当前，对电力市场价格放松管制提高了电力市场的效率，由于电力具有不能大规模储存的特性，而电力在供需方面又需要实时平衡，所以对于放松管制的电力市场，价格波动频繁而巨大。电力企业在这种市场风险下面临企业生存和发展的危机。实际经验告诉我们，如果电力企业不能对价格风险进行有效管理，电力企业将会面临巨大的收益风险，从而危害企业的生存基础。为管理发电企业的市场风险，金融衍生工具“期权”被引入电力市场。它既能锁定收益下限，又能获得市场高价收益，是电力企业进行套期保值的有效工具。　　 对于水电企业来说，既面临价格波动，又面临水量不确定因素的影响，因为上游水量的不确定性会影响企业在每个时段的发电量，从而影响企业的收益。存在多个梯级水库的水力发电企业，可以通过在梯级水库中储存水资源的方式来调配不同时段的发电量，从而储存电力。水电企业在不同时段对梯级水库的发电量进行优化调配，降低水电企业面临的水量不确定性和市场价格波动风险，从而有效减小收益风险。　　 我国目前的电力市场采取“厂网分开，竞价上网”的策略。各发电企业可以根据自己所掌握的完全信息或不完全信息，采取科学合理的竞价策略，从而获取最大的利润。　　 本文的研究内容主要包括如下方面：　　 一、针对水力发电企业在远期电力市场所面临的价格风险和上游水量不确定风险，本文提出，水电企业可以通过在远期合同市场上与供电公司签订电力期权合约的方式锁定其在远期合同市场的最低收益。在此基础上，本文建立了两种模型，一种是针对水量、价格情景分析的模型，另一种是假定两者都服从正态分布的随机规划模型。模型的目标函数是收益最大化。模型的风险约束包括最小收益约束和最小条件风险价值约束。模型的技术约束包括水流平衡约束，最终水库库容约束，水库存水约束，水轮机组排水量约束，弃水量约束，水轮机组开关状态逻辑约束等。遗传算法适用于解决这两种模型。我们针对情景分析模型给出了模拟算例。　　 二、在日前市场上，假定上游水量可以事先确定，水电企业仍面临现货市场价格波动的风险。所以，它们在日前市场上同样可以通过与供电企业签订期权合约来管理风险，并通过对多级水库综合优化调度实现收益最大化。以企业在日前市场所签订的常规期权合约或双限期权合约的收益与水库存水的预期收益和最大化为目标，以最小收益和收益最小相对方差为风险约束，以水库水量平衡、库容约束、发电机组排水量约束和弃水量约束为技术约束，本论文建立了混合整数非线性规划模型。模型对发电机组的发电效率进行了分段线性化处理，并对常规期权和双限期权的期权执行价格和期权费用关系进行了分析。本论文对该模型也采用遗传算法来求解，并通过常规期权合约模型的模拟算例对模型和算法进行了验证。　　 三、水力发电企业通常在远期合同市场签订了用于基荷发电电量的期权合约。为了管理价格风险，水力发电企业可以在日前市场签订期权合约并预留部分电力在现货市场出售。考虑到对不同市场所签订的期权合约执行情况和对不同市场的电量合理分配，水力发电企业在控制企业收益风险的同时可以使企业收益最大化。本论文通过建立混合整数非线性规划模型，对该问题进行了求解。该模型以水电企业执行远期市场期权合约电量、执行日前市场期权合约电量和按现货价格出售电力的综合收益最大化为目标，在约束中考虑了机组最小连续运行时间约束和机组最小连续停机时间约束。模型中用非线性函数表示发电方程。对于允许发电权交易的市场，模型中考虑了对发电权进行买卖的收益和执行发电权的阻塞成本，并假定阻塞成本随执行发电权量增加而线性增加。遗传算法在求解该类模型时对基因的编码采取混合编码的方式，其变异概率随适应值变化减小而增大。本文用模拟算例对不考虑发电权交易的模型和算法的可行性和有效性进行了论证。　　 四、本论文研究了上网竞价中供电企业和发电企业之间、各个发电企业之间的博弈关系，并建立了供电企业购电决策模型。本论文还根据发电企业拥有的完全信息和不完全信息情况，分别建立了它们的报价策略决策模型，设计出相应的算法并给出了实际算例。