一、利用市场机制,优化调度,充分发挥水电效益（论文文献综述）
龚芝瑞[1]（2021）在《雅砻江下游梯级水电站多尺度联合优化调度》文中指出水电是一种清洁低碳、运行灵活、兼具多重综合利用效益的可再生能源,其开发与利用对我国能源发展起到十分重要的作用。水电能源的科学统筹规划是推进能源供给侧结构性改革,建设安全高效的能源体系的关键措施。因此,本文以雅砻江流域下游梯级电站为研究对象,围绕各时间尺度优化调度开展研究,同时考虑不同时间尺度调度的嵌套耦合关系,研究不同时间尺度下水库调度的控制互馈机制。主要研究工作及成果如下:（1）为提高电力系统的供电可靠性,统筹协调梯级水电站的发电与容量效益,分别建立了梯级发电量最大和电量-容量综合效益最大的中长期发电优化调度模型。结果显示,多目标模型中梯级电站的两年平均发电量为806.18亿kWh,较单目标模型（807.73亿kWh）减少了 0.19%;但其时段最小出力为560.99万kW,较单目标模型（511.55万kW）增加了 9.66%。研究表明,多目标模型能够在保证梯级发电量的基础上,提高枯水期的最小出力,从而增加水电系统运行的安全性与可靠性。（2）为充分发挥水电机组的调峰能力,围绕雅砻江下游梯级电站短期调峰计划编制问题,采用“以水定电”模式与梯级水库同步调峰策略,分别构建了考虑滞时影响的总发电量最大、基于负荷趋势的电网余荷波动最小和电量-调峰综合效益最大模型。结果表明,电量效益模型仅追求发电量效益,未能起到填谷削峰的作用,不能充分发挥水电站的调峰优势;调峰模型的标准差与电量效益模型相比,在各典型日下降幅分别达到63.00%、72.15%和64.43%,峰谷差的降幅分别达到61.56%、70.47%和62.15%,同时其梯级发电量也相应降低1.04%、1.06%和15.07%,虽然调峰模型能够更好的跟踪电网负荷曲线的趋势,但其发电效益减少,不利于水资源的充分利用;多目标模型在各典型日下的电网余荷标准差分别为1760MW、962MW和1764MW,余荷峰谷差分别为5456MW、2955MW和4078MW,梯级电站发电量分别为123739MWh、109157MWh和133746MWh,研究表明该模型的电量效益和调峰效益均介于两个单目标模型之间,模型在一定程度上保证了梯级电站的发电量,同时能够较好地跟踪电网负荷趋势,平滑电网余荷波动过程,更利于日后风光等新能源的并网运行。（3）为解决各时间尺度调度模型间相互脱节、无法进行有效的信息交互等问题,对多时间尺度的嵌套耦合关系进行了解析,提出了逐级约束机制和引入PID控制原理的逐级反馈机制,并基于该控制反馈机制建立了多时间尺度嵌套发电优化调度模型。根据上级模型的调度方案生成下级模型的边界约束,再将实时调度与调度计划的偏差信息通过反馈机制传递给上级模型,从而构成各时间尺度调度的控制互馈系统。应用TOPMODEL模型的模拟结果作为输入数据,并将该嵌套模型应用于雅砻江下游梯级水库群。研究结果表明,在短时间尺度调度中嵌套模型的运行过程更加接近实际调度过程;在中时间尺度调度中,无反馈模型代表月余留期锦屏一级电站及二滩电站指导水位与实际水位的绝对值偏差之和为17.99m和5.70m,考虑反馈机制的嵌套模型中各电站绝对值偏差之和为3.56m和2.71m,降幅较无反馈模型分别达到80.21%和52.46%;在长时间尺度调度中,嵌套模型余留期的梯级电站总发电量为1154.48亿kWh,比无反馈模型（1152.93亿kWh）增加了1.55亿kWh,增幅为1.34‰,嵌套调度的结果也更符合实际最优决策。综上所述,嵌套模型能够在把握全局调度合理性的同时实时反馈调度信息,从而达到对余留期效益的动态控制,使得修正后的调度决策更加贴合实际运行过程,能够在水库调度方案的制定中发挥更实际的指导作用。
张枫[2]（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》文中进行了进一步梳理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。
王珂珂[3]（2021）在《计及新能源的电力现货市场交易优化研究》文中指出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。
张琛[4]（2020）在《考虑市场力抑制的电力市场机制设计和决策方法研究》文中研究指明电力市场体系的重要组成部分包括中长期市场和现货市场。构建以中长期交易规避风险、以现货市场发现价格的电力市场机制是本轮电力工业改革的目标。正确的价格信号是充分发挥电力市场资源配置功能的保障,同时也是电力系统高效运行的体现。电力市场环境下,发电企业的真实成本为非公开信息,市场力的过度使用将掩盖真实成本信息,从而扭曲价格信号、造成系统低效运行。目前我国电力现货试点普遍存在发电侧结构性市场力较大且短期内难以降解的问题,潜在的市场力滥用风险较高。为了抑制市场力,促成本轮电力改革的目标,本文基于电力系统调度理论与经济学理论,设计了可抑制市场力的中短期市场衔接机制和日前市场交易机制,揭示了市场价格信号的变化机理,并基于价格信号体现出的市场环境特征,提出了市场环境下的水电优化决策方法。各部分研究内容构成了从顶层市场设计到底层决策输出的研究体系,能够为市场运营者、系统管理者和市场参与者提供科学的参考信息以及决策支撑。具体内容如下:（1）考虑市场力抑制的中短期市场衔接机制中短期市场衔接机制是指通过分解策略将电量合同分解到现货市场进行结算从而形成的两级市场耦合关系。现有合同分解策略侧重于公平性而忽略了如何更充分地发挥合同的市场力抑制作用,为此本文建立了合同分解电量的市场力量化评估模型,进而设计了具备市场力抑制作用的月度合同分解策略及其基础上的中短期市场衔接机制。市场力评估模型中,首先基于经济学中的最优价格响应原理推导了合同分解电量与市场均衡状态的关系;然后提出结合Lerner指数的市场力评估模型,量化评估合同分解电量的市场力抑制效果。在此基础上,提出了基于最优发电计划的月度合同分解策略,并通过理论推理和算例仿真对不同分解策略的市场力抑制效果进行了对比分析。算例结果表明:所提分解策略可通过提高合同覆盖度进而有效抑制市场力,基于该分解策略的中短期衔接机制可更好地发挥中长期市场规避风险的功能。（2）考虑市场力抑制的通用性日前市场交易机制非完全竞争市场条件下,基于边际价格的交易机制难以引导发电企业真实报价,从而无法有效地抑制市场力;在交易结算环节引入信息租金可解决由市场力滥用导致的信息不对称问题,然而现有考虑信息租金的结算机制的推导方法依赖于对发电企业报价形式为常数的假设,无法适应实际市场中基于可变函数的报价形式。为此,本文首先基于经济机制设计理论,在保证发电企业真实报价的条件下最大化市场效率,建立了通用电力现货市场机制的设计模型。进而基于所建机制设计模型,借助包络定理推导出针对日前市场的结算机制表达式,由信息租金与表示发电成本的电能费用共同构成。所推导出的信息租金表达式为发电企业报价的积分函数,适用于基于可变函数的报价形式。所设计的机制并未改变现有交易模式,仅通过经济利益分配的方式实现市场力的抑制。算例结果表明:所设计机制能适应多样化的报价形式,同时能够有效地抑制市场力,引导发电企业真实报价,从而发现正确的价格信号。（3）基于包络定理的价格信号表达式推导方法及其应用分析电力市场价格信号的变化机理,对于理解电力市场机制和支撑市场环境下的决策具有重要意义,然而目前缺少有效的分析手段。针对这一问题,本文提出了基于包络定理的价格表达式推导方法。针对日前市场单时段出清模型,基于包络定理分析了功率平衡约束的拉格朗日乘子的经济学含义,并分别推导了反映市场需求量影响和发电企业中标电量影响的价格信号表达式。基于市场需求量与价格信号的关系表达式,分析了其对应的电力需求曲线（Power Demand Curve,PDC）的数学特征,揭示了市场需求量对价格信号的影响机理;基于发电企业中标电量与市场需求量的关系表达式,分析了其对应的剩余需求曲线（Residual Demand Curve,RDC）的数学特征,揭示了发电企业中标电量对价格信号的影响机理。最后,基于IEEE 14、IEEE 30和IEEE 118节点系统构造的电力市场仿真算例,对PDC和RDC的数学特征进行了量化分析,对理论分析结论进行验证,证明所提分析方法的正确性。（4）考虑社会整体效益的日前市场水电发电计划的优化方法电力市场改革过渡期计划电量与市场电量共存于同一系统,当水电为计划属性时,仅计及水电经济效益的水电发电计划的编制方法忽略了日前市场环境下的社会整体效益;同时,水电发电计划的优化方法的建模精度和求解效率有待进一步提高。为此,本文首先建立以社会整体效益最高为目标的日前市场水电计划的优化模型。模型目标考虑日前市场购电费用和水电发电计划经济效益的综合最优,其中日前市场购电费用基于表征价格与市场需求关系的PDC进行计算,水电发电计划经济效益基于考虑穿越振动区损失的水电经济调度模型进行计算;模型约束条件包括水电合同电量限制、系统功率平衡、来水、水位限制以及水电机组运行限制等。针对该非线性模型,提出了两种优化算法,其一为多种群并行进化算法;其二为结合分段线性技术和大M法的混合整数规划算法。算例结果表明:基于本文方法制定的水电发电计划可有效提高日前市场环境下的社会整体效益;相比现有算法,所提智能算法具有高效全局收敛特性,混合整数规划算法具有收敛稳定、求解速度快的显着优点。（5）考虑穿越振动区损失和场景削减的日前水电最优报价决策方法现有研究考虑了竞争对手报价和系统负荷的随机性,并将其对市场价格和水电中标电量的随机影响用RDC场景描述,因水电报价的时段耦合性产生海量场景的计算问题。另外,由于未计及穿越振动区损失,造成水电报价经济效益的下降。为此,本文提出了考虑穿越振动区损失和场景削减的日前水电最优报价决策方法。首先结合RDC的数学特征及其经济学意义构建水电报价问题的RDC场景。针对海量RDC场景,提出了基于改进Wasserstein概率距离的快速前向选择法实现高效削减。进而基于削减后的RDC场景建立以最大化经济收益为目标的日前水电最优报价决策模型。模型中,根据RDC场景提供的中标电量与市场价格的关系计算报价收入,基于考虑穿越振动区损失的日前水电经济调度模型计算发电成本,综合考虑来水限制、水位限制以及水电机组运行限制等约束。最后利用分段线性技术和大M法将所建模型转化为可被CPLEX高效求解的混合整数规划模型。算例结果表明:所提方法能够高效制定水电报价决策曲线,同时提高了经济收益。
邢通[5]（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。
郭洪武[6]（2020）在《可再生能源多能协同调度优化及效益均衡模型研究》文中研究指明能源是人类生产经营活动所必需的要素。现阶段,我国能源开发和利用面临两个方主要矛盾,一是供给侧传统能源日益枯竭和需求侧用能需求持续快速增长的矛盾,二是环境压力日益增大与高排放能源消费结构的矛盾。自2014年6月13日,习总书记做出能源供给侧与消费侧革命等部署,能源系统低碳转型的变革便加快推进,逐渐提高可再生能源（水电、风电、光伏发电等）占比是推进能源系统低碳转型的重要途径,近年来,在强有力的政策支撑下,中国可再生能源发电快速发展,2018年,我国可再生能源发电量高达1.87万亿千瓦时,占全年总发电量的26.7%,但可再生能源发电系统,尤其以风电和光伏发电为主的发电系统的出力具有极大的波动性和随机性,在可再生能源发电并网容量日益增大的形势下,电力系统的稳定运行将迎来挑战,以上问题如果从电力装机角度来研究,可以发现,我国的可再生能源发展的时间节点规划、区域平衡、发展模式和运行机制出现了偏差,如缺乏风电、光伏电站与常规电源协调运行机制,且缺乏统筹协调常规发电企业、电网企业、电力用户间利益关系机制。随着多能互补物理系统与数学模型的研究逐渐深入,多类型乃至异质能源的协同利用为解决可再生能源消纳问题提供了新的解决思路,本文以促进可再生能源消纳为主线,对可再生能源多能协同调度优化及效益均衡模型进行研究,并结合多类型可再生能源消纳情景,分别构建各有侧重的多能协同调度优化模型,文章主要研究内容包括:（1）研究了我国可再生能源并网、弃能和投资规划现状,梳理了美国、英国、德国为代表的国外促进可再生能源发展的相关政策,同时,结合可再生能源在我国的发展现状,总结了我国有利于推进可再生能源多能协同互补利用的经验启示。指出多类型电源集成系统、可再生能源集成综合能源系统和分布式可再生能源集成多能互补的利用路径,为后续开展多能协同调度优化奠定坚实的理论基础。（2）考虑风光发电机组出力特性和水火发电机组（包括抽水蓄能机组）调峰性能,分别建立风-光-蓄（抽水蓄能）与风-光-水-火-储多能互补系统调度优化模型,风-光-蓄系统调度模型以系统运行成本最小和系统污染排放量最小为目标,侧重研究多目标调度中经济目标和环境目标的权重分配,并运用了计及约束上下限和基于粒子群变异策略的信息共享方法对粒子群算法进行改进,以提高算法收敛精度。风-光-水-火-储系统调度模型以社会福利最大和系统运行成本最小为目标,侧重研究风、光机组参与下出力不确定性对系统日前调度的风险。算例结果验证了本章设计模型及算法的有效性。（3）运用鲁棒优化的思想,基于能源集线器模型建立了竞价环境（北欧电力市场及天然气市场）下的区域综合能源购售能竞价优化模型,针对系统出力和能源价格的不确定性,分别使用了基数型不确定集和拉丁超立方抽样后k-means聚类场景削减的处理方法,并以热电联产系统和电转气系统为核心组件,基于经济调度构建了可再生能源集成综合能源系统的运行优化模型。（4）选取农村微电网、海岛微电网和虚拟电厂三种分布式可再生能源利用情景,分别建立其调度优化模型,农村微电网多能协同调度优化模型侧重研究农村用能特性及分时电价下的系统运行优化,海岛微电网多能协同调度优化模型侧重研究不同程度风、光机组出力不确定性扰动下的系统运行优化,虚拟电厂多能协同调度优化模型侧重研究P2G参与下的虚拟电厂竞价策略优化。（5）研究可再生能源多能互补系统多主体的效益分配问题,构建了基于改进的Shapley值法和改进的Banzhaf值法的可再生能源多能互补系统多主体效益分配方法;构建了包含风-光-火的可再生能源多能互补系统结构与对应的交易策略;然后在此基础上,构建了可再生能源系统独立运营和合作运营情景下的净收益计算模型;再者,考虑供需平衡、机组出力等约束条件构建了以净收益最大化为目标的可再生能源系统优化运营模型。
夏天[7]（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》文中进行了进一步梳理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。
任东方[8]（2020）在《多种能源发电协同发展管控模型及大数据分析研究》文中认为随着新能源在全球范围内的崛起,我国的新能源发展也十分迅速,新能源和传统能源之间的和谐可持续发展成为值得关注的话题。用于发电的能源占据了能源消耗的重要部分,因此多种能源发电的协同是优化能源结构和促进大规模可再生能源发展的必经之路,是一个值得研究的话题。针对多种能源发电在协同发展中的一些问题,本文在多种能源发电发展现状和协同发展框架分析的基础上对多种能源发电协同发展过程中可再生能源被弃用和发电行业污染气体排放等问题进行探讨,并从多种能源发电协同发展的风险管控、信息管控、大数据分析、仿真分析的角度设计了本课题的研究思路,主要的研究内容和成果如下:（1）在电力和能源行业的当前发展背景下分析了多种能源发电协同发展的模式和框架。系统地分析了协同发展中的参与主体和主要发展瓶颈,从多种发电形式的协同模式、保障机制和发展原则等方面,提出了多种能源发电协同发展的研究结构,为后文的研究内容做铺垫。（2）针对多种能源发电协同发展中可再生能源的弃用风险,建立了风险管控模型。通过发电厂商、电网、政府、社会各方面的利益博弈来计算区域内的整体风险,以期寻求区域内一个风险最低、收益最大的多种能源发电的协同发展模式。然后以我国京津冀地区为例,对降低“弃风率”的风险成本进行计算,得到了该地区在需求不变时增加风电发电量所付出的总体成本和收益。（3）建立了基于系统动力学的多种能源发电协同发展信息管控模型。在构建了各参与主体的信息池的基础上,分析了各主体内部的信息协同和共享关系。从电厂、用户、电网、政府和社会角度对多种能源发电协同过程中涉及的多方信息进行融合,建立了包含多主体的协同发展信息管控模型。将相关数据和政策信息带入模型,分析得到在信息的协同作用下多种能源发电的比例结构变化趋势,不同种类能源发电量对污染气体排放的影响,以及相关政策目标实现的可能性。（4）对多种能源发电中的大数据进行分析,旨在研究协同发展中的规律,更好地对协同发展进行管控。以山西省多种能源的发电数据、用电量数据、污染气体排放数据为例,借助决策树模型、回归分析和聚类分析等大数据挖掘方法,对多种能源发电协同发展进行大数据分析研究,从而得到多种能源发电协同发展中的潜在规律和有价值的信息,为政策的制定提供参考。（5）在上述分析的基础上对多种能源发电协同发展过程进行仿真。本文基于多Agent技术建立起仿真模型,模型中的多种能源发电协同策略是依据我国现行的《节能发电调度办法》对各种发电形式进行调度。仿真中将不同种类机组、不同类型用户、电力调度部门简化为智能体群,通过各智能体间的协调配合完成对协同过程的仿真。然后以山西省为例,得到了该省在协同调度下的各种能源发电比例和污染气体排放量,模拟了山西省传统火电和可再生能源发电以及其他发电形式之间的协同发展过程,仿真结果验证了协同策略的有效性,体现了多种能源发电协同发展的协同效应。本文的研究丰富了多种能源协同发展以及电力结构调整相关理论成果,对于指导多种发电形式的科学和有序发展、管控协同发展风险、提高能源利用效率、大气污染防治等方面都具有实践指导意义。
王彤[9]（2020）在《碳交易和绿色证书交易机制对水电消纳和减排的影响研究》文中认为全球经济飞速发展的同时带来了温室气体超额排放导致的气候变化等问题,随着人们环保意识的提高,推行清洁能源转型,提高清洁能源在能源结构中的地位,减少化石燃料的使用已经成为世界各国的共识。我国近年来清洁能源发展迅猛,随之而来的矛盾也日益凸显。尽管清洁能源装机不断提高,但是其消纳困难、利用率低的问题已经严重制约了进一步发展。如何在电力市场化的条件下进一步的促进清洁能源消纳,降低碳排放,更好的推进能源转型的进程是近年来学术界一直探讨的问题。随着碳交易试点的建立,可再生能源配额制和其衍生的绿色证书交易机制实施在即,碳交易和绿色证书交易机制分别能够量化碳排放的成本和生产使用清洁能源绿色电能的收益,它们的引入势必会改变现有的电力市场格局,影响各市场主体的利益分配进而改善清洁能源的消纳现状。然而目前相关机制政策等仍不够成熟,仍需更多研究确定制度细节。鉴于此,本文对将碳交易机制和可再生能源配额制及其衍生的绿色证书交易机制引入含水电和火电的电力系统带来的对水电消纳和促进减排的影响进行研究,主要包括以下方面:首先介绍国内外目前针对碳交易机制、可再生能源配额制、绿色证书交易机制和清洁能源跨省区消纳机制的研究现状,并对涉及的相关机制的概念、意义进行了详细分析。理清清洁能源消纳困境的原因以及引入碳交易机制和可再生能源配额制下的绿色证书交易机制的原因和其运行原理,并对我国典型的跨省区电力传输工程项目“西电东送”进行了介绍。然后为衡量碳交易机制和绿色证书交易机制的引入对水电消纳和碳减排带来的影响,建立了以全网购电成本最小为目标的目标函数,以碳减排量、减排效益、清洁能源利用率等为评价指标对结果进行衡量。利用所建立的模型采用定量分析的方法探讨了关于碳市场的交易价格、电力输送成本、跨省区传输电量比例、可再生能源与不可再生能源的比例、绿色证书价格、可再生能源配额制的配额比例等参数对结果的影响。最终计算得出的结果可以作为未来碳交易市场以及绿色证书交易市场建设和运行的建议。
候赛[10]（2020）在《A公司水电企业集控运营管理研究》文中认为与其他电力能源相比,水力水电能源有一定的清洁环保、电价和成本较低、上网优先等优势,因此,水电一直是当前最成熟、最重要的可再生清洁能源。但不同于火电等其他能源,由于受水力资源位置的限制,一直以来水电站为更好的获取水力资源,绝大多数都选在远离市区的峡谷深山里,正是由于这种特殊性,无论是从交通出行、员工生活等等方便都有很大的局限性。为了能够改变这种限制,对水电站实行集控运行渐渐成为一种发展趋势。随着电力科技发展,国内外众多流域水电开发公司在水电站“集控运行、关门管理”等运营模式建设层面开展了研究,获得了良好实效。同时,在水电站集中控制运行稳定后,往往会给水电企业的运营管理带来新问题与挑战,在此情形下,探索改进企业的运营管理模式势在必行,概括来说集中控制时运营管理中的问题总体包括生产管理、运行与维护、检修与安全、保障和应急管理体系建立等,是否能够更好的构建上述体系,对于水电站的安全、经济、可靠运行有着重要意义,同时也是水电站效益提升的重要手段。基于对A公司水电企业现状、发展需求的分析,结合企业运营管理理论,概述了水电企业运营管理的内容,并针对水电站运营管理的研究历程、管理难点及特点,分析A公司目前存在的问题,提出对水电企业集控运营管理的优化思路与管理定位,实现“集中监控、分级管理、两地协同”。之后,针对A公司在集中控制管理时可能出现的问题,结合企业自身实际提出了一些保障措施。在本文的最后,也得出了一些水电企业的集控运营管理模式的结论,同时对集控运营管理模式进行了展望。
二、利用市场机制,优化调度,充分发挥水电效益（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、利用市场机制,优化调度,充分发挥水电效益（论文提纲范文）
（1）雅砻江下游梯级水电站多尺度联合优化调度（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展及存在的问题 |
| 1.2.1 中长期水库调度 |
| 1.2.2 短期水库调度 |
| 1.2.3 多时间尺度耦合的水库调度 |
| 1.2.4 梯级水库群优化调度求解方法 |
| 1.2.5 存在问题 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 研究区域概况及基本资料 |
| 2.1 雅砻江流域概况 |
| 2.2 水库电站基本资料 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 雅砻江下游梯级电站中长期发电优化调度研究 |
| 3.1 梯级水电站中长期优化调度模型的构建 |
| 3.1.1 长时间尺度多目标优化调度模型 |
| 3.1.2 中时间尺度发电优化调度模型 |
| 3.2 模型求解算法 |
| 3.2.1 权重法求解多目标模型 |
| 3.2.2 遗传算法 |
| 3.3 模型优化结果分析 |
| 3.3.1 长时间尺度优化调度结果分析 |
| 3.3.2 中时间尺度优化调度结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 考虑滞时影响的梯级电站短期调峰优化调度研究 |
| 4.1 滞时影响 |
| 4.2 同步调峰策略 |
| 4.3 短时间尺度调峰优化调度模型的构建 |
| 4.3.1 电量效益最大模型 |
| 4.3.2 电网余荷波动最小模型 |
| 4.3.3 电量-调峰综合效益最大模型 |
| 4.4 模型优化结果分析 |
| 4.4.1 电量效益最大模型优化调度结果分析 |
| 4.4.2 调峰效益最大模型优化调度结果分析 |
| 4.4.3 电量-调峰综合效益最大模型优化调度结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 梯级水电站多时间尺度嵌套调度研究 |
| 5.1 多时间尺度嵌套耦合关系 |
| 5.1.1 上级模型对下级模型的逐级约束关系 |
| 5.1.2 下级模型对上级模型的逐级反馈关系 |
| 5.1.3 多时间尺度嵌套耦合调度的实现 |
| 5.2 多时间尺度嵌套耦合模型建模求解 |
| 5.2.1 基于TOPMODEL模型的径流模拟 |
| 5.2.2 发电优化调度模型及PID模型的构建 |
| 5.2.3 PID模型参数率定方法 |
| 5.3 多时间尺度嵌套耦合调度研究实例 |
| 5.3.1 TOPMODEL模型模拟结果分析 |
| 5.3.2 多时间尺度逐级约束调度 |
| 5.3.3 多时间尺度逐级反馈调度 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
（2）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 |
（3）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 |
（4）考虑市场力抑制的电力市场机制设计和决策方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.1.1 论文研究背景 |
| 1.1.2 论文研究意义 |
| 1.2 国内外研究和应用现状 |
| 1.2.1 市场力评价方法及其抑制措施的研究与应用现状 |
| 1.2.2 考虑市场力抑制的机制设计方法研究现状 |
| 1.2.3 市场环境下水电决策方法的研究现状 |
| 1.2.4 现有研究中存在的问题 |
| 1.3 论文的研究思路及主要工作 |
| 1.3.1 论文研究思路 |
| 1.3.2 论文主要工作 |
| 2 考虑市场力抑制的中短期市场衔接机制设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 月度电量合同分解策略设计 |
| 2.3 合同分解电量的市场力分析方法 |
| 2.3.1 基于RDC的发电企业综合收入函数 |
| 2.3.2 基于最优价格响应原理的市场均衡模型 |
| 2.4 基于Lerner指数的市场力评估方法 |
| 2.5 中短期市场衔接机制的市场力分析方法 |
| 2.6 算例分析 |
| 2.6.1 算例基础数据与仿真条件 |
| 2.6.2 合同分解策略的分解结果对比 |
| 2.6.3 中短期衔接机制的市场力抑制效果对比 |
| 2.6.4 基于某省实际算例系统的仿真分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 考虑市场力抑制的通用性日前市场交易机制设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 电力现货市场机制的基本设计原则 |
| 3.3 包络定理介绍及其基本结论 |
| 3.3.1 包络定理的基本概念 |
| 3.3.2 包络定理的重要推论 |
| 3.4 基于包络定理的机制设计方法 |
| 3.4.1 广义机制设计模型 |
| 3.4.2 结算机制推导 |
| 3.4.3 分配机制推导 |
| 3.5 日前市场交易机制设计 |
| 3.5.1 日前市场交易机制的设计模型 |
| 3.5.2 日前市场结算机制 |
| 3.5.3 日前市场电量分配机制 |
| 3.5.4 中短期衔接机制对日前市场结算环节的影响 |
| 3.5.5 日前市场交易机制的对比与总结 |
| 3.6 算例分析 |
| 3.6.1 算例基础数据与仿真条件 |
| 3.6.2 报价决策与经济收益的关系 |
| 3.6.3 不同机制下市场均衡状态的对比 |
| 3.6.4 中短期衔接机制对所设计机制的影响分析 |
| 3.6.5 基于某省实际算例系统的仿真分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 基于包络定理的价格信号表达式推导方法及其应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 包络定理的应用说明 |
| 4.3 基于包络定理的价格与市场需求关系的推导分析 |
| 4.3.1 解析关系式的推导 |
| 4.3.2 市场供需特点分析 |
| 4.4 基于包络定理的价格与中标电量关系的推导分析 |
| 4.4.1 解析关系式的推导 |
| 4.4.2 市场成员竞争关系的特征分析 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 算例基础数据与仿真条件 |
| 4.5.2 基于PDC的市场供需特点分析 |
| 4.5.3 基于RDC的市场竞争关系分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 考虑社会整体效益的日前市场水电发电计划的优化方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于PDC的日前市场购电费用 |
| 5.3 考虑社会整体效益的水电发电计划优化模型 |
| 5.3.1 经典“以电定水”水电经济调度模型 |
| 5.3.2 计及穿越振动区损失的水电经济调度模型 |
| 5.3.3 水电发电计划优化模型 |
| 5.3.4 模型特征分析 |
| 5.4 混合整数规划求解算法 |
| 5.5 自适应多种群并行进化算法 |
| 5.5.1 算法设计理念 |
| 5.5.2 基于K均值聚类的种群分类方法 |
| 5.5.3 进化算子设计 |
| 5.5.4 算法流程 |
| 5.6 算例分析 |
| 5.6.1 算例基础数据与仿真条件 |
| 5.6.2 市场机制对水电发电计划及其社会整体效益的影响 |
| 5.6.3 水电合同电量对水电发电计划及其社会整体效益的影响 |
| 5.6.4 穿越振动区损失对水电经济调度的影响 |
| 5.6.5 算法求解效果的对比 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 考虑穿越振动区损失和场景削减的日前水电最优报价决策方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 RDC在水电报价决策问题中的应用 |
| 6.3 日前水电最优报价决策模型 |
| 6.3.1 水电最优报价决策模型的结构介绍 |
| 6.3.2 混合整数规划形式的水电最优报价决策模型 |
| 6.3.3 考虑穿越振动区损失的水电最优报价决策模型 |
| 6.3.4 考虑合同电量的水电最优报价决策模型 |
| 6.4 RDC场景模拟方法 |
| 6.4.1 RDC典型特征的提取方法 |
| 6.4.2 单阶段RDC场景模拟 |
| 6.4.3 多阶段RDC场景模拟 |
| 6.5 高效多阶段RDC场景削减技术 |
| 6.5.1 Wasserstein概率距离 |
| 6.5.2 改进Wasserstein概率距离 |
| 6.5.3 基于前向选择法的RDC场景削减 |
| 6.6 算例分析 |
| 6.6.1 算例数据及仿真条件 |
| 6.6.2 典型RDC场景的生成 |
| 6.6.3 市场机制对最优报价策略的影响 |
| 6.6.4 穿越振动区损失对最优报价策略的影响 |
| 6.6.5 合同电量对最优报价策略的影响 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 本文研究工作总结 |
| 7.2 后续研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A.作者在攻读学位期间完成的论文 |
| B.作者在攻读学位期间参与的科研项目 |
| C.IEEE 14节点系统数据 |
| D.IEEE 30节点系统数据 |
| E.IEEE 118节点系统数据 |
| F.三峡水电机组工作数据(水头为100m) |
| G.三峡上游库水位与库容的关系 |
| H.学位论文数据集 |
| 致谢 |
（5）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 |
（6）可再生能源多能协同调度优化及效益均衡模型研究（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 可再生能源发展政策研究现状 |
| 1.2.2 多能源协同互补利用研究现状 |
| 1.2.3 多主体利益均衡分配研究现状 |
| 1.3 主要研究内容与创新点 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 主要创新点 |
| 第2章 可再生能源发展现状、政策及利用途径分析 |
| 2.1 我国可再生能源发展利用现状分析 |
| 2.1.1 可再生能源并网现状 |
| 2.1.2 可再生能源弃能现状 |
| 2.1.3 可再生能源发展投资规划 |
| 2.2 国内外可再生能源发展的相关政策 |
| 2.2.1 国外可再生能源发展政策 |
| 2.2.2 国内可再生能源发展政策 |
| 2.2.3 国外发展经验启示及借鉴 |
| 2.3 可再生能源利用途径分析 |
| 2.3.1 多类型电源集成系统多能协同利用途径 |
| 2.3.2 可再生能源集成综合能源系统多能协同利用途径 |
| 2.3.3 分布式可再生能源集成系统多能协同利用途径 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 多类型电源集成系统多能协同调度优化模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 风-光-蓄互补系统多目标调度优化模型 |
| 3.2.1 风-光-蓄系统结构及运行模式 |
| 3.2.2 风-光-蓄系统多目标调度优化模型 |
| 3.2.3 基于粗糙集的多目标权重设计模型 |
| 3.2.4 算例分析 |
| 3.3 风-光-水-火-储互补系统多目标调度优化模型 |
| 3.3.1 风-光-水-火-储系统结构及运行模式 |
| 3.3.2 基于CVaR的风光出力随机模拟分析模型 |
| 3.3.3 考虑出力偏差随机情境下的多目标调度优化模型 |
| 3.3.4 算例分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 可再生能源集成综合能源系统多能协同调度优化模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 可再生能源集成综合能源系统购售能竞价优化模型 |
| 4.2.1 可再生能源集成综合能源系统能源流稳态分析 |
| 4.2.2 竞价环境中市场不确定因素分析 |
| 4.2.3 基于能量管理的购售能竞价鲁棒优化模型 |
| 4.2.4 算例分析 |
| 4.3 可再生能源集成综合能源系统运行优化模型 |
| 4.3.1 可再生能源集成综合能源系统运行模式 |
| 4.3.2 基于经济调度的多目标运行优化模型 |
| 4.3.3 算例分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 分布式可再生能源集成系统多能协同调度优化模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 分布式可再生能源集成系统模式 |
| 5.2.1 微电网模式 |
| 5.2.2 虚拟电厂模式 |
| 5.2.3 不同模式对比 |
| 5.3 农村微电网多能协同调度优化模型 |
| 5.3.1 农村微电网结构分析 |
| 5.3.2 农村微电网调度优化模型 |
| 5.3.3 算例分析 |
| 5.4 海岛微电网多能协同调度优化模型 |
| 5.4.1 海岛微电网结构分析 |
| 5.4.2 海岛微电网调度优化模型 |
| 5.4.3 算例分析 |
| 5.5 虚拟电厂多能协同调度优化模型 |
| 5.5.1 虚拟电厂结构分析 |
| 5.5.2 虚拟电厂随机调度模型 |
| 5.5.3 算例分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 可再生能源多能协同系统多主体效益均衡模型 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 可再生能源多能协同系统多主体效益分配方法 |
| 6.2.1 多主体效益分配角色定位 |
| 6.2.2 多主体效益基础分配模型 |
| 6.2.3 多主体效益改进分配模型 |
| 6.2.4 多主体效益满意度测算模型 |
| 6.3 可再生能源多能协同系统合作运营优化模型 |
| 6.3.1 可再生能源多能协同参与主体分析 |
| 6.3.2 可再生能源多能协同系统收益测算模型 |
| 6.3.3 可再生能源多能协同系统优化运营模型 |
| 6.4 算例分析 |
| 6.4.1 情景设置 |
| 6.4.2 基础数据 |
| 6.4.3 可再生能源多能协同系统合作效益结果分析 |
| 6.4.4 可再生能源多能协同系统效益分配结果分析 |
| 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学术论文 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）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 |
（8）多种能源发电协同发展管控模型及大数据分析研究（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 多种能源同发展研究综述 |
| 1.2.2 多种能源发电中的风险研究综述 |
| 1.2.3 电力信息协同利用研究综述 |
| 1.2.4 大数据挖掘研究进展 |
| 1.2.5 基于多智能体仿真研究进展 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 研究难点和创新 |
| 第2章 多种能源发电协同发展模式和框架分析 |
| 2.1 多能源发电协同发展现状分析 |
| 2.1.1 多种能源发电现状分析 |
| 2.1.2 协同发展参与主体和环境分析 |
| 2.1.3 协同发展中存在的问题 |
| 2.2 多种能源发电协同发展模式分析 |
| 2.2.1 协同关系分析 |
| 2.2.2 协同发展中的保障机制 |
| 2.2.3 协同发展模式和原则 |
| 2.3 多种能发电协同发展框架分析 |
| 2.3.1 协同发展层次结构分析 |
| 2.3.2 协同发展框架研究 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 多种能源发电协同发展的风险管控模型 |
| 3.1 多种能源发电协同发展的风险分析 |
| 3.1.1 发展风险 |
| 3.1.2 政策风险 |
| 3.1.3 社会风险 |
| 3.2 基于多参与主体的风险收益管控模型 |
| 3.2.1 协同发展的风险因素 |
| 3.2.2 多主体间利益博弈的风险管控模型 |
| 3.3 实例分析 |
| 3.3.1 京津冀发电产业概况 |
| 3.3.2 风险收益模型计算 |
| 3.3.3 结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 多种能源发电协同发展的信息管控模型 |
| 4.1 多种能源发电协同发展的信息结构 |
| 4.1.1 信息结构分析 |
| 4.1.2 信息结构模型 |
| 4.2 基于多主体的信息融合 |
| 4.2.1 发电侧 |
| 4.2.2 电力用户 |
| 4.2.3 电网和市场 |
| 4.2.4 电力排放 |
| 4.3 信息协同和管控模型 |
| 4.3.1 模型构建 |
| 4.3.2 信息管控模型计算 |
| 4.3.3 结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 多种能源发电协同发展的大数据分析 |
| 5.1 大数据分析方法与流程设计 |
| 5.1.1 大数据分析方法 |
| 5.1.2 大数据挖掘流程设计 |
| 5.2 大数据收集和处理 |
| 5.2.1 发电数据 |
| 5.2.2 用电负荷数据 |
| 5.2.3 污染气体排放数据 |
| 5.2.4 数据预处理 |
| 5.3 大数据分析模型 |
| 5.3.1 基于决策树模型的多种能源发电排放分析 |
| 5.3.2 基于回归模型的多种能源发电量分析 |
| 5.3.3 基于聚类模型的多种能源发电与用电协同分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 多种能源发电协同发展的仿真模型 |
| 6.1 智能体技术 |
| 6.1.1 多Agent关系 |
| 6.1.2 多Agent通讯 |
| 6.1.3 多Agent协作 |
| 6.2 多Agent建模方法 |
| 6.2.1 Agent行为理论 |
| 6.2.2 ABMS智能体建模方法 |
| 6.3 基于多智能体的仿真模型 |
| 6.3.1 Anylogic仿真软件简介 |
| 6.3.2 建模背景分析 |
| 6.3.3 仿真设计 |
| 6.4 案例分析 |
| 6.4.1 案例介绍 |
| 6.4.2 结果输出 |
| 6.4.3 仿真分析 |
| 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 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）碳交易和绿色证书交易机制对水电消纳和减排的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 引入碳交易和绿色证书交易机制的背景 |
| 1.1.2 研究碳交易和绿色证书交易机制的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 碳交易对电力市场影响 |
| 1.2.2 可再生能源配额制和绿色证书交易机制对电力市场的影响 |
| 1.2.3 清洁能源的跨省区消纳问题 |
| 1.2.4 国内外研究与发展动态小结 |
| 1.3 研究思路与框架 |
| 2 与促清洁能源消纳和减排相关的理论概述 |
| 2.1 可再生能源配额制 |
| 2.1.1 引入可再生能源配额制的原因 |
| 2.1.2 配额的设置标准 |
| 2.2 碳排放交易 |
| 2.2.1 碳交易机制的原理 |
| 2.2.2 碳排放权初始配额分配方法 |
| 2.2.3 我国碳交易现状 |
| 2.3 绿色证书交易 |
| 2.3.1 绿色证书的含义与实质 |
| 2.3.2 绿色证书交易市场 |
| 2.3.3 绿色证书交易系统建立的好处 |
| 2.4 跨省区电力传输机制 |
| 2.4.1 有关输配电价的研究 |
| 2.4.2 西电东送相关问题 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 引入碳交易机制的跨省区水火电联合优化调度模型分析 |
| 3.1 考虑碳交易机制后各市场主体的需求分析 |
| 3.2 考虑碳交易机制的跨省区水火电联合优化调度模型 |
| 3.2.1 电力市场化环境下水火电联合优化调度基本模型 |
| 3.2.2 引入碳交易机制的假定条件 |
| 3.2.3 引入碳交易机制的跨省区水火电联合优化调度模型 |
| 3.2.4 约束条件 |
| 3.3 考虑碳交易机制的跨省区水火电联合优化调度模型求解 |
| 3.3.1 基本参数 |
| 3.3.2 碳交易相关参数确定 |
| 3.3.3 求解方法 |
| 3.3.4 模型评价指标 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 传输成本对跨省区水火电调度的影响 |
| 3.4.2 碳交易价格对跨省区水火电调度的影响 |
| 3.4.3 不可再生能源发电能力不同的影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 碳交易和绿色证书交易协同对促进水电消纳和碳减排影响的模型分析 |
| 4.1 考虑碳交易和绿色证书交易协同作用后各市场主体的需求分析 |
| 4.2 考虑碳排放交易和绿色证书交易的水火电优化调度模型 |
| 4.2.1 假设条件 |
| 4.2.2 目标函数 |
| 4.2.3 约束条件 |
| 4.2.4 评价指标 |
| 4.3 求解与结果分析 |
| 4.3.1 求解方法 |
| 4.3.2 绿色证书价格对水火电调度的影响 |
| 4.3.3 碳价与绿色证书价格协同作用的情况 |
| 4.3.4 可再生能源配额比例的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（10）A公司水电企业集控运营管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究方案及路线 |
| 1.4.1 研究方案 |
| 1.4.2 研究路线 |
| 2 文献综述及理论基础 |
| 2.1 国内水电企业集控运营管理研究 |
| 2.2 国外水电企业集控运营管理研究 |
| 2.3 企业运营管理理论 |
| 2.4 水电企业集控运营管理的特点及要素 |
| 2.4.1 水电企业集控运营管理的特点 |
| 2.4.2 水电企业集控运营管理的要素 |
| 2.5 水电企业集控管理模式 |
| 2.5.1 电力调度 |
| 2.5.2 水库调度 |
| 2.5.3 其他方面管理 |
| 3 A公司水电企业集控运营管理存在问题及原因分析 |
| 3.1 A公司水电开发概况 |
| 3.2 A公司水电企业集控运营管理简述 |
| 3.2.1 “分公司、子公司”结合的经营管理 |
| 3.2.2 “区域集控、水调集中”的发电运行管理 |
| 3.3 A公司水电企业集控运营管理存在的问题 |
| 3.3.1 电站间距离问题 |
| 3.3.2 调度管理问题 |
| 3.3.3 人员配置及素质的问题 |
| 3.3.4 检修管理的问题 |
| 3.4 A公司水电企业集控运营管理问题的原因分析 |
| 3.4.1 历史原因 |
| 3.4.2 管理方式转变滞后 |
| 4 A公司水电企业集控运营管理模式优化 |
| 4.1 集控运营管理模式优化的原则与目标 |
| 4.1.1 集控运营管理模式优化的原则 |
| 4.1.2 集控运营管理模式优化的目标 |
| 4.2 组织机构优化设计 |
| 4.2.1 优化设计流程 |
| 4.2.2 集控中心职能与框架设计 |
| 4.3 优化具体措施 |
| 4.3.1 进一步优化调度管理 |
| 4.3.2 集控中心电力调度管理优化 |
| 4.3.3 集控中心水库调度管理优化 |
| 4.3.4 “运维一体化”管理 |
| 4.3.5 加强人力资源管理 |
| 5 预期效果及保障措施 |
| 5.1 预期效果 |
| 5.2 保障措施 |
| 5.2.1 发挥企业领导决策作用 |
| 5.2.2 强化员工管理 |
| 5.2.3 推进企业文化建设 |
| 5.2.4 健全风险管控体系 |
| 6 结论及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、利用市场机制,优化调度,充分发挥水电效益（论文参考文献）
- [1]雅砻江下游梯级水电站多尺度联合优化调度[D]. 龚芝瑞. 西安理工大学, 2021(01)
- [2]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)
- [3]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)
- [4]考虑市场力抑制的电力市场机制设计和决策方法研究[D]. 张琛. 重庆大学, 2020
- [5]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
- [6]可再生能源多能协同调度优化及效益均衡模型研究[D]. 郭洪武. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [7]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)
- [8]多种能源发电协同发展管控模型及大数据分析研究[D]. 任东方. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [9]碳交易和绿色证书交易机制对水电消纳和减排的影响研究[D]. 王彤. 大连理工大学, 2020(02)
- [10]A公司水电企业集控运营管理研究[D]. 候赛. 华中师范大学, 2020(02)