隨著越來(lái)越多種類的零售商、聚合商以及大型用戶等供應(yīng)商的興起,平衡市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈,服務(wù)供應(yīng)商的選擇多樣性也為交易中心帶來(lái)了服務(wù)效率低下、管理秩序混亂等問(wèn)題。為了對(duì)供應(yīng)側(cè)主體進(jìn)行客觀考核,提出了基于主成分分析法的電力市場(chǎng)供應(yīng)側(cè)主體競(jìng)爭(zhēng)潛力指數(shù)研究。首先定性分析影響市場(chǎng)供應(yīng)側(cè)主體競(jìng)爭(zhēng)力的主要因素,然后通過(guò)指標(biāo)定量分析各影響因素,形成指標(biāo)評(píng)價(jià)體系。其次通過(guò)主成分分析的方法對(duì)所有指標(biāo)進(jìn)行主成分提取,并將提取出的第一主成分定義為市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)潛力指數(shù)（MCPI）,用于表征市場(chǎng)供應(yīng)側(cè)主體的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)潛力。最后通過(guò)仿真算例驗(yàn)證指標(biāo)的科學(xué)性及可行性,為市場(chǎng)參與者及監(jiān)管者提供了可靠的評(píng)價(jià)方法。 

【文章來(lái)源】：電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2020,48(19)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

主成分分析流程圖

-6-電力系統(tǒng)保護(hù)與控制表6各指標(biāo)間的相關(guān)性矩陣Table6Correlationmatrixbetweenallindexes相關(guān)性βlRSTLI供需響應(yīng)速度βl1.000-1.0000.865-0.0540.452RST-1.0001.000-0.8650.054-0.452LI0.865-0.8651.000-0.3960.234供需-0.0540.054-0.3961.000-0.219速度0.452-0.4520.234-0.2191.000由圖2的碎石圖可以看出各成分的特征值。選取特征值大于1的成分作為主成分，由累計(jì)貢獻(xiàn)率及特征值可知本例中選取第一、二主成分。圖2碎石圖Fig.2Gravelmap由表7成分矩陣中的數(shù)據(jù)除以主成分1所對(duì)應(yīng)的特征值開(kāi)平方便可以得到MCPI中每個(gè)分指標(biāo)的載荷系數(shù)[29]，從而得到MCPI的表達(dá)式，如式(13)所示。speed0.55010.55010.52050.15990.3129lMCPIβRSTLIAU-(13)表7各指標(biāo)的成分矩陣Table7Componentmatrixoftheindex成分1成分2份額占比0.9670.241RST-0.967-0.241LI0.915-0.096供需-0.2810.945響應(yīng)速度0.550-0.204分別計(jì)算7個(gè)市場(chǎng)主體的MCPI值，評(píng)估其在電力市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)潛力。結(jié)果如表8所示。此外還有另一種確定MCPI各指標(biāo)系數(shù)的方法，即直接利用成分得分系數(shù)矩陣中的數(shù)據(jù)，如表9所示，該數(shù)值直接作為各指標(biāo)對(duì)應(yīng)系數(shù)無(wú)需進(jìn)行另外處理。由方法二計(jì)算可以得到各供應(yīng)側(cè)主體的競(jìng)爭(zhēng)力排名如表10所示。表8供應(yīng)側(cè)主體MCPI排名Table8MCPIrankingofsupplysideofmarketentity供應(yīng)側(cè)主體MCPI排名聚合商A0.140183222聚合商B0.0096911413聚合商C-0.1232955564聚合商D-1.4954843067售電公司3.7070178311大型用戶-1.212561956自備電廠-1.0255597835表9各指標(biāo)的成分得分系數(shù)矩陣Table9Componentscorecoefficientmatrixofthein

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號(hào)：3098258