水火并有独立发电企业日前市场行为研究.docVIP

四 川 大 学 博 士 学 位 论 文 题 目 水火并有独立发电企业日前市场行为研究 作 者 左幸 完成日期 2007 年 3 月 7 日 培 养 单 位 四 川 大 学 指 导 教 师 马 光 文 教 授 专 业 水 文 学 及 水 资 源 研 究 方 向 水 利 电 力 经 济 管 理 授予学位日期 2007年 　 月　 日 水火并有独立发电企业日前市场行为研究 水文学及水资源专业 博士研究生：左幸 指导教师：马光文 随着我国电力工业体制改革，电厂的控制权由重组后的独立发电企业掌握，发电企业在某一区域电网内可能同时拥有水力发电厂和火电厂，日前市场行为主要电力市场出清价预测、执行日申报水火电系统如何按照日前市场要求进行企业的段电量和段电价申报，并在市场出清后对企业的水、火电厂进行负荷分配，使其在满足电网下达负荷需求的前提下使得整个发电企业弃水最小或运行费用最小是一个全新的概念和挑战。 论文结合国家自然科学基金项目，首先提出了一种新的优化方法——三角旋回算法，并对其进行了数值分析，进而以某独立发电企业为研究对象，尝试性地将该算法应用在日前市场的出清价预测、竞价申报和整个水火系统经济负荷分配问题中，取得了较好的结果。论文的主要研究内容和取得的成果有以下几个方面： （1）、在研究大量优化问题过程中，创造性地提出了一种新的优化算法——三角旋回算法（Triangle Gyration Algorithm，TGA），并且对该算法进行了数值分析试验。多个试验表明，三角旋回算法具有结构简单、鲁棒性强和快速收敛的优点，在优化方法领域具有广阔的应用前景。 （2）、在进行日段电量和段电价申报，预测执行日电力市场出清价是影响决策的关键因素。然而，市场出清价所具有的非线性和多时间尺度特性使得其预测较为复杂。本文抓住出清价的变化特点，采用三种主要方法对次日电力市场出清价进行预测。其一是时段分离组成法，即对出清价中的随机因素和周期因素分别采用单变量自回归和时间回归模型进行预测，然后通过最小二乘法定出二者组合“权重”，以此建立模型进行预测；其二是采用小波分析解决出清价的多时间尺度问题，采用人工神经网络解决其非线性函数映射问题。通过人工免疫系统对小波网络参数进行优化，并将其应用到实际预测中，结果表明其优于传统的BP网络；其三是采用支持向量机，并且使用三角旋回算法优化支持向量机参数，进而对市场出清价进行预测。最后对三种方法进行了比较认为第三种方法预测结果最好。 （3）、针对新华中电力市场市场要求，通过分析历史预测出清价的误差，统计其概率分布，最后得到误差在不同置信度下的VaR值，并且通过VaR值来指导发电企业进行段电价的三角旋回支持向量机对点电量进行预测，置信度，生成段电量和段电价，并向电力调度交易中心申报。 （4）、在市场出清后，发电企业得到了执行日要求发电量和结算电价，在收入已经确定的情况下，发电企业的优化目标转变为水电的弃水最小或者火电运行成本最小，为此将三角旋回算法引入经济负荷分配问题中建立了三角旋回水火系统经济负荷分配数学模型。文中使用三角旋回算法分别对日前市场环境下水电站群运行、火电站群运行和水火系统联合运行进行了经济负荷分配仿真计算。结果表明，该方法计算速度快、计算精度高、计算结果合理，是一种较好的优化算法。 （5）、在以上研究基础上，提出并设计了日前市场环境下水火并有独立发电企业营销决策支持系统。该系统采用.Net技术，建立了基于B/S构架的信息发布平台。系统由电力市场出清价预测子系统、竞价决策支持子系统和水火系统经济负荷分配子系统三部分组成，各部分使用分离的数据库服务器在逻辑上紧密相连。系统充分体现了设计理念的先进性和结构设计的优化性，完全达到实用要求。 关键词：水文 三角旋回算法 发电企业 经济负荷分配 人工免疫系统 小波网络 时段分离组成 市场出清价 竞价 本研究得到国家自然科学基金（基金号资助。 Research of Market Behavior with Hydrothermal Independent Power Producer under the Circumstance of Day-ahead Power Market Major: Hydrology and Water Resources Engineering Ph.D. Candidate: Zuo Xing Supervisor: Ma Guangwen The regrouped Independent Power Producer (IPP) d