水电站报价决策支持系统开发与实现

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1、华中科技大学硕士学位论文合约市场和月度合约市场在两种不同交易模式下的报价方案制定原理进行介绍。综合信息管理模块和市场出清电价预测模块的成果，应用一定的优化算法求得水电站在不同交易市场的报价方案，并在系统中实现。第六章，系统整体的集成技术和数据库应用技术，对系统三层结构的实现技术进行阐述。第七章，对系统的开发和实现进行总结，归纳自己在研究中的成就和不足，以期在以后的研究中有所突破。5华中科技大学硕士学位论文2水电站报价决策系统体系结构和功能需求设计2.1系统体系结构设计水电站报价决策支持系统采用B/S（Browser/Server）结

2、构设计，避免了安装客户端的麻烦。系统结构如图2.1所示。系统采用典型的三层结构：数据层，中间业务[28]逻辑层和表示层。数据层：存储包括电站信息、机组信息、交易信息等在内的所有数据和文档，并处理应用服务器的计算结果，响应应用服务层的请求，返回相应的要求数据。中间业务逻辑层：该层是系统的核心部分，也是本文的主体部分。其位于三层结构的中间位置，一方面接收用户的业务请求，并返回业务计算结果，同时向数据库服务器发送数据请求，并接收数据；一方面处理所有业务需求。表示层：位于三层结构的最外侧，直接与用户接触，可利用网络浏览器实现所有的功能。为了

3、满足所有用户的要求，电网内部可通过局域网直接访问，外部利用[29]Internet同样可以访问。图2.1系统框架结构2.2功能需求分析水电站报价决策支持系统是为华中电网电力资源优化配置研究实验室开发的，系统最终要完全整合到该研究实验室开发的华中电网电能交易仿真系统中。针对上述情况，系统必须考虑同仿真平台的一致性，以有利于后期的整合工作，同时要根6华中科技大学硕士学位论文据实际工程的需要，考虑水电站长期的规划、其发电状态及成本等问题，从而确定系统各模块的功能。图2.2水电站报价决策支持系统功能框图为了满足用户的需求，给水电发电商发电报

4、价提供有价值的决策参考意见，水电站报价决策支持系统需满足以下需求：数据管理：包括对水电站场内数据信息的管理，对机组信息的管理，对电力市场中的交易信息、市场信息、市场规则的管理，提供对各信息查询、增加、修改和删除的功能。成本分析：根据机组运行中的具体情况，及过程中产生的不同成本进行管理和分析，给出成本特性曲线，以给报价决策提供数据支持。市场出清电价预测：根据市场信息、历史市场出清电价和其他影响因素，应用各种预测算法模型，预测不同交易市场的市场出清电价，为报价决策提供有力可靠的数据支持。报价决策：根据水电站机组的成本信息和已预测的市场出

5、清电价，应用优化算法，给出不同交易市场中使得发电收益最大化的报价参考建议方案，以供报价决策者决策。7华中科技大学硕士学位论文根据上述功能需求，本系统主要有三个大的功能模块，数据管理模块包括对市场信息、市场规则、历史市场出清电价的管理和对电厂、机组成本的管理；电价预测模块，根据市场信息及历史电价数据进行各个市场的出清电价预测；报价决策模[30-35]块根据成本信息和预测电价信息制定符合水电站的收益最大化报价建议方案。各模块之间的联系如图2.2所示。2.3主要功能设计水电站报价决策支持系统在市场数据管理和成本管理，以及市场出清电价预测的

6、基础上，结合实际情况给报价决策者提供报价建议方案。设计的系统主要功能包括三个模块。2.3.1数据管理模块数据管理包括对市场信息的管理，电价数据的管理和电厂、机组成本信息等的管理。市场信息的管理主要是对合同信息的管理和市场规则的管理，合同信息包括年度电量合同、月度电量合同、双边电量合同和发电权交易合同等。该模块提供市场信息的增加、查询、修改、删除等功能。电价数据的管理就是提供对历史市场出清电价和已预测的电价的查询，以及对电价数据进行统计分析，给出电价在不同时刻的特性，以供用户分析。2.3.2市场出清电价预测模块电价预测主要是根据从电力

7、市场交易中心获得的历史市场出清电价、市场信息和其他影响电价的因素等，应用一些预测算法预测各交易市场的市场出清电价。具体来说，用BP数据网络法预测日前市场的市场出清电价，其预测过程中考虑到气象和节假日等因素对电价的影响；用径向基神经网络法、均值变化系数法和一元线性回归法预测一到七天的短期电价；用灰色模型预测年度合约和月度合约市场出清电价。市场出清电价预测模块结构如图2.3所示：8华中科技大学硕士学位论文图2.3电价预测模块结构2.3.3报价方案制定模块[36-40]报价方案制定模块包括日前单机报价方案的制定、日前梯级报价方案的制定和中

8、长期报价方案的制定。日前市场单机报价方案以机组成本信息和电价预测模块为基础，考虑了电力市场中不允许组合报价时的报价方案制定，方案以水电机组流量特性曲线为基础，先计算得到机组的效率特性曲线，然后结合机组出力的最大最小值和市场出清电价预测