本文關(guān)鍵詞：魯棒優(yōu)化方法在電力市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用研究

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【摘要】：電力工業(yè)的市場(chǎng)化改革可為電力市場(chǎng)參與者提供多種交易選擇,由于各類交易選擇的收益風(fēng)險(xiǎn)特性不同,各參與者需要在各個(gè)交易選擇中合理分配交易電量。而且,近年來(lái)為了緩解化石能源消耗和環(huán)境惡化問題,風(fēng)力發(fā)電、太陽(yáng)能發(fā)電等新能源發(fā)電得到快速發(fā)展,風(fēng)電等新能源發(fā)電參與電力市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)將成為趨勢(shì)。然而風(fēng)電、光伏等新能源發(fā)電出力具有隨機(jī)性和間歇性等特點(diǎn),大規(guī)模新能源進(jìn)入電力市場(chǎng),會(huì)加劇電力市場(chǎng)價(jià)格的波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)。在此環(huán)境下,如何通過(guò)設(shè)計(jì)合理的電量分配策略,來(lái)進(jìn)行有效的風(fēng)險(xiǎn)管理,是電力市場(chǎng)參與者廣泛關(guān)注的問題之一。在此背景下,本文基于概率魯棒優(yōu)化理論,開展了發(fā)電商、購(gòu)電商在雙邊合同、期權(quán)合同和現(xiàn)貨市場(chǎng)等交易選擇中的電量分配風(fēng)險(xiǎn)決策問題研究,主要工作內(nèi)容如下:首先,本文介紹了基于概率信息的魯棒優(yōu)化方法,表明與其他魯棒優(yōu)化方法相比,基于概率信息的魯棒優(yōu)化方法充分利用了隨機(jī)參數(shù)的概率分布信息,且全面考慮了決策者的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度對(duì)決策結(jié)果的影響。考慮到實(shí)際中大多數(shù)市場(chǎng)參與者具有風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避特性,該方法可為電力市場(chǎng)參與者的電量分配決策與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供新的工具與思路。其次,考慮現(xiàn)貨市場(chǎng)電價(jià)的不確定性,針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)回避型的購(gòu)電商,采用基于概率信息的魯棒優(yōu)化方法研究了一種購(gòu)電決策風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)。采用條件魯棒成本來(lái)描述一定置信水平下購(gòu)電商在不利情況時(shí)的期望購(gòu)電成本,以最小化條件魯棒成本作為目標(biāo)函數(shù),提出了購(gòu)電商在現(xiàn)貨市場(chǎng)、雙邊合同和看漲期權(quán)等交易選擇中的電量購(gòu)買魯棒決策模型,并將該模型轉(zhuǎn)化為混合整數(shù)線性規(guī)劃問題來(lái)進(jìn)行求解。通過(guò)算例仿真驗(yàn)證了模型方法的合理性和有效性。研究表明,購(gòu)電商對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)避程度越大,其魯棒成本和條件魯棒成本越高,購(gòu)電商會(huì)減少風(fēng)險(xiǎn)較大的現(xiàn)貨交易量,增加風(fēng)險(xiǎn)較小的雙邊合同和看漲期權(quán)交易量來(lái)減小風(fēng)險(xiǎn);現(xiàn)貨市場(chǎng)電價(jià)波動(dòng)越大,購(gòu)電商在風(fēng)險(xiǎn)較小的雙邊合同和看漲期權(quán)市場(chǎng)分配的電量越多,在風(fēng)險(xiǎn)較大的現(xiàn)貨市場(chǎng)的電量分配越少。第三,針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型傳統(tǒng)發(fā)電商,考慮現(xiàn)貨市場(chǎng)電價(jià)的不確定性,采用條件魯棒利潤(rùn)來(lái)描述一定置信水平下傳統(tǒng)發(fā)電商在不利情況下的確保利潤(rùn),以最大化條件魯棒利潤(rùn)作為目標(biāo)函數(shù),提出了發(fā)電商在現(xiàn)貨市場(chǎng)、雙邊合同和看跌期權(quán)等交易選擇中的電量分配魯棒決策模型,并將該模型轉(zhuǎn)化為混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題進(jìn)行求解。算例分析表明該模型可使發(fā)電商在一定置信水平下最大化其確保利潤(rùn),并可對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度的發(fā)電商制定不同的電量分配策略。最后,針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型風(fēng)力發(fā)電商,考慮現(xiàn)貨市場(chǎng)電價(jià)和風(fēng)力發(fā)電出力兩個(gè)不確定性因素,研究了含有兩個(gè)隨機(jī)變量的概率魯棒優(yōu)化方法。采用條件魯棒收益來(lái)描述一定置信水平下風(fēng)力發(fā)電商在不利情況下的確保收益,以最大化條件魯棒收益作為目標(biāo)函數(shù),建立了發(fā)電商在現(xiàn)貨市場(chǎng)、雙邊合同和看跌期權(quán)等交易選擇中的電量分配魯棒決策模型,并將該模型轉(zhuǎn)化為混合整數(shù)線性規(guī)劃問題來(lái)進(jìn)行求解。基于蒙特卡羅的算例仿真表明了模型和方法的合理性和有效性,并且表明,與發(fā)電出力波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)相比,現(xiàn)貨市場(chǎng)的電價(jià)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)風(fēng)力發(fā)電商的收益影響更大。
【關(guān)鍵詞】：電力市場(chǎng) 電量分配 風(fēng)險(xiǎn)管理 基于概率的魯棒優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：上海大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F426.61;F272.3
【目錄】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-12
• 第一章 緒論12-27
• 1.1 課題的研究背景和意義12-14
• 1.2 國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究概況14-24
• 1.2.1 電力市場(chǎng)中常用的風(fēng)險(xiǎn)管理方法15-17
• 1.2.2 電力市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理工具17-22
• 1.2.3 電力市場(chǎng)參與者電量分配策略研究22-23
• 1.2.4 魯棒優(yōu)化方法在電力系統(tǒng)領(lǐng)域的應(yīng)用23-24
• 1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容24-27
• 第二章 基于概率信息的魯棒優(yōu)化理論27-35
• 2.1 引言27-28
• 2.2 基于概率信息的魯棒優(yōu)化方法28-34
• 2.2.1 魯棒利潤(rùn)和條件魯棒利潤(rùn)28-29
• 2.2.2 基于條件魯棒利潤(rùn)的魯棒優(yōu)化方法29-31
• 2.2.3 魯棒成本和條件魯棒成本31-32
• 2.2.4 基于條件魯棒成本的魯棒優(yōu)化方法32-34
• 2.3 本章小結(jié)34-35
• 第三章 基于概率魯棒優(yōu)化理論的購(gòu)電商電量分配策略研究35-45
• 3.1 引言35-36
• 3.2 理論模型36-39
• 3.2.1 購(gòu)電商電量分配的一般模型36-37
• 3.2.2 基于概率魯棒優(yōu)化的購(gòu)電商電量分配模型37-39
• 3.3 算例仿真39-43
• 3.4 本章小結(jié)43-45
• 第四章 基于概率魯棒優(yōu)化理論的單一風(fēng)險(xiǎn)下傳統(tǒng)發(fā)電商電量分配策略研究45-55
• 4.1 引言45-46
• 4.2 理論模型46-50
• 4.2.1 發(fā)電商電量分配一般模型46-47
• 4.2.2 基于概率魯棒優(yōu)化的發(fā)電商電量分配模型47-50
• 4.3 算例仿真50-54
• 4.4 本章小結(jié)54-55
• 第五章 基于概率魯棒優(yōu)化理論的多風(fēng)險(xiǎn)下風(fēng)電商電量分配策略研究55-67
• 5.1 引言55-56
• 5.2 理論模型56-60
• 5.2.1 風(fēng)電商電量分配一般模型56-57
• 5.2.2 基于概率魯棒優(yōu)化的風(fēng)電商電量分配模型57-60
• 5.3 算例仿真60-65
• 5.4 本章小結(jié)65-67
• 第六章 總結(jié)與展望67-70
• 6.1 總結(jié)67-69
• 6.2 展望69-70
• 參考文獻(xiàn)70-75
• 作者在攻讀碩士學(xué)位期間公開發(fā)表的論文75-76
• 致謝76

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