近年来,随着我国电力体制改革的进行,大量的售电商参与到电力市场竞争之中。根据售电商所占有的市场份额,可以将售电商划分为两类——“价格接受者”（price-taker）和“价格制定者”（price-maker）,其中“价格制定者”占有的市场份额较大,存在着一定的市场影响力,其投标行为会对市场出清电价产生影响,进而影响到整个电力市场的平稳运行。考虑到price-maker型售电商自身的投标策略对市场出清价格的影响以及出清电价本身的不确定性,文章将市场出清电价分布与价格配额曲线（Price Quota Curves,PQC）相结合,构建出基于PQC的售电商投标模型,对price-maker型售电商的投标行为进行研究,从而为整个电力市场的平稳运行提供帮助,具体包含以下研究内容:1.对市场出清电价常用分布模型进行研究分析,并基于实际市场交易数据对市场出清电价分布情况进行拟合,对六种常见的电价分布模型与北美PJM市场与美国加州电力市场历史出清电价统计数据进行对比。结果表明,正态分布并不能准确地反映市场出清电价的分布情况,α-稳定分布与有偏t分布相对更加接近实际统计数据,并且α-稳定分布有其更具一般性的优势。2.对价格配额曲线（Price Quota Curves,PQC）进行研究分析,针对文章研究内容对PQC模型公式进行简化,减小PQC模型公式计算量,并基于我国某省月度市场交易数据,采用市场模拟技术对PQC进行构造。所得到的PQC可以较为准确地反映该price-maker型售电商自身投标行为对市场出清电价的影响,并且构造过程中也对PQC通常表现为阶梯形曲线进行了验证。3.综合市场出清电价分布与PQC,首先建立传统不考虑PQC的售电商投标模型,并在此基础上建立基于PQC的售电商投标模型;选用遗传算法对模型进行寻优求解,求解pricemaker型售电商的最优投标策略,并对模型中相关参数灵敏度进行分析;最后结合根据市场实际数据求得的电价分布参数与PQC模型公式相关参数,对模型的应用进行仿真。仿真结果表明,采用不包含PQC的投标模型时,售电商最优报价与其和用户签订的结算电价相同,电量申报最上限;而采用包含PQC的投标模型时,即对于price-maker型售电商而言,电价分布情况以及市场报价规则均会对售电商投标行为产生影响,并且price-maker型售电商会根据市场的变化调整自身的投标策略以提高自身的利润。采用基于PQC的售电商投标模型,可以更清楚地了解price-maker型售电商为适应市场变化、提高利润对自身投标行为进行的调整,从而帮助市场监管者合理制定市场交易规则、发现交易漏洞、促进电力市场良性发展。