实时电价机制下的电力现货市场交易行为分析

本文深入探讨了实时电价机制对电力现货市场交易行为的影响,分析了市场参与者如何适应电价波动调整交易策略,并采用定性分析与案例研究相结合的研究方法,收集和分析了市场参与者的实际交易数据。研究发现,实时电价机制对发电企业的发电计划和报价策略、电网公司的调度策略和电力传输效率、电力用户的消费行为和需求响应均产生了显著影响。市场参与者在供需关系、价格形成机制及决策过程方面均表现出行为变化,如发电企业报价风险与发电计划调整、电网公司电力调度优化、电力用户用电成本控制与需求响应。此外,本文还讨论了数据捕捉与量化挑战、电价波动对市场稳定性的影响以及市场参与者预期变化等问题,并提出了相应的应对策略,包括发电企业风险管理、电网公司调度优化、电力用户需求响应以及政策支持与监管框架。

基于改进极限学习机的电力市场实时电价预测方法

针对实时电价数据波动性强及其影响因素复杂,导致现有预测模型稳定性及预测精度低的问题,提出了一种基于改进极限学习机的电力市场实时电价预测方法。设计了基于经验小波变换的实时电价数据分解方法,将电价序列分解为接近价格的低频信号和噪声的高频信号。同时提出基于改进随机森林的实时电价特征提取算法,根据预测重要度获取最优的电价影响因素特征组合。以此为基础,将核函数替代极限学习机隐藏层构建了R-KELM预测模型,更好地反映了多因素影响下实时电价的不确定性和波动性。以PJM实时电价数据为例,结果表明,所提方法可以有效克服电价数据强波动性及高特征冗余的问题,预测模型准确性及稳定性得到显著提升。

基于实时电价的电动汽车智能充电路径引导策略

随着电动汽车占比逐步增加,大量电动汽车在空间、时间上的随机性使得其分布极不均衡,无序充电造成电动汽车用户充电费用较高、电网负荷峰谷差加大。为此,提出一种基于实时电价的电动汽车智能充电路径引导策略。基于电动汽车智能信息交互系统,以电动汽车行驶时间、排队时间、充电时间、充电费用以及能耗费用的综合成本最小为目标,通过实时电价更新策略引导电动汽车至最优快充站。算例仿真结果表明,所提策略能实现空间上的有序快充,改善区域负荷的均衡度,减少各个充电站的拥挤度,并且有效降低了电动汽车用户的综合成本。

计及虚拟电厂内需求侧灵活性资源的实时电价和V2G协调优化调度策略

制定合理有效的电价策略和电动汽车充放电策略,可以为电网的经济稳定运行提供保障。文章综合考虑负荷用户、虚拟电厂运营商和上层电网利益,建立了以平抑净负荷功率波动为目标的价格型需求响应实时电价模型,通过引入多种群交互、模拟退火、最优个体扰动等机制对粒子群算法进行改进,并利用算法进行求解得到实时电价方案;然后结合住宅区电动汽车时移特性,在虚拟电厂两日的经济调度时间尺度上,考虑虚拟电厂和电动汽车用户利益建立优化调度模型。算例分析表明所述策略提高了虚拟电厂运行的稳定性、经济性,减少了与上层电网的平均交互电量和峰谷差。

基于交互式实时电价机制的用电优化研究

为满足对新能源消纳和电力供需平衡的要求,以新能源为主体的新型电力系统需要最大程度发挥负荷侧调节能力。针对当前用户侧调节能力未充分挖掘的问题,提出一种基于交互式实时电价机制的用电负荷优化方法。首先,基于区域电网内新能源总和建立广义标杆新能源出力曲线,提出一种基于改进时间序列形态相似度的用电负荷与广义新能源标杆曲线的源荷相似度计算方法,并构建负荷与电价的关联模型;进而提出基于源荷相似度的交互式实时电价机制引导用户参与响应;最后,构建多目标优化模型进行负荷优化。仿真结果表明,所提交互式实时电价机制的负荷优化效果更好,能够有效提高用户参与需求侧响应的积极性,相似度变化值能够准确衡量新能源与负荷曲线的相似度水平,使净负荷功率趋于平稳,促进新能源的高质量消纳。

基于实时电价与负荷预测的抽水蓄能电站调度策略研究

随着电力市场化的推进和可再生能源的快速发展,抽水蓄能电站作为调节电力系统供需平衡的重要手段,其调度策略的研究具有重要意义。探讨基于实时电价与负荷预测的抽水蓄能电站调度策略,提出一种创新性的调度模型,以优化电站的运行效率和经济性。

基于XGBoost对电力现货市场实时电价及日前电价短期预测

现货实时电价不仅能够反映不同时段的边际发电成本,还能够实时反映市场的供需情况。本文利用XGBoost方法对电力现货市场实时电价及日前电价短期预测,短期预测结果包含周电价预测和天电价预测,并利用Python语言进行软件开发,预测结果准确可信。在电力交易以及市场竞争中,利用预测电价信息尽可能地提前安排交易计划和竞标策略,以获得更大交易收益。

准实时电价策略探析

比较分析了固定电价、阶梯电价、分时电价、实时电价的特点,认为理想化的实时电价从技术角度上缺乏可操作性。鉴于我国现阶段国情,阶梯电价作为一种过渡性策略是完全必要的。提出一种准实时电价策略,也称D-1发布实时电价策略,指出准实时电价策略是智能电网条件下建设和培育智能需求的重要手段,并且从实施的技术条件来看,准实时电价方案也是现实可行的选择。

基于实时电价的电动汽车充放电优化策略和经济调度模型

实时电价为优化电动汽车(EV)充放电负荷提供了手段,从而实现经济调度。首先建立用户最优充放电策略模型:以计及EV电池退化成本的用户成本最小为目标,以满足EV行驶荷电状态和充放电荷电状态等为约束。在此基础上建立电动汽车用户实时电价响应模型,通过实时电价计算用户充电成本,使电动汽车充放电负荷与电价联动调整,并将该模型嵌入电动汽车充放电策略优化目标函数。求解过程中,用"停泊时长"确定单车一日可多次充放电的时段和行驶时段,从而在EV可充放电时长范围内优化每时段充放电负荷。最后建立经济调度模型:目标中计及机组阀点效应、约束中考虑EV充放电负荷以及机组爬坡速率等限制的多目标经济调度模型,提出一种改进模式搜索算法求解该时间耦合、非线性、非凸模型。以IEEE 39节点为例,验证了所建立模型和求解算法的有效性。

需求侧实时电价下用户购电风险决策

需求侧实时电价(RTP)是电力市场下需求响应的重要手段之一。作为一种理想的需求侧电价机制,通过结合与RTP相关的各类套期保值合同,RTP的价格波动风险可以在市场参与者之间合理分摊。基于各国开展RTP的研究与实践,结合随机电价模型,利用Monte-Carlo模拟法对与RTP相关的各类套期保值合同进行定价。在确定了合同价格后,基于条件风险价值(CVaR)法,以用户购电效用最大化为目标,建立了不同风险喜好的用户选择负荷最优套期保值比例的决策模型。最后通过算例仿真验证了所述方法的有效性,它有利于用户有选择性地规避RTP的价格风险,实现了供电公司与用户之间的良好互动。

基于遗传灰色神经网络模型的实时电价条件下短期电力负荷预测

在智能电网条件下,用户的用电模式将会发生重大变化,其中一个显著的变化就是用户可以根据电能需求结合实时电价调整其消费模式。这使得用户负荷预测更为复杂。在对影响短期电力负荷特性的各种因素进行分析的基础上,综合考虑了实时电价的影响,提出了一种用遗传算法优化改进的灰色神经网络方法,利用灰色模型可以弱化数据的随机性以及神经网络的高度非线性,对短期负荷进行预测,采用遗传算法对网络进行优化,从而提高了预测的精确度。实例证明该算法能较好地解决实时电价下的短期负荷预测问题。

基于最优潮流的实时电价分解模型及其内点法实现——兼论最优潮流中λ_p,λ_q乘子的经济意义

简要总结实时电价研究及与其联系密切的最优潮流（ＯＰＦ）的进展；提出一种基于最优潮流的实时电价计算方法，并可以将有功、无功的实时电价分解到各种辅助服务（旋转备用、网损补偿、电压支持、网络安全等）中；应用内点（ｉｎｔｅｒｉｏｒｐｏｉｎｔ）算法求解该模型，从而避免安全性定价剧烈波动的问题（“ｇｏ”“ｎｏ－ｇｏ”）。

实时电价用户比例增加对电力市场经济效率的影响

实时电价是竞争性电力市场的支点,是实现电力市场资源优化配置的有效保障。构建了趸售市场与零售市场竞争的数学模型,分析了电力零售市场中实时电价对电力市场经济效率的影响,并对实时电价用户比例增加对电力市场经济效率的影响进行了完整的经济性分析。基于经济学理论的实例结果验证了上述分析的正确性和有效性。

电力市场中考虑用户价格反应的实时电价

实时电价能促进电力资源的优化配置,是实现高效率运作的电力市场的关键所在。传统的实时电价数学模型一般都不考虑用户价格反应,把用户负荷看成常数,然后求解修正最优潮流方程,得到节点实时电价。文中提出一个考虑用户价格反应的实时电价数学模型,该模型通过把用户的无功电价折算到有功电价,形成修正有功电价,来研究功率因数恒定的用户对实时电价的反应。用一个实例系统进行实时电价的仿真计算,得到的结果有一定的指导意义。

需求侧实时电价下供电商购售电风险决策

实施需求侧实时电价(RTP)让供电商可以将电价风险有效地转移给用户,但供电商提供给用户的RTP套期保值合同也给其购售电风险管理带来了新的挑战。文中对RTP下供电商在购售电市场的成本、收入与风险进行了综合分析。购电侧重点考虑了日前市场和普通/分段双边合同,售电侧考虑了基本RTP合同与各类RTP套期保值合同。基于条件风险价值(CVaR)法,以供电商购售电效用最大化为目标,建立了不同风险喜好供电商的最优购电组合决策模型。算例仿真验证了所述方法的有效性,它有利于供电商协调RTP下购售电交易的利润与风险。

实时电价下插电式混合动力汽车智能集中充电策略

以实时电价为背景,提出了基于需求侧响应思想的插电式混合动力汽车(PHEV)集中充电机制,计及供电侧填谷效果与用户成本,建立数学模型,并根据模型特点提出了一种新颖的基于动态估计插值思想的算法,基于某地区2020年的预测数据进行算例仿真。结果表明,文中提出的PHEV集中充电策略可以有效地降低峰谷差,节约用户充电成本,达到供电侧与用户侧的双赢结果。

实时电价的意义与实现

本文论述了实时电价的概念、功能以及它与现行电价的不同点，介绍了它的构成形式，并讨论了在实时电价中用户应如何随电价的变化而调整自己的用电需求，及电力市场中实时电价的几种表现形式。

计及用户响应的实时电价模型及其内点法实现

实时电价(spot price)是电力市场中的重要概念。为准确地对实时电价进行计算、预测和分 析,在实时电价的计算方法中考虑负荷的价格响应模型是至关重要的。文中在基于内点法最优潮 流的实时电价算法的基础上,进一步建立了负荷与实时电价的互动模型。该方法避免了引入新的 未知量,仅通过对扩展海森矩阵对角元素的修改即可实现。而且,为了考虑跨时段负荷转移的作 用,文中把该方法进一步扩展到多时段负荷价格响应模型。IEEE 30节点算例表明了该方法的有 效性。

基于实时电价的微网PSO最优潮流算法研究

针对含多种DER的中压微网系统,提出基于实时电价的微网PSO最优潮流算法。首先推导了包含可中断负荷且与大电网可双向潮流交换的微网经济成本方程及包含能量流失的蓄电池运行约束方程。考虑了目前备受关注的PM10对健康的影响,综合经济、环境、健康成本及多种约束,以微网24小时运行费用最小为目标,建立了微网综合经济运行的优化模型。之后,提出基于牛顿-拉夫逊最优潮流算法的混沌PSO算法,结合某电力市场的实时电价和通过负荷预测获取的负荷曲线,在满足负荷需求的前提下,实现可中断负荷、蓄电池、DER与大电网功率的经济共享。最后,在Matlab环境下编程实现了该混沌PSO最优潮流算法。通过对某中压微网系统4种运行状态下的经济性分析,验证了该方法的正确性和有效性。

基于实时电价的智能用电系统

介绍了我国智能用电技术的发展历程,分析了电价政策对智能用电的影响,提出了基于实时电价的智能用电系统框架,阐述了系统各部分的功能需求,包括主站系统、远程信道、智能电表、本地信道、互动终端、智能开关等,给出了智能用电系统的信息流程。比较了实时电价阶段的智能用电与传统用电方式的不同。