不确定性电价分析_白利超
能源价格波动对能源经济的不确定性
能源价格波动对能源经济的不确定性能源是现代社会发展和经济运行的重要基础，而能源价格的波动对能源经济的影响也是一项重要研究内容。
能源价格的不确定性对能源经济带来了一系列的风险和挑战，同时也改变着能源市场的供需关系和能源产业的发展路径。
一、能源价格波动引发的宏观经济风险能源价格波动对宏观经济产生了重要的影响。
首先，能源价格的上涨会导致消费者的购买力下降，进而影响到其他行业的生产和销售。
高能源价格会抬高生产成本，进而减少企业的盈利能力，影响企业的投资和创新。
其次，不确定的能源价格波动会带来通货膨胀压力，进而影响货币政策和宏观经济的稳定。
最后，能源价格波动还会引发资本流动的不确定性，导致金融市场的动荡和不稳定。
二、能源价格波动对能源行业的挑战与机遇能源价格的不确定性对能源行业来说既是挑战，也是机遇。
能源价格波动对传统能源行业的影响显而易见，高能源价格会让传统能源行业的盈利能力下降，甚至可能导致行业的衰退。
然而，能源价格的下跌也为新能源行业的发展创造了机遇。
低能源价格降低了新能源的竞争门槛，有利于新能源技术的推广和市场化应用，同时也提高了能源的可及性和普及程度。
三、能源价格波动对能源供应链的影响能源价格的波动会对能源供应链和能源市场的供需关系产生重要影响。
能源价格上涨会对能源供应链带来不确定性，增加了能源供应的成本和风险。
能源供应链的不确定性还可能导致能源市场的紧缺和波动，影响到能源安全和能源的稳定供应。
此外，能源价格波动还会对能源市场的参与者和交易行为产生影响，改变能源定价的机制和规则。
四、应对能源价格波动的政策和措施针对能源价格波动对能源经济的不确定性，政府和相关部门可以采取一系列的政策和措施来应对。
首先，加强能源市场监管，建立健全合理的能源定价机制和风险防范机制。
其次，鼓励能源产业的创新和技术发展，提高能源利用效率，减少对能源价格波动的过度依赖。
同时，加强国际能源合作，推动能源市场的稳定和能源供应的多样化。
电力市场中的电价波动预测与分析
电力市场中的电价波动预测与分析在当今社会，电力已经成为人们生活和生产中不可或缺的能源。
随着电力市场的不断发展和改革，电价的波动成为了一个备受关注的问题。
准确预测和分析电价波动对于电力市场的参与者，包括电力供应商、消费者以及监管机构等，都具有重要的意义。
电价波动受到多种因素的综合影响。
首先，供需关系是影响电价的关键因素之一。
当电力需求超过供应时，电价往往会上涨；反之，当供应过剩时，电价则可能下降。
电力需求受到季节、天气、经济活动等因素的影响。
例如，在夏季高温时期，空调使用量大幅增加，导致电力需求飙升，从而可能推高电价。
而在经济增长放缓时，工业用电需求减少，也会对电价产生下行压力。
能源价格的变动也是影响电价的重要因素。
煤炭、天然气等传统能源的价格波动会直接影响火力发电的成本，进而影响电价。
同时，可再生能源如风能、太阳能的发展和其成本的变化，也在逐渐对电价产生影响。
当可再生能源发电成本降低且供应增加时，会在一定程度上缓解电价上涨的压力。
政策法规的调整同样会对电价波动产生影响。
政府为了推动能源转型、节能减排，可能会出台相关政策，如对可再生能源的补贴、对高污染能源的限制等，这些政策的变化都会改变电力市场的供求关系和成本结构，从而引起电价的波动。
技术进步也是不可忽视的因素。
例如，新的发电技术、储能技术的发展以及智能电网的建设，都有可能改变电力的供应和配送方式，进而影响电价。
为了预测电价波动，研究人员和市场参与者采用了多种方法。
传统的时间序列分析方法是常用的手段之一。
通过对历史电价数据的分析，找出其中的趋势、季节性和周期性规律，从而对未来的电价进行预测。
然而，这种方法往往难以考虑到各种突发的外部因素对电价的影响。
基于机器学习的方法近年来也得到了广泛应用。
例如，使用神经网络、支持向量机等技术，能够处理大量的数据和复杂的非线性关系，从而提高预测的准确性。
但这些方法需要大量的高质量数据进行训练，并且模型的解释性相对较弱。
电力系统中的不确定性分析与风险评估研究
电力系统中的不确定性分析与风险评估研究电力系统是现代社会不可或缺的基础设施，而不确定性是电力系统运行中不可避免的因素之一。
对电力系统中的不确定性进行分析与风险评估研究，可以有效提升电力系统的可靠性和安全性，保障电力供应的稳定性。
电力系统中的不确定性主要包括天然资源的不确定性、负荷需求的不确定性以及运行状态的不确定性。
首先，天然资源的不确定性包括天气变化对可再生能源（如风电、太阳能）的影响，以及能源市场价格的不确定波动。
这些不确定性因素会直接影响电力系统的发电能力和运行成本。
其次，负荷需求的不确定性来自于电力用户的用电行为的不确定性，如突发的用电峰值和预测不准确的负荷需求。
这会对电力系统的供需平衡产生挑战。
最后，运行状态的不确定性包括电力设备的故障、突发事故和人为破坏等。
这些不确定性因素会对电力系统的运行稳定性和设备寿命造成影响。
针对电力系统中的不确定性，进行不确定性分析是关键的一步。
不确定性分析的目标是识别和量化各种不确定性因素对电力系统的影响。
不确定性因素可以通过概率统计方法进行建模，并利用各种模型和数据对其进行模拟和预测。
通过建立概率模型，可以对不确定性因素进行定量分析，进而分析其对电力系统运行的影响程度。
例如，对于可再生能源的不确定性，可以利用历史天气数据和能源市场数据，建立天气和价格模型，进行不确定性分析和预测。
而对于负荷需求的不确定性，可以通过统计分析用户用电行为和历史负荷数据，建立负荷预测模型，对负荷需求进行预测和评估。
此外，对于运行状态的不确定性，可以通过设备监测和故障记录等数据，建立设备状态模型和故障概率模型，对电力设备的可靠性和寿命进行评估。
不确定性分析的结果将为风险评估提供基础。
电力系统中的风险评估主要是评估各种不确定因素对电力系统运行的风险和可能造成的影响。
通过对不确定性因素进行概率分析和模拟，可以得到电力系统运行的可能性和风险的分布情况。
根据风险评估的结果，可以制定相应的风险管理策略和措施，以应对可能出现的风险事件。
考虑供电公司风险的激励性可中断负荷合同模型
．
１ 建 模
１ １ 基本假 设 ．
供 电公司的成本主要分为两部分 ， 一部分是在
批 发市 场 的购 电费用 ， ｐ表 示供 电公 司 的购 电价 以
［ ｔ Ａ ｔ ｙ ｘ ｔＰ ＋ ｘ — （ ）］ １
（） ３
（） ４
（） ５
ｔ （ ｔ （ ，） ０ ｘ ） —Ｃ ｘ ， ｙ
多 的用户 类型。考虑风 险偏好 时 ， 风险 回避 的供 电公 司趋 向于减 少负荷 中断 ， 险进取 的供 电公 司期望 中 风
断更多负荷而从 中获利。但该模型尚未将提前通知 时间、 停电持续时间等影响因素考虑在内， 这是不足 之处 ， 也是今后 研究 的方 向。
参考文献 ：
［ ］ 白利超 ， 庆， １ 康重 夏清 ， 不确定性 电价分析 ［ ］ 中 国电机工 等． Ｊ．
０６ ０ ５ ，． ０４ ， ． ０ ３ 。并 确 定 各 用户 的 ． ， ．５０５，．５ ０ ４，．５
作为供 电公司所面临的购电价格风 险， 对于考虑风 险喜好的供 电公司 ， 其确定性等价单位 时间收入可
类型特征， 即评定各用户属于各种用户类型概率， 见
表 １ 。市场 价格 服从 正态 分 布 ｐ： ０ ３ ，．５ ） Ｎ（ ．２０ ０ ，
电网公 司作为发 电侧和需求侧联系的纽带 ， 发 电侧和需求侧的相互影响和两侧 电力价格的差异给 电网公 司带来很大的市场风险 ， 因此 ， 电网公司需要
能够 用来 回避市 场风 险 、 至盈 利 的工具 … 。 直
一
Ｕ ＝ ￡ ｘ —ｙ ｘ ｔ 。 ＋Ａ ｔ （ ）
（） １
面对供电公司的负荷削减 ， 引入用户类 型参 数， 用户总的缺电成本函数可表示为
规制政策不确定性对电网投资影响的实物期权分析
［ 中图分类号］Ｆ２ ． （ １３９ 文献标识码 ］Ａ
引 言
自２ 世纪 ８ ０ ０年代初 开始 ，世 界各 国陆续 进行 电力
市场化改革 ，在传统 电力 工业 引入竞争 机制 、提高 效率 的同时 ，电网投资不足 问题也 日益严重 ，如 美 国加 州电 力危机、英国伦敦 电力 事故 、美 国和加拿大 等北美 地区 大规模停电 、俄罗斯莫斯 科大停 电 、日本 印度等停 电等
Ｓａｉｅｐｕ ２０ ）认 为 美 国输 电 投 资 不 足 的 五 大 原 因 ｈｈｄｈｏｒ（０４
收 稿 日期 ：２０一 １ ｌ ０ ８－１一 ７
式中，电价 Ｐ的预期 增长 率为 ａ 。如 果未来 收 益 以 利率 贴 现 ，当前价 格 为 Ｐ时 ，项 目的 预期 现 值 Ｖ：
ｎ
一
。
差距。
竞争和 自由市场定价 ，仅 在必要 时通过规制 手段来 控制
自然垄 断和提供适 当的激励 以引导市场参与者 的有 效率
的行 为－ 。由于电网投 资的特 性 ，即投 资规模 大、建设 ５ Ｊ 周期 长 、投资形成的资产 专用性强 以及 网络 环流 问题 明
显 ，在电力 工业市场化改 革后 ，投 资者将面 临很大 的不
电 网 投 资 的影 响 。
系列事故相继发 生Ｌ＿Ｊ ｌ３。电网投资 不足 已产生 了一些
负 面 的 结 果 ，包 括 很 高 的 阻 塞 成 本 、频 繁 的 电 力 交 易 削
减 、输 电损耗 上升 、很 高 的输 电 系统检 修 和维 护成本 、 频繁的与输 电相关 的服务 中断 ，以及增加 的行使市 场势 力的机会。２０ 年在美 国和欧 洲发生 的一系列停 电事故 ０３
电力市场中电价预测模型的应用
电力市场中电价预测模型的应用在当今的电力市场中，电价预测模型的应用具有极其重要的意义。
随着电力行业的不断发展和市场化改革的推进，准确预测电价成为了电力供应商、消费者以及市场监管者等各方关注的焦点。
电价的波动受到众多因素的影响，包括但不限于供需关系、燃料价格、季节变化、天气状况以及政策法规等。
这些因素相互交织、错综复杂，使得电价的预测成为一项具有挑战性的任务。
然而，通过运用科学合理的电价预测模型，我们能够在一定程度上应对这一挑战，为电力市场的参与者提供有价值的决策依据。
常见的电价预测模型主要可以分为三类：基于统计学的模型、基于人工智能的模型以及基于混合方法的模型。
基于统计学的模型，如时间序列分析和回归分析，是早期电价预测中较为常用的方法。
时间序列分析通过对历史电价数据的自相关性和趋势进行分析，来预测未来的电价走势。
回归分析则试图建立电价与各种影响因素之间的线性或非线性关系。
这些方法相对简单易懂，计算成本较低，但在处理复杂的非线性关系和不确定性时可能表现不佳。
人工智能模型，如人工神经网络、支持向量机等，近年来在电价预测中得到了广泛的应用。
人工神经网络具有强大的学习能力和对非线性关系的处理能力，能够从大量的历史数据中自动提取特征和模式。
支持向量机则在处理小样本和高维度数据时具有独特的优势。
然而，人工智能模型往往需要大量的训练数据，并且其结果的解释性相对较差。
混合方法模型则是将统计学方法和人工智能方法相结合，取长补短，以提高预测的准确性和可靠性。
例如，可以先使用时间序列分析对电价数据进行初步处理，然后将处理后的结果输入到人工神经网络中进行进一步的预测。
在实际应用中，选择合适的电价预测模型需要综合考虑多种因素。
首先，要充分了解预测的目标和需求。
如果需要快速获得初步的预测结果，并且对精度要求不是特别高，那么基于统计学的简单模型可能是一个不错的选择。
如果对预测精度要求较高，并且有足够的计算资源和数据支持，那么人工智能或混合方法模型可能更为合适。
电力市场中Bertrand模型的复杂性分析
电力市场中Bertrand模型的复杂性分析王国栋;卓春英【摘要】为了模拟电力市场中发电商采取不同策略的博弈行为,在考虑输电网约束条件下将动态Bertrand博弈模型引入电力市场,建立有限理性条件下的投资模型,并运用有限理性法和不完全信息法实现了投资模型由静态到动态的转化过程,求解了动态模型的价格均衡,并分析了均衡点的稳定状态,给出其经济解释.【期刊名称】《西安航空技术高等专科学校学报》【年(卷),期】2016(034)005【总页数】4页(P78-81)【关键词】电力市场;Bertrand模型;有限理性法;不完全信息法【作者】王国栋;卓春英【作者单位】重庆水利电力职业技术学院基础教学部,重庆 402160;重庆水利电力职业技术学院基础教学部,重庆 402160【正文语种】中文【中图分类】O211;F224.9;F270发电商、用户以及庞大的输电网组成了十分复杂的电力市场,追求自身利益最大化是各市场成员的唯一目标,最大利润点也是其运动方向.在市场供需关系和电价的调控下,发电商不断调整自己的发电量,用户不断改变自己的用电量,最终实现电力系统资源的优化配置[1]。
电力市场的动态演化,即发电量、用电量与电价等随时间演化的行为包含了市场中的各种信息，分析并掌握电力市场的动态行为，有助于市场管理者制定有效的市场规则来合理运营电力市场,也有助于市场参与者制定有效的交易计划来获得最大的经济利润[2-3]。
杨洪明[4]等在考虑输电网约束下对有限理性古诺博弈的动态演化进行了分析,传统的Cournot模型参与博弈的双方是以产量作为决策，而Bertrand模型参与博弈的双方是以价格为决策变量，会导致每个企业的定价采用完全竞争情况下的价格，即所谓的边际成本定价法。
近年来，有限理性法与Puu的不完全信息法也被用来研究企业处于垄断市场的分析，有限理性的企业是基于离散时间和边际利润的局部估计来实现其生产策略。
而Puu的不完全信息法[5]最大的特点是现实性，在预测一个企业的产量时不需要知道利润函数在当前时间步骤的具体形式，而只需要知道利润和价格在过去两个时间步骤的数值。
电力市场中的电价波动预测
电力市场中的电价波动预测在当今的社会发展中，电力作为不可或缺的能源，其市场的稳定与发展至关重要。
而电价的波动不仅影响着电力企业的运营策略，也关系到广大用户的经济利益。
因此，对电力市场中电价波动的准确预测具有极其重要的意义。
要理解电价波动的预测，首先需要了解影响电价的各种因素。
电力的供需关系是其中最为关键的因素之一。
当电力需求大于供应时，电价往往会上涨；反之，当供应大于需求时，电价则可能下降。
经济形势的变化也会对电价产生影响。
在经济繁荣时期，工业生产和居民生活用电需求增加，可能推动电价上升；而在经济衰退时，用电需求减少，电价可能相应降低。
季节和天气因素同样不可忽视。
夏季高温和冬季严寒时，空调和取暖设备的大量使用会导致用电高峰，从而影响电价。
此外，能源价格的变动，特别是煤炭、天然气等发电原料的价格变化，会直接影响发电成本，进而传导至电价。
政策法规的调整，如对可再生能源的补贴政策、环保要求等，也会对电力市场的格局和电价走势产生作用。
那么，如何对电价波动进行预测呢？传统的方法主要基于历史数据的统计分析。
通过收集过去一段时间内的电价数据、电力供需情况、经济指标等信息，运用统计学方法，如回归分析、时间序列分析等，来建立预测模型。
这些方法在一定程度上能够反映电价的变化趋势，但也存在一些局限性。
例如，它们往往假设过去的模式会在未来延续，而实际情况中，由于各种突发因素的影响，电价的变化可能会出现较大的偏差。
近年来，随着技术的进步和数据量的增加，一些新的预测方法逐渐兴起。
机器学习和人工智能技术在电价波动预测中展现出了巨大的潜力。
例如，神经网络模型可以自动从大量的数据中学习复杂的模式和关系，从而提高预测的准确性。
然而，这些方法也并非完美无缺。
它们需要大量高质量的数据进行训练，并且模型的解释性相对较差，使得人们在使用时可能存在一定的疑虑。
除了技术方法，市场参与者的行为和心理也会对电价波动产生影响。
在电力市场中，发电企业、供电企业和用户都有着各自的利益诉求和决策策略。
基于矩不确定分布鲁棒优化的发电自调度算法
基于矩不确定分布鲁棒优化的发电自调度算法潘伟;黄民翔【摘要】针对发电商在电力市场中的自调度计划问题,对模型中节点边际电价的不确定性进行了研究.提出了基于矩不确定分布鲁棒优化方法(DRO-MU),用于解决含不确定节点边际电价的发电自调度问题.建立了以收益最大为目标的发电自调度模型,构建了LMPs的不确定集合,在该不确定集合下将发电自调度模型转化为DRO-MU模型,再通过拉格朗日对偶原理将模型转化为一个确定性的半正定规划进行了求解.研究结果表明,随着不确定集范围的增大,发电公司收益减少;与确定性调度计划计算结果相比,DRO-MU模型收益少,但方案安全性更高、鲁棒性更强.%Aiming at the self-scheduling problem of the generation companies in the electricity market, the uncertainty of locational marginal prices ( LMPs) was studied.A distributional robust optimization under moment uncertainty ( DRO-MU) was proposed to solve the problem. The generation self-scheduling model with the objective of maximum profit was established to construct the uncertain set of LMPs. Under the uncertain set, the self-scheduling model was transformed into the DRO-MU model, and then the model was transformed into a deterministic semidefinite programming model by Lagrangian duality. The results indicate that with the increase of the uncertainty set, the profit of genera-tion companies decreases. Compared with the results of deterministic scheduling, the DRO-MU model yields less, but the scheme is more se-cure and more robust.【期刊名称】《机电工程》【年(卷),期】2017(034)006【总页数】5页(P643-647)【关键词】发电自调度;分布鲁棒优化;矩;半正定规划;节点边际电价【作者】潘伟;黄民翔【作者单位】浙江大学电气工程学院,浙江杭州310027;浙江大学电气工程学院,浙江杭州310027【正文语种】中文【中图分类】TM73在解除管制的电力市场中，发电公司为了在竞争中获得最大收益，需要依据某种优化理论得到的竞标曲线进行投标[1]。
电力市场中的电价波动预测与分析方法
电力市场中的电价波动预测与分析方法在当今的能源领域，电力市场的稳定运行对于经济发展和社会生活至关重要。
而电价的波动则是电力市场中一个关键的变量，它不仅影响着电力供应商和消费者的利益，也对整个能源行业的规划和决策有着深远的影响。
因此，准确预测和分析电价波动成为了电力市场研究的重要课题。
要理解电价波动，首先需要明白影响电价的各种因素。
从供给方面来看，发电燃料的价格变动，如煤炭、天然气等，会直接影响发电成本，从而对电价产生作用。
同时，发电设备的故障、检修以及新电厂的建设投入运行等，都会改变电力的供应能力，进而影响电价。
从需求方面来说，经济的增长或衰退会导致用电量的增减，季节性的气候变化，比如夏季高温和冬季严寒时的空调、采暖需求，也会使电力需求发生显著变化。
此外，政策法规的调整，如对可再生能源的补贴政策、环保要求等，同样会对电价波动产生影响。
在预测电价波动的方法中，时间序列分析是较为常见的一种。
它基于过去的电价数据，通过建立数学模型来预测未来的电价走势。
其中，简单移动平均法就是一种基础的时间序列方法。
它将过去若干时间段的电价进行平均，作为对下一个时间段电价的预测值。
这种方法简单易懂，但对于电价波动较大的情况，预测效果可能不太理想。
相对复杂一些的自回归移动平均模型（ARMA）则能够更好地处理具有一定趋势和季节性的电价数据。
ARMA 模型通过对历史数据的自回归和移动平均过程进行拟合，来预测未来的电价。
然而，它对于非线性的电价波动模式捕捉能力有限。
为了应对这一问题，人工神经网络（ANN）方法被引入到电价预测中。
ANN 可以模拟人脑神经元的工作方式，对输入的大量数据进行学习和训练，从而发现隐藏在数据中的复杂模式。
在电价预测中，ANN 能够处理非线性关系和不确定性，提供较为准确的预测结果。
但 ANN 方法也存在一些缺点，比如模型训练时间长、容易出现过拟合等。
支持向量机（SVM）也是一种有效的电价预测方法。
它通过寻找一个最优的超平面来对数据进行分类或回归预测。
电力系统中的不确定性与鲁棒优化研究
电力系统中的不确定性与鲁棒优化研究电力系统是一个复杂的工程系统，涉及到能源的生产、传输和消费。
然而，在现实世界中，电力系统面临着来自各种因素的不确定性，例如能源价格的变动、天气变化引起的能源供应的波动、用户需求的不确定性等等。
这些不确定性对于电力系统的运行和规划都带来了挑战。
因此，研究如何在面对不确定性的情况下优化电力系统的运行成为了一个重要的课题。
不确定性在电力系统中的影响主要体现在能源生产和消费方面。
能源生产受天气等因素的影响，例如风力发电和太阳能发电的输出会受到风速和光照强度的变化影响。
另外，能源消费也是一个具有不确定性的因素，由用户的需求和习惯决定。
这些因素导致了电力系统的供求匹配存在不确定性，可能会导致供电不足或过剩的问题。
为了应对电力系统中的不确定性，研究人员提出了鲁棒优化的方法。
鲁棒优化是指在面对不确定性的情况下，通过最小化系统损失来确定最优的电力系统运行策略。
鲁棒优化的目标是保证电力系统在面对不确定性时的稳定性和可靠性。
鲁棒优化方法可以从多个方面应对电力系统中的不确定性。
首先，通过合理的能源规划和供求管理，可以减小不确定性带来的影响。
例如，通过对能源生产的预测和需求的分析，可以合理安排发电设备的输出和电力网络的负荷分配，以保证供求匹配的稳定性。
其次，鲁棒优化方法也可以在电力系统的调度和控制中应用。
通过合理的发电设备组合和负荷调节策略，可以在面对不确定性的情况下实现电力系统的优化运行。
例如，在电力系统中引入可调节的负荷和储能设备，可以在能源供给不确定的情况下灵活调整电力系统的运行策略，以提高电力系统的鲁棒性和灵活性。
另外，鲁棒优化方法还可以应用于电力系统的规划阶段。
通过对电力系统的结构和扩展进行优化，可以减小不确定性带来的影响。
例如，通过合理的电力网络规划和输电线路选址，可以减小不确定性对电力系统运行的影响，提高电力系统的稳定性和可靠性。
鲁棒优化方法在电力系统中的应用面临一些挑战。
电力营销过程中电价及电费风险控制解析_1
电力营销过程中电价及电费风险控制解析发布时间：2023-01-31T09:19:13.492Z 来源：《中国科技信息》2022年9月18期作者：乔鹏霞[导读] 在当今社会中，公司的生产经营以及社会公众的生活与电力有着密切的联系。
乔鹏霞国网甘肃省电力公司漳县供电公司甘肃漳县 748300摘要：在当今社会中，公司的生产经营以及社会公众的生活与电力有着密切的联系。
纵观整个世界的历史发展过程，尤其是在近代，当电力被推广使用之后，社会的工业生产，有了极大的提升，同时，也提高社会的运行效率。
当前我国也推广电力的使用，来替代传统能源消耗，这样就可以有效地改善国内的环境，减少燃烧化石燃料所产生的污染。
在整个电力管理过程中，电价和电费是影响电力公司经营的重要因素，电力公司需要开展营销工作，来合理地调节电价，以促使电力公司扩展电力市场。
关键词：电力营销；电价及电费；风险控制营销是电力公司经营管理中的重要一环，它也直接影响着公司的效益，也是影响公司是否盈利的关键环节。
电力公司通过开展营销工作，可以提高公司在市场中的品牌以及在市场中的地位。
依据电力市场等发展情况，公司来选择合适的营销策略，调整电价来吸引更多的电力用户，促使用户消费更多的电量，这样就可以提升电力公司的效益。
同时，在开展电力营销工作时，公司也面临着调整电价和电费，对公司未来的经营带来的风险。
电力公司要制定科学的风险防范措施，来避免因调整电价而给其经营带来的影响。
1 电力营销的概念在当前我国社会经济快速发展过程中，对电力的消耗量也在逐年提升，这就给整个电力市场的供应带来一定的压力。
当前国内的电力产量已经跃居世界第一，并且产生产能过剩的问题。
电力公司需要增强电力营销，来提高用户电量消费。
在营销过程中，电力公司为电力用户提供高效、安全的供电服务是公司经营的根本。
当前我国经济发展不均，各地的供电服务水平不一，电力公司需要针对各个区域电力用户的具体特征，来开展实际的营销工作，应用价格对策、服务提升对策以及品牌宣传对策，来获取更多的电力用户。
电力营销管理中电费电价分析方法_3
电力营销管理中电费电价分析方法发布时间：2022-09-28T06:41:44.066Z 来源：《科技新时代》2022年5期第3月作者：韩庆玲[导读] 构建以新能源为主体的新型电力系统，韩庆玲国网内蒙古东部电力有限公司兴安供电公司内蒙古兴安盟乌兰浩特市137400摘要：构建以新能源为主体的新型电力系统，是实现“双碳”目标的必经之路。
国家发改委在2021年5月25日发布的《关于“十四五”时期深化价格机制改革行动方案的通知》已明确提出，“十四五”时期将持续深化电价改革，进一步完善省级电网、区域电网、跨省跨区专项工程、增量配电网价格形成机制，加快理顺输配电价结构；持续深化燃煤发电、燃气发电、水电、核电等上网电价市场化改革，完善风电、光伏发电、抽水蓄能价格形成机制，建立新型储能价格机制；平稳推进销售电价改革，有序推动经营性电力用户进入电力市场，完善居民阶梯电价制度。
关键词：电力营销；电费；电价；分析方法引言构建以新能源为主体的新型电力系统是在“双碳”目标下能源革命内涵的深化，为电力发展指明了方向，也给电力系统推进能源革命、推进生态文明建设、实现双碳目标提出了具体要求。
新型电力系统是以骨干电网为支撑，具有多源协同互补、多网柔性互联、源网荷储智慧互动等特征的新型系统，其构建方式和具体技术细节等方面仍处于探索阶段。
在电源侧，随着风电、光伏、水电、生物质发电、氢能等新能源大规模接入，需要从常规电源配置、抽水蓄能电站建设、需求侧管理等方面协同发力，推行“新能源+储能”发展模式，实现由“传统源随荷动”向“源网荷储互动”转变。
在电网侧，大力发展特高压，提高通道、电源利用率，促进大规模的新能源或者可再生能源并网运营；提高负荷预测及调度能力，支撑新能源大规模接入与消纳，实现削峰填谷。
1我国电价机制的特点和问题复杂而细化的电价体系，实现了福利层面的“交叉补贴”，指的是因商品定价造成的一部分用户对另外一部分用户的补贴。
具体到我国的电价，大致存在以下三类交叉补贴：一是省（自治区、直辖市）内发达地区用户对欠发达地区用户的补贴；二是高电压等级用户对低电压等级用户的补贴；三是大工业和一般工商业用户对居民和农业用户的补贴。
电力行业的电力市场风险管理降低不确定性
电力行业的电力市场风险管理降低不确定性电力行业作为现代社会的重要支撑，其经营环境日益复杂多变，市场风险管理已成为电力企业不可忽视的重要课题。
在电力市场中，不确定性因素众多，包括政策变化、市场价格波动、需求波动等，如何降低这些不确定性，确保电力企业的稳定运营和可持续发展，是电力行业管理者亟待解决的问题。
一、政策风险管理政策风险是电力市场中最不可控的因素之一。
政策的改变可能导致电力市场竞争格局发生变化，进而影响企业的利润和发展方向。
为了降低政策风险，电力企业应积极与政府沟通，跟踪政策的动态变化，并建立灵活的运营模式，以适应政策调整。
同时，企业可以通过与其他企业合作，共享资源和风险，形成合力，应对政策风险。
二、市场价格风险管理电力市场价格波动是电力企业面临的主要风险之一。
价格波动可能直接影响企业的盈利能力和运营效益。
电力企业可以通过有效的市场调研和数据分析，了解市场价格的走势和因素，制定合理的定价策略和风险管理措施。
此外，电力企业还可以利用金融工具，如期货等，对电力价格进行套期保值，降低价格波动对企业经营的影响。
三、需求波动风险管理电力需求的波动性是电力市场不确定性的重要来源之一。
需求的增减会直接影响电力企业的产能配置和运营计划。
为了应对需求波动，电力企业可以建立灵活的生产能力和供应链管理体系，通过技术手段提高供应链的敏捷性和灵活性，以适应市场需求的变化。
此外，电力企业还可以提前与大型用户、能源服务公司等签订长期合同，降低需求波动对企业的影响。
四、金融风险管理电力市场中的金融风险主要包括利率风险、汇率风险和信用风险等。
电力企业可以通过建立多元化的融资渠道，降低利率风险；对于涉外业务，可以采取合理的汇率套期保值策略，降低汇率风险；在与其他企业进行合作时，要对对方的信用状况进行评估和监控，控制信用风险。
总结电力行业的电力市场风险管理是一项复杂而重要的工作。
通过降低政策风险、市场价格风险、需求波动风险和金融风险，电力企业能够更好地应对不确定性，确保企业的稳定经营。
电力市场电价预测方法综述
电力市场电价预测方法综述
陈思杰;周浩
【期刊名称】《电力系统保护与控制》
【年(卷),期】2006(034)011
【摘要】电价是反映电力市场运营状况,评价市场竞争效率的核心指标,是电力市场决策的基础.阐述了电力市场电价预测问题的特点、内容和方法,分析和比较了短期预测和中长期预测的各种方法,指出了各种方法的优缺点,提出了一些提高预测精度的改进措施,并对电价预测中的一些关键问题进行了分析探讨.
【总页数】7页(P54-60)
【作者】陈思杰;周浩
【作者单位】浙江大学电气工程学院,浙江,杭州,310027;浙江大学电气工程学院,浙江,杭州,310027
【正文语种】中文
【中图分类】F7
【相关文献】
1.电力市场中电价预测方法综述 [J], 赵晶;
2.电力市场短期电价预测方法综述 [J], 杨旭钦;
3.电力市场现货电价预测方法研究状况综述 [J], 苏娟;杜松怀;周兴华
4.电力市场中电价预测方法综述 [J], 赵晶
5.电力市场短期电价预测方法综述 [J], 杨旭钦
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电力市场不确定性因素及其影响因素分析
电力市场不确定性因素及其影响因素分析随着社会经济的快速发展，电力行业在其中扮演着非常重要的角色。
电力市场的发展和电力供需的平衡一直是国家经济发展的重中之重。
然而，电力市场的不确定性因素使得电力行业充满挑战。
本文将分析电力市场不确定性因素及其影响因素。
一、电力市场的不确定性因素1.电力需求的波动电力需求是电力市场的关键因素，但是它的波动性也带来了很大的不确定性。
电力需求不稳定的原因主要有以下两个方面：(1)季节性因素：电力需求量在不同季节会有显著的不同，夏季高峰、冬季低谷是电力需求量波动的典型情况。
(2)社会经济因素：社会经济的变化也对电力需求造成影响。
经济发展带动电力需求的提高，相反经济下行则会减少电力需求量。
2.发电成本的不确定性电力发电的成本由多种因素决定，包括燃料成本、设备维护成本等。
这种不确定性因素会对电力市场造成不良影响。
例如，在某些时候，燃料成本大幅度上涨会导致电力价格大幅度上升。
因此，电力供应商必须有足够的储备以应对这种情况。
3.配电系统不稳定电力市场的稳定运营需要一个高效的配电系统。
然而，配电系统在维护和管理方面的不确定性因素也会对电力市场带来负面影响。
例如，系统故障或恶劣天气可能会导致停电，造成损失。
二、电力市场不确定性因素的影响1.电力价格不稳定不稳定的电力市场会对电力价格造成不良影响。
当电力市场处于不稳定状态时，供应商会重新调整价格以应对不确定性因素。
因此，电力价格的波动性会增加。
2.电力供应不足电力市场不稳定会导致电力供应的不确定性，这给电力供应商带来了非常大的压力。
供应商需要有充足的储备以应对危机时期的需求。
3.消费者不出意外电力市场的不确定性会让消费者感到不安，这可能会导致他们减少对电力的需求。
消费者对电力市场的信心下降会促使他们减少能源使用，进一步影响电力供求平衡。
综上所述，电力市场的不确定性因素对电力行业的影响深远。
供应商需要有多种备选方案以应对不确定性因素带来的影响。
完成基于用户需求响应下的分时电价研究与优化设计模型论文
【摘要】随着电力工业市场化改革进行，确定公平合理的销售电价成为国内外学者普遍关注的问题。
作为电力需求侧管理的一种重要措施，峰谷分时电价得到了较为广泛的应用。
在考虑需求响应的基础上，研究分时电价能够在削峰填谷，提高电力系统的负荷率和运行稳定性的方面达到更好的效果。
峰谷分时电价作为现阶段一种有效的需求侧管理手段在世界各国得到了广泛的应用，它通过价格信号引导消费者采取合理的用电结构和方式，达到削峰填谷的目的；同时它也是其他一些需求侧管理手段实施的前提条件和影响因素。
本文介绍了需求侧管理和需求响应的一些基本概念，需求侧管理与需求响应之间的关系，分时电价的分类及影响因素等。
然后从配电公司的自身利益出发提出了一个考虑购电成本、需求响应以及其它因素的分时电价定价模型，并针对购电商是否具有市场力两种情况分别进行了分析。
论述了该模型本质上属于非线性规划问题并探讨了其求解过程。
最后将该模型应用于某简单算例进行仿真计算。
结果表明如果用户对分时电价具有较强的响应度，则在峰谷电价差较小时也可以实现用户与电力企业共同获利的目的。
关键词：需求侧管理；需求响应；分时电价；价格弹性；电力市场【Abstract】With the worldwide development of power market, it’s important to determine reasonable selling price. As an important measure of demand side management, TOU has been more widely used. On the basis of demand response, doing research about TOU can achieve better results on shifting load from high to low, improving the power system load rate and operating stable. As one of DSM methods, time-of-use TOU rate is applied in many countries. It motivates consumers adjusting their mode of power using and accomplishes the goal of load shifting. Moreover it influences the effects of some other DSM methods.This article describes some of the basic concepts of DSM and demand response, relationship between Demand Side Management and Demand Response, the classification and the impact factors about TOU. Based on self-interest of distribution company, an optimal pricing model for time—of-use (TOU) electricity price is proposed，in which the purchasing cost，demand response and other factors are considered. The proposed model that in essence is a nonlinear programming problem which is analyzed for two conditions respectively, namely the power purchasers possess or do not possess market power, and the solution process of the proposed model is researched.Applying the proposed model to a simple numerical case，the simulation results show that if the customers more intensively response to TOU electricity price，the customers and electric power enterprises can jointly reap profits even though electricity price variance between peak load and valley load is smaller．Key Words:Demand Side Management; Demand response; Time-Of-Use-pricing; Price elasticity; Electricity market目录１绪论 (1)1.1. 本文研究背景 (1)1.2. 国内外分时电价实行现状 (2)1.2.1国外分时电价制度概述 (2)1.2.2国外实行分时电价的状况 (2)1.2.3国内实行分时电价的状况 (3)1.2.4我国实行分时电价存在的问题 (7)1.2.5结合国外成功经验对我国实行分时电价的建议 (7)1.3. 本文研究内容 (8)1.4. 本文组织机构 (9)２需求侧管理、需求侧响应与峰谷分时电价相关理论研究 (10)2.1. 需求侧管理的研究 (10)2.1.1需求侧管理的意义 (10)2.1.2需求侧管理的目标和任务 (10)2.1.3需求侧管理的措施 (10)2.2. 需求响应的研究 (11)2.2.1需求响应的分类 (11)2.2.2开展需求响应及其评估的意义 (11)2.2.3需求侧管理与需求响应的关系 (12)2.2.4引入需求响应的意义 (13)2.2.5用户对电价的响应 (14)2.3. 分时电价的研究 (14)2.3.1 分时电价的分类 (14)2.3.2 实施分时电价的意义 (15)2.3.3 分时电价的影响因素 (16)2.3.4 峰谷分时电价制定所应遵循的基本原则 (16)３基于用户需求响应下的分时电价优化模型 (19)3.1. 分时电价优化模型一的基础理论 (19)3.2. 电力需求价格弹性 (19)3.3. 价格弹性模型 (19)3.3.1 基本假设 (21)3.3.2 各时段电价的数学定义 (21)3.4. 分时电价定价模型 (22)3.4.1 模型约束条件 (22)3.4.2 模型优化目标 (23)3.5. 分时电价优化模型二的基础理论 (23)3.6. 分时电价优化模型二的描述 (24)3.7. 分时电价优化模型二的求解 (26)４仿真计算与算例分析 (28)4.1 前期计算 (28)4.2 最优分时电价计算与分析 (29)4.2.1 电力公司不具有市场力且用户响应度发生变化 (29)4.2.2 电力公司不具有市场力且购电成本发生变化 (31)4.2.3 电力公司具有市场力且用户响应度发生变化 (32)５结束语 (34)5.1 本文结论 (34)5.2 展望 (34)致谢 (37)参考文献 (38)1 绪论1.1 本文研究的背景电力工业是生产、输配和销售电能的行业，是国民经济重要的基础产业[3]。
电价形成因素分析及改善电价管理的建议
电价形成因素分析及改善电价管理的建议
白丽君
【期刊名称】《通讯世界：下半月》
【年(卷),期】2015(000)010
【摘要】在当今的社会主义市场经济发展中，电能是一种有较强特殊性的商品，
电价是电力价值在货币方面的表现，其出现的变化体现的是市场需求的变化。
此外，因为电力商品的生产和营销还有较为明显的计划性，电力的价格形成一定要由政府做好监督工作。
本文阐述了电价形成因素及改善电价管理的建议。
【总页数】1页(P172-172)
【作者】白丽君
【作者单位】国网哈尔滨供电公司,黑龙江哈尔滨150000
【正文语种】中文
【中图分类】F726
【相关文献】
1.抽水蓄能电站的效益分析及电价管理
2.儿科病房环境质量的影响因素分析及改善建议
3.电价形成因素分析及改善电价管理的建议
4.电价形成因素分析及改善电价
管理的建议5.新产业区形成因素分析及政策建议
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易过程，根据机组报价数据确定系统边际电价。值得注意的 是，未来的系统边际电价是一个随机变量，这是由于未来时 间机组可用率、系统负荷等不确定性因素的存在。因此，从 概率角度考察电力市场中的电价分布规律是非常合理而且 也十分必要的。与其他研究不同的是，该文提出了由机组报 价的概率性而直接导致的不确定性电价这一新问题。 鉴于这 个问题的复杂性，该文以序列运算理论为基
轴（出力）的线段。图 1 示出某机组的出力－报价 曲线。 假设系统中共有 n 台机组参与竞价上网，机组 编号分别为 j = 1,2,3..., n ，设第 j 台机组的最大出
$/MWH 14.0 11.5 ρ=14 p=0.6 ρ=11.5 p=0.4
0
100
200 G/MW
图 1 某机组报价数据示意 Fig. 1 Bids of a generating unit
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中 国 电 机 工 程 学 报
第 22 卷
３ 系统边际电价分析
3.1 系统中机组的分类 系统边际电价用ρs 表示，s=1,2,3 … , S , S 为系统 中所有可能出现的边际电价的数目。在未来某一时 刻，假设系统边际电价为ρs，系统中的机组可依照 其报价与ρs 的大小关系分为三类：边际内机组、边 际机组与边际外机组。下面分别介绍三者的含义。 (1) 边际内机组 当某机组的报价中不含有ρs 这一取值，但含有小于ρs 的报价时，说明机组可能 竞价成功，参与上网, 这种机组称为边际内机组； (2) 边际机组 当某机组报价中恰好含有ρs 时， 称其为边际机组； (3) 边际外机组 当机组所有报价均大于ρs 时，
第 22 卷 第 5 期 2002 年 5 月 文章编号：0258-8013 (2002) 05-0036-06
中
国 电 机 工 程 学 Proceedings of the CSEE
报
Vol.22 No.5 May 2002 © 2002 Chin. Soc. for Elec.Eng.
不确定性电价分析
力为 G j ，其可能的报价数据有 K j 个，分别为 ρ jk , k = 1,2,3...K j 。报价的概率分布为： P( ρ = ρ jk ) = p jk , k = 1,2,3,...K j , 同时满足 Kj p jk = 1。 k =1 O ≤ p jk ≤ 1 k = 1,2,...,析在这种报价数据下系统各种负荷需 求下边际电价的概率分布。 2.2 卷和运算 卷和运算是序列运算理论中四种基本序列运算 之一[6]。 已知两个长度（长度定义为序列真实长度减 1[6]）分别为 N a 和 N b 的离散序列 a(i ) 和 b(i ) ，定义 两个序列的卷和运算。 令 Nx = Na + Nb 构造如下运算：
x (i ) =
ia + i b = i
∑ a(i ) • b(i ) ， i = 0,1,2,..., N x
a b
(2a)
2 问题的基本描述与卷和运算[1]定义
2.1 机组报价数据形式 为了分析方便，考虑如下的机组报价形式：机 组 j 可能愿意以不同的电价以及相应的概率出售 0～Gj 的电力。即各机组的最大出力已定，同时机 组的报价是随机变化的，但在任意一个可能的报价 下机组都愿意出售小于或等于其最大出力的任何电 力。这样，机组的报价被看作是一个一维离散型随 机变量，机组的出力—报价曲线应是一些平行于横
统的期望边际电价以及电价分布的方差； ④ 该表不是一个二维随机变量的分布， 而是多 个一维随机变量分布的组合。 ３．３ 离散化过程 事实上负荷的可能变化是连续的，电价的变化 却是跳跃的。序列运算理论是针对定义在非负离散 点上的数值系列[6]，同时电价的相加相减等运算没 有明显的物理意义，故此处的分析从出力出发。首 先需要将机组出力及系统负荷进行离散化以得到用 来计算的基本序列。 取各机组的容量离散化步长为ΔC（可取为各 个容量的最大公约数，单位为 MW）。设某机组 j 最大可能出力为 Gj ，对其进行离散化，令 N j =< G j / ∆C > 。 <x>表示不超过 x 的最大整数。 则此机组的出力共有 Nj ＋1 个状态，其中第 i 个状态的出力为 Gij = i ⋅ ∆C, 0 ≤ i ≤ N j 。 式中 对系统负荷采用同样的方法离散化。表 1 即为 离散后结果，抽取其中一行 ρ＝ρ s ，如下
1 引言
价格是市场配置资源、 调节生产与消费的杠杆。 在电力市场中，购电电价由交易中心综合发电方报 价与市场需求，同时考虑系统状况得到。它不再像 电力管制时期那样由主管部门核定，而是由电力商 品的价值决定，同时受供求关系影响。因此，电价 包含了丰富的信息：上网机组的成本；市场的供需 状况以及系统（输电网络与发电机等）的健康状况 等等。 如果能够对系统的电价进行分析，发电方可以 根据电价的分析结果指导其调整生产计划，修改报 价策略，以使其在竞价中处于更加有利的地位。交 易中心也可以据此为参考，正确把握市场的发展动 向，例如，若电价一直偏高，则表明整个系统可能 处于一定程度的缺电状态。同时若将电价分析的结 果与负荷预测结合起来， 可使电力系统规划、 计划、 调度安排等更有科学依据。因此，对电价的分析和 利用有重要的意义。 电力市场中未来任何时段的电价都是不确定 的，它只能由市场供求规律得到。在一个监管有力 的市场中，任何人都无法操纵电价。从这个角度， 可将电价看作具有一定概率分布的随机变量。掌握
称式(2a)所定义的运算为卷和运算，序列 x (i) 为 a(i ) 和 b(i ) 的卷和序列，简称卷和,记为 x (i ) = a(i ) ⊕ b(i ) (2b) 需要说明的是，式 (2a)中求和号“ Σ ”中的求 和条件表示在任意取值范围内满足条件的 i a + ib = i 的（ i a , ib ）组合[6]。 如果参与运算的序列都是概率性序列[6]（代表 一维离散型随机变量的概率分布），卷和运算可以 表示这两个随机变量之和。关于卷和运算的详细内 容请参阅文献[6] 。
基金项目： 国家自然科学基金项目 (50007005); 国家重点基础研究 专项经费项目（G1998020311 ）; 清华大学骨干人才支持计划项目。 Project Supported by National Natural Science Foundation of China （50007005）; Project Supported by Special Funds for major State Basic Research Projects of P.R. China （G1998020311 ）.