及综合需求响应特性展开对气电耦合虚拟电厂运营优化及风险评价,以便为多类型分布式能源、可控负荷、电转气耦合设备等灵活性资源参与虚拟电厂调度提供强大动力,有效支撑电力系统与虚拟电厂的协同运行,提高虚拟电厂的经济效益与运行效率。第一,基于气电虚拟电厂的研究现状和相关理论,阐明了本文所研究气电虚拟电厂运营优化研究的理论和应用价值。首先,围绕气电耦合虚拟电厂的基本概念、发展过程和主要类型阐述了气电耦合虚拟电厂的基础理论;其次,为了实现供给侧多能互补和负荷侧综合互动的运行目标,从形态特征、结构特征、技术特征和应用特征四个方面对气电耦合虚拟电厂的运营运行特征进行了详细分解;再次,基于气电虚拟电厂多种能源主体的复杂结构及相互关系,梳理了气电虚拟电厂参与外部能源市场的类型和运营优化模式及内部各类能源形式和设备的协同运行模式;最后,针对国内外虚拟电厂应用项目进行了现状分析与经验总结,并指出对气电虚拟电厂经验启示,为本文后续章节开展相关研究奠定扎实的理论基础。第二,基于可再生能源出力、负荷的不确定性以及能源价格波动对气电虚拟电厂运营优化带来的风险,建立了计及多重不确定性的气电耦合虚拟电厂运营优化模型。首先,分析了气电虚拟电厂内部分布式可再生能源出力、负荷需求、碳排放权价格及能源电力价格的不确定性,采用概率分布模型对上述不确定性因素进行了建模;其次,构建了以系统经济效益最优、碳排放最小为目标的计及多重不确定性的气电耦合虚拟电厂运营优化模型,并提出了改进捕食遗传算法的求解算法和具体的计算流程;最后,选取北方某气电虚拟电厂为例,设置了六种不同情景进行了对比研究,验证了在计及内外部多重不确定性下气电耦合虚拟电厂更具有市场竞争力,能够实现经济效益和环境效益的共赢。第三,基于电动汽车特性及耦合设备运行特性对系统运行的影响,建立了计及电动汽车特性的气电耦合虚拟电厂运营优化模型。首先,对电动汽车运行特性及可与电动汽车耦合运行的虚拟电厂相关设备特性进行了研究,设计了考虑电动汽车特性的气电耦合虚拟电厂运行结构;其次,以气电虚拟电厂在日前能量市场中的运营收益最大化为目标,构建了计及电动汽车特性的气电耦合虚拟电厂运营优化模型;然后,考虑了运营优化模型的非线性、多维度问题,为了提高粒子群算法存在收敛速度、计算精度,避免早熟的问题,提出了基于Tent映射的改进混沌优化算法,以及具体的计算流程;最后,选取某工业园区进行实例分析,并对四种情景下的系统收益进行了优化求解,得到了气电虚拟电厂各设备在运行日各时刻的优化出力方案,证实了考虑电动汽车充放电特性并将其与P2G设备引入气电虚拟电厂可显着提升系统收益。第四,基于虚拟电厂参与需求响应的交易机制和需求响应特性分析,建立了计及综合需求响应特性的气电虚拟电厂运营优化模型。首先,分析了气电虚拟电厂参与需求响应的交易机制和需求响应负荷特性,设计了气电虚拟电厂参与综合需求响应的总体框架;其次,以气电虚拟电厂收益最大化为目标,根据各耦合设备出力交换功率和多能源需求响应的互动关系,考虑可控负荷、电力网络、热力网络、天然气网络及能源耦合、存储设备等约束,构建了气电虚拟电厂参与综合需求响应的运营优化模型;然后,针对综合需求响应中各种能源的价格存在不确定性,在原模型基础上引入了均值-方差模型,实现了气电虚拟电厂效益最大化并降低了不确定性带来的风险;最后通过算例和多情景对比研究,结果表明了虚拟电厂参与综合需求响应相比于传统需求响应能够获得更高的效益。第五,基于气电耦合虚拟电厂参与多种能源市场交易中面临内外部多方面风险因素的影响,建立了考虑气电虚拟电厂参与市场运营的全流程风险评价模型。首先,从多重不确定性、电动汽车特性及综合需求响应特性三个方面,深入分析了不同特性对气电耦合虚拟电厂造成的风险影响;其次,结合气电虚拟电厂的运行结构和特点,多维度考虑了外部政策、参与主体、耦合技术、运营交易、信用管理5个方面,设计了包含29个风险评价指标的气电耦合虚拟电厂风险评价指标体系;然后,在熵权-序关系赋权法和云模型解决不确定性评价信息的优点基础上,构建了基于熵权-序关系法改进的云模型风险评价模型;最后,针对四种场景下的气电虚拟电厂进行算例分析,对比研究了不同场景及不同评价模型的评价结果,验证了所提出模型的有效性和优越性。
张枫[3]（2021）在《水电富集电力系统省间中长期购售电策略优化模型研究》文中指出我国电力市场化改革正在持续、有序推进,四川、云南等水电富集电力系统正面临省内电力供需“丰余枯缺”的市场形势,在电力市场建设方面存在诸多难解之题。巴西、智利和秘鲁等南美国家的电源结构和电力体制与四川和云南较相似,其成本型电力库市场模式具有可借鉴性。但是,南美国家既没有形成区域性电力市场,也较少开展跨市场的电力交易,而我国现阶段正在同时开展省域、省间电力市场建设,亟需通过省内、省间的电力现货交易和电力中长期交易实现发电资源的优化配置。在此背景下,开展基于成本型电力库市场模式的水电富集电力系统省间中长期购售电策略优化模型研究,具有重要的研究意义。本文提出了水电富集电力系统省间中长期购售电策略优化模型,优化模型实现了省间中长期购售电交易与省内电力市场协同优化,可为水电富集电力系统制定分时段的省间购售电交易策略提供理论方法。具体研究内容如下:一、分析水电富集电力系统运行特性,讨论水电富集电力市场模式。本文通过单座水电站的出力特性、调节性能及梯级水电站群的运行特征分析,阐述了水电富集电力系统的主要特征。简要分析了国际上典型电力市场模式的适用性,对智利电力市场的实践经验进行了较全面的综述。二、针对采用成本型电力库市场模式的水电富集电力市场,提出了一种优化省间电力中长期购售电策略的数学模型。整体优化模型以成本型电力库市场模式为应用前提,引入省间购售电成本和收益函数,以最小化本省综合购电成本为优化目标（将售电收益视为负的购电成本）分别构造长期、中期优化模型。基于等效水电站蓄能电量与实际水电站期末库容间的关系,推导出优化模型间动态嵌套耦合的表达式。梳理省间中长期购售电策略优化流程、设计软件功能架构,为研发相应的技术支持系统提供思路。三、推导模型求解算法,构造算例验证优化模型。采用随机对偶动态规划算法求解优化模型,推导利用对偶问题构造未来成本函数的方法。对本文所提出的优化模型进行算例验证,结果表明:利用所构建模型能够优化水电富集电力系统外送、购入电能交易计划,在保障满足省内枯期和枯水年用电需求的同时,谋求省内用户购电成本最小化和外送电收益最大化,并能够充分发挥清洁能源效用,促进节能减排。
许传龙[4]（2021）在《电力市场环境下的发电调度优化模型及结算机制研究》文中研究说明2015年3月我国开启新一轮电力体制改革以来,电力中长期交易在全国各省（直辖市、自治区）普遍开展,其中8个省已实现电力现货市场结算试运行。由于交易和调度管理体制、市场模式及市场发展路径等与国外已有电力市场差异很大,如何因地制宜的设计与我国电力市场各发展阶段相适应的发电调度优化模型及结算机制,是我国电力市场建设需要解决的关键理论问题和现实问题。本文针对我国电力市场不同发展阶段的发电调度优化模型及市场结算机制,开展了以下研究工作:（1）针对仅开展电力中长期交易的市场发展阶段,研究和提出了一种基于中长期电量合同的多周期发电调度优化模型。针对现货市场建立前的中长期电量交易市场,提出了一种预招标月度偏差电量平衡机制;在此基础上,考虑负荷需求预测偏差、机组运行约束和电网运行约束等因素,构建了涵盖月度预发电计划滚动修正、日前电量分解及发电计划优化、日内发电计划调整的多周期发电调度优化模型。仿真结果表明,机制及模型可以在保障电网安全运行的前提下,实现月度偏差电量调整成本的最小化,同时实现低成本机组对高成本机组的替代发电,提高系统运行的经济性。（2）中长期实物合同对现货市场出清价格影响的建模分析。首先,应用基于MADDPG算法的多智能体深度强化学习研究电力市场环境下多发电商的博弈问题,搭建了电力现货市场出清模型和发电商报价决策模型相结合的市场仿真模型;然后,通过市场完全竞争和因阻塞产生市场力两种场景下的仿真结果分析,验证了仿真模型的有效性;最后,应用该模型分析了发电侧高市场集中度环境下中长期实物合同比例对发电商现货市场报价行为和市场出清价格的影响。（3）针对我国电力体制和分散式电力市场日前交易出清机制,研究和提出了一种兼容中长期实物合同的日前市场出清模型。考虑到在我国分散式电力市场中,电力中长期实物交易和日前现货交易都需要进行电能量实物交割,提出了一种在电力中长期交易合同基础上,考虑电网安全约束的日前现货市场出清模型。模型允许机组自主决定启停机计划,通过反向交易报价机制实现对中长期实物合同发用电计划的阻塞管理和帕累托改进,引入需求侧灵活资源报价满足可调节负荷参与目前市场的需要,设置供需平衡松弛变量满足极端供需情况下的模型求解问题。多场景的仿真算例表明,模型能够适应不同市场场景的运行需要,并提高日前市场和实时平衡两阶段的整体社会福利。（4）研究和提出了一种适应分布式能源参与的日前市场出清模型。基于两部制输配电价,构建了电力现货市场机制下统一电力批发市场与分布式交易市场协同优化的日前市场出清模型,采用广义主从分裂算法对模型进行求解,并基于激励相容的原则设计了分布式交易市场的定价和结算机制。仿真结果表明,模型能够充分反映分布式交易市场对统一电力批发市场的价格弹性,促进分布式能源的就近消纳,降低分布式交易用户的购电成本。（5）研究和提出了一种电能量市场解耦结算机制。针对我国各地区以及同一地区不同发展阶段的电力市场模式不同,电力市场结算机制缺乏普适性、难以统一规范、结算软件系统需要重复开发等问题,在系统地研究各类电力交易与电力调度、电力交割和结算之间关系的基础上,提出了适用于各类电力市场模式的偏差电量结算公式和电能量交易解耦结算机制,可指导我国电力市场结算机制设计和规则制定,有助于降低电力市场结算系统的建设成本。论文的上述研究成果可以为我国不同市场发展阶段的发电调度优化模型和结算机制设计提供理论模型和方法,在未来电力市场的优化设计运行中具有应用的前景。
付晓旭[5]（2021）在《电网企业混改业务投资分析及运营优化研究》文中研究说明在2015年3月15日,中共中央、国务院下发《关于进一步深化电力体制改革的若干意见》(中发（2015]9号）,指出放开发电、售电等属于竞争性环节的价格,管住输电、配电等属于自然垄断环节的价格。2015年8月24日,中共中央、国务院又印发了《关于深化国有企业改革的指导意见》（中发（2015）22号）,提出了发展混合所有制经济、分类推进国企改革、完善国资监管体制的明确意见。在电力体制与国企“双重改革”背景下,电网企业需要探索混合所有制改革及其国有资本投资运营模式,促进资本优化配置,提高运营效率,改进国有企业机制。论文以国有电网企业为研究对象,研究混合所有制改革背景下的业务投资领域选择、投资成效分析和运营优化模式。主要研究内容包括以下几方面:（1）分析了国企混改指导政策与推进途径。从国家层面、地方政府层面、电网企业层面三个维度出发,梳理了国有企业混改的相关政策;研究了国企混改分类、分层、各类资本参与的途径,提出了混改的基本流程,旨在为电网企业混改业务投资分析及运营模式研究提供框架。（2）构建了电网企业适合混改业务的经济性评价模型。提出了综合能源服务、竞争性配售电、分布式能源微网、电动汽车充电等混改业务类型;基于SWOT模型,分析了电网企业发展混改的机遇与挑战;构建了电网企业混改业务的经济性评价模型。（3）构建了电网企业微网混改业务投资运营优化模型。分析了光伏选址、电动汽车充电、储能等业务投资可行性;分析了微网全寿命周期成本效益,计算了净现值、内部收益率、投资回收期等指标;基于风电光伏等不确定性,引入CVaR方法和鲁棒随机优化理论,构建了微网业务多情景投资运营优化模型。（4）构建了电网企业综合能源混改业务投资运营优化模型。分析了冷热电综合能源市场交易业务模式;构建了冷热电综合能源运营优化模型;选取典型示范工程开展实例分析,分析了电网企业投资综合能源服务业务的盈利情景,以及风电与光伏发电等综合利用效果等。（5）构建了电网企业竞争性配售电混改业务投资运营优化模型。对配售电混改业务经营模式进行梳理;以资产利用率为投资优化目标,建立含分布式电源的增量配电业务投资优化模型;基于博弈分析,构建电网企业售电业务系统动力学分析模型。（6）构建了电网企业不同混改业务组合运营成效排序评价模型。建立了电网企业混改业务评价指标体系,结合熵权法与序关系分析法给指标集成赋权,构建了组合混改业务的成效排序评价模型。
邢通[6]（2020）在《大规模风电参与电力市场交易机制及优化模型研究》文中指出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）,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。
秦云甫[7]（2020）在《市场环境下储能运营经济性评估及交易优化模型研究》文中认为近年来,随着中国电力能源供给侧结构不断调整,电网中接入可再生能源比例越来越高。然而,以风光为代表的可再生能源发电自身具有间歇性、随机性等特点,导致大规模并网拉大了负荷峰谷差,在现有调峰资源不足条件下,系统调峰压力越来越大。为缓解调峰困境,各电网纷纷展开火电机组深度调峰,但深度调峰会增加运行成本。这意味着需要解决如何平衡火电调峰经济性与性能,及如何挖掘和优化利用新调峰资源。储能既能平抑供给侧可再生能源发电的随机性,根据需求侧负荷动态变化做出及时响应,通过存储与释放电能,使得电力实时平衡的“刚性”电力系统变得更加“柔性”,有利于储能的大规模并网。然而,国家发展改革委、国家能源局关于印发《输配电定价成本监审办法》的通知（发改价格规[2019]897号）明确抽水蓄能电站、电储能设施、电网所属且已单独核定上网电价的电厂的成本费用不计入输配电成本,这意味着如何建立储能市场化机制将成为影响储能在电力系统中应用推广及其商业价值实现的关键问题。本文主要研究内容如下:（1）分析了国内外储能技术发展现状、相关政策及在电力系统中的应用前景。首先,从储能技术发展现状和应用现状两个角度,对比了全球、中国储能发展和应用规模,并对未来储能发展趋势进行了预估。然后,对比分析不同储能技术的发展前景,梳理了中国储能技术发展的相关政策和存在的问题。最后,结合储能产业发展的典型特征,分析了储能在电力系统中应用现状及应用前景。（2）提出了储能发展成本演化趋势及最优设备选型模型。针对物理储能、电化学储能及其他类型储能,对比了不同储能技术的成熟度,提出基于全寿命周期的储能度电成本测算模型,并将学习曲线引入储能成本分析中,确立不同储能成本的演化趋势。最后,从经济性、社会性、环境性和技术性等4个维度构建储能设备类型优选评估指标体系,并提出基于一致性原则和模糊最优最劣方法的储能设备选型评估模,实例分析结果表明:尽管锂离子电池的经济性较差,但其社会性、环境性和技术性相对较好,综合效益最大,发展前景广阔。（3）提出了储能参与电量市场交易经济性界值分析模型。考虑清洁能源去补贴情景,提出了考虑清洁能源出力波动性的净负荷曲线概念,并提出了峰谷时段聚类优化模型,灵活划分负荷曲线的峰、平、谷时段。进一步,从全寿命周期角度出发,分析储能参与电量市场的成本和收益,提出储能最优峰谷分时价差测算模型,并对锂离子电池和液流钒电池开展实例分析。结果表明在2025年和2030年锂离子电池和液流巩电池单位容量投资成本下降至7500元/kW、4900元/kW和5500元/kW、2800元/kW,对应临界盈利价差分别为0.68元/kW·h、0.79元/kW-h和0.45元/kW·h、0.52元/kW·h,已接近抽蓄和压缩空气储能临界盈利价格。（4）提出了储能参与电量市场多级协同交易优化模型。考虑电量市场存在长期合约、日前现货和实时平衡三级时差,分析储能参与不同电力市场策略交易的差影响,分别提出储能参与电力合约交易效益协调模型、储能参与微网日前交易优化模型以及储能参与风电实时交易优化模型。通过构建上述三级市场交易模型,实现了储能参与“中长期-日前-实时”三级市场的逐级优化,特别是实时平衡市场,考虑了风电的不确定性,构造了风储联合竞价交易优化模型。最后,通过对上述三级市场交易优化模型开展实例分析,确立了所以交易策略的适用性。（5）提出了储能参与辅助服务市场交易经济性界值分析模型。对比了目前中国西北区域市场和东北区域市场储能参与调峰交易规则,并从经负荷率视角出发,研究了储能参与调峰交易的最优容量。进一步,以西北区域青海储能调峰交易规则为指导,提出了储能参与辅助服务市场交易经济性界值分析模型。结果表明:1)储能参与调峰的最佳填谷比例20%,电网的最佳储能系统容量占比9%;2)当调峰小时数在500h时,储能调峰价格应达到1.385元/kW·h,若存在峰谷分时电价,则储能调峰价格为1.008元/kW·h,若享受清洁能源发电补贴（50%）,调峰价格可降低至0.585元/kW·h;3)若完全市场化方式进行成本回收,则调峰价格为1.602元/kW·h。随着储能调峰小时数增加,储能调峰价格阈值也逐渐下降。（6）提出了储能参与调峰辅助服务市场交易优化模型。分别测算了火电、储能和灵活性负荷参与调峰辅助服务交易的成本,其中,考虑了火电常规调峰、深度调峰和投油调峰三种调峰状态。然后,构造了储能参与光伏调峰辅助服务交易优化模型,对比了储能参与前后不同天气状态下的光伏调峰辅助服务交易方案。最后,提出了火电、储能和需求响应联合开展调峰交易优化模型,算例分析结果表明:当火电、储能、需求响应联合参与系统时,系统调峰成本和弃风率达到最低,表明多源联合调峰具有协同优化效应,会给系统带来增量收益。（7）设计了储能参与电力市场交易价值分析及商业模型。综合考虑储能在辅助服务、电网、电力用户以及可再生能源接入等5方面的综合价值,分析了储能系统的功能作用和综合价值,遴选了储能综合价值评估指标体系,并从经济效益、外部效益和减排效益等维度分别测算了储能给电源侧、电网侧和用户侧带来的综合价值。进一步,分别设计了针对电源侧、电网侧和用户侧的储能运营商业模型,最后对不同商业模式的盈利性开展实例分析。
伍健伟[8]（2020）在《G发电公司直售电项目风险管理研究》文中认为随着新时代背景下我国电力体制改革的冲锋号正式吹响,涉及发电、售电、用电等诸多环节的新电力体制正在形成。售电侧改革是本次电力市场改革的重中之重,其效果直接影响电力体制改革的成败,甚至影响中国能源领域未来的发展,而怎样建设适合我国国情的售电模式目前还处于探索阶段。发电公司作为电力制造者,具有得天独厚的电源优势,在售电市场竞争中具备着有力的话语权,为了延伸下游产业链获得更大的效益,在政策的支持下发电公司开展直售电项目将会有更多的机遇。但与此同时,发电公司开展直售电项目还面临着诸多风险,如盈利点单一、专业人才匮乏、发电与售电业务、资源整合能力较弱等。本文以G发电公司直售电项目风险管理为例,为国内其他发电公司提供参考,对现今开展的售电侧改革提供一定的借鉴意义。首先,本文介绍了国内电力市场改革基本现状以及未来的发展趋势,总结了国内外学者在风险管理方面的研究成果,对风险管理方法和程序进行了阐述,为论文开展研究提供了理论支持。其次,以G发电公司为研究对象,对G发电公司的企业现状和外部环境进行了总结,用SWOT法对G发电公司经营现状进行了分析,归纳了开展直售电项目的必要性。提出了直售电项目组建方案即成立G售电公司,并对G售电公司开展业务种类进行了设计。再次,应用风险管理理论,对G发电公司直售电项目进行了风险识别,确定了风险要素;运用层次分析法构建了风险评价模型,确定了各项要素的权重;利用多级模糊评判法,计算出该直售电项目的总体风险等级值。最后,提出G发电公司直售电项目风险控制措施,包括购电业务风险、售电业务风险、增值业务风险的控制措施。
夏天[9]（2020）在《促进新能源消纳的电力市场机制及政策优化模型研究》文中研究指明面临日益严峻的环境形势与迫切的能源转型需求,建立一个新型的清洁、高效、可持续的能源系统成为当前能源发展的趋势。可再生能源发电得到世界许多国家的广泛关注,近些年,我国可再生能源得到迅速发展,但在可再生能源快速发展的同时,电网的接入和电量的消纳成为风电、太阳能发电等新能源电力发展的主要瓶颈,由于新能源开发高度集中于“三北”地区,弃风弃光现象严重。为解决新能源消纳问题,2015年10月19日,国家发改委出台了《关于开展可再生能源就近消纳试点的通知》,提出在可再生能源富集地区加强电力外送、扩大消纳范围的同时开展就近消纳试点,努力解决弃风、弃光问题,促进可再生能源持续健康发展。国家发改委、国家能源局把推动清洁能源高质量发展、有效解决消纳问题作为重点工作,分别于2017年11月和2018年10月制定了《解决弃水弃风弃光问题实施方案》、《清洁能源消纳行动计划（2018-2020年）》,提出到2020年基本解决清洁能源消纳问题。受传统电力调度、交易方式影响,新能源参与市场的模式与方法仍不成熟,参与市场交易的风险不能得到有效评估与度量,而这些恰恰是促进新能源消纳的重要途径。与此同时,光伏、风电等新能源发电技术与发电成本均发生较大改变,新一轮电力体制改革下售电侧市场放开、开放电网公平接入等政策使得电力市场环境发生重大改变。因此,本文结合新能源消纳现状与电力市场发展趋势,主要研究内容集中在以下四个方面:（1）立足于我国新能源发展的趋势,分析我国新能源消纳的现状,基于此,明晰影响我国新能源消纳的关键影响因素,构建基于系统动力学的新能源消纳影响分析模型,为设计促进新能源消纳的电力市场机制与政策优化打下良好的基础,并 依据影响分析的结果,构建新能源消纳的电力市场环境。（2）梳理各类型电力市场之间的关系,分析电力体制改革对电力市场交易主体与模式的影响,从进一步促进新能源消纳的角度分析设计新形势下电力市场交易模式,包括电量交易、辅助服务交易等交易市场的分析与构建,寻找改革环境下新能源消纳的创新性途径,构建“无形的手”——电力市场机制及交易模式,促进新能源消纳。（3）基于风险管理理论,利用概率分析等方法梳理分析新能源并网后电力市场交易中面临的各类风险,量化分析各类风险对电力交易的影响,建立电力交易风险度量模型,并结合新能源并网后电力市场交易的风险应对策略,开展新型电力交易管控机制分析与设计,规避新能源交易过程中的各类风险,有助于进一步完善促进新能源消纳的电力市场环境。（4）促进新能源消纳的政策优化模型的构建,首先对促进新能源消纳的典型政策进行分析与设计;其次,分析碳排放交易市场、绿色证书与配额制等政策对新能源的消纳空间作用;最后,以第三章系统动力学模型为基础,以第四章促进新能源消纳的电力市场机制为环境,以第五章电力交易管控机制为手段,综合全文构建促进新能源消纳的政策优化模型,在“无形的手”——市场机制的基础上,进一步结合“有形的手”——政策,促进新能源消纳以及风电光伏无补贴平价上网,推动新能源的发展,缓解弃风、弃光现象。以甘肃省风光消纳情况为例,通过实地调研与分析研究,得到以下研究结论:（1）我国甘肃、新疆、内蒙古等省份新能源消纳问题虽得到一定程度的缓解,但仍面临着严重的弃风弃光问题。为解决新能源消纳问题,政府出台了一系列促进新能源消纳的政策。新能源消纳面临系统负荷水平、电网输送能力、新能源发电装机容量、新能源发电特性及技术水平、预测精度、市场机制、政府优惠政策等因素影响。（2）基于系统动力学理论,构建了新能源消纳影响因素分析模型。新能源消纳对电力市场影响主要体现在电源规划方面,2020-2030年电量盈余呈上升趋势。电动汽车、储能技术、外送能力、可再生能源配额制以及需求侧管理均对新能源消纳产生重要影响;新能源对社会环境的影响体现在节能调度方式下的各种污染物排放总量均低于传统调度方式,且节能调度下环境污染的社会成本降低;新能源对生产者剩余的影响方面,社会生产者总剩余呈下降趋势。（3）从电能市场、辅助服务市场及电力金融市场方面对促进新能源消纳的电力市场改革与市场机制进行了设计与分析。得到在电力辅助服务市场的成熟阶段,以备用辅助服务为例,应采用联合出清、单边-集中+分散交易、日内+日以上报价周期的备用辅助服务交易模式。在成本分摊方面,Shapley值分摊策略是较为合适的分摊方式的结论。（4）依据市场风险管理理论对新能源并网条件下电力市场交易的风险及控制机制进行分析,并基于半绝对离差模型建立风险度量模型,从经济性管控、社会性管控、反垄断管控方面提出了相关策略建议。（5）对促进新能源消纳的典型管控政策进行了分析与设计,并对政策优化模型进行了仿真分析,本文基于系统动力学模型,研究碳排放权、绿色证书及配额制对新能源消纳的影响。得出以上政策优化的对策建议,一是合理调整碳排放目标与可再生能源配额比例,二是注意政策之间的相互作用,搭配施行更能促进新能源消纳,三是稳步推进和实施碳排放政策和绿色证书政策,并结合消纳保障机制进一步优化政策。
李佳宇[10]（2020）在《考虑需求响应的售电商购售电交易优化模型研究》文中进行了进一步梳理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。
二、区域电力市场环境下电网公司的多级购电优化模型分析（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、区域电力市场环境下电网公司的多级购电优化模型分析（论文提纲范文）
（1）分布式资源聚合虚拟电厂多维交易优化模型研究（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 虚拟电厂研究现状 |
| 1.2.2 电力市场发展现状 |
| 1.2.3 虚拟电厂市场交易研究现状 |
| 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 论文主要创新点 |
| 第2章 虚拟电厂发展现状及功能分析 |
| 2.1 虚拟电厂概述 |
| 2.1.1 虚拟电厂理论基础 |
| 2.1.2 虚拟电厂的组成与结构 |
| 2.2 典型虚拟电厂项目总结 |
| 2.2.1 国外典型虚拟电厂项目 |
| 2.2.2 国内典型虚拟电厂项目 |
| 2.3 虚拟电厂类型与功能 |
| 2.3.1 需求响应虚拟电厂 |
| 2.3.2 供给侧虚拟电厂 |
| 2.3.3 混合资产虚拟电厂 |
| 2.3.4 虚拟电厂参与电力市场的交易路径分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 考虑碳减排目标的虚拟电厂运行优化模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 虚拟电厂构成单元建模 |
| 3.2.1 微型燃气轮机 |
| 3.2.2 风电机组 |
| 3.2.3 光伏机组 |
| 3.2.4 电转气设备 |
| 3.2.5 需求响应 |
| 3.2.6 储能系统 |
| 3.3 考虑电-气互转的虚拟电厂运行优化模型 |
| 3.3.1 考虑电-气互转的虚拟电厂多目标运行优化模型 |
| 3.3.2 约束条件 |
| 3.3.3 线性化处理 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 基础数据 |
| 3.4.2 算例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 虚拟电厂电力中长期合约交易优化模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 中长期电力市场特点 |
| 4.2.1 电力市场模式 |
| 4.2.2 中长期市场交易品种 |
| 4.2.3 中长期电力市场交易方式 |
| 4.3 虚拟电厂参与中长期电力市场交易优化分析 |
| 4.3.1 中长期市场交易合约机制 |
| 4.3.2 固定电价合约下虚拟电厂收益分析 |
| 4.3.3 差价合约下虚拟电厂收益分析 |
| 4.4 计及可再生能源衍生品的虚拟电厂中长期合约交易优化分析 |
| 4.4.1 可再生能源配额制及绿色证书机制影响量化分析 |
| 4.4.2 计及可再生能源衍生品的虚拟电厂中长期合约交易决策模型 |
| 4.4.3 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 虚拟电厂日前电力市场交易优化模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 日前交易下虚拟电厂不确定性分析 |
| 5.2.1 虚拟电厂不确定性分析及建模 |
| 5.2.2 结合CVaR的日前市场不确定性综合模型 |
| 5.3 基于EEMD-CS-ELM及CVAR方法的虚拟电厂日前交易优化模型 |
| 5.3.1 虚拟电厂内部不确定性处理 |
| 5.3.2 计及CVaR的虚拟电厂日前交易优化模型 |
| 5.3.3 基于蚁群算法的多目标优化模型求解 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.4.1 基于EEMD-CS-ELM的风光出力预测 |
| 5.4.2 虚拟电厂日前交易结果分析 |
| 5.4.3 不同置信水平对虚拟电厂日前交易优化结果的影响 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 虚拟电厂日内-实时交易优化模型 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 电力日内-实时市场概述 |
| 6.2.1 日前市场与日内市场关联分析 |
| 6.2.2 日前市场与实时市场关联分析 |
| 6.2.3 虚拟电厂日内市场交易博弈行为分析 |
| 6.3 虚拟电厂参与日前电力市场交易建模 |
| 6.3.1 虚拟电厂参与日前-时前-实时市场交易 |
| 6.3.2 虚拟电厂多阶段交易优化模型 |
| 6.3.3 基于人工鱼群算法的模型求解方法 |
| 6.4 算例分析 |
| 6.4.1 基础数据 |
| 6.4.2 情景设置 |
| 6.4.3 结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 虚拟电厂参与辅助服务市场交易优化模型 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 调峰辅助服务市场环境下虚拟电厂参与路径 |
| 7.2.1 调峰辅助服务市场概述 |
| 7.2.2 虚拟电厂参与辅助服务市场 |
| 7.2.3 虚拟电厂物理模型 |
| 7.3 虚拟电厂辅助服务交易优化模型 |
| 7.3.1 不考虑负荷不确定性下交易优化模型 |
| 7.3.2 计及负荷不确定性基于IGDT的交易优化模型 |
| 7.3.3 优化结果评价指标 |
| 7.4 模型求解算法 |
| 7.4.1 风光不确定性处理算法 |
| 7.4.2 基于PSO的多目标优化模型求解算法 |
| 7.5 算例分析 |
| 7.5.1 情景设置 |
| 7.5.2 基础数据 |
| 7.5.3 确定性优化模型结果分析 |
| 7.5.4 不确定性优化模型结果分析 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 研究成果与结论 |
| 8.2 展望 |
| 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 |
（2）气电耦合虚拟电厂运营优化及风险评价模型研究（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 虚拟电厂发展研究综述 |
| 1.2.2 虚拟电厂参与能源电力市场研究综述 |
| 1.2.3 虚拟电厂运营优化研究综述 |
| 1.2.4 虚拟电厂风险评价研究综述 |
| 1.3 论文主要研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文研究技术路线 |
| 1.4 论文研究主要成果和创新点 |
| 1.4.1 本文主要研究成果 |
| 1.4.2 本文主要创新点 |
| 第2章 气电耦合虚拟电厂相关理论基础 |
| 2.1 气电耦合虚拟电厂基础理论 |
| 2.1.1 气电虚拟电厂基本概念 |
| 2.1.2 气电虚拟电厂发展过程 |
| 2.1.3 气电虚拟电厂主要类型 |
| 2.2 气电耦合虚拟电厂运营特征 |
| 2.2.1 形态特征 |
| 2.2.2 结构特征 |
| 2.2.3 技术特征 |
| 2.2.4 应用特征 |
| 2.3 气电耦合虚拟电厂内外部运营优化规则 |
| 2.3.1 内外部主体构成 |
| 2.3.2 外部运营策略优化 |
| 2.3.3 内部协同运行模式 |
| 2.4 气电耦合虚拟电厂应用项目经验总结及启示 |
| 2.4.1 国外虚拟电厂应用项目 |
| 2.4.2 国内虚拟电厂应用项目 |
| 2.4.3 经验总结与启示 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 计及多重不确定性的气电耦合虚拟电厂运营优化模型研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多重不确定性分析及运行架构 |
| 3.2.1 多重不确定性分析 |
| 3.2.2 多重不确定性设备参与气电耦合运行架构 |
| 3.3 计及多重不确定性的气电虚拟电厂多目标优化模型 |
| 3.3.1 目标函数 |
| 3.3.2 约束条件 |
| 3.3.3 不确定性处理 |
| 3.4 气电耦合虚拟电厂多目标运营优化求解方法 |
| 3.4.1 多目标优化模型求解 |
| 3.4.2 基于捕食搜索策略的遗传算法 |
| 3.4.3 设计优化模型求解流程 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.5.1 基础数据 |
| 3.5.2 仿真结果分析 |
| 3.5.3 敏感性分析 |
| 3.5.4 收敛性分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 计及电动汽车特性的气电耦合虚拟电厂运营优化模型研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 气电虚拟电厂电动汽车运行特性及运行架构 |
| 4.2.1 电动汽车及耦合设备运营特性 |
| 4.2.2 电动汽车及耦合设备参与气电耦合运行架构 |
| 4.3 计及电动汽车特性的气电虚拟电厂运营优化模型 |
| 4.3.1 目标函数 |
| 4.3.2 约束条件 |
| 4.4 气电耦合虚拟电厂运营优化模型求解算法 |
| 4.4.1 典型粒子群优化算法 |
| 4.4.2 混沌优化算法 |
| 4.4.3 设计优化模型求解流程 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 基础数据 |
| 4.5.2 场景设置 |
| 4.5.3 算例结果分析 |
| 4.5.4 敏感性分析 |
| 4.5.5 收敛性分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 计及综合需求响应的气电耦合虚拟电厂运营优化模型研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 虚拟电厂参与综合需求响应的交易机制与特性分析 |
| 5.2.1 虚拟电厂参与综合需求响应的交易机制 |
| 5.2.2 综合需求响应特性分析 |
| 5.3 计及综合需求响应的气电虚拟电厂运营优化模型 |
| 5.3.1 目标函数 |
| 5.3.2 约束条件 |
| 5.3.3 条件风险价值均值-方差模型 |
| 5.4 气电耦合虚拟电厂参与综合需求响应运营的求解算法 |
| 5.4.1 互利共生阶段 |
| 5.4.2 偏利共生阶段 |
| 5.4.3 寄生阶段 |
| 5.4.4 基于旋转学习策略的SOS改进 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.5.1 基础数据 |
| 5.5.2 仿真结果分析 |
| 5.5.3 求解算法性能对比 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 计及多角度特性下气电耦合虚拟电厂运营风险评价模型研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 多角度特性下气电虚拟电厂运营风险分析 |
| 6.2.1 多重不确定特性产生风险分析 |
| 6.2.2 含电动汽车产生风险分析 |
| 6.2.3 综合需求响应产生风险分析 |
| 6.3 设计气电耦合虚拟电厂风险评价指标体系 |
| 6.3.1 风险评价指标选取原则 |
| 6.3.2 设计风险评价指标体系 |
| 6.3.3 风险评价指标的预处理 |
| 6.4 基于熵权法-序关系改进的云模型风险评价模型 |
| 6.4.1 熵权-序关系赋权法 |
| 6.4.2 云模型算法 |
| 6.4.3 设计风险评价计算流程 |
| 6.5 算例分析 |
| 6.5.1 场景设置 |
| 6.5.2 基于改进云模型风险评价的结果分析 |
| 6.5.3 基于传统模糊综合评价的结果分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 研究成果和结论 |
| 7.1 本文主要结论 |
| 7.2 未来研究展望 |
| 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）水电富集电力系统省间中长期购售电策略优化模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水火电系统优化调度研究现状 |
| 1.2.2 省间电力中长期交易研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 第2章 水电富集电力系统及电力市场 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 水电富集电力系统的运行特性 |
| 2.2.1 水电站的基本特性 |
| 2.2.2 水电富集电力系统的主要特征 |
| 2.3 水电富集电力市场模式 |
| 2.3.1 水电富集电力市场的主要问题 |
| 2.3.2 典型电力市场模式及适应性分析 |
| 2.3.3 智利电力市场国际实践 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 水电富集电力系统省间中长期购售电策略优化 |
| 3.1 整体优化模型的构建思路 |
| 3.2 长期优化模型 |
| 3.2.1 目标函数 |
| 3.2.2 约束条件 |
| 3.3 中期优化模型 |
| 3.3.1 目标函数 |
| 3.3.2 约束条件 |
| 3.4 优化模型的动态嵌套耦合 |
| 3.5 省间中长期购售电策略优化流程与系统软件功能架构 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 求解算法及算例分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 随机对偶动态规划算法 |
| 4.3 算例分析 |
| 4.3.1 参数设定及模型预处理 |
| 4.3.2 模型优化结果 |
| 4.3.3 优化结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（4）电力市场环境下的发电调度优化模型及结算机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究动态 |
| 1.2.1 电力市场模式 |
| 1.2.2 电力市场环境下的发电调度优化模型 |
| 1.3 论文的研究内容 |
| 第2章 基于中长期电量合同的发电调度优化模型研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 预招标偏差电量平衡机制及其多周期发电调度优化模型 |
| 2.2.1 预招标月度偏差电量平衡机制 |
| 2.2.2 月度预发电计划修正模型 |
| 2.2.3 日前发电计划优化模型 |
| 2.2.4 日内发电计划调整模型 |
| 2.3 算例分析 |
| 2.3.1 IEEE30节点系统仿真 |
| 2.3.2 大规模电力系统仿真 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 中长期实物合同对现货市场出清价格影响的建模分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多智能体深度强化学习 |
| 3.2.1 强化学习及深度强化学习 |
| 3.2.2 多智能体深度强化学习 |
| 3.3 基于MADDPG算法的电力现货市场仿真 |
| 3.3.1 市场仿真模型 |
| 3.3.2 仿真结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 兼容中长期实物合同的日前市场出清模型研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 电力交易调度管理体制与中长期实物合同交割 |
| 4.3 兼容中长期实物电力合同的日前市场出清模型 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 IEEE30节点系统仿真 |
| 4.4.2 大规模电力系统仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 适应分布式能源参与的日前市场出清模型研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 日前市场协同优化模型 |
| 5.2.1 批发市场日前市场出清模型 |
| 5.2.2 配网分布式交易日前市场出清模型 |
| 5.2.3 模型求解流程 |
| 5.2.4 价格机制及结算机制 |
| 5.3 算例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 电能量市场解耦结算机制研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 电力市场结算机制的国际经验 |
| 6.3 电力市场结算原理 |
| 6.4 电力市场普适性结算机制设计 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 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）电网企业混改业务投资分析及运营优化研究（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 国有企业混合所有制改革研究现状 |
| 1.2.2 混改业务经济性评估研究现状 |
| 1.2.3 电网企业混改业务研究现状 |
| 1.2.4 电网企业业务投资分析研究现状 |
| 1.2.5 电网企业新型业务运营模式研究现状 |
| 1.2.6 电网企业混合所有制改革路径 |
| 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 论文研究创新点 |
| 第2章 国企混改指导政策与推进途径分析 |
| 2.1 国企混改指导政策 |
| 2.1.1 国家层面混改指导政策 |
| 2.1.2 地方政府层面混改指导政策 |
| 2.1.3 电力公司层面混改政策与协议 |
| 2.2 国企混改推进途径分析 |
| 2.2.1 国企混改分类推进途径 |
| 2.2.2 国企混改分层推进途径 |
| 2.2.3 国企混改多类资本参与途径 |
| 2.3 央企混改基本流程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 电网企业混改业务类型及经济性分析模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 电网企业适合混改的业务类型分析 |
| 3.2.1 国家电网公司混改业务类型 |
| 3.2.2 综合能源服务业务 |
| 3.2.3 竞争性配售电业务 |
| 3.2.4 分布式能源微网业务 |
| 3.2.5 电动汽车充电业务 |
| 3.3 电网企业混改业务SWOT分析模型 |
| 3.3.1 电网企业混改业务优势分析 |
| 3.3.2 电网企业混改业务劣势分析 |
| 3.3.3 电网企业混改业务机会分析 |
| 3.3.4 电网企业混改业务威胁分析 |
| 3.3.5 电网企业混改业务SWOT综合分析 |
| 3.4 电网企业混改业务经济性分析 |
| 3.4.1 经济性分析模型 |
| 3.4.2 分布式能源微网业务经济性分析 |
| 3.4.3 电动汽车充电业务经济型分析 |
| 3.4.4 综合能源业务经济性分析 |
| 3.4.5 竞争性配售电业务经济性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 电网企业微网混改业务投资运营优化模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 分布式能源微网混改业务运营模式分类 |
| 4.3 分布式能源微网混改业务主体及其运营分析模型 |
| 4.3.1 能源生产商及其运营分析模型 |
| 4.3.2 能源转换商及其运营分析模型 |
| 4.3.3 能源存储商及其运营分析模型 |
| 4.3.4 能源消费者及其运营分析模型 |
| 4.4 分布式能源微网混改业务投资分析 |
| 4.4.1 光伏业务投资分析 |
| 4.4.2 储能业务投资分析 |
| 4.5 微网混改业务运营模式与收益分析模型 |
| 4.5.1 微网混改业务运营模式 |
| 4.5.2 微网混改业务效益分析模型 |
| 4.6 微网混改业务多情景运营优化模型 |
| 4.6.1 微网业务运营优化模型 |
| 4.6.2 微网业务运营典型情景设置 |
| 4.6.3 微网不同典型情景日内运营优化结果 |
| 4.6.4 微网不同典型情景全寿命周期运营优化结果 |
| 4.7 随机不确定因素下微网业务多主体运营优化模型 |
| 4.7.1 微网混改业务多投资主体运营约束 |
| 4.7.2 微网混改业务多投资主体运营优化模型 |
| 4.7.3 随机不确定性因素下多主体投资业务优化模型 |
| 4.7.4 算例分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 电网企业综合能源混改业务投资运营优化模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 综合能源混改业务模式分析 |
| 5.2.1 冷热电综合能源业务模式 |
| 5.2.2 购售电一体化业务模式 |
| 5.2.3 冷热电联供差价套利业务模式 |
| 5.3 冷热电气综合能源优化模型 |
| 5.3.1 冷热电气能源出力模型 |
| 5.3.2 冷热电气能源运营优化模型 |
| 5.3.3 基础数据 |
| 5.3.4 优化结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 电网企业竞争性配售电混改业务投资运营优化模型 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 竞争性配售电业务混改方式分析 |
| 6.2.1 增量配电业务混改方式 |
| 6.2.2 竞争性售电业务混改方式 |
| 6.3 竞争性配售电混改业务运营模式分析 |
| 6.3.1 增量配电业务运营模式分析 |
| 6.3.2 竞争性售电业务运营模式分析 |
| 6.3.3 算例分析 |
| 6.4 竞争性配售电混改业务投资运营优化模型 |
| 6.4.1 增量配电业务投资运营优化模型 |
| 6.4.2 竞争性售电业务投资运营优化模型 |
| 6.4.3 算例分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 电网企业不同混改业务运营成效排序评价模型 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 电网企业不同混改业务的条件/环境分析 |
| 7.2.1 分布式能源微网业务 |
| 7.2.2 综合能源服务业务 |
| 7.2.3 竞争性配售电业务 |
| 7.3 电网企业不同混改业务运营模式分析 |
| 7.3.1 分布式能源微网业务运营模式 |
| 7.3.2 综合能源服务业务运营模式 |
| 7.3.3 竞争性配售电业务运营模式 |
| 7.4 电网企业不同混改业务运营成效排序评价模型 |
| 7.4.1 运营成效评价指标体系 |
| 7.4.2 指标赋权模型 |
| 7.4.3 理想物元可拓评价模型 |
| 7.4.4 实例分析 |
| 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 |
（6）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 |
（7）市场环境下储能运营经济性评估及交易优化模型研究（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 储能参与市场交易容量配置研究现状 |
| 1.2.2 储能参与多级电量市场交易研究现状 |
| 1.2.3 储能参与辅助服务市场交易研究现状 |
| 1.2.4 储能参与交易效益协调机制研究现状 |
| 1.2.5 储能参与市场交易价值评估研究现状 |
| 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 论文研究创新点 |
| 第2章 国内外储能发展现状及在电力系统应用前景 |
| 2.1 储能技术发展现状及趋势分析 |
| 2.1.1 储能技术发展现状 |
| 2.1.2 储能技术应用现状 |
| 2.2 储能技术发展趋势及相关政策 |
| 2.2.1 储能技术发展趋势 |
| 2.2.2 中国储能技术发展政策 |
| 2.2.3 中国储能发展问题分析 |
| 2.3 储能技术在电力系统中应用现状与前景 |
| 2.3.1 储能产业发展特征分析 |
| 2.3.2 储能在电力系统应用现状 |
| 2.3.3 储能在电力系统应用前景 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 储能发展成本演化趋势及最优设备选型模型 |
| 3.1 储能技术发展成熟度分析 |
| 3.1.1 储能技术类型 |
| 3.1.2 储能技术成熟度 |
| 3.2 储能技术成本演变趋势分析 |
| 3.2.1 储能度电成本测算模型 |
| 3.2.2 储能成本演变趋势分析 |
| 3.2.3 实例分析 |
| 3.3 储能技术设备最优选型模型 |
| 3.3.1 评估指标体系 |
| 3.3.2 最优选型模型 |
| 3.3.3 实证分析 |
| 3.4 储能技术设备最优选址模型 |
| 3.4.1 复杂网络模型的机制 |
| 3.4.2 储能运营商满意度模型 |
| 3.4.3 案例研究 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 储能参与电量市场交易经济性界值分析模型 |
| 4.1 净负荷需求分布曲线分析 |
| 4.1.1 净负荷测算模型 |
| 4.1.2 净负荷需求分布 |
| 4.2 储能最优峰谷分时时段划分 |
| 4.2.1 数据样本集构建 |
| 4.2.2 峰谷时段聚类优化模型 |
| 4.2.3 实例分析 |
| 4.3 储能最优峰谷分时价差测算 |
| 4.3.1 全寿命周期理念 |
| 4.3.2 储能成本-收益分析 |
| 4.3.3 储能峰谷价差测算 |
| 4.3.4 实例分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 储能参与电量市场多级协同交易优化模型 |
| 5.1 储能参与电力合约交易协调模型 |
| 5.1.1 不同利益主体效益分析 |
| 5.1.2 不同利益主体效益测算 |
| 5.1.3 不同利益主体效益协调 |
| 5.1.4 实例分析 |
| 5.2 储能参与微网日前交易优化模型 |
| 5.2.1 储能系统动态功率模型 |
| 5.2.2 微网日前交易优化模型 |
| 5.2.3 算例分析 |
| 5.3 储能参与风电实时交易优化模型 |
| 5.3.1 风储联合运行模型 |
| 5.3.2 实时竞价交易模型 |
| 5.3.3 算例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 储能参与辅助服务市场交易经济性界值分析模型 |
| 6.1 储能系统参与调峰交易相关政策 |
| 6.1.1 西北储能调峰政策 |
| 6.1.2 东北储能调峰政策 |
| 6.2 储能参与调峰交易最优容量分析 |
| 6.2.1 净负荷率变化 |
| 6.2.2 储能最优容量比 |
| 6.2.3 实例分析 |
| 6.3 储能参与电网调峰交易价格测算 |
| 6.3.1 储能运营情景分析 |
| 6.3.2 储能运营收益测算 |
| 6.3.3 储能调峰交易价格测算 |
| 6.3.4 实例分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 储能参与调峰辅助服务市场交易优化模型 |
| 7.1 电源调峰交易成本测算 |
| 7.1.1 火电调峰成本 |
| 7.1.2 储能系统调峰成本 |
| 7.1.3 灵活性负荷调峰成本 |
| 7.2 储能参与光伏调峰交易优化模型 |
| 7.2.1 光伏调峰交易目标 |
| 7.2.2 光伏调峰约束条件 |
| 7.2.3 实例分析 |
| 7.3 储能参与多源调峰交易优化模型 |
| 7.3.1 多源调峰优化目标 |
| 7.3.2 多源调峰约束条件 |
| 7.3.3 算例分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 储能参与电力市场交易价值分析及商业模式 |
| 8.1 储能功能与价值分析 |
| 8.1.1 储能功能作用 |
| 8.1.2 储能价值分析 |
| 8.2 储能参与电力交易价值评估模型 |
| 8.2.1 储能价值评估体系 |
| 8.2.2 储能价值评估模型 |
| 8.2.3 算例分析 |
| 8.3 储能参与电力交易运营商业模式 |
| 8.3.1 不同商业模式对比 |
| 8.3.2 储能运营商业模式 |
| 8.3.3 储能运营商竞争力分析 |
| 8.3.4 储能商业模式盈利性 |
| 8.4 本章小结 |
| 第9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）G发电公司直售电项目风险管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 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 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究评述 |
| 1.3 研究内容和研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第2章 风险管理相关理论 |
| 2.1 风险管理概念 |
| 2.1.1 风险 |
| 2.1.2 风险特征 |
| 2.1.3 风险管理 |
| 2.1.4 风险管理特征 |
| 2.2 风险管理过程 |
| 2.2.1 风险管理规划 |
| 2.2.2 风险识别 |
| 2.2.3 风险评估 |
| 2.2.4 风险处置 |
| 2.2.5 风险监控 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 G发电公司经营现状及直售电项目概况 |
| 3.1 G发电公司概况 |
| 3.1.1 公司生产设备 |
| 3.1.2 公司组织结构 |
| 3.2 G发电公司经营外部环境 |
| 3.2.1 辽宁电网电力市场情况 |
| 3.2.2 京津唐电网电力市场情况 |
| 3.3 G发电公司经营现状分析 |
| 3.3.1 优势分析 |
| 3.3.2 劣势分析 |
| 3.3.3 机会分析 |
| 3.3.4 威胁分析 |
| 3.4 公司直售电项目组织架构 |
| 3.4.1 直售电项目组建方案 |
| 3.4.2 直售电项目组织结构 |
| 3.5 直售电项目主体业务 |
| 3.5.1 购电业务 |
| 3.5.2 售电业务 |
| 3.5.3 电力增值业务 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 G发电公司直售电项目风险识别和评估 |
| 4.1 G发电公司直售电项目风险识别 |
| 4.1.1 购电风险要素识别 |
| 4.1.2 售电风险要素识别 |
| 4.1.3 增值业务风险要素识别 |
| 4.2 G发电公司直售电项目风险评估 |
| 4.2.1 构建项目风险层次体系 |
| 4.2.2 确定风险要素权重 |
| 4.2.3 多级模糊综合评判 |
| 4.2.4 确定风险等级 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 G发电公司直售电项目风险控制措施 |
| 5.1 购电业务风险应对措施 |
| 5.1.1 购电成本风险应对措施 |
| 5.1.2 市场竞争风险应对措施 |
| 5.1.3 购电量不足风险应对措施 |
| 5.2 售电业务风险应对措施 |
| 5.2.1 电费回收风险应对措施 |
| 5.2.2 用电偏差风险应对措施 |
| 5.2.3 用户粘度风险应对措施 |
| 5.2.4 用户调峰风险应对措施 |
| 5.3 增值业务风险应对措施 |
| 5.3.1 培养专业人才 |
| 5.3.2 发展居间服务 |
| 5.3.3 加强文化风险管理 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（9）促进新能源消纳的电力市场机制及政策优化模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 电力市场发展模式研究综述 |
| 1.2.2 促进新能源发展政策的研究综述 |
| 1.2.3 风险管理研究综述 |
| 1.2.4 文献评述 |
| 1.3 论文研究的主要内容与框架 |
| 1.4 论文的创新点 |
| 第2章 新能源消纳关键影响因素和管制政策特性分析 |
| 2.1 典型地区新能源消纳现状与关键影响因素分析 |
| 2.1.1 甘肃省新能源消纳现状与关键影响因素分析 |
| 2.1.2 新疆新能源消纳现状与关键影响因素分析 |
| 2.1.3 内蒙古新能源消纳现状与关键影响因素分析 |
| 2.2 促进新能源消纳的电力市场交易机制现状及运营特性分析 |
| 2.3 促进新能源消纳的政策现状及特性分析 |
| 2.3.1 促进新能源消纳的政策现状概述 |
| 2.3.2 促进新能源消纳的政策管制特性分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于系统动力学的新能源消纳影响分析与评价 |
| 3.1 新能源消纳影响因素分析 |
| 3.2 新能源消纳相关市场主体分析 |
| 3.3 基于系统动力学的新能源消纳影响分析与建模 |
| 3.3.1 因果关系反馈环路 |
| 3.3.2 系统流图 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 基本情况 |
| 3.4.2 仿真模拟 |
| 3.4.3 结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 促进新能源消纳的电力市场机制与交易模式设计与分析 |
| 4.1 促进新能源消纳的电力市场设计概述 |
| 4.1.1 各类型电力市场的现状及其发展趋势分析 |
| 4.1.2 不同类型电力市场间的相关关系 |
| 4.2 促进新能源消纳的电能市场机制与交易模式设计 |
| 4.2.1 促进新能源消纳的双边交易市场机制与交易模式设计 |
| 4.2.2 促进新能源消纳的跨区跨省交易市场机制与交易模式设计 |
| 4.2.3 促进新能源消纳的现货电力交易市场机制与交易模式设计 |
| 4.3 促进新能源消纳的辅助服务市场机制与交易模式设计与分析 |
| 4.3.1 基于广义需求与供给的辅助服务市场需求优化模型 |
| 4.3.2 促进新能源消纳的辅助服务市场交易模式设计 |
| 4.3.3 基于夏普利值的辅助服务成本分摊机制设计 |
| 4.4 促进新能源消纳的电力金融市场机制设计与分析 |
| 4.4.1 促进新能源消纳的电力金融市场机制设计 |
| 4.4.2 促进新能源消纳的电力金融市场机制分析 |
| 4.5 不同交易模式下促进新能源消纳的甘肃实例分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 大规模新能源接入电力交易风险分析与新能源交易管控机制设计 |
| 5.1 电力市场交易的风险分析 |
| 5.1.1 新能源并网条件下电力市场交易的风险识别 |
| 5.1.2 电力市场交易的风险度量模型 |
| 5.2 电力市场交易管控机制分析 |
| 5.2.1 现有的新能源电力交易管控体系与模式 |
| 5.2.2 新能源大规模并网对电力交易管控机制的影响 |
| 5.3 考虑电力交易风险度量模型的新型交易管控机制设计 |
| 5.3.1 新能源并网后电力市场交易的风险应对策略 |
| 5.3.2 新型电力交易管控机制的设计与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 促进新能源消纳的管控机制政策优化模型研究 |
| 6.1 典型政策对新能源消纳的促进作用分析 |
| 6.1.1 碳排放交易市场对新能源消纳的促进作用分析 |
| 6.1.2 绿色证书市场与配额制对新能源消纳的促进作用分析 |
| 6.2 促进新能源消纳的典型政策设计 |
| 6.2.1 碳排放交易市场的设计 |
| 6.2.2 绿色证书市场与配额制的设计 |
| 6.3 基于促进新能源消纳的政策优化模型的构建 |
| 6.3.1 基于系统动力学的促进新能源消纳的政策优化模型的构建 |
| 6.3.2 模型参数设置及情景设计 |
| 6.3.3 仿真结果及分析 |
| 6.3.4 促进新能源消纳的政策优化建议 |
| 6.4 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 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）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 |
四、区域电力市场环境下电网公司的多级购电优化模型分析（论文参考文献）
- [1]分布式资源聚合虚拟电厂多维交易优化模型研究[D]. 吴静. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [2]气电耦合虚拟电厂运营优化及风险评价模型研究[D]. 刘沆. 华北电力大学(北京), 2021
- [3]水电富集电力系统省间中长期购售电策略优化模型研究[D]. 张枫. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [4]电力市场环境下的发电调度优化模型及结算机制研究[D]. 许传龙. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [5]电网企业混改业务投资分析及运营优化研究[D]. 付晓旭. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [6]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
- [7]市场环境下储能运营经济性评估及交易优化模型研究[D]. 秦云甫. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [8]G发电公司直售电项目风险管理研究[D]. 伍健伟. 燕山大学, 2020(01)
- [9]促进新能源消纳的电力市场机制及政策优化模型研究[D]. 夏天. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [10]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)