一、利用WNT—8000系统实现内部电力市场运营（论文文献综述）
刘永辉,张显,孙鸿雁,冯恒[1]（2021）在《能源互联网背景下电力市场大数据应用探讨》文中研究指明能源互联网是能源发展的必然趋势。文中从电力市场交易运营数字化转型升级的愿景出发,结合电力市场的数据形态,探讨了大数据采集存储、分析处理以及数据展现等方面的关键技术。提出以"云计算+大中台"的技术路径实现电力市场业务中台、大数据中台、人工智能中台的整合架构体系,并基于能源互联网背景下的电力市场交易业务分析,阐述了电力市场大数据应用的若干业务场景。
刘沆[2]（2021）在《气电耦合虚拟电厂运营优化及风险评价模型研究》文中研究说明随着化石能源的持续开发全球大气二氧化碳排放量达到历史最高水平,排放强度逐年上升,对未来世界的可持续发展带来了严重挑战。传统虚拟电厂应用项目普遍存在能源结构单一、参与市场不足、能源耦合关系稀疏和新型负荷缺失等显着问题,导致传统虚拟电厂的运行稳定性差、经济效益低、风险管理难度大。在此背景下,气电耦合虚拟电厂的概念逐步成为未来分布式能源发展应用的一个重要技术方式,通过进一步聚合电转气装置（P2G）、燃气锅炉等气电转换设备,使得分布式可再生能源机组的利用效率得到提升,减少了出力不确定性对系统稳定、经济运行的影响。然而,当前气电耦合虚拟电厂的运行控制及市场运营研究还较为缺乏,无法有效协调多类型灵活性资源并入虚拟电厂,支撑气电耦合虚拟电厂的调度优化及市场运营决策。基于此,亟需计及多重不确定性、电动汽车特性及综合需求响应特性展开对气电耦合虚拟电厂运营优化及风险评价,以便为多类型分布式能源、可控负荷、电转气耦合设备等灵活性资源参与虚拟电厂调度提供强大动力,有效支撑电力系统与虚拟电厂的协同运行,提高虚拟电厂的经济效益与运行效率。第一,基于气电虚拟电厂的研究现状和相关理论,阐明了本文所研究气电虚拟电厂运营优化研究的理论和应用价值。首先,围绕气电耦合虚拟电厂的基本概念、发展过程和主要类型阐述了气电耦合虚拟电厂的基础理论;其次,为了实现供给侧多能互补和负荷侧综合互动的运行目标,从形态特征、结构特征、技术特征和应用特征四个方面对气电耦合虚拟电厂的运营运行特征进行了详细分解;再次,基于气电虚拟电厂多种能源主体的复杂结构及相互关系,梳理了气电虚拟电厂参与外部能源市场的类型和运营优化模式及内部各类能源形式和设备的协同运行模式;最后,针对国内外虚拟电厂应用项目进行了现状分析与经验总结,并指出对气电虚拟电厂经验启示,为本文后续章节开展相关研究奠定扎实的理论基础。第二,基于可再生能源出力、负荷的不确定性以及能源价格波动对气电虚拟电厂运营优化带来的风险,建立了计及多重不确定性的气电耦合虚拟电厂运营优化模型。首先,分析了气电虚拟电厂内部分布式可再生能源出力、负荷需求、碳排放权价格及能源电力价格的不确定性,采用概率分布模型对上述不确定性因素进行了建模;其次,构建了以系统经济效益最优、碳排放最小为目标的计及多重不确定性的气电耦合虚拟电厂运营优化模型,并提出了改进捕食遗传算法的求解算法和具体的计算流程;最后,选取北方某气电虚拟电厂为例,设置了六种不同情景进行了对比研究,验证了在计及内外部多重不确定性下气电耦合虚拟电厂更具有市场竞争力,能够实现经济效益和环境效益的共赢。第三,基于电动汽车特性及耦合设备运行特性对系统运行的影响,建立了计及电动汽车特性的气电耦合虚拟电厂运营优化模型。首先,对电动汽车运行特性及可与电动汽车耦合运行的虚拟电厂相关设备特性进行了研究,设计了考虑电动汽车特性的气电耦合虚拟电厂运行结构;其次,以气电虚拟电厂在日前能量市场中的运营收益最大化为目标,构建了计及电动汽车特性的气电耦合虚拟电厂运营优化模型;然后,考虑了运营优化模型的非线性、多维度问题,为了提高粒子群算法存在收敛速度、计算精度,避免早熟的问题,提出了基于Tent映射的改进混沌优化算法,以及具体的计算流程;最后,选取某工业园区进行实例分析,并对四种情景下的系统收益进行了优化求解,得到了气电虚拟电厂各设备在运行日各时刻的优化出力方案,证实了考虑电动汽车充放电特性并将其与P2G设备引入气电虚拟电厂可显着提升系统收益。第四,基于虚拟电厂参与需求响应的交易机制和需求响应特性分析,建立了计及综合需求响应特性的气电虚拟电厂运营优化模型。首先,分析了气电虚拟电厂参与需求响应的交易机制和需求响应负荷特性,设计了气电虚拟电厂参与综合需求响应的总体框架;其次,以气电虚拟电厂收益最大化为目标,根据各耦合设备出力交换功率和多能源需求响应的互动关系,考虑可控负荷、电力网络、热力网络、天然气网络及能源耦合、存储设备等约束,构建了气电虚拟电厂参与综合需求响应的运营优化模型;然后,针对综合需求响应中各种能源的价格存在不确定性,在原模型基础上引入了均值-方差模型,实现了气电虚拟电厂效益最大化并降低了不确定性带来的风险;最后通过算例和多情景对比研究,结果表明了虚拟电厂参与综合需求响应相比于传统需求响应能够获得更高的效益。第五,基于气电耦合虚拟电厂参与多种能源市场交易中面临内外部多方面风险因素的影响,建立了考虑气电虚拟电厂参与市场运营的全流程风险评价模型。首先,从多重不确定性、电动汽车特性及综合需求响应特性三个方面,深入分析了不同特性对气电耦合虚拟电厂造成的风险影响;其次,结合气电虚拟电厂的运行结构和特点,多维度考虑了外部政策、参与主体、耦合技术、运营交易、信用管理5个方面,设计了包含29个风险评价指标的气电耦合虚拟电厂风险评价指标体系;然后,在熵权-序关系赋权法和云模型解决不确定性评价信息的优点基础上,构建了基于熵权-序关系法改进的云模型风险评价模型;最后,针对四种场景下的气电虚拟电厂进行算例分析,对比研究了不同场景及不同评价模型的评价结果,验证了所提出模型的有效性和优越性。
吴静[3]（2021）在《分布式资源聚合虚拟电厂多维交易优化模型研究》文中认为化石能源的大规模利用在推动我国经济高速发展时,也加剧了能源与环境间的矛盾,可再生能源的高效利用成为能源结构优化的主要方向及可持续发展的重要支撑。为了进一步合理化能源结构、探索市场对资源配置的决定性作用,我国新一轮电力体制改革将充分发挥市场化功能,建立公平合理、竞争活跃的电力市场,挖掘发电侧多源竞争活力。而分布式可再生能源具有单体容量小、地域分散、出力波动的特点,增加了电网统一调度的难度,也为配网运行带来风险。因此,实现对分布式资源的聚合管理,提高可再生电力的消纳水平与市场竞争水平是未来分布式可再生资源发展的重要基础。基于此,本文结合虚拟电厂技术,聚合多分布式资源进行运行优化建模,同时,结合我国电力市场化改革路径,对虚拟电厂参与中长期电力市场、日前市场及日内-实时市场等进行交易优化建模,并基于我国未开展电力现货市场运行地区的实际情况,对虚拟电厂参与辅助服务市场交易进行了建模分析,从而形成了对虚拟电厂参与多级电力市场交易下的优化研究。本文的主要研究内容如下:（1）梳理了虚拟电厂的基本概念、特点、典型项目模式及类型功能。首先对虚拟电厂的定义及特点进行了详细介绍,分析了虚拟电厂的典型结构。其次,从国内和国外两方选取典型虚拟电厂项目展开研究,选择了德国、欧盟等国外虚拟电厂典型项目分析其结构及供能,同时结合上海、冀北、江苏及天津的虚拟电厂项目,总结了我国典型虚拟电厂项目的实施内容及突出效益。最后,总结虚拟电厂类别,提出虚拟电厂参与电力市场交易的主要可行路径,为后续章节虚拟电厂电力交易优化模型构建的研究做出铺垫。（2）提出了考虑“电-气”互转的虚拟电厂低碳运行优化模型。首先,结合“碳减排”的政策导向,考虑引入P2G技术后虚拟电厂中的能源流向,提出接入“P2G”设备的虚拟电厂结构。其次,结合虚拟电厂中的能量流向及初步测算,引入碳交易以实现碳原料的充分供给,基于“零碳排”目标及经济性目标,构建考虑“电-气”互转的虚拟电厂多目标运行优化模型。最后,设置多情景分析引入P2G设备的虚拟电厂运行方案,并进一步分析了碳交易价格对虚拟电厂运行影响的价格传导影响机理。（3）提出了中长期市场交易下虚拟电厂的交易策略。首先,分析了我国电力市场的两种模式,总结了中长期市场下的交易品种和交易方式;其次,梳理了目前市场中中长期合约电量分解的相关规则,提出固定电价合约与差价合约机制下虚拟电厂的收益模型;然后,结合可再生能源配额制及绿色证书交易机制,构建了计及可再生能源衍生品的虚拟电厂中长期合约交易优化模型;最后,在综合绿证交易、合约交易及各单元出力成本的基础上,计算不同可再生能源出力情景下虚拟电厂在集中式电力市场交易规则和分散式电力市场交易规则下参与中长期市场合约交易的收益。（4）提出了日前市场下虚拟电厂的交易优化模型。首先,建模分析了虚拟电厂参与日前市场交易的不确定性来源;其次,提出日前市场中虚拟电厂出力的不确定性综合模型,从发电预测方面进行预测方法的优化改进,构建了基于EEMD-CS-ELM方法的风光出力预测模型,并结合CVaR理论,构建基于预测方法优化与CVaR的虚拟电厂日前市场交易优化模型;最后,选取典型地区对进行算例分析,验证了改进预测方法的有效性和模型的可实现性。（5）提出了基于主从博弈的虚拟电厂三阶段交易优化模型。首先,分析日前市场、日内市场与实时市场的关联耦合关系,提出虚拟电厂可在日内交易中通过博弈达到优化均衡。其次,结合日前、时前、实时三个阶段,以虚拟电厂收益最大的目标,考虑不同阶段下的收益构成,分阶段构建相关优化模型。最后,参考北欧地区丹麦市场2020年4月的现货市场交易数据,设计进行虚拟电厂的市场交易算例,以验证所构建的三阶段交易优化模型的有效性。（6）提出了基于信息间隙决策理论的虚拟电厂辅助服务交易优化模型。首先,结合P2G技术与调峰补偿机制的联合优化,提出参与调峰辅助服务市场的含P2G虚拟电厂的交易路径及内部物理模型;其次,考虑市场交易中的负荷不确定性,分别以不考虑负荷不确定性及考虑不确定性两种前提条件下提出虚拟电厂的交易优化模型;最后,结合拉丁超立方抽样场景生成法和距离测算场景削减法,处理源侧不确定性,联合多目标粒子群算法、帕累托最优解筛选模型和模糊理论对所提模型进行求解,并设计算例进行多情景分析。
赵文婷[4]（2021）在《并网型微电网源荷预测及优化运营管理研究》文中进行了进一步梳理发展可再生能源可以有效对降低化石燃料的依赖以及环境的污染。传统的集中式发电和远距离传输的电网结构虽然运行稳定,但是也存在机组启动不够灵活、传输成本高以及供电形式单一等问题。开发和延伸微电网能够促进分布式电源大规模接入,解决可再生能源就地消纳问题。但是,微电网系统中的分布式发电具有很强的波动性,高效和安全的微电网电力交易以及能量调度是促进分布式能源就地消纳和保障微电网安全经济运行的关键。同时,随着储能技术的加入使得微电网市场参与交易的市场主体变得多元化,能源交易的去中心化模式可以有效降低能源市场的管理运营成本,但是存在一定的信息安全隐患。此外,微电网交易市场与电力调度机构的相对独立,会造成一定程度的资源浪费,从而降低了微电网整体运营效率。因此,如何构建一个灵活的、高效的、安全的微电网交易平台和微电网电力调度系统对微电网的发展、微电网技术的发展和推首先本文在梳理了微电网运营管理研究进展与理论的基础上,阐述了论文的选题背景和意义。深入分析了并网型微电网运营管理的理论基础和管理管理内容,揭示了发电侧发电预测与微电网交易市场运营、需求侧负荷预测与微电网交易市场运营、以及微电网交易市场与调度运行之间的逻辑联系,从而构建了并网型微电网源荷预测及优化运营管理模式的总框架。其次,进一步对并网型微电网发电侧光伏和风力发电预测以及需求侧微电网用户负荷预测的必要性进行研究。针对发电侧出力预测部分,首先对粒子群算法（Particle swarm algorithm,PSO）进行改进,将改进的粒子群优化算法（APSO）优化K-means算法从而对光伏和风电预测数据集进行相似日筛选,然后分析了光伏及风电历史数据和影响因素的特点,构建基于相似日优化和随机森林的光伏及风电场出力预测模型,以提高光伏发电和风力发电预测的准确性。针对需求侧用户负荷预测部分,根据电力负荷数据的数据类型及特点,使用优化的K-means算法APSO-K-means进行相似日筛选,然后构建自适应权重组合预测模型APSO-ARIMA-SVR以提高组合预测模型的泛化性,从而微电网需求侧用户负荷预测的准确性。发电预测以及用户负荷预测的预测方法的确定为后续并网型微电网优化运营管理模式提供了重要依据并奠定了基础。然后,根据目前微电网市场存在的问题以及安全高效的要求,对并网型微电网的市场运营主体的利益博弈与均衡进行研究,并构建并网型微电网电力交易市场运营模型。首先分析了目前电力市场交易模式的研究现状及局限性,探讨微电网交易市场的特点和亟待解决的问题,发现去中心化交易模式可以降低交易市场的运营成本,提高交易效率。然而,没有中间商运营的去中心化交易模式,存在安全性低的缺点。鉴于此,本文基于纳什均衡理论提出了一种适用于并网型微电网电力市场的交易策略。然后引入联盟区块链技术,保证交易过程的安全性和透明性。从而构建基于纳什均衡和联盟区块链技术的并网型微电网交易市场,打破传统的微电网市场交易模式,在提高电力交易效率,降低运营成本的同时,确保交易过程安全。最后,本文在并网型微电网交易市场研究的基础上,对并网型微电网市场交易下电力调度优化策略进行了研究。微电网系统经济性运行的基础是能量调度优化控制策略。通常,交易市场与调度机构是相对独立的,这样,可能会导致资源的优化配置效率较低,出现能量损失和浪费的情况,同时也会导致整体微电网的运行效率较低。将微电网电力交易市场与调度运行系统耦合,以电力市场来指导调度系统运行,可以提高微电网整体的灵活性,减少对电网的冲击,提高运行效率,节约微电网运营成本。因此,基于微电网电力市场交易信息,提出以交易市场指导调度系统的运行方案,使用松鼠优化算法对微电网系统的构建调度优化模型,对提高能量调度策略的自适应性具有重要的理论与应用价值。故本文在准确获取微电网新能源出力信息及负荷的基础上,依据微电网市场交易信息,制定合理的优化调度方案。并根据上述研究结果,对并网型微电网源荷预测及优化运营管理提出建议。本文对并网型微电网运营优化管理模式的研究,有助于有效落实国家节能减排工作、提升我国微电网发展整体技术水平,有助于微电网合理调配电网电量,优化资源配置。同时,充分利用新能源电力,对推进微电网并网建设和环境保护方面有重要意义。此外,本文研究的并网型微电网优化运营管理模式对新能源电力企业管理理论的发展也具有一定的学术价值。
王姝睿[5]（2021）在《储能在区域电力系统中应用的经济性研究》文中研究指明随着环境问题的日益突出,社会对于提高能源效率、更有效地调度和使用电力、更多地使用可再生能源提出了更高的要求。电力系统关于能源的合理安排和战略调度对我国未来能源行业发展起到了决定性作用。可再生能源、储能、互联器在区域电力系统中的作用和经济价值有关研究,为当地电力系统参与方的风险控制以及规避进行支持、也为市场政策的拟定方提供重要理论依据、对国家未来清洁发电目标的稳健实现具有战略布局意义。本文对2030年典型区域电力系统进行技术经济、电力电价和CO2排放上的预测,并确定增加大量可再生能源发电消纳的好处,以及储能在其中的作用及技术经济性开展研究。采用的具体研究对象为内蒙古电力市场。该电力系统中的清洁发电占比相对较高,现有风电机组以及规划新增清洁能源发电机组容量增加,因此更加适合模拟电力系统中的高可再生能源渗透率。搭建了内蒙古电力系统模型,并对研究储能技术、可再生发电渗透率、互联容量等在电力市场中的经济价值评估。基于电力市场经济学理论,根据电网容量约束的要求,采用日前市场与日内市场联合模拟、省内市场与省间市场联合模拟的方法,构建竞争市场模型。采用不同时间粒度对市场进行模拟,使得模型结果更加接近于实际市场运行决策结果。采用地理上省内与省外联合模拟的方法,对互联器运行情况进行模拟,同时采用省外的容量模拟更好地辅助竞争市场省内的模型运行,使得省内运行结果精确度更高。确定了竞争电力市场模型的经济性分析评估指标主要包含年度批发系统边际价格（SMP）、总发电成本、总发电净收入和CO2排放量。使用经济性分析评估指标,采用模型验证的方式,验证了竞争性电力市场模型的可用性和准确性。研究建立了 2030年典型区域电力系统的三种情景,即可再生能源情景、储能情景、互联情景,并分别进行了一系列案例研究。情景建立是根据现有的政策预测,并结合情景规划方法进行推演得到。可再生能源情景评估了内蒙古地区具有不同水平的电力可再生能源（RES-E）目标时,对电力市场整体产生的技术经济性和环境上的影响。储能情景包含四个具有不同储能容量的案例研究,用来从经济性的角度预测对于内蒙古电力市场来说合适的储能类型和容量。互联情景设计了四种具有不同互联容量的案例,以确定内蒙古电力市场的2030年恰当的互联容量值。研究表明,实现2030年的高可再生能源发电目标可以降低消费者的电费,还可以实现总社会利益的最大化。模拟结果得出,内蒙古电力市场2030年的储能总容量在中等储能规模时可以最优化电力系统目标函数。更高容量的互联对降低电价、总发电成本和内蒙古电力市场的CO2排放具有有益的影响。对于典型区域电力系统进行敏感性情景分析,确定燃料价格波动因素、电力机组退役因素、储能成本因素以及储能政策因素对于模型结果的影响。采用经济性分析评估指标,在敏感性分析情景下进行模拟。结果表明该模型模拟结果鲁棒性较好,模型结果表现稳定。
张欣岩[6]（2021）在《中美合作开发的肯尼亚凯佩托风电国际项目投资评价》文中认为在建设全球能源互联互通的大环境下,在探索开放创新的投资模式过程中,对清洁能源项目投资进行评价研究是不可或缺的。然而至今,国内外尚未对跨国合作的国际清洁能源项目投资评价进行深入研究,对跨国合作的国际清洁能源发电项目的投资能力缺乏相对清楚的认知。因此,选取中美合作开发的肯尼亚凯佩托风电国际项目作为研究对象,建立投资评价影响因素指标体系和投资评价模型并进行相关方法的研究十分必要。本文在调研了亚洲、欧洲、非洲、美洲地区共计200个能源电力领域项目资本配置模式,共计33个全球能源互联领域典型案例商业模式的基础上,以中美合作开发的肯尼亚凯佩托风电国际项目为研究对象,基于某咨询公司的数据空间,重点分析了肯尼亚风电国际项目的投资评价影响因素,建立了投资评价关键指标筛选模型,建立了肯尼亚风电国际项目的投资评价指标体系,建立了投资评价模型,进行了评价结果分析并对同类跨国合作的风电国际项目投资决策给出了建议。第一,本文介绍了风电国际项目目前的海外投资环境、典型投资模式和常用的综合评价方法;第二,分析了肯尼亚风电国际项目的背景、投资模式、商业模式和成功因素;第三,基于某咨询公司的数据空间识别了风电国际项目投资评价影响因素,在此基础上充分考虑肯尼亚风电国际项目的自身特征,从国家、行业与项目三个层面出发,全面分析了肯尼亚风电国际项目投资评价影响因素,初步构建了投资评价影响因素库;第四,基于模糊阈值法和系统动力学,建立了投资评价关键指标筛选模型,筛选了评价关键指标,建立了投资评价指标体系,并对评价指标进行了层次性分析,研究了各个投资评价指标之间的因果关系;第五,建立了基于ANP-模糊综合评价的投资评价模型,对肯尼亚风电国际项目进行了多层次的评价,分析了评价结果,并对同类跨国合作的风电国际项目投资决策提供了相关建议。本文分析了肯尼亚凯佩托风电国际项目的成功因素,对同类跨国合作的风电国际项目投资模式和商业模式选择具有借鉴意义。建立了投资评价指标体系和评价模型,以便各利益相关方能够清楚、直观的了解对项目投资起决定性作用的指标,可作为判断项目优劣以及作出投资决策的关键依据,从而实现快速、有效的投资决策。提出了对同类跨国合作的风电国际项目乃至跨国合作的清洁能源项目的投资决策建议,有利于稳步、有序推进跨国合作的风电项目乃至清洁能源项目落地建设,促进相关国家经济发展,推动能源电力国际产能合作,带动经济增长,增加就业,全方位助力能源革命的顺利实施。
王珂珂[7]（2021）在《计及新能源的电力现货市场交易优化研究》文中研究说明能源是社会进步和人类生存的物质基础,随着能源资源约束日益加剧,绿色低碳发展成为我国经济社会发展的重大战略和生态文明建设的重要途径,我国亟需加快建设以可再生能源为主导的清洁低碳、安全高效的能源体系,实现“30·60”双碳目标。电力工业在现代能源体系中处于核心地位,在减少温室气体排放方面发挥着重要作用,应加大力度发展以风电、太阳能为代表的绿色电力。但由于中国风能、光能富集区与需求区逆向分布,市场在优化资源配置中的作用发挥不够充分,亟需完善新能源参与的电力现货市场交易机制,构建高比例新能渗透的电力现货市场交易决策支持方法,以实现资源有效配置,促进新能源消纳。鉴于以上考虑,本文从新能源参与对电力现货市场影响、新能源发电功率预测与电力现货市场电价预测、计及新能源的中长期合约与现货日前市场的衔接与出清机制、电力现货市场各阶段市场的衔接与出清机制、碳交易权市场与电力现货市场的耦合机制等多个方面展开研究。本文主要研究成果与创新如下:（1）对新能源参与对电力现货市场的影响进行研究,基于电力现货市场价格信号的复杂性,构建由三个模块构成的新能源对电力现货市场影响分析模型,包括基于数据统计的相关性分析、基于小波变换与分形理论的全部特征值分析与基于关键因素提取的相关性分析。以丹麦两地区现货市场的历史数据进行验证,证实新能源发电对于电价影响高于常规历史数据;基于小波变换分析与分形理论求得全部特征值方法,计算两地区分类准确率为分别为80.35%,82.30%,分类结果表明负荷、新能源发电量序列与新能源发电量占比分类错误率较高;通过关键特征提取的相关性分析结果,重要程度位于前三的因素均存在新能源发电相关因素。因此研究中仅考虑负荷等常规因素不足以支撑电力现货市场电价预测、交易匹配与出清问题的研究。（2）对电力现货市场中新能源发电功率与电价预测进行研究,构建基于完全集成经验模态分解（complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD）与样本熵（sample entropy,SE）的数据预处理策略,基于和声搜索（harmony searchm,HS）算法优化的核极限学习机（kernel extreme learning machine,KELM）的混合新能源发电功率预测模型,基于相似日筛选与长短期记忆模型（long short-term memory,LSTM）的电力现货市场电价预测模型。针对非线性、非稳态的短期新能源发电功率预测,首先通过皮尔森相关系数筛选模型输入数据,减少数据冗余;而后,采用CEEMD-SE的组合数据预处理策略,对发电功率时间序列进行分解和重构,消除数据噪声,减少模型计算量;其次,采用HS-KELM模型对重构后的多个子序列进行建模预测,集成处理后得到最终的新能源发电功率预测值。基于CEEMD-SE-HS-KELM新能源发电功率预测模型具有更高的预测精度。针对电力现货市场电价预测,将新能源出力指标纳入电力现货市场电价预测中,首先采用CEEMD-SE对电价序列进行分解与重构;而后,构建基于随机森林（random forest,RF）与改进灰色理想值逼近（improved approximation ofgrey ideal values,IAGIV）的新能源出力影响量化模型,筛选出与待预测天数关联性较强的历史天作为输入集;其次,采用LSTM模型对重构后的多个子序列分别进行预测,基于CEEMD-SE-RF-IAGIV-LSTM预测模型对于电价序列的拟合效果较好,可为电力现货市场参与主体制定交易策略、现货市场出清撮合提供支撑,降低电力现货市场中的风险。（3）对计及新能源与中长期市场影响的现货日前电力市场优化模型进行研究。本文提出计及中长期合约电量分解与新能源参与的日前电力市场交易优化模型,首先构建考虑火电厂合约电量完成进度偏差的中长期合约电力分解模型,将分解得到的每日中长期合约电量作为约束引入日前市场的优化模型中,保证中长期合约电量物理执行;针对系统不确定性进行建模,在电力现货市场价格模拟中加入新能源渗透率,更精准地刻画能源参与对于电力现货市场的影响;构建新能源参与的日前市场多目标出清优化模型,利用模糊优选方法对多目标进行转换,较好地平衡经济性与节能减排目标;最后采用基于GA-PSO组合优化模型对构建模型进行求解。模型求解结果表明,本文构建的多目标优化函数能够在保证系统运行经济效益的基础上,实现环境效益最大化,达到节能减排的效果;同时随着新能源渗透率的增加,系统不确定性增加,常规机组的成交电量有所下降。（4）对计及新能源的日前市场与日内市场的衔接机制进行分析,并构建相应的出清优化模型。在日前市场与实时市场之间增加日内市场,以减少系统辅助服务成本、降低用于平衡间歇性、波动性新能源的化石燃料容量、灵活性资源配置与储能成本,以提高现货市场效率,更好的发挥市场对资源优化配置的作用。采用基于模型预测结果与误差分布函数结合的不确定性刻画模型,而后构建了基于拉丁超立方采样进行场景集生成法与改进谱聚类分析的场景集削减策略,能够选择出最具代表性的场景集。基于电力现货市场出清流程,将含有新能源较多的系统将引入日内市场,以减小实时市场的功率偏差,提高系统运行的经济性和稳定性,采用预测模型对新能源出力、电力负荷进行预测,结合预测误差分布函数刻画系统不确定性;构建日前市场和模拟日内市场联合出清优化模型,在各个日内市场考虑对应实时市场新能源偏差功率的不确定性、电价不确定性,建立各日内市场和模拟实时市场联合优化模型。（5）考虑到中国“30·60”双碳目标与宏观发展规划,本文构建一个基于STIRPAT模型碳排放影响因素分析与改进烟花算法（improved fireworks algorithm,IFWA）优化的广义回归神经网络（general regression neural network,GRNN）预测模型。基于不同的社会环境与政策环境,对碳排放影响因素进行模拟并设定,预测结果表示中国的碳排放总量将于2031年达到峰值。以此为基础分析现行政策下中国的碳减排压力,并进行相应的建设全国统一的碳交易权市场必要性分析。而后,基于电力市场和碳市场的建设现状,利用系统动力学模型进行碳交易对电力现货市场的影响分析,系统动力学模型分析结果证实电力市场价格与碳交易价格呈现正相关关系;最后,基于对于碳交易对电力市场作用机理的分析,提出碳交易机制与电力现货市场机制协同建设建议。
江超[8]（2021）在《江西M能源公司战略转型研究》文中进行了进一步梳理随着我国承诺二氧化碳排放力争在2030年前达到峰值,努力争取2060年前实现碳中和,我国能源消费模式将呈现新的发展趋势,清洁低碳将成为未来能源的基本要求。光伏、风电等新能源规模化应用,大数据、云平台、物联网等一大批新技术涌现,“节约、清洁、安全”的能源发展方向将成为电力企业转型的目标,同时电力体制改革不断深入,配售电市场逐步放开,电力市场竞争愈发激烈,传统的电力企业以简单的电力供应模式已难以支撑其利润增长。综合能源服务是一种新型的多元化能源生产与消费的能源服务方式,涵盖能源规划设计、工程投资建设、多能源运营服务以及投融资服务等方面。由于综合能源服务符合世界各国对能源高效利用,以及安全、环保、可持续发展等方面的要求。迅速成为新的能源战略竞争和合作的焦点,传统能源企业都在积极策划拓展综合能源服务市场。江西M能源公司是江西省电力公司所属的一家电力供应公司。其发展面临着较多的不利因素,市场全面放开,业务竞争逐步增大。同时在发展过程中面临着成本高、效率低、业务相对单一的瓶颈,现有专业人员队伍也已无法满足当前市场多样化需求,影响了外部市场的开拓与发展。因此,江西M能源公司正面临着战略转型的需要。通过战略转型,以提升企业的核心市场竞争力,M能源公司在推动传统电网业务发展同时,不断拓展上下游,打造产业链延申业务,实现企业的战略转型和发展定位,不断地适应市场,提高市场竞争力,在新型能源和互联网浪潮下,寻找新的机遇,积极探索,以期在激烈的市场竞争中生存和发展。本文从电力行业的现状及特点出发,选取了PEST、SWOT等战略转型分析工具,对江西M能源公司的外部环境、内部条件等进行了具体分析,指出了在新的电力体制改革,江西电煤短缺等诸多不利因素影响下,M公司盈利水平进一步降低,对手竞争愈发激烈,M公司进行战略转型势在必行。然而M公司作为国家电网公司所属企业,客户资源和技术能力保障优势明细,同时得益于当前“大云物移智”等新技术的不断革新和光伏发电、风电等清洁能源大规模应用,M公司亦存转型成功的可能。通过QSPM等分析工具对M能源公司的战略转型方案进行了比较分析,建议M公司战略转型的总体目标是从单一电力供应企业向既发展新能源业务又同时发展延申电力供应上下游开展电力投资总承包的新型综合能源供应商努力。文章还对M能源公司战略转型的关键节点和实施进行了分析,提出以电力供应为基础强化服务意识、以用能数据为资源提升服务效能、以电为核心拓展上下游业务融合、以客户为中心提供多元能源服务、以“互联网+”推进能源互联网服务等5个转型实施关键点,本文最后为M能源公司的战略转型提出了6条保障策略,分别是优化组织架构、优化人力资源、加强资质建设、拓宽融资渠道、强化运营能力、升级信息系统。通过对江西M能源公司的全面、深入分析,进而准确的战略选择和定位,制定切实可行的战略发展规划方案与对策,不仅能全面推动M公司转型的长期稳定推进,而且在当前电力体制改革的新形势下,可作为国内电力企业战略转型的理论参考。
王永华[9]（2021）在《经济转型背景下的中国智能电网运营优化研究》文中研究表明中国正处在以“创新、协调、绿色、开放、共享”新发展理念实施的现代经济体系构建的关键转型期,经济增长速度明显放缓,产业结构优化和新动能培育效应凸显。在此背景下,中国智能电网运营状态如何,是否能够更好地适应新发展理念实施过程中经济转型发展引起的新电能服务需求,新的电能供应需求对原有的智能电网建设提出哪些新的发展方向,电网企业如何更好地提高运营效率以达到满足用户更高质量电能供应的需求?回答这些问题,需要对中国现阶段电网企业的运营状态进行综合评估基础上,识别现阶段经济转型发展的新需求特性规律变化,进而提出未来加速智能电网建设和电网企业提升运营效率的优化建议与发展对策具有重要的实践价值,也对未来电网企业在高质量发展中提升运营效率提供科学参考。基于此,本论文开展的主要研究工作如下:（1）根据国家智能电网发展规划和十四五发展目标,立足性能、信息传递速率、环保程度及效益等层面来建立健全智能电网企业运营状态综合评价指标体系,利用TOPSIS—ANP—熵权组合评价模型,对2018年28家省级电网企业智能电网运营绩效进行了综合评估。结果发现:基于各个地区经济发展的差异,为此智能电网在国内的普及程度也呈现出不均衡态势,东部与西部之间的智能水平差异明显,前者要略高于后者,因此未来如何更好的挖掘中东部地区电网企业的运营发展潜力,更好地加速其向更高质量的智能电网布局以及提升自身运营绩效是国家智能电网布局中的重要内容,同时,西部省级电网智能化发展水平和运营效率,也是中国智能电网建设“补短板”中的重要内容,也是国家落后地区通过电网智能发展运营高质量发展带动其社会经济发展实现“追赶效应”提供契机。（2）根据国家转型发展的典型特征分析,识别未来中国智能电网发展中的主要转变方向,分析其对电网运营状态可能带来的直接或者间接影响效果。首先,以国家绿色发展转型背景和碳达峰2030、碳中和2060年“双碳目标”约束下的清洁能源替代发展对智能电网企业运营带来的影响效果分析,以分布式电源对电网网架规划带来的影响为典型情景进行了具体分析。其次,选取城市电网智能化发展中网格化发展对电网运营规划布局可能带来的影响进行分析;第三,选取智能化发展对电网企业运营效率的影响进行了详细分析,为提升经济效益提供了方向。结果发现:分布式电源发展将通过电网稳定性、可扩展性、满足灵活性需求等路径对电网运行效果产生影响,采用遗传算法对西北地区分布式电源接入产生的网架影响进行了实证检验;以某局域网为样本,通过负荷特性互补、站间互济的配电网规划思路,并利用蚁群算法和分支线组合方法进行优化求解,验证了网格化方法通过精准预测、合理分区和主辅网配合方式,为用户提供更高质量电能的同时,也提升电网企业的运营绩效水平。（3）根据上述结论,从企业内部运营和外部满足需求两方面提出中国加速智能电网发展和提升运行绩效的优化方向。首先,详细分析现阶段智能电网运营中的投入产出效率,通过国内外对比以及运行状态的多维度比较,识别资产效率效益不高的原因,提出精准化规划、标准化建设、精益化运维等方向下的智能电网企业效益提升路径,以及应用物联网、需求侧响应、自动化、大数据等技术手段,提升用户交互服务质量,支撑运营效率提升。其次,根据电动汽车和分布式电源等快速发展情景下,电力用户行为的新特点,用电行为改变规律等分析,识别用户行为对电网负荷特性的影响机理,并根据模型测算结论,预判电动汽车对电网负荷的多重直接和间接影响效果,为加速电网布局和提升用电质量提供科学参考。论文的主要创新点如下:（1）从安全可靠、信息交互、智能高效、绿色环保和经济效益五个维度构建智能电网企业运营状态综合评价指标体系,进一步构建TOPSIS—ANP—熵权组合评价模型对中国28家省级智能电网企业2018年运营绩效进行了综合评估,为识别处当前智能电网企业运营中的“短板”因素和区域进行了详细识别,为后期加快智能电网补短板和优化对策研究提供了依据。（2）通过构建改进遗传算法模型,在增加智能电网的经济性和可靠性方面有着相当积极的价值与意义。引入考虑分布式电源的网供负荷分析方法,按照蚁群算法和提出的分支线组合求解算法进行自动布线,最终拟定出能够符合地方发展需要的、成本更为低廉的线路投资方案及成本策略,对于网格化优化城市配网规划具有科学的参考意义和价值。（3）以中国现阶段经济转型发展为背景,对“创新、协调、绿色、开放、共享”新发展理念实施过程中对经济系统产生的显着影响为约束条件和发展契机,以中国经济在实现高质量转型中的电网企业智能化发展中的运营状态为研究对象,通过对运营状态评估、经济转型的电网智能化发展的新需求以及运营优化的优化方向等详细分析,提出未来加快中国电网智能化发展布局优化和提升运营绩效水平的政策建议,为中国实现智能电网的高质量发展提供科学参考。
许传龙[10]（2021）在《电力市场环境下的发电调度优化模型及结算机制研究》文中指出2015年3月我国开启新一轮电力体制改革以来,电力中长期交易在全国各省（直辖市、自治区）普遍开展,其中8个省已实现电力现货市场结算试运行。由于交易和调度管理体制、市场模式及市场发展路径等与国外已有电力市场差异很大,如何因地制宜的设计与我国电力市场各发展阶段相适应的发电调度优化模型及结算机制,是我国电力市场建设需要解决的关键理论问题和现实问题。本文针对我国电力市场不同发展阶段的发电调度优化模型及市场结算机制,开展了以下研究工作:（1）针对仅开展电力中长期交易的市场发展阶段,研究和提出了一种基于中长期电量合同的多周期发电调度优化模型。针对现货市场建立前的中长期电量交易市场,提出了一种预招标月度偏差电量平衡机制;在此基础上,考虑负荷需求预测偏差、机组运行约束和电网运行约束等因素,构建了涵盖月度预发电计划滚动修正、日前电量分解及发电计划优化、日内发电计划调整的多周期发电调度优化模型。仿真结果表明,机制及模型可以在保障电网安全运行的前提下,实现月度偏差电量调整成本的最小化,同时实现低成本机组对高成本机组的替代发电,提高系统运行的经济性。（2）中长期实物合同对现货市场出清价格影响的建模分析。首先,应用基于MADDPG算法的多智能体深度强化学习研究电力市场环境下多发电商的博弈问题,搭建了电力现货市场出清模型和发电商报价决策模型相结合的市场仿真模型;然后,通过市场完全竞争和因阻塞产生市场力两种场景下的仿真结果分析,验证了仿真模型的有效性;最后,应用该模型分析了发电侧高市场集中度环境下中长期实物合同比例对发电商现货市场报价行为和市场出清价格的影响。（3）针对我国电力体制和分散式电力市场日前交易出清机制,研究和提出了一种兼容中长期实物合同的日前市场出清模型。考虑到在我国分散式电力市场中,电力中长期实物交易和日前现货交易都需要进行电能量实物交割,提出了一种在电力中长期交易合同基础上,考虑电网安全约束的日前现货市场出清模型。模型允许机组自主决定启停机计划,通过反向交易报价机制实现对中长期实物合同发用电计划的阻塞管理和帕累托改进,引入需求侧灵活资源报价满足可调节负荷参与目前市场的需要,设置供需平衡松弛变量满足极端供需情况下的模型求解问题。多场景的仿真算例表明,模型能够适应不同市场场景的运行需要,并提高日前市场和实时平衡两阶段的整体社会福利。（4）研究和提出了一种适应分布式能源参与的日前市场出清模型。基于两部制输配电价,构建了电力现货市场机制下统一电力批发市场与分布式交易市场协同优化的日前市场出清模型,采用广义主从分裂算法对模型进行求解,并基于激励相容的原则设计了分布式交易市场的定价和结算机制。仿真结果表明,模型能够充分反映分布式交易市场对统一电力批发市场的价格弹性,促进分布式能源的就近消纳,降低分布式交易用户的购电成本。（5）研究和提出了一种电能量市场解耦结算机制。针对我国各地区以及同一地区不同发展阶段的电力市场模式不同,电力市场结算机制缺乏普适性、难以统一规范、结算软件系统需要重复开发等问题,在系统地研究各类电力交易与电力调度、电力交割和结算之间关系的基础上,提出了适用于各类电力市场模式的偏差电量结算公式和电能量交易解耦结算机制,可指导我国电力市场结算机制设计和规则制定,有助于降低电力市场结算系统的建设成本。论文的上述研究成果可以为我国不同市场发展阶段的发电调度优化模型和结算机制设计提供理论模型和方法,在未来电力市场的优化设计运行中具有应用的前景。
二、利用WNT—8000系统实现内部电力市场运营（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、利用WNT—8000系统实现内部电力市场运营（论文提纲范文）
（1）能源互联网背景下电力市场大数据应用探讨（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 电力市场的数据形态 |
| 1.1 电力市场总体数据架构 |
| 1.2 电力市场数据模型 |
| 1.3 数据类型 |
| 1.4 数据特征 |
| 2 电力市场大数据应用关键技术 |
| 2.1 数据集成、传输及存储技术 |
| 2.2 大数据分析技术 |
| 2.3 大数据处理技术 |
| 2.4 大数据展现技术 |
| 2.5 大数据架构整合技术 |
| 3 电力市场大数据应用场景分析 |
| 3.1 市场主体用户画像分析 |
| 3.2 基于电力市场行为数据的精准化推送服务 |
| 3.3 电力市场主体征信评估与分析 |
| 3.4 多源异构环境下电力市场运营大数据挖掘分析 |
| 3.5 基于大数据的多能流市场化交易应用 |
| 4 结语 |
（2）气电耦合虚拟电厂运营优化及风险评价模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 虚拟电厂发展研究综述 |
| 1.2.2 虚拟电厂参与能源电力市场研究综述 |
| 1.2.3 虚拟电厂运营优化研究综述 |
| 1.2.4 虚拟电厂风险评价研究综述 |
| 1.3 论文主要研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文研究技术路线 |
| 1.4 论文研究主要成果和创新点 |
| 1.4.1 本文主要研究成果 |
| 1.4.2 本文主要创新点 |
| 第2章 气电耦合虚拟电厂相关理论基础 |
| 2.1 气电耦合虚拟电厂基础理论 |
| 2.1.1 气电虚拟电厂基本概念 |
| 2.1.2 气电虚拟电厂发展过程 |
| 2.1.3 气电虚拟电厂主要类型 |
| 2.2 气电耦合虚拟电厂运营特征 |
| 2.2.1 形态特征 |
| 2.2.2 结构特征 |
| 2.2.3 技术特征 |
| 2.2.4 应用特征 |
| 2.3 气电耦合虚拟电厂内外部运营优化规则 |
| 2.3.1 内外部主体构成 |
| 2.3.2 外部运营策略优化 |
| 2.3.3 内部协同运行模式 |
| 2.4 气电耦合虚拟电厂应用项目经验总结及启示 |
| 2.4.1 国外虚拟电厂应用项目 |
| 2.4.2 国内虚拟电厂应用项目 |
| 2.4.3 经验总结与启示 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 计及多重不确定性的气电耦合虚拟电厂运营优化模型研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多重不确定性分析及运行架构 |
| 3.2.1 多重不确定性分析 |
| 3.2.2 多重不确定性设备参与气电耦合运行架构 |
| 3.3 计及多重不确定性的气电虚拟电厂多目标优化模型 |
| 3.3.1 目标函数 |
| 3.3.2 约束条件 |
| 3.3.3 不确定性处理 |
| 3.4 气电耦合虚拟电厂多目标运营优化求解方法 |
| 3.4.1 多目标优化模型求解 |
| 3.4.2 基于捕食搜索策略的遗传算法 |
| 3.4.3 设计优化模型求解流程 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.5.1 基础数据 |
| 3.5.2 仿真结果分析 |
| 3.5.3 敏感性分析 |
| 3.5.4 收敛性分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 计及电动汽车特性的气电耦合虚拟电厂运营优化模型研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 气电虚拟电厂电动汽车运行特性及运行架构 |
| 4.2.1 电动汽车及耦合设备运营特性 |
| 4.2.2 电动汽车及耦合设备参与气电耦合运行架构 |
| 4.3 计及电动汽车特性的气电虚拟电厂运营优化模型 |
| 4.3.1 目标函数 |
| 4.3.2 约束条件 |
| 4.4 气电耦合虚拟电厂运营优化模型求解算法 |
| 4.4.1 典型粒子群优化算法 |
| 4.4.2 混沌优化算法 |
| 4.4.3 设计优化模型求解流程 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 基础数据 |
| 4.5.2 场景设置 |
| 4.5.3 算例结果分析 |
| 4.5.4 敏感性分析 |
| 4.5.5 收敛性分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 计及综合需求响应的气电耦合虚拟电厂运营优化模型研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 虚拟电厂参与综合需求响应的交易机制与特性分析 |
| 5.2.1 虚拟电厂参与综合需求响应的交易机制 |
| 5.2.2 综合需求响应特性分析 |
| 5.3 计及综合需求响应的气电虚拟电厂运营优化模型 |
| 5.3.1 目标函数 |
| 5.3.2 约束条件 |
| 5.3.3 条件风险价值均值-方差模型 |
| 5.4 气电耦合虚拟电厂参与综合需求响应运营的求解算法 |
| 5.4.1 互利共生阶段 |
| 5.4.2 偏利共生阶段 |
| 5.4.3 寄生阶段 |
| 5.4.4 基于旋转学习策略的SOS改进 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.5.1 基础数据 |
| 5.5.2 仿真结果分析 |
| 5.5.3 求解算法性能对比 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 计及多角度特性下气电耦合虚拟电厂运营风险评价模型研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 多角度特性下气电虚拟电厂运营风险分析 |
| 6.2.1 多重不确定特性产生风险分析 |
| 6.2.2 含电动汽车产生风险分析 |
| 6.2.3 综合需求响应产生风险分析 |
| 6.3 设计气电耦合虚拟电厂风险评价指标体系 |
| 6.3.1 风险评价指标选取原则 |
| 6.3.2 设计风险评价指标体系 |
| 6.3.3 风险评价指标的预处理 |
| 6.4 基于熵权法-序关系改进的云模型风险评价模型 |
| 6.4.1 熵权-序关系赋权法 |
| 6.4.2 云模型算法 |
| 6.4.3 设计风险评价计算流程 |
| 6.5 算例分析 |
| 6.5.1 场景设置 |
| 6.5.2 基于改进云模型风险评价的结果分析 |
| 6.5.3 基于传统模糊综合评价的结果分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 研究成果和结论 |
| 7.1 本文主要结论 |
| 7.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）分布式资源聚合虚拟电厂多维交易优化模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 虚拟电厂研究现状 |
| 1.2.2 电力市场发展现状 |
| 1.2.3 虚拟电厂市场交易研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容和创新点 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文研究技术路线 |
| 1.3.3 论文主要创新点 |
| 第2章 虚拟电厂发展现状及功能分析 |
| 2.1 虚拟电厂概述 |
| 2.1.1 虚拟电厂理论基础 |
| 2.1.2 虚拟电厂的组成与结构 |
| 2.2 典型虚拟电厂项目总结 |
| 2.2.1 国外典型虚拟电厂项目 |
| 2.2.2 国内典型虚拟电厂项目 |
| 2.3 虚拟电厂类型与功能 |
| 2.3.1 需求响应虚拟电厂 |
| 2.3.2 供给侧虚拟电厂 |
| 2.3.3 混合资产虚拟电厂 |
| 2.3.4 虚拟电厂参与电力市场的交易路径分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 考虑碳减排目标的虚拟电厂运行优化模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 虚拟电厂构成单元建模 |
| 3.2.1 微型燃气轮机 |
| 3.2.2 风电机组 |
| 3.2.3 光伏机组 |
| 3.2.4 电转气设备 |
| 3.2.5 需求响应 |
| 3.2.6 储能系统 |
| 3.3 考虑电-气互转的虚拟电厂运行优化模型 |
| 3.3.1 考虑电-气互转的虚拟电厂多目标运行优化模型 |
| 3.3.2 约束条件 |
| 3.3.3 线性化处理 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 基础数据 |
| 3.4.2 算例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 虚拟电厂电力中长期合约交易优化模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 中长期电力市场特点 |
| 4.2.1 电力市场模式 |
| 4.2.2 中长期市场交易品种 |
| 4.2.3 中长期电力市场交易方式 |
| 4.3 虚拟电厂参与中长期电力市场交易优化分析 |
| 4.3.1 中长期市场交易合约机制 |
| 4.3.2 固定电价合约下虚拟电厂收益分析 |
| 4.3.3 差价合约下虚拟电厂收益分析 |
| 4.4 计及可再生能源衍生品的虚拟电厂中长期合约交易优化分析 |
| 4.4.1 可再生能源配额制及绿色证书机制影响量化分析 |
| 4.4.2 计及可再生能源衍生品的虚拟电厂中长期合约交易决策模型 |
| 4.4.3 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 虚拟电厂日前电力市场交易优化模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 日前交易下虚拟电厂不确定性分析 |
| 5.2.1 虚拟电厂不确定性分析及建模 |
| 5.2.2 结合CVaR的日前市场不确定性综合模型 |
| 5.3 基于EEMD-CS-ELM及CVAR方法的虚拟电厂日前交易优化模型 |
| 5.3.1 虚拟电厂内部不确定性处理 |
| 5.3.2 计及CVaR的虚拟电厂日前交易优化模型 |
| 5.3.3 基于蚁群算法的多目标优化模型求解 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.4.1 基于EEMD-CS-ELM的风光出力预测 |
| 5.4.2 虚拟电厂日前交易结果分析 |
| 5.4.3 不同置信水平对虚拟电厂日前交易优化结果的影响 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 虚拟电厂日内-实时交易优化模型 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 电力日内-实时市场概述 |
| 6.2.1 日前市场与日内市场关联分析 |
| 6.2.2 日前市场与实时市场关联分析 |
| 6.2.3 虚拟电厂日内市场交易博弈行为分析 |
| 6.3 虚拟电厂参与日前电力市场交易建模 |
| 6.3.1 虚拟电厂参与日前-时前-实时市场交易 |
| 6.3.2 虚拟电厂多阶段交易优化模型 |
| 6.3.3 基于人工鱼群算法的模型求解方法 |
| 6.4 算例分析 |
| 6.4.1 基础数据 |
| 6.4.2 情景设置 |
| 6.4.3 结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 虚拟电厂参与辅助服务市场交易优化模型 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 调峰辅助服务市场环境下虚拟电厂参与路径 |
| 7.2.1 调峰辅助服务市场概述 |
| 7.2.2 虚拟电厂参与辅助服务市场 |
| 7.2.3 虚拟电厂物理模型 |
| 7.3 虚拟电厂辅助服务交易优化模型 |
| 7.3.1 不考虑负荷不确定性下交易优化模型 |
| 7.3.2 计及负荷不确定性基于IGDT的交易优化模型 |
| 7.3.3 优化结果评价指标 |
| 7.4 模型求解算法 |
| 7.4.1 风光不确定性处理算法 |
| 7.4.2 基于PSO的多目标优化模型求解算法 |
| 7.5 算例分析 |
| 7.5.1 情景设置 |
| 7.5.2 基础数据 |
| 7.5.3 确定性优化模型结果分析 |
| 7.5.4 不确定性优化模型结果分析 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 研究成果与结论 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）并网型微电网源荷预测及优化运营管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 并网型微电网经济运行优化管理研究现状 |
| 1.2.2 微电网市场交易 |
| 1.2.3 微电网分布式能源出力及负荷预测研究现状 |
| 1.2.4 文献评述 |
| 1.3 主要研究内容和创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文研究创新点 |
| 1.4 技术路线 |
| 第2章 并网型微电网源荷预测及优化运营研究的理论分析框架 |
| 2.1 相关理论基础 |
| 2.1.1 系统管理理论 |
| 2.1.2 预测理论 |
| 2.1.3 交易费用理论 |
| 2.1.4 最优化理论 |
| 2.1.5 协同理论 |
| 2.1.6 现代运营管理理论 |
| 2.2 微电网系统概述 |
| 2.2.1 微电网基本概念 |
| 2.2.2 并网型微电网基本构架 |
| 2.3 微电网并网运行管理的发展现状分析 |
| 2.3.1 微电网并网运行总则 |
| 2.3.2 并网型微电网建设发展概况 |
| 2.3.3 微电网并网运营发展现状 |
| 2.4 并网型微电网优化运营的管理内容 |
| 2.4.1 并网型微电网发电侧新能源发电预测与优化运营管理研究 |
| 2.4.2 并网型微电网需求侧用户负荷预测与优化运营管理 |
| 2.4.3 微电网电力市场与微电网调度运行机构 |
| 2.5 并网型微电网优化运营管理模式框架 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 并网型微电网发电侧光伏和风力发电功率预测 |
| 3.1 光伏发电系统短期功率预测模型及影响因素 |
| 3.1.1 光伏发电系统短期功率预测模型 |
| 3.1.2 光伏发电输出功率预测的影响因素 |
| 3.2 风电系统短期功率预测模型及影响因素 |
| 3.2.1 风力发电原理概述 |
| 3.2.2 风电输出功率的影响因素 |
| 3.3 微电网发电侧光伏及风力发电预测的主要研究方法 |
| 3.3.1 K-means聚类算法 |
| 3.3.2 改进粒子群算法 |
| 3.3.3 改进K-means聚类算法 |
| 3.3.4 随机森林算法 |
| 3.3.5 相关性分析方法 |
| 3.3.6 预测评价标准 |
| 3.4 并网型微电网发电侧光伏发电功率预测模型 |
| 3.4.1 构建基于随机森林模型的短期光伏发电功率预测模型 |
| 3.4.2 并网型微电网发电侧短期光伏发电功率预测实例仿真 |
| 3.5 并网型微电网发电侧短期风电功率预测模型 |
| 3.5.1 构建基于随机森林的短期风电功率预测模型 |
| 3.5.2 并网型微电网发电侧短期风电功率预测实例仿真 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 并网型微电网需求侧用户负荷预测 |
| 4.1 并网型微电网需求侧用户负荷预测研究方法 |
| 4.1.1 滚动灰色模型 |
| 4.1.2 自回归求积移动平均模型 |
| 4.1.3 支持向量回归机 |
| 4.2 基于标准差法的组合预测模型 |
| 4.2.1 标准差法确定组合权重 |
| 4.2.2 RGM-SVR组合模型 |
| 4.2.3 ARIMA-SVR组合模型 |
| 4.3 自适应权重组合预测模型 |
| 4.4 并网型微电网需求侧用户负荷预测实例仿真 |
| 4.4.1 数据处理 |
| 4.4.2 基于自适应权重组合预测模型的短期用户负荷预测流程 |
| 4.4.3 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 并网型微电网电力交易市场运营管理 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 区块链基本概念 |
| 5.1.2 联盟区块链技术 |
| 5.1.3 定价策略中的博弈模型 |
| 5.2 并网型微电网市场交易模型 |
| 5.2.1 微电网交易市场整体构架 |
| 5.2.2 并网型微电网运营主体利益博弈与均衡分析 |
| 5.2.3 智能合约的部署 |
| 5.3 并网型微电网市场交易模型实例仿真 |
| 5.3.1 数据来源 |
| 5.3.2 仿真结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于并网型微电网市场交易的电力经济调度优化管理 |
| 6.1 微电网系统经济运行优化分析 |
| 6.1.1 并网型微电网结构及系统运行主体概述 |
| 6.1.2 微电网能量调度策略与优化模型 |
| 6.2 并网型微电网能量优化求解方案 |
| 6.2.1 松鼠觅食算法 |
| 6.2.2 基于松鼠觅食算法的并网型微电网能量优化求解 |
| 6.3 并网型微电网能量优化模型实例仿真 |
| 6.3.1 基础数据 |
| 6.3.2 仿真结果 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 并网型微电网源荷预测及优化运营管理对策建议 |
| 7.1 并网型微电网一体化运营管理发展方案及建议 |
| 7.1.1 推动能量调度机构与微电网交易市场协同发展 |
| 7.1.2 整合微电网主体机构 |
| 7.2 并网型微电网优化运营管理的配套政策法规体系建设建议 |
| 7.2.1 动态调整微电网定价机制 |
| 7.2.2 建设灵活的市场模式 |
| 7.2.3 推进激励政策实施 |
| 7.3 本章小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（5）储能在区域电力系统中应用的经济性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国际电力市场发展现状与趋势 |
| 1.2.2 中国电力市场发展现状与趋势 |
| 1.2.3 电力储能发展现状与趋势 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 第2章 竞争电力市场经济分析与评估模型 |
| 2.1 竞争电力市场运行机制及交易模型 |
| 2.1.1 区域电力市场及交易模型 |
| 2.1.2 互联电力市场及交易模型 |
| 2.2 竞争电力市场建模 |
| 2.2.1 建模方法与逻辑 |
| 2.2.2 经济性分析指标 |
| 2.3 模型验证 |
| 2.3.1 综合单一电力市场 |
| 2.3.2 英国大不列颠电力市场 |
| 2.3.3 法国电力市场 |
| 2.3.4 模型验证结果 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 中国典型区域电力市场情景分析 |
| 3.1 情景建立 |
| 3.1.1 可再生能源情景 |
| 3.1.2 储能情景 |
| 3.1.3 互联情景 |
| 3.2 可再生能源情景结果分析 |
| 3.2.1 系统边际价格 |
| 3.2.2 平准化电力成本 |
| 3.2.3 系统总发电成本 |
| 3.2.4 电力系统净利润 |
| 3.2.5 碳排放 |
| 3.3 储能情景结果分析 |
| 3.3.1 系统边际价格 |
| 3.3.2 平准化电力成本 |
| 3.3.3 系统总发电成本 |
| 3.3.4 电力系统净利润 |
| 3.3.5 碳排放 |
| 3.3.6 储能在区域电力系统中的作用 |
| 3.4 互联情景结果分析 |
| 3.4.1 系统边际价格 |
| 3.4.2 系统总发电成本 |
| 3.4.3 电力系统净利润 |
| 3.4.4 碳排放 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 敏感性情景分析 |
| 4.1 燃料价格 |
| 4.2 电力机组因素 |
| 4.3 储能成本因素 |
| 4.4 储能政策因素 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 主要研究结论 |
| 5.2 研究创新点 |
| 5.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（6）中美合作开发的肯尼亚凯佩托风电国际项目投资评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 风电项目投资影响因素分析研究现状 |
| 1.2.2 风电项目投资评价方法研究现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 第2章 风电项目投资评价相关理论及方法 |
| 2.1 风电项目海外投资环境概述 |
| 2.2 风电项目投资模式概述 |
| 2.2.1 投资主体类型 |
| 2.2.2 投资结构 |
| 2.2.3 主要投资模式 |
| 2.3 风电项目投资评价方法概述 |
| 2.3.1 综合评价概述 |
| 2.3.2 综合评价流程 |
| 2.3.3 常用综合评价方法 |
| 2.4 数据空间介绍 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 中美合作开发的肯尼亚凯佩托风电国际项目分析 |
| 3.1 肯尼亚凯佩托风电国际项目背景分析 |
| 3.1.1 非洲清洁能源领域发展现状及前景分析 |
| 3.1.2 肯尼亚地区风电领域发展现状及前景分析 |
| 3.2 肯尼亚凯佩托风电国际项目概述 |
| 3.3 肯尼亚凯佩托风电国际项目投资模式及商业模式分析 |
| 3.3.1 非洲典型投资模式及商业模式介绍 |
| 3.3.2 肯尼亚凯佩托风电国际项目投资及商业模式分析 |
| 3.4 肯尼亚凯佩托风电国际项目成功因素分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 肯尼亚风电项目投资评价影响因素分析与指标体系构建 |
| 4.1 基于数据空间的投资评价影响因素识别 |
| 4.2 国家层面的投资评价影响因素识别 |
| 4.3 行业层面的投资评价影响因素识别 |
| 4.4 项目层面的投资评价影响因素识别 |
| 4.5 基于模糊阈值法和系统动力学的投资评价指标体系构建 |
| 4.5.1 投资评价关键指标筛选模型 |
| 4.5.2 投资评价指标层次性分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 肯尼亚风电国际项目投资评价模型构建与投资综合评价 |
| 5.1 基于ANP模型的投资评价指标权重确定 |
| 5.1.1 ANP模型理论介绍 |
| 5.1.2 肯尼亚风电国际项目投资评价指标权重确定 |
| 5.2 基于ANP-模糊综合评价的投资评价模型构建 |
| 5.2.1 模糊综合评价模型理论介绍 |
| 5.2.2 肯尼亚风电国际项目投资模糊综合评价模型构建 |
| 5.3 评价结果分析与建议 |
| 5.3.1 肯尼亚风电国际项目投资评价结果分析 |
| 5.3.2 同类合作开发的风电国际项目投资决策相关建议 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（7）计及新能源的电力现货市场交易优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 新能源对电力现货市场的影响研究 |
| 1.2.2 新能源发电功率预测研究 |
| 1.2.3 电力现货市场电价预测研究 |
| 1.2.4 新能源参与电力现货市场交易研究 |
| 1.2.5 计及碳交易的电力现货市场研究 |
| 1.3 论文主要研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 1.3.3 主要创新点 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 电力现货市场交易优化相关理论基础 |
| 2.1 典型国家电力现货市场发展概述 |
| 2.1.1 美国电力现货市场 |
| 2.1.2 英国电力现货市场 |
| 2.1.3 北欧电力现货市场 |
| 2.2 中国电力现货市场发展概述 |
| 2.2.1 能源电力现状分析 |
| 2.2.2 电力现货市场现状分析 |
| 2.2.3 建设基本原则 |
| 2.2.4 建设关键问题 |
| 2.2.5 未来发展方向 |
| 2.3 电力预测理论基础 |
| 2.3.1 经典预测方法 |
| 2.3.2 机器学习预测方法 |
| 2.3.3 深度学习预测方法 |
| 2.4 系统优化理论基础 |
| 2.4.1 模糊规划 |
| 2.4.2 鲁棒优化 |
| 2.4.3 随机规划模型 |
| 2.5 SD模型及其应用 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 新能源对电力现货市场的影响分析 |
| 3.1 新能源对电力现货市场的影响分析模型 |
| 3.1.1 基于统计数据的影响分析 |
| 3.1.2 基于小波变换与分形理论的特征表示 |
| 3.1.3 基于SVM的特征因素分类 |
| 3.1.4 基于因子分析的特征提取 |
| 3.1.5 影响分析模型框架与流程 |
| 3.2 新能源对现货市场电价影响的实证分析 |
| 3.2.1 数据收集 |
| 3.2.2 基于统计数据的影响实证分析 |
| 3.2.3 基于全部特征的影响实证分析 |
| 3.2.4 基于关键特征的影响实证分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 电力现货市场中新能源发电功率预测与电价预测 |
| 4.1 基于CEEMD-SE-HS-KELM的新能源发电功率预测模型 |
| 4.1.1 CEEMD-SE模型 |
| 4.1.2 HS-KELM模型 |
| 4.1.3 CEEMD-SE-HS-KELM |
| 4.1.4 实例分析 |
| 4.2 基于相似日筛选与LSTM的现货市场电价预测模型 |
| 4.2.1 电价影响因素初选 |
| 4.2.2 基于RF的新能源影响量化 |
| 4.2.3 基于改进灰色关联的相似日筛选 |
| 4.2.4 RF-IAGIV-CEEMD-SE-LSTM模型 |
| 4.2.5 实例分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 计及新能源与中长期市场影响的现货日前市场交易优化 |
| 5.1 计及新能源与中长期市场的日前市场交易模式 |
| 5.2 中长期合约电量分解模型 |
| 5.2.1 目标函数 |
| 5.2.2 约束条件 |
| 5.3 系统不确定性分析及建模 |
| 5.3.1 新能源出力不确定性 |
| 5.3.2 电力现货价格不确定性 |
| 5.4 计及新能源与中长期合约电量分解的现货日前市场出清模型 |
| 5.4.1 目标函数与约束条件的建立 |
| 5.4.2 多目标函数的模糊优选处理 |
| 5.4.3 基于GA-PSO的优化模型求解算法 |
| 5.5 实例分析 |
| 5.5.1 算例设置 |
| 5.5.2 中长期合约电量分解结果 |
| 5.5.3 系统不确定性求解 |
| 5.5.4 现货日前电力市场出清结果 |
| 5.5.5 惩罚系数对多目标优化结果的影响 |
| 5.5.6 新能源渗透率对多目标优化结果的影响 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 计及新能源的现货日前与日内、日内与实时市场交易优化 |
| 6.1 现货日前、日内与实时市场的组合及及关联分析 |
| 6.2 系统不确定性建模 |
| 6.2.1 系统不确定性模拟 |
| 6.2.2 拉丁超立方生成场景集 |
| 6.2.3 基于改进谱聚类算法的场景削减策略 |
| 6.3 计及新能源的电力现货市场两阶段交易优化模型 |
| 6.3.1 计及新能源的日前与日内市场联合优化模型 |
| 6.3.2 计及新能源的日内与实时市场联合优化模型 |
| 6.4 实例分析 |
| 6.4.1 算例设置 |
| 6.4.2 场景集生成与削减 |
| 6.4.3 日前与日内市场联合优化出清结果 |
| 6.4.4 日内与实时市场联合优化出清结果 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 计及碳市场影响的电力现货市场建设路径分析 |
| 7.1 碳排放相关政策梳理 |
| 7.2 现行政策下碳排放压力分析 |
| 7.2.1 碳排放预测模型 |
| 7.2.2 碳排放预测效果检验 |
| 7.2.3 碳排放总量及碳排放强度预测 |
| 7.2.4 基于碳排放预测结果的政策建议 |
| 7.2.5 碳排放市场建设必要性分析 |
| 7.3 碳交易实施对电力现货市场的影响分析 |
| 7.3.1 碳交易市场现状 |
| 7.3.2 碳交易对电力现货市场的影响分析 |
| 7.4 碳交易与电力现货市场的协同建设建议 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 研究成果与结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）江西M能源公司战略转型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 导论 |
| 1.1 研究背景及目的和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 国外文献综述 |
| 1.2.2 国内文献综述 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法 |
| 第2章 战略转型理论及工具 |
| 2.1 战略转型概念 |
| 2.2 战略转型分析工具 |
| 2.2.1 PEST研究方法 |
| 2.2.2 SWOT分析法 |
| 2.2.3 企业要素分析法 |
| 2.3 战略转型模型 |
| 第3章 M公司外部环境分析 |
| 3.1 行业发展及现状 |
| 3.1.1 国外电力行业发展及特点 |
| 3.1.2 我国电力行业发展及特点 |
| 3.2 M公司PEST分析 |
| 3.2.1 政治环境分析 |
| 3.2.2 经济环境分析 |
| 3.2.3 社会环境分析 |
| 3.2.4 技术环境分析 |
| 3.3 M公司SWOT机遇与威胁分析 |
| 3.3.1 机遇分析 |
| 3.3.2 威胁分析 |
| 3.4 M公司EFE外部因素分析 |
| 第4章 M公司内部条件分析 |
| 4.1 M公司情况介绍 |
| 4.2 M公司SWOT优劣势分析 |
| 4.2.1 优势分析 |
| 4.2.2 劣势分析 |
| 4.3 M公司IFE内部条件分析 |
| 第5章 M公司战略转型方案设计 |
| 5.1 M公司战略转型的必要性 |
| 5.1.1 电改后利润空间压缩 |
| 5.1.2 互联网能源催生新的增值服务 |
| 5.1.3 新能源技术进步促使能源供应多元化 |
| 5.2 公司战略选择QSPM矩阵 |
| 5.3 M公司战略转型的总体目标与发展思路 |
| 5.3.1 M公司战略转型的总体目标 |
| 5.3.2 M公司战略转型的发展思路 |
| 5.4 M公司战略转型实施 |
| 5.4.1 以电力供应为基础强化服务意识 |
| 5.4.2 以用能数据为资源提升服务效能 |
| 5.4.3 以电为核心拓展上下游业务融合 |
| 5.4.4 以客户为中心提供多元能源服务 |
| 5.4.5 以“互联网+”推进能源互联网服务 |
| 第6章 M公司战略转型的保障措施 |
| 6.1 优化组织架构 |
| 6.2 优化人力资源 |
| 6.3 加强资质建设 |
| 6.4 拓宽融资渠道 |
| 6.5 强化运营能力 |
| 6.6 升级信息系统 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）经济转型背景下的中国智能电网运营优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电网发展运营管理研究 |
| 1.2.2 国内外关于智能电网的评价研究 |
| 1.2.3 电能交易(中长期、现货)市场机制 |
| 1.2.4 跨省跨区输配电定价及监管机制 |
| 1.3 主要研究内容、技术路线和创新点 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 1.3.3 论文的主要创新点 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 经济转型及智能电网运营管理相关理论 |
| 2.1 经济转型发展相关理论 |
| 2.2 智能电网发展相关理论 |
| 2.2.1 智能电网含义 |
| 2.2.2 智能电网发展相关理论 |
| 2.3 智能电网管理相关理论 |
| 2.3.1 电网评价相关理论 |
| 2.3.2 基于自适应动态规划法的电网优化 |
| 2.3.3 基于凸优化的电网优化研究理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 中国智能电网企业运营绩效的组合评价研究 |
| 3.1 智能电网发展评价模型选择 |
| 3.1.1 基于网络层次分析法的综合评价过程 |
| 3.1.2 基于熵权法的综合评价过程 |
| 3.1.3 基于TOPSIS方法的综合评价模型 |
| 3.2 智能电网企业运营绩效评价指标体系构建 |
| 3.2.1 智能电网运营评价原则 |
| 3.2.2 运营绩效评估指标选取 |
| 3.2.2.1安全可靠指标 |
| 3.2.2.2 信息互动指标 |
| 3.2.2.3 高效智能指标 |
| 3.2.2.4 绿色环保指标 |
| 3.2.2.5 经济效益指标 |
| 3.3 基于ANP-熵权-TOPSIS组合评价法的评价结果 |
| 3.3.1 权重确定结果 |
| 3.3.2 26家省级智能电网公司运营效果比较 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 经济转型对智能电网企业运营的新需求研究 |
| 4.1 分布式电源并网对电网企业运营产生的影响分析 |
| 4.1.1 分布式电源种类及发展特点 |
| 4.1.2 构建基于遗传算法的分布式电源网络架构规划模型 |
| 4.1.3 实证结果分析 |
| 4.2 网格化对城市电网智能化发展的影响分析 |
| 4.2.1 配电网供电网格化发展态势 |
| 4.2.2 考虑分布式电源的电网网格化发展规划研究 |
| 4.2.3 智能电网城市配电网网格化优化算例 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 智能电网企业运营绩效提升路径优化的方向 |
| 5.1 基于企业内部资产管理效益分析的运营优化方向分析 |
| 5.1.1 智能电网企业资产管理效益评价指标体系选择 |
| 5.1.2 数据处理及说明 |
| 5.1.3 智能电网企业资产管理效益评价结果 |
| 5.2 满足用户交互性的智能电网企业运营提升方向 |
| 5.2.1 影响用户行为关键要素及作用机理 |
| 5.2.2 电动汽车用户行为关键要素 |
| 5.2.3 电动汽车充放电负荷模型 |
| 5.2.4 需求侧响应用户行为关键要素 |
| 5.2.5 需求侧响应负荷模型 |
| 5.2.6 算例分析 |
| 5.2.7 需求侧响应对负荷影响 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 提升电网企业运营绩效水平优化 |
| 6.1 通过精准化规划、标准化建设与精益化运维提升智能电网资产效益 |
| 6.1.1 分布式电源网架优化提升电网运营水平 |
| 6.1.2 基于网格化建设提升智能电网企业运营效果 |
| 6.2 建设提升智能电网资产效率与投入产出效益 |
| 6.3 运维提升智能电网资产效率与投入产出效益 |
| 第7章 研究结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 作者简介 |
（10）电力市场环境下的发电调度优化模型及结算机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究动态 |
| 1.2.1 电力市场模式 |
| 1.2.2 电力市场环境下的发电调度优化模型 |
| 1.3 论文的研究内容 |
| 第2章 基于中长期电量合同的发电调度优化模型研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 预招标偏差电量平衡机制及其多周期发电调度优化模型 |
| 2.2.1 预招标月度偏差电量平衡机制 |
| 2.2.2 月度预发电计划修正模型 |
| 2.2.3 日前发电计划优化模型 |
| 2.2.4 日内发电计划调整模型 |
| 2.3 算例分析 |
| 2.3.1 IEEE30节点系统仿真 |
| 2.3.2 大规模电力系统仿真 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 中长期实物合同对现货市场出清价格影响的建模分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多智能体深度强化学习 |
| 3.2.1 强化学习及深度强化学习 |
| 3.2.2 多智能体深度强化学习 |
| 3.3 基于MADDPG算法的电力现货市场仿真 |
| 3.3.1 市场仿真模型 |
| 3.3.2 仿真结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 兼容中长期实物合同的日前市场出清模型研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 电力交易调度管理体制与中长期实物合同交割 |
| 4.3 兼容中长期实物电力合同的日前市场出清模型 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 IEEE30节点系统仿真 |
| 4.4.2 大规模电力系统仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 适应分布式能源参与的日前市场出清模型研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 日前市场协同优化模型 |
| 5.2.1 批发市场日前市场出清模型 |
| 5.2.2 配网分布式交易日前市场出清模型 |
| 5.2.3 模型求解流程 |
| 5.2.4 价格机制及结算机制 |
| 5.3 算例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 电能量市场解耦结算机制研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 电力市场结算机制的国际经验 |
| 6.3 电力市场结算原理 |
| 6.4 电力市场普适性结算机制设计 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、利用WNT—8000系统实现内部电力市场运营（论文参考文献）
- [1]能源互联网背景下电力市场大数据应用探讨[J]. 刘永辉,张显,孙鸿雁,冯恒. 电力系统自动化, 2021(11)
- [2]气电耦合虚拟电厂运营优化及风险评价模型研究[D]. 刘沆. 华北电力大学(北京), 2021
- [3]分布式资源聚合虚拟电厂多维交易优化模型研究[D]. 吴静. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [4]并网型微电网源荷预测及优化运营管理研究[D]. 赵文婷. 太原理工大学, 2021(01)
- [5]储能在区域电力系统中应用的经济性研究[D]. 王姝睿. 中国科学院大学(中国科学院工程热物理研究所), 2021(02)
- [6]中美合作开发的肯尼亚凯佩托风电国际项目投资评价[D]. 张欣岩. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [7]计及新能源的电力现货市场交易优化研究[D]. 王珂珂. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [8]江西M能源公司战略转型研究[D]. 江超. 江西财经大学, 2021(09)
- [9]经济转型背景下的中国智能电网运营优化研究[D]. 王永华. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [10]电力市场环境下的发电调度优化模型及结算机制研究[D]. 许传龙. 华北电力大学(北京), 2021(01)