電力工業(yè)的市場化進(jìn)程為電力行業(yè)的組織、運(yùn)營和消費(fèi)體系帶來了深刻而又巨大的變革。電力市場環(huán)境下的競爭機(jī)制極大地影響了發(fā)電投資規(guī)劃和可靠性評估的技術(shù)實(shí)施，特別是投資主體的轉(zhuǎn)變和市場化運(yùn)作的要求導(dǎo)致了發(fā)電投資決策由傳統(tǒng)的極小化投資和運(yùn)行成本轉(zhuǎn)變?yōu)樽畲蠡顿Y者的收益，很多傳統(tǒng)的可靠性評估手段在市場環(huán)境下的適用性也遭到質(zhì)疑。電源在電力市場中扮演著十分重要的角色，投資主體的決策方案一方面影響著市場成員的切身利益，另一方面也影響著系統(tǒng)的安全運(yùn)行。本文對于電力市場條件下的發(fā)電投資與發(fā)電系統(tǒng)運(yùn)行可靠性問題進(jìn)行了比較系統(tǒng)和深入地研究，取得了以下研究成果： 建立了基于隨機(jī)過程的現(xiàn)貨市場電價(jià)模型。在對電價(jià)唯象特性做出分析的基礎(chǔ)上，利用隨機(jī)微分方程描述現(xiàn)貨市場的電價(jià)過程。模型可反映電價(jià)所獨(dú)有的物理特性，如多重周期性、隨機(jī)波動(dòng)性和跳躍特性等。重點(diǎn)推導(dǎo)得出了均值回復(fù)過程的隨機(jī)微分方程和Monte Carlo采樣公式。 研究了發(fā)電商現(xiàn)貨市場中的發(fā)電收益估計(jì)模型和風(fēng)險(xiǎn)評估問題。將發(fā)電收益建模為歐式看漲期權(quán)的形式，考慮了發(fā)電機(jī)的服役時(shí)間，強(qiáng)迫停運(yùn)，折現(xiàn)率等多種因素。并進(jìn)一步修正了基本模型，以充分考慮運(yùn)行約束對發(fā)電收益的影響。應(yīng)用MonteCarlo仿真法和最優(yōu)潮流技術(shù)求解模型以獲得發(fā)電收益的分布，從而進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)。 提出了長期雙邊合同中發(fā)電商的收益估計(jì)模型。模型由發(fā)電機(jī)強(qiáng)迫停運(yùn)、合同磋商價(jià)格、可變?nèi)剂腺M(fèi)用、固定資本折舊等子模型構(gòu)成，重點(diǎn)考慮了系統(tǒng)發(fā)生阻塞時(shí)阻塞費(fèi)用和金融輸電權(quán)對合同收益的影響。根據(jù)無套利假設(shè)推導(dǎo)了合同磋商價(jià)格。分別應(yīng)用點(diǎn)估計(jì)法和Monte Carlo仿真法求解以適應(yīng)不同計(jì)算場合的需要。 研究了發(fā)電投資風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)和投資組合問題。引入了一種“箱式-混合”分布，基于最差條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的概念，建立了穩(wěn)健發(fā)電投資組合模型。推導(dǎo)得到了多電力市場投資組合中的解析線性規(guī)劃模型，給出了求解方法。 建立了基于一致性風(fēng)險(xiǎn)度量的發(fā)電系統(tǒng)運(yùn)行可靠性評估指標(biāo)和優(yōu)化模型。定義了適用于市場環(huán)境的新發(fā)電系統(tǒng)運(yùn)行可靠性指標(biāo)——風(fēng)險(xiǎn)備用和條件風(fēng)險(xiǎn)備用。討論并證明了新指標(biāo)的數(shù)學(xué)性質(zhì)，其中條件風(fēng)險(xiǎn)備用為一致性風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)。提出了一個(gè)效能函數(shù)，通過對該函數(shù)求極值可獲得相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)備用和條件風(fēng)險(xiǎn)備用水平。證明了最優(yōu)化條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的模型為凸優(yōu)化問題。并舉例分析了模型的用法。 應(yīng)用新可靠性指標(biāo)討論了含可再生能源發(fā)電系統(tǒng)的運(yùn)行可靠性問題。為了適應(yīng)系統(tǒng)運(yùn)行的需要，對傳統(tǒng)LOLP模型進(jìn)行了改進(jìn)。提出了一種解析的風(fēng)機(jī)有功出力模型。根據(jù)可靠性指標(biāo)和風(fēng)機(jī)模型，討論了可再生能源發(fā)電的引入對系統(tǒng)運(yùn)行可靠性的影響。 最后對論文中所做的研究工作進(jìn)行了簡要總結(jié)，并提出了在該方向上有待進(jìn)一步深入研究的問題。
【學(xué)位單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2009
【中圖分類】：F224;F426.61
【部分圖文】：

設(shè)GMR過程的漂移因子。為1，回復(fù)率k為 1.4，無風(fēng)險(xiǎn)校正因子兄根據(jù)參考文獻(xiàn)取0.008[83，87]。為了反映電價(jià)的周期特性，本節(jié)通過多項(xiàng)式擬合典型日、周電價(jià)和全年電價(jià)，分別得到不同時(shí)間尺度下的電價(jià)周期特性函數(shù)，其曲線分別如圖2.9、圖2.10和圖2.n所示。 {{{{{，卜.涂步米十沖}十 十 lllll廠一廣卜一 一「一二、 、叭 ... 11111111111一一 一 一 一 一一一 一 一 一 一廠 廠廠 廠「一一一一一，一 {{{「一\一 一 !!!!!!!一 一 一 {{{{{{{lllll一 一 一一 lllll廣 廣廣 廣 廣

時(shí)間(h)圖2.11年電價(jià)擬合曲線Fig.2.llPol扭。而alaPProximationforyearlyfluetuationfunetio擬合得到的日、周和年等不同時(shí)間范圍下的電價(jià)數(shù)據(jù)，的周期函數(shù)，為便于觀察，僅給出一周的電價(jià)數(shù)據(jù)，如圖，這里進(jìn)行了電價(jià)標(biāo)準(zhǔn)化處理，即所有電價(jià)數(shù)據(jù)均除以

從圖中可明顯看出，考慮運(yùn)行約束的發(fā)電機(jī)輸出結(jié)果普遍比未考慮約束的情況下要小。這是運(yùn)行約束減小發(fā)電機(jī)有功優(yōu)化輸出的可行域所致�？紤]和未考慮運(yùn)行約束時(shí)發(fā)電資產(chǎn)收益的概率頻次分布分別見圖3.9和圖3.10。從圖3.9和圖3，10可看出這兩種情況下發(fā)電資產(chǎn)的分布曲線非常相似，所不同的僅是圖3.9中的資產(chǎn)值比圖3.10中小。原因是運(yùn)行約束的作用導(dǎo)致發(fā)電機(jī)有功輸出減少，從而使對應(yīng)的發(fā)電資產(chǎn)偏小。 0.70.91. 1.31.51.71.92.1周現(xiàn)貨市場發(fā)電資產(chǎn)(幻2， 22.x一占圖3.9考慮運(yùn)行約束時(shí)發(fā)電資產(chǎn)的概率分布 Fig.3.9EmPiriealProbabilitydensityforvalueofgenerationassetwithoPerationeonstraints
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本文編號：2837757