本课题是山西风行测控股份有限公司项目《电力需求侧管理平台的开发》的主要研究内容之一。电改“9号文”的发布标志着我国售电侧改革正式开启,以此为背景,大量售电公司在全国范围内迅速成立,售电公司在迎接改革带来的机遇的同时,也面临着各种各样的风险和挑战。因此,电力市场环境下售电公司购电行为分析与决策是一个亟待研究的新课题。本文在统筹分析售电公司市场交易机制和运营模式的基础上,以售电用户的用电模式分析着手,提出了面向售电公司用户电量多模型预测方法;立足于当前电改推行政策和市场交易方案,提出了多时段、多市场环境下售电公司购电策略优化模型。主要研究内容如下:(1)首先,概括介绍了电力市场化改革进程和多种市场交易机制,包括电力中长期交易机制、现货交易机制、市场衔接机制;其次,总结了现有的售电公司类型和运营模式,以此为基础,分析了售电公司作为新的市场主体面临的市场风险及分析手段。(2)提出一种面向售电公司的用户电量多模型预测方法,该方法以数据挖掘为技术手段,对传统FCM算法进行分析并指出一种改进策略,以自适应的判别所需的参数,达到最优的聚类效果。采用用户相似度计算方法,判断用户所属用电模式,并根据不同用电模式的变化趋势,如非平稳随机波动、周期变动和趋势变动,针对性地提出了预测模型。经算例分析验证了本方法在用户电量预测上的有效性,避免了因用电行为差异造成的预测精度不高的问题,预测结果为中长期交易机制下售电公司市场购电策略奠定了良好的基础。(3)由于当前我国电力市场建设正处于以月度等中长期电量交易为主的初级阶段,为此,基于现有的电力交易机制,充分考虑了双边协商、集中竞价、合同转让和偏差电量考核等市场交易类别,构建了以售电公司收益最大化为目标的市场购电策略优化决策模型。提出了基于自适应细菌觅食优化的改进粒子群算法—ABFO-PSO,将自适应步长的细菌觅食趋化过程引入传统的粒子群算法,从而提高了算法的局部搜索精度。算例分析表明,全面考虑交易类型,合理分配不同市场购电比例有利于售电公司优化收益,减少偏差考核。(4)鉴于我国现货市场建设机制在国外其他地区暂无成熟的参考经验,保证现货交易市场的健康稳定运营无疑是本轮电改面临的关键问题所在。以售电公司的运营模式和风险分析入手,构建了包含中长期电量分解的现货市场交易、分布式购电交易、可调负荷交易的购电模型,充分考虑了来自用户侧负荷、分布式电源和现货市场电价等不确定因素,以条件风险价值—CVaR为风险度量手段,以售电公司利润和用户满意度为目标的售电公司动态购电优化决策模型。其中,不确定因素采用拉丁超立方抽样、Cholesky分解和场景缩减技术为描述手段,充分覆盖了样本搜索空间和避免了场景维数爆炸的问题;模型求解采用一种基于自适应变异的改进多目标差分进化算法—MOSADE,改善了算法的进化方向和实现了非占优解的保留排序,得到了售电公司在不同购电来源的期望交易电量,有利于售电公司更好地适应新的市场环境,赢得市场主动。