20世纪80年代,世界电力工业体制改革浪潮席卷全球,开始了一系列的市场化改革。由于竞争机制的引入,发电商基于自身的发电成本运用各种策略进行报价,通过与其他发电商竞标来获取最大的利润。为了获得竞标电量,赚取高额利润,发电商持留电力,串通报价,导致市场容量短缺,出清电价远高于正常的市场竞争价格,甚至电价飞升,引发电力危机。因此从电力监管部门角度出发对发电商整体报价行为进行深入分析并掌握其变化规律及人为因素操纵市场产生的异常报价行为具有重大的现实意义。发电商的报价行为主要受到人为因素和外部因素的影响,虽然人为因素是驱使发电商产生异常报价行为的主要因素,但外部因素对发电商报价行为的影响也不能忽略,否则会产生偏颇的结论,而现有的方法较少考虑发电商报价行为的影响因素,不能为电力监管部门分析由于人为因素导致的发电商异常报价行为提供可靠的信息,因此必须在相同的外部因素影响下研究发电商的整体报价行为,剔除外部因素的干扰,更具有实际价值。到目前为止发电商报价行为的现有研究成果只是停留在一些特殊指标的定性分析上,还缺少对发电商整体报价行为分布方面的深入研究。论文鉴于上述研究方法的不足,从电力监管部门角度出发,对观测期内的外部因素数据进行聚类分析,得到观测期内外部因素对发电商报价行为的影响类别,在此基础上深入研究每一类外部因素影响下发电商报价行为的随机分布情况。论文考虑到外部因素的模糊性与不确定性,运用近年来兴起的处理不确定和模糊问题的数学工具模糊软集合(Fuzzy Soft Sets,简称FSS )对影响发电商报价行为的外部因素数据进行聚类分析,再运用能较好处理非线性、小样本及高维问题的支持向量机(Support Vector Machines,简称SVM)结合发电商提交的报价数据估计每一类外部因素影响下的发电商报价行为的一维随机分布,并通过分析报价数据的特点,将一维随机分布模型拓展为二维随机分布模型,论文再在此基础上通过估计出的随机分布模型分析电力监管部门如何有针对性地监管发电商的报价行为,最后运用电力市场数据验证该模型的有效性和可行性。实验证明论文所提模型能够使电力监管部门掌握发电商报价行为的整体分布情况,揭示并及时监管小概率的异常报价行为,为电力监管部门的有效监控和风险防范提供新的方法,使电力监管部门能够站在全局的高度保证电力市场的稳定运行。