随着我国电力市场化进程的加快和“厂网分开,竞价上网”运营机制的实施,发电企业成为市场竞争主体。在电力市场环境下,水电厂如何参与市场竞争优化发电生产过程,采取策略性报价实现发电利润最大化,成为关系其生存与效益的首要问题。 由于水电厂运行的复杂性,国内对火电厂竞价上网优化运行的研究较多,对水电厂的研究较少。本文在分析了国内外电力市场理论研究现状、方向与难点的基础上,以电力系统边际电价预测和水电厂竞价策略为主要内容,进行了以下几方面的研究: (1) 采用人工神经网络方法预测系统边际电价 建立基于相似搜索和加权回归的电价预测模型,通过实际预测证明了该方法的有效性,分析了网络学习样本对预测结果的影响。 建立基于相似搜索和神经网络的次日边际电价预测模型,利用神经网络高度非线性拟合能力,实现对数据变化的快速反应,通过改进的BP算法和可变学习速度反向传播算法训练神经网络,有效提高了工作日边际电价预测精度。