论供电企业营销电价审计

为了保证电价宏观调控作用的充分发挥,维护供电企业和用电方的合法权益,必须加强营销电价的审计。本文认为,营销电价审计就是对供电企业营销电价执行的合法性和营销电费收入的真实性发表审计意见,其内容应当包括电价内控评价、电度电价审计、基本电价审计、峰谷分时电价审计、功率因数调整电价审计、各类代征资金电价审计和自备电厂收费电价审计。当前,做好电价审计工作的关键是要做好审前调查工作、审计实施方案编制、内部控制测试、用电客户现场审查和审计标准选用等工作。     

基于k-means聚类的居民阶梯电量制定方法

为了避免现有的居民阶梯电量制定方法存在的建模误差,提出基于电力大数据的分段电量制定方法。以用电量信息为输入量,应用k-means算法对居民用户进行聚类分析,将聚类结果作为阶梯分段的依据。对不同k值的聚类结果,选用S_Dbw指标分别对其有效性进行验证,综合选择最优聚类方案以得到分段电量。结合实例得到分段电量方案,并与现行方案在各阶梯用户覆盖率、用电量占比等方面进行对比。结果表明此方案下阶梯划分更加细致合理,更加适应当地的经济发展水平。此方法对分段电量的制定具有一定的参考价值。     

浅谈火力发电工程可研阶段的经济评价

从总投资、成本类各项参数的确定、损益类及电价的计算、不确定因素的分析等方面论述了火力发电工程可研阶段的经济评价内容。     

基于动态神经网络的系统边际电价预测

在分析系统边际电价(SMP)特点的基础上,确定了预测系统边际价格的主要依据为电力负荷、历史上对应时刻的SMP以及当天的SMP趋势.将电价看作是电力市场动态运行的结果,采用动态神经网络预测电价.由于动态神经网络结构及权值确定困难,采用二进制与实数编码相结合的联合编码,用遗传算法优化得到神经网络结构及对应权值.利用某电力市场的历史数据对该模型进行验证,结果表明该方法所建立的预测模型具有较高的预测精度.     

发展中国家电力市场的定价之二——随机型当量电价的次日上网定价和运作

本文指出在次日上网电价预测中有必要引入随机生产模拟技术和可靠性指标控制,特别是对电力短缺的电力市场和担当峰负荷发电厂商的上网定价更有必要．本文将“确定型当量电价的次日上网定价和运作”发展为随机型,其中最主要贡献是：（１）推荐采用累积量法的随机生产模拟方法,以适应多变的电力市场;（２）将随机生产模拟与一维搜索寻优交替进行,从而发展了一个适用于次日上网定价的随机型优化模型ＶＡＧＳ－４,并引入了可靠性水平控制;（３）导出了随机情况下边际容量成本的解析表达式,这就构成了一个完整的、更精致的随机型当量电价的次日上网定价方法．最后给出了数字算例,并与确定型方法的算例作了比较     

电价变动对地方经济的影响分析——以重庆市为实证

分析了我国电力市场变迁对电价制定的影响，指出随着电力市场条件的变化，电价制定不仅要考虑供给侧的成本变动，更应该考虑需求侧的可能反应，基于电价变动对需求侧的影响，提出了电价对地方经济影响的定量分析指标，包括产值电费率和价格上涨率指标。采用重庆市2000年的统计资料进行了电价可能变化对地方经济影响的实证计算。     

电锅炉蓄能供暖系统的节能分析

通过对一住宅小区电锅炉蓄能供暖系统的具体设计及运行经济分析 ,阐述了住宅小区使用电锅炉蓄能供暖系统的可行性及节能意义     

基于LSTM与XGBoost组合模型电价预测

为准确预测电力市场中的短期电价,提出了基于LSTM和XGBoost的组合预测模型。为了验证LSTM-XGBoost模型的有效性,该文先选用法国电力市场2019年1月1日至2020年12月31日的电价数据为训练集训练模型,对2021年1月1日不同模型预测的结果与实际电价值进行对比,得到LSTM-XGBoost以RMSE为0.74的误差率低于BP、LSTM、XGBoost的3.80、1.25、0.88,然后将算法应用到美国PJM电力市场,结果表明本文提出的LSTM-XGBoost组合预测模型MAPE平均值为1.83%,明显低于单一预测模型,也显著低于GRU-XGBoost组合模型,表明并非所有模型单一组合都能有效提高预测精度,该文提出的LSTM-XGBoost组合模型有效提升了短期电价的预测精度,且具有很强的普适性,可应用于电力市场短期电价预测,为市场参与者和监管机构提供有力决策依据。     

用最优潮流分析实时电价下的传输拥挤管理

研究了在电力市场联营交易模式下,采用节点实时电价机制时的传输拥挤管理问题．用基于最优潮流的节点实时电价算法及软件,分析了用户侧可中断供电管理和电网无功补偿设备对消除传输拥挤的作用,并与通过传输拥挤合同的管理方式进行了比较．对一个５ 节点简化系统的全面数值分析表明,所提模型和算法的实用性．     

考虑风电不确定性的主动配电网阻塞管理策略

随着需求侧灵活性资源和风电等分布式资源的快速发展,灵活性资源用电行为的随机性以及风电出力预测的误差,使配网系统潮流发生改变,增加配电网潮流阻塞风险。为了解决风电不确定性造成的配网阻塞问题,研究考虑风电不确定性的主动配电网阻塞管理策略。首先基于Copula函数抽样生成表征风电不确定性的典型出力场景,将不确定变量转化为确定性场景进行优化计算,进而考虑主动配电网元件的运行特性,建立主动配电网双层阻塞管理优化模型。上层模型中,负荷聚合商预测日前电价,基于收集的风电、微型燃气轮机出力信息以用户用电成本最低为目标制定用电需求计划,并上报至配电网系统运营商;下层模型中,配电网系统运营商以总社会利益最大为目标对日前电价进行迭代,以线路功率和节点电压安全为前提求解最优潮流,得到节点边际电价并发布至负荷聚合商,指导其调整日前用电计划;通过上下双层的迭代交互,实现阻塞管理和社会利益最优。最后,通过IEEE 33节点算例进行仿真验证。结果表明：所提阻塞管理策略能保证线路功率和节点电压满足安全约束,有效解决主动配电网的阻塞问题。