独立电厂发电报价辅助决策系统研究
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摘要
电力市场中独立电厂发电报价系统是电力系统商业化运营模拟系统的重要组成部分，是一个用以决定电厂年度和月度检修计划、日发电能力和发电报价、并通过交易系统上报调度中心的智能决策系统。
在市场环境下，市场机制决定了供电方报价低者优先卖出电能，所以发电报价系统直接影响到独立电厂和电力系统的经济效益和运行，而成为一个焦点。由于报价系统受到市场环境和独立电厂本身运营情况等诸多因素的影响，而具有一定的随机性和实时性，使独立电厂通过发电报价获取尽可能大的效益具有一定的难度。
本文主要对独立电厂在现货市场中的“独立电厂发电报价辅助决策系统”进行了研究。从发电报价应建立在电力社会成本而不是个别成本这一基本点出发，在考虑市场因素的前提下，对独立电厂内部进行了机组优化和成本计算，进而作出发电报价辅助决策。
本文的工作和研究成果由五部分组成：1．在系统随机生产模拟的基础上，根据系统负荷需求，预测系统的边际成本电价，这部分工作能较好地预测到市场前景。2．采用人工神经网络技术，探索了根据预测的市场需求和边际成本电价预估独立电厂次日负荷的新途径，使独立电厂能在尽可能符合独立电厂和市场的未来运行情况下优化安排厂内生产。3．在考虑市场因素条件下，采用最优化方法制定了独立电厂内发电机组最优启停计划，以达到独立电厂发电耗量最小的目的。4．对发电报价辅助决策系统方法进行了研究，给出了独立电厂发电报价决策支持系统的总体构架和设计方案。5．运用计算机多媒体技术实现
了一个可用于实际火电厂的发电报价辅助决策系统。
本文通过理论推导和算例分析，得到了一些颇具实际意义的结论，
并给出了相应的研究结果。
In a power market , a generate bid system is an important subsystem of a power market operation system . It is a base to schedule the annual maintenance and monthly maintenance , daily generate capability and bids of a power plant. The bid system is an intelligent one in which the bids are stated to ISO by using of the transaction manage system .
In a power market, the market order determines that the power plants who invite bid lower would sell their power . So the generate bid system has been focused on because it has influenced on the benefits and the operation of power plants and power systems .
A bid system may change their methods of bidding by reasons of a power market environment or the operating of s specific power plant. The bid system is random and real-time , so it is difficult to get the benefit as large as possible for a specific power plant by inviting bids .
In this paper , a generate bid system in a power market in pool mode is presented . based on that the bid would de stated on the sociality power cost rather than special power cost of a specific power plant. The power plants should schedule properly the commitment of their generating units and calculate the power cost in a power market, and then the bids will be invited .
The main research work is described as follow : 1. According to the prediction of the next day's load , the marginal price can be calculated by aid of operation scheduling . So the conditions of next day's power market can be forecasted very well. 2 . A new method of forecasting the future load that would be provided by a specific power plant by using of artificial neural network . 3 . For gaining the minimize of power generation cost of some special power plant, the problem of optimization of generate unit commitment are solved dynamic
programming . 4 . Based on the study of the principal of generate bid system in power market, a new general construction and a scheme are presented . 5 . With the help of the computer multimedia , a practical auxiliary decision system of a technology generate bidding system in a power market is created .
Some practical conclusions are presented , and the feasible results are shown in this paper by deducing in theory and showing the result of computation example.
在市场环境下，市场机制决定了供电方报价低者优先卖出电能，所以发电报价系统直接影响到独立电厂和电力系统的经济效益和运行，而成为一个焦点。由于报价系统受到市场环境和独立电厂本身运营情况等诸多因素的影响，而具有一定的随机性和实时性，使独立电厂通过发电报价获取尽可能大的效益具有一定的难度。
本文主要对独立电厂在现货市场中的“独立电厂发电报价辅助决策系统”进行了研究。从发电报价应建立在电力社会成本而不是个别成本这一基本点出发，在考虑市场因素的前提下，对独立电厂内部进行了机组优化和成本计算，进而作出发电报价辅助决策。
本文的工作和研究成果由五部分组成：1．在系统随机生产模拟的基础上，根据系统负荷需求，预测系统的边际成本电价，这部分工作能较好地预测到市场前景。2．采用人工神经网络技术，探索了根据预测的市场需求和边际成本电价预估独立电厂次日负荷的新途径，使独立电厂能在尽可能符合独立电厂和市场的未来运行情况下优化安排厂内生产。3．在考虑市场因素条件下，采用最优化方法制定了独立电厂内发电机组最优启停计划，以达到独立电厂发电耗量最小的目的。4．对发电报价辅助决策系统方法进行了研究，给出了独立电厂发电报价决策支持系统的总体构架和设计方案。5．运用计算机多媒体技术实现
了一个可用于实际火电厂的发电报价辅助决策系统。
本文通过理论推导和算例分析，得到了一些颇具实际意义的结论，
并给出了相应的研究结果。
In a power market , a generate bid system is an important subsystem of a power market operation system . It is a base to schedule the annual maintenance and monthly maintenance , daily generate capability and bids of a power plant. The bid system is an intelligent one in which the bids are stated to ISO by using of the transaction manage system .
In a power market, the market order determines that the power plants who invite bid lower would sell their power . So the generate bid system has been focused on because it has influenced on the benefits and the operation of power plants and power systems .
A bid system may change their methods of bidding by reasons of a power market environment or the operating of s specific power plant. The bid system is random and real-time , so it is difficult to get the benefit as large as possible for a specific power plant by inviting bids .
In this paper , a generate bid system in a power market in pool mode is presented . based on that the bid would de stated on the sociality power cost rather than special power cost of a specific power plant. The power plants should schedule properly the commitment of their generating units and calculate the power cost in a power market, and then the bids will be invited .
The main research work is described as follow : 1. According to the prediction of the next day's load , the marginal price can be calculated by aid of operation scheduling . So the conditions of next day's power market can be forecasted very well. 2 . A new method of forecasting the future load that would be provided by a specific power plant by using of artificial neural network . 3 . For gaining the minimize of power generation cost of some special power plant, the problem of optimization of generate unit commitment are solved dynamic
programming . 4 . Based on the study of the principal of generate bid system in power market, a new general construction and a scheme are presented . 5 . With the help of the computer multimedia , a practical auxiliary decision system of a technology generate bidding system in a power market is created .
Some practical conclusions are presented , and the feasible results are shown in this paper by deducing in theory and showing the result of computation example.
引文
1．于尔铿，韩放，谢开，曹防．电力市场．北京：中国电力出版社，1998
2．郏斌，王秀丽，王锡凡．电力市场日生产模拟新算法．中国电力．1999．32(4)：44-46
3．曾鸣，程芸，丁声高．我国电力市场的实施方案和相关问题研究．电网技术．2000．24(2)：69-73
4．李帆，朱敏．英国电力市场及输电系统简介．电力系统自动化．1999．23(2)：33-40
5．戴彦，文福拴，韩祯祥．电力系统市场化的影响和最新发展．电力系统自动化．1999．23(2)：50-54
6．白晓民，钟金，仇明，赵社宏．中国电力市场开发和运营系统开发．电力系统自动化．1999．23(2)：45-49
7．刘福斌，陈珩，李扬，朱刚刚．中国省级电力市场探讨．全国高等学校电力系统及其自动化专业第十五届学术年会论文集，武汉，1999：1184-1189
8．李运灵，侯云鹤，熊信艮，吴耀武．遗传算法在电力市场竞争机制中的应用．全国高等学校电力系统及其自动化专业第十五届学术年会论文集，武汉，1999：1265-1269
9．王锡凡．关于我国电力市场的研究问题．全国高等学校电力系统及其自动化专业第十五届学术年会论文集，武汉，1999：1179-1183
10．赵学顺，黄民祥．基于对策论方法的电力交易计划．全国高等学校电力系统及其自动化专业第十五届学术年会论文集，武汉，1999：1221-1226
11．白晓民，张毅，钟金，李锐，王方，张勉荣．互联电网商业化运行(一)——电能交易的几个基本问题．电网技术．1998．22(2)：55-59
12．白晓民，张毅，钟金，李锐，王方，张勉荣．互联电网商业化运行(三)--交易模拟系统与交易分析方法．电网技术．1998．22(4)：60-63
13．王秀丽，郏斌．电力市场电价理论的分析与综述(二)竞价机制及转运电价．全国高等学校电力系统及其自动化专业第十五届学术年会论文集，武汉，1999：1208-1215
14．谢开，于尔铿，刘广一，宋勇华．电力市场中的输电服务(三)--无功管理与定
价．电网技术．1997．21(5)：62-66
15．宋永华，孙锦鑫．英国将推出电力市场新模式．电网技术．1999．23(8)：69-73
16. hao S Y ." reactive power pricing and management ", IEEE Traction on power systems. 1997.12(1) :95-104
17．刘俊勇等．电厂电价理论体系的研究．电力市场研究(浙江省电力公司)．1999．7
18．潘云江，孙有江，李庚银．电力市场过渡时期日发电调度计划编制软件包．电力系统自动化．2000．24(11)：52-56
19．管晓宏，赖菲．电力市场中电力供应商竞标策略的选择．电力系统自动化．2000．24(11)：10-14
20．张少华，李渝曾，周永兴．考虑电力差价合同的发电厂报价策略研究．2000．24(8)：15-19
21．王锡凡．电力系统优化规划．北京：水利电力出版社，1990
22．夏清，王少军，相年德，时序负荷曲线下电力系统概率性生产模拟．中国电机工程学报．1994．14(3)：21-28
23．言茂松．电能价值当量分析与分时电价预测．北京：中国电力出版社，1998
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26．王锡凡．关于电价制定方法的初步探讨．中国电力．1999．32(6)．1-3
27．杨争林，宋燕敏，曹荣章．超短期负荷预测在发电市场中的应用．电力系统自动化．2000．24(11)：14-18
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29．焦李成．神经网络系统理论．西安：西安电子科技大学出版社，1996
30．李文沅．电力系统安全经济—模型与方法．重庆：重庆大学出版社，1989
31．强金龙，于尔铿．电力系统经济调度．哈尔滨工业大学出版社．1993
32．何仰赞，温增银，汪馥英，周勤慧．电力系统分析(下)．武汉：华中理工大学出版社，1985
33．于永源，杨绮雯．电力系统分析．北京：水利电力出版社．1987
34．(苏)AC．郭尔什柯夫．火力发电厂技术经济指标．北京：水利电力出版社，1991
35．李朝安．发电厂及电力系统经济运行．乌鲁木齐．新疆人民出版社，1985
36．席少霖，赵凤治．最优化计算方法．上海：上海科学技术出版社，1983
37．(美)罗伯特．E．拉森，约翰．L．卡斯梯．动态规划原理．北京：清华大学出版社，1984
38．陈宝林．最优化理论与算法．北京：清华大学出版社，1989
39. Martin L. Baughman, shams N. Siddiqi , Real--Time pricing of Reactive power: Theory and case study results. IEEE Transaction on Power System. 1991.6 (1): 23-29
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38．陈宝林．最优化理论与算法．北京：清华大学出版社，1989
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