鲁棒优化方法在电力市场风险管理中的应用研究

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1、中图分类号：单位代号：10280密级：学号：13721255硕士学位论文SHANGHAIUNIVERSITYMASTER’SDISSERTATION题鲁棒优化方法在电力市场风目险管理中的应用研究作者周洁学科专业电力系统及其自动化导师张少华教授完成日期二零一六年一月上海大学硕士学位论文上海大学本论文经答辩委员会全体委员审查,确认符合上海大学硕士学位论文质量要求。答辩委员会签名：主任：委员：导师：答辩日期：I上海大学硕士学位论文原创性声明本人声明：所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人

2、已发表或撰写过的研究成果。参与同一工作的其他同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：日期：本论文使用授权说明本人完全了解上海大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留论文及送交论文复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容。（保密的论文在解密后应遵守此规定）签名：导师签名：日期：II上海大学硕士学位论文上海大学工学硕士学位论文鲁棒优化方法在电力市场风险管理中的应用研究姓名：姓名：周洁导师：张少华学科专业：电力系统及其自动化上海大学机电工程与自动化学院二零一六年一月III上海大学硕士学

3、位论文ADissertationSubmittedtoShanghaiUniversityfortheDegreeofMasterinEngineeringResearchonApplicationofRobustOptimizationTheorytoRiskMan-agementinElectricityMarketMACandidate：ZhouJieSupervisor：ZhangShaohua(Professor)Major：ElectricPowerSystemandAutomationSchoolofMechatronicEng

4、ineeringandAutomationShang-haiUniversityJanuary,2016IV上海大学硕士学位论文摘要电力工业的市场化改革可为电力市场参与者提供多种交易选择，由于各类交易选择的收益风险特性不同，各参与者需要在各个交易选择中合理分配交易电量。而且，近年来为了缓解化石能源消耗和环境恶化问题，风力发电、太阳能发电等新能源发电得到快速发展，风电等新能源发电参与电力市场竞争将成为趋势。然而风电、光伏等新能源发电出力具有随机性和间歇性等特点，大规模新能源进入电力市场，会加剧电力市场价格的波动风险。在此环境下，如何通过设计合理

5、的电量分配策略，来进行有效的风险管理，是电力市场参与者广泛关注的问题之一。在此背景下，本文基于概率鲁棒优化理论，开展了发电商、购电商在双边合同、期权合同和现货市场等交易选择中的电量分配风险决策问题研究，主要工作内容如下：首先，本文介绍了基于概率信息的鲁棒优化方法，表明与其他鲁棒优化方法相比，基于概率信息的鲁棒优化方法充分利用了随机参数的概率分布信息，且全面考虑了决策者的风险规避程度对决策结果的影响。考虑到实际中大多数市场参与者具有风险规避特性，该方法可为电力市场参与者的电量分配决策与风险评估提供新的工具与思路。其次，考虑现货市场电价的不确定性

6、，针对风险回避型的购电商，采用基于概率信息的鲁棒优化方法研究了一种购电决策风险管理技术。采用条件鲁棒成本来描述一定置信水平下购电商在不利情况时的期望购电成本，以最小化条件鲁棒成本作为目标函数，提出了购电商在现货市场、双边合同和看涨期权等交易选择中的电量购买鲁棒决策模型，并将该模型转化为混合整数线性规划问题来进行求解。通过算例仿真验证了模型方法的合理性和有效性。研究表明，购电商对风险的规避程度越大，其鲁棒成本和条件鲁棒成本越高，购电商会减少风险较大的现货交易量，增加风险较小的双边合同和看涨期权交易量来减小风险；现货市场电价波动越大，购电商在风险

7、较小的双边合同和看涨期权市场分配的电量越多，在风险较大的现货市场的电量分配越少。第三，针对风险规避型传统发电商，考虑现货市场电价的不确定性，采用条V上海大学硕士学位论文件鲁棒利润来描述一定置信水平下传统发电商在不利情况下的确保利润，以最大化条件鲁棒利润作为目标函数，提出了发电商在现货市场、双边合同和看跌期权等交易选择中的电量分配鲁棒决策模型，并将该模型转化为混合整数非线性规划问题进行求解。算例分析表明该模型可使发电商在一定置信水平下最大化其确保利润，并可对不同风险规避程度的发电商制定不同的电量分配策略。最后，针对风险规避型风力发电商，考虑现货

8、市场电价和风力发电出力两个不确定性因素，研究了含有两个随机变量的概率鲁棒优化方法。采用条件鲁棒收益来描述一定置信水平下风力发电商在不利情况下的确保收益，以最大化条件