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Published:2023
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李华取, 周娜, 吴滇宁, et al. 考虑收益风险的水电厂优化报价策略[J]. 2023, (6): 216-220.
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李华取, 周娜, 吴滇宁, et al. 考虑收益风险的水电厂优化报价策略[J]. 2023, (6): 216-220. DOI: 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20221312.
高比例水电电力市场中,建立合理的水电厂日前报价策略对保障水电有效参与市场具有重要意义。先考虑运行日系统出清电价的不确定性,基于历史相似日识别采用高斯过程回归提出了日前出清电价概率预测方法。进而考虑决策者的收益偏好和风险规避心理,以水电厂自身售电收益期望最大为目标,构建了梯级电站日前分段容量优化报价方法。最后以实际梯级电站进行日前分段容量申报仿真分析,验证了所提优化报价方法的可行性和有效性。
Optimizing day-ahead bid curves in hydropower production[J]. Ellen Krohn Aasgård;Christian Øyn Naversen;Marte Fodstad;Hans Ivar Skjelbred.Energy Systems,2018
基于信息间隙决策理论的梯级水电-光伏日前市场联合竞争策略[J]. 彭文;刘继春;吴治国;简川黔.水电能源科学,2022(08)
计及电价风险和差价合同的梯级水电站日前市场竞价模型[J]. 于旭光;李刚;李亚鹏;程春田;王帮灿.电力系统自动化,2022(05)
流域水电现货市场报价单元组建决策模型[J]. 赖春羊;马光文;朱燕梅;陈仕军;黄炜斌.水电能源科学,2021(09)
跨省区水电参与现货市场的机制和交易策略[J]. 邓玉敏;石峰;夏清;龚思宇;易江文;汪洋.电网技术,2021(08)
不同资本主体梯级水电参与日前市场的出清方法[J]. 刘玢岑;刘继春;彭钰祥.水电能源科学,2021(01)
基于改进高斯过程回归的短期负荷概率区间预测方法[J]. 刘升伟;王星华;鲁迪;彭显刚;郑伟钦.电力系统保护与控制,2020(01)
基于相似日的短期电价区间预测[J]. 杨颖;杨少华;张燕;雷自强;刘达.智慧电力,2018(12)
多运营主体梯级水电站参与的日前市场出清模型[J]. 张粒子;刘方;许通;蔡华祥;蒋燕;徐宏.电力系统自动化,2018(16)
一种基于预测电价的水电站报价方法研究[J]. 伍永刚,高英.电工技术学报,2004(09)
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