【摘要】：我國(guó)西南地區(qū)水能資源富集,以云南和四川兩省為例,水電裝機(jī)占全網(wǎng)總裝機(jī)的比例均超70%,隨著新一輪電力體制改革的不斷深入,形成了典型的高比例水電電力市場(chǎng)。電力市場(chǎng)化為西南水電的消納提供了契機(jī),但同時(shí)也帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。不同于其它水電規(guī)模占比較小的電力市場(chǎng),西南高比例水電電力市場(chǎng)呈現(xiàn)出獨(dú)有的特點(diǎn),突出表現(xiàn)為巨型電站梯級(jí)滾動(dòng)開(kāi)發(fā)占據(jù)較大市場(chǎng)份額、發(fā)電易受不確定徑流影響、各市場(chǎng)主體競(jìng)爭(zhēng)能力差異大、梯級(jí)水電站間關(guān)系耦合緊密、就地消納能力有限需大規(guī)模外送等,這些特點(diǎn)與我國(guó)電力體制改革現(xiàn)實(shí)情況和電力市場(chǎng)通性問(wèn)題耦合,進(jìn)一步增加了調(diào)度運(yùn)行和交易難度,面臨價(jià)格形成機(jī)制更為復(fù)雜、多重不確定性影響下的水電資源市場(chǎng)化消納、以及市場(chǎng)交易與集中調(diào)度的協(xié)調(diào)等難題。然而,無(wú)論是國(guó)內(nèi)還是國(guó)外,針對(duì)高比例水電電力市場(chǎng)可參考的研究成果相對(duì)較少。為此,本文針對(duì)上述難點(diǎn),從市場(chǎng)、水電企業(yè)和電網(wǎng)三個(gè)不同角度出發(fā),分別開(kāi)展出清價(jià)格預(yù)測(cè)方法、水電策略性市場(chǎng)交易方法和過(guò)渡期電網(wǎng)調(diào)度方法研究,取得主要研究成果如下:(1)針對(duì)我國(guó)電力市場(chǎng)建設(shè)時(shí)間短、歷史資料積累不足的現(xiàn)實(shí)情況,提出了基于短序列資料的市場(chǎng)出清價(jià)格灰色預(yù)測(cè)方法。以我國(guó)電力市場(chǎng)化交易試點(diǎn)省份云南省電力市場(chǎng)為背景,首先深入分析出清電價(jià)預(yù)測(cè)問(wèn)題的本質(zhì),從供給側(cè)和需求側(cè)兩方面探尋影響出清電價(jià)的主要因素并作為模型輸入數(shù)據(jù);然后,構(gòu)造含預(yù)測(cè)點(diǎn)虛擬值的數(shù)據(jù)序列,通過(guò)兩次灰色模型建模,獲得預(yù)測(cè)值區(qū)間;最后,提出基于各影響因素與出清電價(jià)間相關(guān)關(guān)系的區(qū)間白化方法,獲得預(yù)測(cè)值。采用后驗(yàn)差檢驗(yàn)、平均絕對(duì)誤差、均方差、平均絕對(duì)百分差等評(píng)價(jià)指標(biāo)衡量模型精度,同時(shí)引入修正的Diebold-Mariano檢驗(yàn)衡量不同模型間預(yù)測(cè)能力的差異。與多元線性回歸模型(MLR)、傳統(tǒng)灰色預(yù)測(cè)模型(TGM(0,N))和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(ANN)的對(duì)比結(jié)果表明,所提方法表現(xiàn)出更好的擬合精度和預(yù)測(cè)性能,可有效應(yīng)對(duì)市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)時(shí)間短、數(shù)據(jù)樣本不足情況下的市場(chǎng)出清價(jià)格預(yù)測(cè)問(wèn)題,為市場(chǎng)參與者的交易、發(fā)電、檢修計(jì)劃安排、風(fēng)險(xiǎn)控制和監(jiān)管等提供依據(jù)。(2)針對(duì)大規(guī)模水電跨省跨區(qū)市場(chǎng)交易問(wèn)題,提出了梯級(jí)水電面向省內(nèi)和外送市場(chǎng)的組合交易優(yōu)化方法。首先,引入Copula函數(shù)描述各市場(chǎng)間價(jià)格波動(dòng)的相關(guān)性,獲得市場(chǎng)間電價(jià)的聯(lián)合分布函數(shù),離散生成多個(gè)場(chǎng)景,并通過(guò)系統(tǒng)聚類和不一致系數(shù)實(shí)現(xiàn)電價(jià)場(chǎng)景的縮減;然后,基于篩選出的多個(gè)電價(jià)場(chǎng)景,考慮梯級(jí)各電站間水力、電力聯(lián)系和市場(chǎng)交易等約束,構(gòu)建了梯級(jí)水電站群多市場(chǎng)組合交易優(yōu)化模型;最后,以LINGO 17.0軟件為求解工具,采用以分支定界(Branch and Bound)為核心的非線性全局優(yōu)化方法(Global Solver)實(shí)現(xiàn)模型求解。以烏江梯級(jí)為工程背景,驗(yàn)證了所提模型有效性,并與常規(guī)調(diào)度模式比較,結(jié)果表明,所提模型能夠更好地響應(yīng)市場(chǎng)電價(jià)變化,充分利用梯級(jí)良好的調(diào)節(jié)性能,實(shí)現(xiàn)不同時(shí)段、不同市場(chǎng)間的交易策略優(yōu)化,提高梯級(jí)交易計(jì)劃的經(jīng)濟(jì)性和魯棒性。(3)針對(duì)市場(chǎng)環(huán)境下不同利益水電主體間的交易競(jìng)爭(zhēng)問(wèn)題,提出了水電市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的抽樣隨機(jī)動(dòng)態(tài)規(guī)劃(Sampling Stochastic Dynamic Programming,SSDP)博弈分析方法,研究市場(chǎng)環(huán)境下水電運(yùn)行方式、發(fā)電量、收益等的變化情況及其影響因素。分別以單主體收益最大和多主體聯(lián)盟收益最大為目標(biāo),構(gòu)建了非合作博弈SSDP模型及合作博弈SSDP模型,引入納什-古諾模型(Nash-Cournot Model)和納什-海薩尼議價(jià)模型(Nash-Harsanyi Bargaining Model)分別描述非合作模式及合作模式下的市場(chǎng)中各主體間均衡狀態(tài),并針對(duì)兩模型特點(diǎn)分別提出基于最速上升搜索的一維和多維求解方法。以紅水河流域的龍灘電站、瀾滄江流域的小灣電站和烏江流域的構(gòu)皮灘電站為實(shí)例進(jìn)行分析,結(jié)果表明,市場(chǎng)環(huán)境下水電站的博弈結(jié)果主要受以下幾方面影響:電站的調(diào)節(jié)性能影響了其平均成交電價(jià);汛前電站水位消落深度影響了電站調(diào)度期內(nèi)的可發(fā)電量;電站裝機(jī)容量和入庫(kù)徑流穩(wěn)定性影響了其市場(chǎng)成交電量比例。分析結(jié)果可為水電參與電力市場(chǎng)發(fā)電決策和水位控制提供科學(xué)依據(jù)。(4)針對(duì)電力體制改革過(guò)渡時(shí)期發(fā)電計(jì)劃編制的特殊性,立足于電網(wǎng)調(diào)度機(jī)構(gòu),提出了考慮市場(chǎng)交易計(jì)劃的過(guò)渡期電網(wǎng)多目標(biāo)協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度方法。以電網(wǎng)購(gòu)電經(jīng)濟(jì)性、系統(tǒng)節(jié)能降耗和機(jī)組調(diào)度公平性為目標(biāo),協(xié)調(diào)優(yōu)化市場(chǎng)中競(jìng)價(jià)、非競(jìng)價(jià)機(jī)組,水電、火電機(jī)組的出力計(jì)劃。提出了中長(zhǎng)期合約電量分解的二次規(guī)劃方法,并將分解得到的日電量作為約束條件引入多目標(biāo)調(diào)度模型,保證競(jìng)價(jià)機(jī)組調(diào)度公平性;利用模糊優(yōu)選方法及多種約束處理策略對(duì)已建立的多目標(biāo)模型進(jìn)行轉(zhuǎn)換,并提出帶可行初始種群的自適應(yīng)改進(jìn)粒子群算法實(shí)現(xiàn)模型求解,改善了傳統(tǒng)粒子群算法易陷入局部最優(yōu)的缺陷。采用IEEE(Institute ofElectrical and Electronics Engineers)測(cè)試系統(tǒng),分別結(jié)合云南、貴州兩省的水火電裝機(jī)比例進(jìn)行仿真模擬,結(jié)果表明所提模型和方法在保證完成市場(chǎng)成交合同的基礎(chǔ)上,能統(tǒng)籌考慮調(diào)度經(jīng)濟(jì)、環(huán)保和公平等因素,實(shí)現(xiàn)了日前發(fā)電計(jì)劃與中長(zhǎng)期市場(chǎng)交易結(jié)果的嵌套優(yōu)化,在不同電源比例市場(chǎng)中均可獲得合理的調(diào)度結(jié)果,可為改革過(guò)渡時(shí)期的電力系統(tǒng)發(fā)電運(yùn)行提供決策支持。在本文最后,對(duì)全文研究工作進(jìn)行了總結(jié),分析目前工作存在的不足,并對(duì)進(jìn)一步研究工作進(jìn)行了展望。
【圖文】：

邐？逡逑ｊ年調(diào)節(jié)及以上４季調(diào)節(jié)邋＜］日調(diào)節(jié)及徑流式注：電站下方數(shù)字為其裝機(jī)容量（萬(wàn)ｋＷ）逡逑圖１．４主要流域梯級(jí)電站分布和調(diào)節(jié)性能逡逑Ｆｉｇ．邋１．４邋Ｈｙｄｒｏｐｏｗｅｒ邋ｐｌａｎｔｓ邋ａｎｄ邋ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ邋ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ邋ｏｆ邋Ｊｉｎｓｈａ邋ｃａｓｃａｄｅ，邋Ｌａｎｃａｎｇ邋ｃａｓｃａｄｅ，逡逑Ｗｕ邋ｃａｓｃａｄｅ邋ａｎｄ邋Ｈｏｎｇｓｈｕｉ邋ｃａｓｃａｄｅ逡逑－６－逡逑

將部分機(jī)組定義為“優(yōu)先上網(wǎng)機(jī)組”，不參與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。同時(shí)，為響應(yīng)國(guó)家逡逑節(jié)能減排要求，市場(chǎng)環(huán)境下要保證清潔能源的全額消納，如風(fēng)電、光伏電和小水電等。逡逑本章以云南月度市場(chǎng)為研宄對(duì)象，圖２．３給出了市場(chǎng)交易流程和關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)。在每月逡逑市場(chǎng)交易結(jié)束后，，昆明電力交易中心（Ｋｕｎｍｉｎｇ邋Ｐｏｗｅｒ邋Ｅｘｃｈａｎｇｅ邋Ｃｅｎｔｅｒ，邋ＫＰＥＣ）根據(jù)買逡逑賣雙方提交的申報(bào)信息，統(tǒng)計(jì)生成市場(chǎng)供給曲線和需求曲線，并據(jù)此計(jì)算市場(chǎng)出清電價(jià)。逡逑？Ｊ＝？逡逑忙逡逑每月２０號(hào)＼每月２２號(hào)逡逑市場(chǎng)信息發(fā)布邐＼逡逑每月２５號(hào)逡逑■１８邋發(fā)電商（Ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ邋ｃｏｍｐａｎｉｅｓ，邋ＧＥＮＣＯｓ）邐用戶（Ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ邋ｃｏｍｐａｎｉｅｓ，邋Ｃ0ＮＣ0ｓ）逡逑圖２．３云南月度電力交易市場(chǎng)流程逡逑Ｆｉｇ．邋２．３邋Ｔｈｅ邋ｐｒｏｃｅｓｓ邋ｏｆ邋Ｙｕｎｎａｎ５ｓ邋ｍｏｎｔｈｌｙ邋ｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙ邋ｍａｒｋｅｔ逡逑－３６－逡逑
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：F426.91;F426.61;TV737

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2626922