电力用户可中断负荷交易机制与模型研究

论文摘要

可中断负荷的定价机制问题一直是近几年的研究热点。本文针对我国现阶段可中断负荷管理存在的不足,采用迭代竞价的思想对可中断负荷定价机制进行设计。在界定了可中断迭代竞价机制的参与主体、交易机制和价格结算方式的基础上,结合可中断负荷交易计划的制定原则,对备用机组事故率和可中断负荷用户违约概率的模糊不确定性特点进行了计算分析,并且在计算中运用改进的模糊层次分析法(FEAHP)和模糊概率来表示相关的不确定性。结合计算结果,对用户的报价策略进行了分析,提出了模糊贝叶斯学习模型来提高用户的动态信息掌握能力,文章最后的算例证明了本文所构建可中断负荷定价机制的可行性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 引言
• 1.1 选题背景及其意义
• 1.2 国内外研究综述
• 1.3 本文主要研究内容
• 第二章 基础知识
• 2.1 电力可中断负荷管理
• 2.1.1 电力可中断负荷及可中断电价
• 2.1.2 电力可中断负荷管理的特点
• 2.1.3 电力可中断负荷的定价
• 2.2 模糊集和模糊概率
• 2.2.1 模糊集
• 2.2.2 模糊概率
• 2.2.3 模糊集的清晰化
• 第三章 基于迭代竞价的电力可中断负荷交易计划
• 3.1 可中断负荷迭代竞价交易机制基本概述
• 3.1.1 可中断负荷竞价交易机制的基本概念
• 3.1.2 迭代竞价机制下的可中断负荷竞价流程
• 3.2 可中断负荷最优交易计划模型
• 3.3 基于语言概率的备用机组故障率和用户违约概率
• 3.3.1 基于语言概率的机组故障率
• 3.3.2 可中断负荷用户的违约概率
• 第四章 基于模糊贝叶斯学习模型的用户报价策略
• 4.1 可中断负荷用户的贝叶斯学习模型
• 4.1.1 贝叶斯学习原理
• 4.1.2 贝叶斯学习模型的要素及其学习流程
• 4.1.3 可中断负荷用户贝叶斯学习的模型要素及其流程
• 4.2 基于模糊贝叶斯学习模型的用户报价策略
• 4.2.1 模糊先验概率和模糊条件概率
• 4.2.2 模糊概率下的模糊贝叶斯公式
• 4.2.3 模糊贝叶斯学习模型下用户的报价策略
• 第五章 算例分析
• 5.1 基础数据
• 5.2 计算结果
• 5.2.1 违约风险评估
• 5.2.2 备用机组的事故率和用户的违约概率
• 5.2.3 用户初始报价
• 5.2.4 供电公司制定最优交易计划
• 5.2.5 用户基于模糊贝叶斯学习后再报价
• 5.3 结果分析
• 第六章 结论
• 参考文献
• 致谢
• 在学期间发表的学术论文和参加科研情况