經(jīng)濟(jì)學(xué)論文一種有效的電力市場(chǎng)競(jìng)價(jià)策略

1、一種有效的電力市場(chǎng)競(jìng)價(jià)策略 一種有效的電力市場(chǎng)競(jìng)價(jià)策略是小柯論文網(wǎng)通過網(wǎng)絡(luò)搜集，并由本站工作人員整理后發(fā)布的，一種有效的電力市場(chǎng)競(jìng)價(jià)策略是篇質(zhì)量較高的學(xué)術(shù)論文，供本站訪問者學(xué)習(xí)和學(xué)術(shù)交流參考之用，不可用于其他商業(yè)目的，一種有效的電力市場(chǎng)競(jìng)價(jià)策略的論文版權(quán)歸原作者所有，因網(wǎng)絡(luò)整理，有些文章作者不詳，敬請(qǐng)諒解，如需轉(zhuǎn)摘，請(qǐng)注明出處小柯論文網(wǎng)，如果此論文無法滿足您的論文要求，您可以申請(qǐng)本站幫您代寫論文，以下是正文。摘要在電力市場(chǎng)中運(yùn)作中，電廠的報(bào)價(jià)反映了電廠的運(yùn)作成本和市場(chǎng)供求信息，準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)邊際電價(jià)信息，對(duì)電力供應(yīng)商的競(jìng)價(jià)決策有重要意義。應(yīng)用基于模糊聚類(fcm)和關(guān)節(jié)控制器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cmac)的

2、電力市場(chǎng)競(jìng)價(jià)策略，可以精確預(yù)測(cè)邊際電價(jià)和電廠競(jìng)價(jià)電價(jià)，以使發(fā)電廠商獲得更多的中標(biāo)機(jī)會(huì)。通過澳大利亞昆士蘭州電力市場(chǎng)的數(shù)據(jù)作為計(jì)算實(shí)例進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果表明：輸出穩(wěn)定性好、計(jì)算速度快、預(yù)測(cè)精度較高。關(guān)鍵詞模糊聚類關(guān)節(jié)控制器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電力市場(chǎng)競(jìng)價(jià)策略電力市場(chǎng)的實(shí)質(zhì)是通過建立一個(gè)充滿競(jìng)爭(zhēng)和選擇的電力系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)環(huán)境，提高電力行業(yè)的效率。競(jìng)價(jià)問題主要針對(duì)電力聯(lián)營(yíng)體市場(chǎng)，在該市場(chǎng)中，電力供應(yīng)商向電力交易中心提交下一交易時(shí)段所能提供的電力以及要求的價(jià)格。電力交易中心根據(jù)預(yù)測(cè)的負(fù)荷和競(jìng)價(jià)曲線進(jìn)行發(fā)電機(jī)調(diào)度計(jì)算，選擇發(fā)電單元并制定計(jì)劃，在這個(gè)過程中決定電力供應(yīng)商能否中標(biāo)的關(guān)鍵一是競(jìng)價(jià)曲線的制定;二是所有電力供應(yīng)商的

3、報(bào)價(jià)，文獻(xiàn)14對(duì)電力供應(yīng)商的競(jìng)價(jià)決策做了深入研究，而邊際電價(jià)對(duì)競(jìng)價(jià)曲線的制定起到十分關(guān)鍵的作用。關(guān)于邊際電價(jià)預(yù)測(cè)的研究方法有許多種，文獻(xiàn)510對(duì)各種電價(jià)預(yù)測(cè)方法做了詳盡的闡述，但由于在不同的交易時(shí)段，負(fù)荷特性會(huì)發(fā)生變化，所以各方法的預(yù)測(cè)結(jié)果往往出現(xiàn)不穩(wěn)定的問題，尤其是對(duì)峰、谷時(shí)段的電價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果最明顯。本文采用模糊聚類(fcm)和小腦模型關(guān)節(jié)控制器(cmac)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，通過fcm算法將交易時(shí)段分為3個(gè)負(fù)荷水平：峰負(fù)荷、腰負(fù)荷和谷負(fù)荷，然后根據(jù)不同類型的交易時(shí)段分別對(duì)小腦模型關(guān)節(jié)控制器(cmac)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，構(gòu)建不同時(shí)段的短期市場(chǎng)邊際電價(jià)預(yù)測(cè)和競(jìng)價(jià)模型，并使用澳大利亞昆士蘭州電力市場(chǎng)實(shí)際

4、數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，結(jié)果顯示，該方法預(yù)測(cè)速度快、精度較高且預(yù)測(cè)結(jié)果穩(wěn)定。一、cmac神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理cmac模型由jsalbus于1975年提出。它是一種典型的局部逼近神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有線性結(jié)構(gòu)、算法簡(jiǎn)單等特點(diǎn)，有一定泛化能力。cmac網(wǎng)絡(luò)由1個(gè)固定的非線性輸入層和1個(gè)可調(diào)的線性輸出層組成，通過多種映射實(shí)現(xiàn)聯(lián)想記憶。其一般結(jié)構(gòu)如圖1所示。cmac能實(shí)現(xiàn)無教師學(xué)習(xí)，并且學(xué)習(xí)速度快，可以處理不確定性知識(shí)。圖1中，x為n維輸入矢量空間；a為聯(lián)想記憶空間；p為輸出響應(yīng)矢量。設(shè)x為cmac網(wǎng)絡(luò)輸入空間，xn為對(duì)應(yīng)的離散輸入空間。cmac網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)過程可簡(jiǎn)述為：xn中的每一輸入點(diǎn)xi激活記憶空間a中的單元為a*，

5、a*空間對(duì)應(yīng)的連接權(quán)的代數(shù)和即為對(duì)應(yīng)的輸出。a*的模(即泛化參數(shù))表示了空間a*的長(zhǎng)度。cmac網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程是一個(gè)不斷修正誤差的迭代過程。設(shè)yi為對(duì)應(yīng)于某個(gè)輸入xi狀態(tài)的期望輸出，yi為相應(yīng)的cmac網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)值，則xi對(duì)應(yīng)的連接權(quán)可按式(1)進(jìn)行修正。(1)式中表示空間ap中與ai相對(duì)應(yīng)的元素；為相應(yīng)的修正量，為訓(xùn)練因子。輸出,即為按每個(gè)輸入xi給出的地址，對(duì)中的每個(gè)元素進(jìn)行相加的和。二、模糊聚類(fcm)算法fcm是模糊聚類方法的一種。在很多實(shí)際問題中，經(jīng)常遇到一些用數(shù)字不能準(zhǔn)確描述的模糊信息，模糊聚類分析法能夠較好的處理關(guān)于模糊信息的聚類問題。bezdek定義fcm算法的目標(biāo)函數(shù)如下：（

6、2）其中，c為聚類數(shù)，n為數(shù)據(jù)總數(shù)，vc為第c類的中心向量，xi為第i個(gè)數(shù)據(jù)向量，uci為uc和ui之間的隸屬度函數(shù)。在fcm算法中，聚類數(shù)是固定的，c的值由問題的要求和特性所決定。當(dāng)目標(biāo)函數(shù)j(u,v)最小時(shí)，n個(gè)數(shù)據(jù)被分為c類。bezdek提出了如下算法:第一步:估計(jì)隸屬度函數(shù)矩陣(3)其中，h是迭代指針，初始值為零。第二步:h=h+1，計(jì)算類的中心向量(4)第三步:更新所有xi的，i=ln(5)第四步:若，則終止，否則回到第二步，為聚類限差。三、基于模糊聚類和關(guān)節(jié)控制器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力市場(chǎng)競(jìng)價(jià)策略采用fcm算法將對(duì)交易時(shí)段進(jìn)行分類，然后根據(jù)不同類型的交易時(shí)段分別對(duì)cmac神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，

7、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出為預(yù)測(cè)邊際電價(jià)和競(jìng)價(jià)結(jié)果。1.基于fcm的交易時(shí)段分類通常電力市場(chǎng)中，市場(chǎng)運(yùn)作按交易日進(jìn)行，澳大利亞昆士蘭州電力市場(chǎng)每天分成24個(gè)時(shí)段。公開數(shù)據(jù)包括市場(chǎng)歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)負(fù)荷。由于在不同的交易時(shí)段，負(fù)荷特性會(huì)發(fā)生變化，因而可以采用fcm算法將交易時(shí)段分為3個(gè)負(fù)荷水平：峰負(fù)荷、腰負(fù)荷和谷負(fù)荷。設(shè)xi(1，n，n=24)是第i個(gè)交易時(shí)段的負(fù)荷向量。xi的維數(shù)為d，d是所計(jì)入的天數(shù),在這里聚類數(shù)c取3，或者說，就是要將24負(fù)荷向量分為3類。這樣就可以減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。2.基于fcm的發(fā)電廠商競(jìng)價(jià)分類在同一個(gè)電力市場(chǎng)中有很多發(fā)電廠商參與競(jìng)價(jià)，將所有的發(fā)電廠商根據(jù)上述分類交易時(shí)

8、段進(jìn)行分類，同時(shí)采用fcm將各分類交易時(shí)段發(fā)電廠商分為3類：強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)性、弱競(jìng)爭(zhēng)性、無競(jìng)爭(zhēng)性。發(fā)電廠商的節(jié)點(diǎn)報(bào)價(jià)將作為分類的依據(jù)，聚類數(shù)c等3，xi由第i個(gè)廠商的節(jié)點(diǎn)報(bào)價(jià)構(gòu)成，其維數(shù)由歷史數(shù)據(jù)的數(shù)量決定。一旦算法收斂，發(fā)電廠商被分為3個(gè)集合。與節(jié)點(diǎn)報(bào)價(jià)同處于一個(gè)集合的發(fā)電廠商為具有強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)性的廠商。其余兩個(gè)集合中與節(jié)點(diǎn)報(bào)價(jià)所在集合距離近的集合中的發(fā)電廠商為弱競(jìng)爭(zhēng)性的廠商，另一個(gè)集合中的發(fā)電廠商為無競(jìng)爭(zhēng)性的廠商。3.cmac神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型為提高電價(jià)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，對(duì)電價(jià)及影響其變化的因素進(jìn)行相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)以下因素對(duì)電價(jià)的影響較大，故將它們作為電價(jià)預(yù)測(cè)模型中應(yīng)考慮的因素(其中：d表示日期；t表示時(shí)段)

9、：(1)歷史電價(jià)。預(yù)測(cè)時(shí)段當(dāng)天1h前的時(shí)段電價(jià)p(d，t-1);預(yù)測(cè)時(shí)段當(dāng)天2h前的時(shí)段電價(jià)p(d,t-2);預(yù)測(cè)時(shí)段當(dāng)天3h前的時(shí)段電價(jià)p(d，t-3)；預(yù)測(cè)時(shí)段當(dāng)天前1天1h前的時(shí)段電價(jià)p(d-1，t-1)，預(yù)測(cè)時(shí)段當(dāng)天前1天同一時(shí)段的時(shí)段電價(jià)p(d-1，f)；預(yù)測(cè)時(shí)段當(dāng)天前1天1h后的時(shí)段電價(jià)p(d-1，t+1)。(2)系統(tǒng)負(fù)荷。預(yù)測(cè)時(shí)段的系統(tǒng)預(yù)測(cè)負(fù)荷l(d，f)(可通過短期負(fù)荷預(yù)測(cè)獲得，或?qū)κ袌?chǎng)公布的預(yù)測(cè)負(fù)荷修正后得到)；預(yù)測(cè)時(shí)段1h前的系統(tǒng)負(fù)荷l(d，t-1)；預(yù)測(cè)時(shí)段2h前的系統(tǒng)負(fù)荷l(d，t-2)。4.產(chǎn)生報(bào)價(jià)策略的步驟上述方法可以概括為如下步驟:第一步:輸入d天的系統(tǒng)24點(diǎn)負(fù)荷

10、數(shù)據(jù)，采用fcm算法將24個(gè)交易時(shí)段按負(fù)荷水平分為3類；第二步:訓(xùn)練cmac神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，預(yù)測(cè)邊際電價(jià)。第三步:輸入各發(fā)電廠商gd24個(gè)節(jié)點(diǎn)競(jìng)價(jià)電價(jià)，其中g(shù)是總的發(fā)電廠商數(shù)，并根據(jù)第1步分類交易時(shí)段進(jìn)行分類。第四步:根據(jù)預(yù)測(cè)邊際電價(jià)和競(jìng)價(jià)策略，擬定競(jìng)價(jià)價(jià)格，用fcm算法將各分類交易時(shí)段發(fā)電廠商分為3個(gè)集合第五步:競(jìng)價(jià)電價(jià)輸出預(yù)測(cè)邊際價(jià)及該廠商競(jìng)價(jià)是否成功。當(dāng)報(bào)價(jià)是否成功的標(biāo)志位為y時(shí)，表明該廠商可以按輸出的競(jìng)價(jià)電價(jià)進(jìn)行報(bào)價(jià)；如果標(biāo)志位為n，則表明報(bào)價(jià)者要按小于輸出的競(jìng)價(jià)電價(jià)進(jìn)行報(bào)價(jià)。四、預(yù)測(cè)實(shí)例結(jié)果由于廠商報(bào)價(jià)實(shí)際歷史數(shù)據(jù)不全，競(jìng)價(jià)電價(jià)進(jìn)行了仿真預(yù)測(cè)，而邊際電價(jià)選取澳大利亞昆士蘭州電力市場(chǎng)1998

11、年9月(4周)的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本。在衡量預(yù)測(cè)效果時(shí)采用了均方根相對(duì)誤差rmape、平均絕對(duì)誤差mae、平均相對(duì)誤差mape和均方根絕對(duì)誤差rmse4個(gè)統(tǒng)計(jì)學(xué)誤差指標(biāo)：表中定量給出了邊際電價(jià)預(yù)測(cè)誤差，其中計(jì)算時(shí)間為28s。圖2給出了澳大利亞昆士蘭州電力市場(chǎng)1998年10月10日至10月16日的邊際電價(jià)預(yù)測(cè)值及實(shí)際值。從圖2可以看出，從總體上來看預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際電價(jià)比較吻合，即使在電價(jià)出現(xiàn)尖峰時(shí)的局部區(qū)域內(nèi)預(yù)測(cè)效果都較精確，預(yù)測(cè)時(shí)間較其他方法短，計(jì)算速度快。五、結(jié)論通過對(duì)采用基于fcm和cmac的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行短期邊際電價(jià)和競(jìng)價(jià)電價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，該模型具有輸出穩(wěn)定性好、計(jì)算速度快和預(yù)測(cè)精度

12、高等優(yōu)點(diǎn)。電廠 一種有效的電力市場(chǎng)競(jìng)價(jià)策略是小柯論文網(wǎng)通過網(wǎng)絡(luò)搜集，并由本站工作人員整理后發(fā)布的，一種有效的電力市場(chǎng)競(jìng)價(jià)策略是篇質(zhì)量較高的學(xué)術(shù)論文，供本站訪問者學(xué)習(xí)和學(xué)術(shù)交流參考之用，不可用于其他商業(yè)目的，一種有效的電力市場(chǎng)競(jìng)價(jià)策略的論文版權(quán)歸原作者所有，因網(wǎng)絡(luò)整理，有些文章作者不詳，敬請(qǐng)諒解，如需轉(zhuǎn)摘，請(qǐng)注明出處小柯論文網(wǎng)，如果此論文無法滿足您的論文要求，您可以申請(qǐng)本站幫您代寫論文，以下是正文。報(bào)價(jià)本身就是電力市場(chǎng)環(huán)境下很敏感的一個(gè)經(jīng)濟(jì)信號(hào)，電廠競(jìng)價(jià)電價(jià)預(yù)測(cè)的研究對(duì)電力市場(chǎng)的各個(gè)成員具有重要意義。隨著電力市場(chǎng)環(huán)境的不斷完善，電力系統(tǒng)運(yùn)行歷史數(shù)據(jù)的不斷增多，因此可以更好的進(jìn)行電廠競(jìng)價(jià)預(yù)測(cè)，以使

13、發(fā)電廠商獲得更多的中標(biāo)機(jī)會(huì)。參考文獻(xiàn)：1competitiveelectricmarketjieeproceedingspartcgenemti0ntransmissiondistribufion，2001，148(2)：159-1642skantzepetter,ilicmarijastochasticmodelingofelectricpowerpricesinamulti-marketenvironmentin:powerengineeringsocietywintermeetingsingapore:2000.1109-11143黃日星康重慶夏青:電力市場(chǎng)中的邊際電價(jià)預(yù)測(cè).電力系統(tǒng)自動(dòng)

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16、關(guān)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在邊際電價(jià)預(yù)測(cè)總的應(yīng)用電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2003其他參考文獻(xiàn)baker, sheridan. the practical stylist. 6th ed. new york: harper & row, 1985.flesch, rudolf. the art of plain talk. new york: harper & brothers, 1946.gowers, ernest. the complete plain words. london: penguin books, 1987.snell-hornby, mary. translation studies: an

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