基于电价预测的零售电价套餐形成方法
【图文】:
2.1电价预测理论基础逡逑2.1.1电力价格的波动性分析逡逑以德州市场为例,分析现货市场中价格波动变化趋势。下图2-1和2-2分别逡逑为曰前市场(DAM)和实时市场(RTM)邋2016年南区、北区、西区、休斯顿区逡逑的小时平均结算价格。从图中可以看出日前市场的价格波动与实时市场相比波动逡逑范围较小,日前市场的价格波动范围更多的落在50¥/MWh范围内,实时市场出逡逑现的最高结算价格要远远高于日前市场;同时在相同的时间段内,实时市场出现逡逑高价的频率也远大于日前市场,在2016年中日前市场中平均结算价格大于逡逑200¥/MWh出现7次,在实时市场中出现40次;相同的是,一年中的较高结算逡逑价格均会在7-9月份中间出现,价格尖峰的存在主要是受到网络阻塞的影响;除逡逑此之外,实时市场具备的一大特征就是存在零价甚至负价的结算价格,是日前市逡逑场不会存在的。逡逑-50邋 ̄|逦I逦I逦I逦I逦I逦I逦I逦I逦I逦I逦I逦I ̄逡逑2016/1/1-2016/1/7逡逑60逡逑200邋-邋50邋?逡逑I逦:逦I逡逑|150逦^邋0Aaavw逦1逡逑|邋100邋-邋,0l/1邋1/2邋1/3邋1/4邋15邋16邋1/7逦,邋I邋!逦-逡逑01/01逦01邋31逦02/29逦03邋31逦04/30逦05邋31逦06邋30逦07/31逦08/31逦09/30逦10/31逦11邋30逦1
01/01逦01/31逦02/29逦03/31逦04/30逦05/31逦06邋30逦07/31逦08/31逦09/30逦10/31逦11/30逦12/31逡逑时间逡逑图2-2德州实时市场2016年平均结算价格走势逡逑从以周为时间尺度的图例中,可以看出DAM和RTM的结算价格均有日周逡逑期波动的趋势。德州辅助服务市场是以日前市场统一出清的方式进行交易,下图逡逑2-3为2016年日前市场4种辅助服务的出清价格走势,其中4种辅助服务包含:逡逑下降调节(Regulation邋Down)、上升调节(Regulation邋Up)、响应式预留服务逡逑(Responsive邋Reserve邋Service)、冷备用(Non-Spin)。通过对四种价格的对比逡逑分析可知,RRS服务均价最高,NSPIN服务均价最低,REGUP的价格与RRS逡逑的价格呈现很强的正相关性。与日前交易市场和实时交易市场的价格相比,辅助逡逑服务价格的水平较低,而且没有明显的周期性的变化趋势。然而,,在DAM和逡逑RTM同时出现高价时,REGUP、RRS和NSPIN也出现了各自的价格峰值。逡逑300邋 ̄|逦I逦I逦I逦I逦I逦I逦I逦I逦I逦I逦I逦I ̄逡逑逦REGDN逡逑250邋-逦—-—REGUP逦x逦-逡逑RRS逡逑200邋-逦—NSPIN逦?邋|?-逡逑.?邋x逦0逦:t逡逑lo逦x逦i逡逑^邋150邋-逦
【学位授予单位】:华北电力大学(北京)
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TM73;F426.61;F726
【相似文献】
相关期刊论文 前10条
1 徐兵;;电力市场下短期电价预测浅析[J];经贸实践;2015年08期
2 赵晶;;电力市场中电价预测方法综述[J];企业技术开发;2013年18期
3 杨俊;张勤;潘虹;张婷婷;;遗传程序设计在短期电价预测中的应用[J];电力学报;2009年01期
4 刘振宗;吴颖超;;电力市场短期电价预测方法综述[J];中国电力教育;2009年20期
5 张显;王锡凡;;短期电价预测综述[J];电力系统自动化;2006年03期
6 谢诗宇;;基于统计学习的电价预测模型[J];通讯世界;2018年05期
7 汪敏霞;;基于电力市场的短期电价预测分析[J];通讯世界;2015年11期
8 谢新南;;一种短期电价预测的新方法[J];电工电气;2009年08期
9 谢品杰;谭忠富;尚金成;侯建朝;王绵斌;;基于小波分析与广义自回归条件异方差模型的短期电价预测[J];电网技术;2008年16期
10 谢新南;;一种短期电价预测的新方法[J];安徽电力;2008年03期
相关会议论文 前10条
1 邹雅;滕贤亮;王阳;涂孟夫;谢蔚;;现货市场环境下基于堆叠自编码器的电价预测[A];中国电机工程学会电力市场专业委员会2019年学术年会暨全国电力交易机构联盟论坛论文集[C];2019年
2 闫彦;孙桂新;;互联电网地区电价预测与分析[A];发展的信息技术对管理的挑战——99’管理科学学术会议专辑(上)[C];1999年
3 马新顺;;基于神经网络与小波分解的市场清算电价预测[A];第十届中国青年信息与管理学者大会论文集[C];2008年
4 秦磊;邹斌;;电价预测及其概率分布[A];2007中国控制与决策学术年会论文集[C];2007年
5 崔天宝;栗然;王粤;;基于云模型的短期电价预测[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集(中册)[C];2008年
6 廉晨;韩小平;左月明;;基于神经网络和小波分析的短期电价预测方法[A];纪念中国农业工程学会成立30周年暨中国农业工程学会2009年学术年会(CSAE 2009)论文集[C];2009年
7 孙伟;卢建昌;孟明;;基于时间序列支持向量机模型的电价预测研究[A];2006中国控制与决策学术年会论文集[C];2006年
8 田慧欣;;基于多神经网络的日前电价预测[A];天津市电机工程学会2009年学术年会论文集[C];2009年
9 涂启玉;张茂林;;小波神经网络预测电价的新改进[A];2010年云南电力技术论坛论文集(文摘部分)[C];2010年
10 赵军科;李郁侠;;我国电价时间序列混沌特性分析及电价预测[A];2006电力系统自动化学术交流研讨大会论文集[C];2006年
相关博士学位论文 前3条
1 李彩虹;两类组合预测方法的研究及应用[D];兰州大学;2012年
2 刘达;电力市场中电价预测模型方法及应用研究[D];华北电力大学(北京);2008年
3 杨俊;市场环境下电力系统可靠性分析若干问题研究[D];华北电力大学(北京);2009年
相关硕士学位论文 前10条
1 吉晓琼;基于深度学习的电力市场短期电价预测研究[D];华北电力大学;2019年
2 黄晗;新南威尔士州日前市场出清电价预测研究[D];华北电力大学(北京);2019年
3 李欣宁;基于电价预测的零售电价套餐形成方法[D];华北电力大学(北京);2019年
4 Jeanne Baptiste NIYIGENA;电价预测与市场分析“卢旺达案例研究”[D];华北电力大学(北京);2019年
5 常子汉;基于小波变换与Adam优化的LSTM电价预测研究[D];兰州大学;2019年
6 舒文杰;用于电价预测的自适应理性超限学习机研究[D];湘潭大学;2018年
7 刘威;互联电力市场的区域电价预测[D];华中科技大学;2018年
8 王勤智;电力市场下短期电价预测研究[D];昆明理工大学;2013年
9 吴兴华;电力市场条件下的短期电价预测研究[D];北京交通大学;2008年
10 周冰;智能电网环境下的短期电价预测研究[D];郑州大学;2015年
本文编号:2660627
本文链接:https://www.wllwen.com/jingjilunwen/gongyejingjilunwen/2660627.html