一种长期电力市场模拟的解析模型.pdf

第３９卷第１９期２０１１年ｌ０月１日电力系统保护与控制ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏ１ｖｏｌ＿３９Ｎ０．１９ｏｃｔ．１．２０１１一种长期电力市场模拟的解析模型黄铖，邹斌，李冬（上海大学机电工程与自动化学院，上海２０００７２）摘要：构建了一种长期电力市场的理论计算模型，该模型继承于电力系统随机生产模型，考虑了机组的强迫停运以及负荷随时间的波动变化。在此基础上，考虑了机组报价的不确定性，并将其归结为离散的随机变量。按照市场统一出清的规则，提出了一种以等效机组代替机组容量块的求解算法，并给出了数学证明以及计算量估计。给出了基于ＩＥＥＥＲＴＳ数据的计算结果，通过与ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ算法的比较证实了该算法的正确性。关键词：长期电力市场仿真；电力系统随机生产模拟；边际电价—ＡｎａｎａｌｙｔｉｅａｌｍｏｄｅｌｆｏｒｔｈｅｌｏｎｇｔｅｒｍｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙｍａｒｋｅｔｓｉｍｕｌａｔｉｏｎＨＵＡＮＧＣｈｅｎｇ，ＺＯＵＢｉｎ，ＬＩＤｏｎｇ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｔｒｏｎｉｃｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＳｈａｎｇｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００７２，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ａｌｏｎｇ－ｔｅｒｍｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙｍａｒｋｅｔｓｉｍｕｌｍｉｏｎｍｏｄｅｌｉｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄ．Ｔｈｉｓｍｏｄｅｌｉｎｈｅｒｉｔｓｆｒｏｍｔｈｅｍｏｄｅｌｏｆｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｓｉｍｕｌｍｉｏｎａｎｄｔａｋｅｓｔｈｅｆｏｒｃｅｄｏｕｔａｇｅｏｆｔｈｅｇｅｎｅｒａｔｉｎｇｕｎｉｔｓａｎｄｔｈｅｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｏｆｌｏａｄｉｎｔｏｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎ．Ｏｎｔｈｉｓｂａｓｉｓ，ｔｈｅｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｂｉｄｄｉｎｇｏｆｔｈｅｇｅｎｅｒａｔｉｎｇｕｎｉｔｓｉｓａｌｓｏｒｅｓｅａｒｃｈｅｄ．Ｔｈｅｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｂｉｄｄｉｎｇｉｓｄｅｓｃｒｉｂｅｄａｓｄｉｓｃｒｅｔｅｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｖａｒｉａｂｌｅ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｍａｒｋｅｔｃｌｅａｒｉｎｇｒｕｌｅ，ａｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｇｉｖｅｎ，ｉｎｗｈｉｃｈｔｈｅｃａｐａｃｉｔｙｂｌｏｃｋｓｏｆｔｈｅｕｎｉｔｓａｒｅｒｅｐｌａｃｅｄｂｙｔｈｅｅｑｕｉｖａｌｅｎｔｕｎｉｔｓ，ｔｏｃａｌｃｕｌａｔｅｔｈｅｅｘｐｅｃｔｅｄｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｅｎｅｒｇｙｏｆｇｅｎｅｒａｔｉｎｇｕｎｉｔｓ，ｔｈｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｉｎｄｅｘ（ＬＯＬＰ，ＥＵＥ），ａｎｄｔｈｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｍａｒｇｉｎａｌｐｒｉｃｅ．Ｕｓｉｎｇｔｈｅｅｑｕｉｖａｌｅｎｔｕｎｉｔｓ，ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｓｌｉｇｈｔｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｂｕｒｄｅｎ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅＩＥＥＥＲＴＳｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｔｈｅｃａｓｅｓｔｕｄｙ，ａｎｄｔｈｅｒｅｓｕｌｔｉｓｇｉｖｅｎ．ＡｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｔｈｅＭｏｎｔｅＣａｒｌｏｍｅｔｈｏｄｓｈｏｗｓｔｈｅｃｏｒｒｅｃｔｎｅｓｓｏｆｔｈｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍ．—Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｌｏｎｇｔｅｒｍｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙｍａｒｋｅｔｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ；ｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｃｏｓｔｍｏｄｅｌ；ｍａｒｇｉｎａｌｐｒｉｃｅ中图分类号：ＴＭ７１文献标识码：Ａ文章编号：１６７４．３４１５（２０１１）１９．００１７．０７０引言长期电力市场模拟是研究电源规划，市场规则长期影响的重要工具。随着电力市场中的容量充裕性问题日益显露出来，关于该问题的研究也越来越引起人们的重视ｕＪ。目前的电力市场长期仿真模型主要为系统动力学模型【３Ｊ，智能代理仿真模型［４】，ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ模型［５］和短期的电力市场仿真模型１。前三种模型是研究一般市场长期影响的主要手段，但是考虑电力系统本身的特点不够。而短期的电力市场仿真模型虽然考虑了详细的市场规则以及电力系统运行约束，但是主要适合短期市场的运行，而进行年度模拟则时间开销太大。也正是基于此种情况，近年来有一些学者开始研究适合电力市场特征的长期电力市场模拟模型。其中一个方向就是改造一直在电力系统规划中得到广泛应用的电力系统随机生产模拟ｌ７】，以适应电力市场的要求。其中早期的研究主要是借用随机生产模拟进行边际成本的计算和方差估计【８］，目前则希望改进该方法中一些与电力市场严重不相符合的假设［１０－１３］。直接将随机生产模拟技术应用于电力市场仿真存在着明显的限制：随机生产模拟是基于成本的，且该模型的算法通过基于固定成本的排序来开展。而在市场环境下，调度是基于发电机组的报价，发电机组报价则会随供需关系发生变化。因此将随机生产模拟技术应用于电力市场仿真的主要障碍是其发电机组运行成本为常数的假设。本文构造了一个长期电力市场仿真模型，与电力系统随机生产模拟一样，考虑了发电机组的强迫停运以及负荷随时间的波动。不同的是该模型假设．１８．电力系统保护与控制发电机组的报价遵循离散的随机分布，且市场调度按照报价排序购买。在此基础上，本文进一步发展了一种等效机组的方法求解该模型。本文给出了该算法的数学证明以及速度的估计。１机组与负荷表示设系统由个火电机组构成，其中任意机组ｉ的强迫停运率为ＦＯＲｉ，机组的最大发电容量为Ｃｉ，分成三个容量段，表示为ｃＣｉ，ｃ＿＿３。容量段ｃ是机组ｉ最小出力或者合同发电要求的容量，ｅ，是机组ｉ在完全竞争的供需情况下的申报容量，而ｅ表示机组在策略情况下的申报容量。且有Ｃｉ：Ｃｉ，＋Ｃｉ，＋。本文为避免符号过于复杂仅仅使用三段负荷，如果需要，可方便地扩充到任意段。机组不同的容量段的报价服从不同的随机性质。对于Ｃｉ而言，其按照成本申报，为常数。，和ｃｉ对应的申报电价则用离散的随机变量表示，为避免符号复杂，本文随机报价用三段概率表示，可方便扩充到任意段。而文献［１２］使用三段容量对澳大利亚电力市场进行了有效仿真，本文也采用该方式。将机组的申报价格与容量对应，可写成如式（１）的形式。亘＝｛（，ｚ，ｂｉＩ２ｌ，ｐ・），（，ｚ，ｂｉ，ｚｚ，即ｂ：），（Ｃｊ６ｆ，ｚ，ｐｂｚ，）（Ｇｂｉ，３，，ｐ３・），（ｃ』ｂｉ，３２，ｐｉｂ，３２），（Ｃｉ＇３Ｉｂｉ，３３，即ｂ３）式中：６ｉ．表示Ｃ｜ｆ．１段的报价；ｐｉｂ，＝１表示ｃｆ．段报价为常数；ｂｉ（＝＝ｌ，，３）表示第ｉ－３段容量分别，ｋｌ２，３；／２Ｃｉ，２，Ｃ对应的报价，单位￥／ＭＷｈ；ｆｂＨ（＝２，３；，＝１，２，３）表示第Ｃｒｆ，Ｃｆ段容量不同报价的概率。每段不同报价的概率之间有如式（２）的关系：１＋ｐ２＋ｂ，…３＝ｌ；ｉ＝１，，＂；ｋ＝２，３（２）机组的强迫停运与随机报价相互独立，故而考虑强迫停运后，机组的容量概率密度函数为（Ｃｉ，ｏ，一Ｐｉ，ｏ）’（Ｃｉ３，ｂｉｌｊＰｉ，１）’’（Ｃｉ，：，ｂｉ２１，ＰｌＩ２１），（ｑｊ２ｊＩ２２，Ｐｉ，２２），（ｃｆ，２，２３，ＰｉＩ２３）（，３，６１．３ｌ，ＰｉＩ３１），（Ｇｂｉ＇３２，ＰｉＩ３２），（＇３３，３３）（３）式中：Ｃｉ．。＝０表示机组强迫停运的状态，对应的概率Ｐｆ－０＝ＦＯＲｉ，没有运行成本。Ｐｉ，表示考虑机组的强迫停运后的各块的概率，有如式（４）的关系。Ｐｉ．肼＝（１一ＦＯＲｉ）・ｐｉｂ，肼（４）由式（２）、（４）可得到ＪＰｉ，１ｌ＿ＦＯＲｉｒ、—…％２帅３：ｌＦＯＲ＃ｉ＝１，，：２，３系统的负荷采用小时间隔的时序负荷，记为…工＝｛，，ＬＴ】（６）式中，三＝１，．，）为第小时的负荷水平，单位ＭＷ。在上述条件下，电力市场的运行将根据每个负荷水平按照排序好的申报价格购买发电量直到负荷平衡。但是由于机组申报价格是随机变量，而且机组的强迫停运也是随机的，这样的模型很难直接求解。文献［１２］对这类模型采用了ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ方法求解。２等效机组与模型求解２．１等效机组上述模型中虽然发电机组申报的价格是随机的，但由于采用离散的形式，对式（３）中任意一个容量块（Ｃｉ，ｋ，ｂｉ，ｋｌ，ｐ）而言，其价格ｂ却是常数。按照容量块的价格ｂｉ，排序，然后从低到高购买则体现了按照申报价格最小开始购买的市场出清规则。机组实际运行是根据其被购买的容量块之和的容量出力发电。上述这个过程与传统随机生产模拟技术中用优良加载序加载机组的原理是相同的。不同的则是，容量块【ｃｆ＿，６删一删）不是机组，仅仅是机组的一部分，而且还是以概率出现的一部分，此情况既不同于随机生产模拟多状态情况也不同于分段情况，直接采用电力系统随机生产模拟的方法是不行的。为此，本文提出了等效机组的概念，并应用等效机组参与计算来获得模型的解。当容量块（Ｐｉ，盯）被加载时，具体构造等效，ｋｌ，ｂｉ机组的方法如下。首先计算Ｃｆ小ｑ－２，，３的加载概率ｐ１，ｐ２，３。具体计算公式为ｐＴ，Ｉ＝１一ＦｏＲｉ∑ｐ２＝ｐｆｌ２ｄ（７）ａｌｌｄｓａｔｉｓｆｙ２ｄ＜ｂｉｋｌ∑ｐ３＝Ｐｉ，３ｄａｌｌｄｓａｔｉｓｆ‰ｙｂｉ３ｄｓ式中：Ｐｉ，２ｄ（＝ｌ，２，３）为式（３）中机组ｆ段状态ｄ的概率；Ｐｉ，３ｄ（＝１，２，３）为式（３）中机组ｉｃ，，段状态ｄ的概率。在此基础上，等效机组容量密度函数为：黄铖，等一种长期电力市场模拟的解析模型一１９一Ｘ＝０ｘＩ＝Ｃ，．１１Ｃｉ，ｉ＋Ｃｉ，２ｉｆ啦Ｃｉ，＋Ｃｉ，３ｉｆ，，３Ｃｆ，ｌ＋Ｃｔ２＋ＣＩ３ｗｉｔｈｐ￣ｏＦＯＲｉ—ｗｉｔｈＰ￣ｌｐｐ２’ｃｐｆ２Ｃｗｉｔｈ￣＝ｍｉｎ。，）一’ｃｐｆ３Ｃｗ｜ｔｈｅ，：＝，｝＿ｅ，３ｗｉｔｈｐ￣，３：ｍｉｎ，ｐ啦Ｃ．Ｃ３）（８）其中，Ｘｉ是等效机组容量最大的状态，其概率是概率集合｛ｐ，ｐ，ｐ。｝中最小的概率。ｘｉ，：的状态是’两者取其一，选择谁取决于集合｛ｐｉ。，ｃ２，ｐｉｃ，，｝中的最小概率。当ｐ。为最小的时（也即，），表示状态已经将Ｃｉ．加载概率用完，则选择Ｘｉ：＝，＋，且此时由于Ｃｉ，２有一部分已经在加载，则其概率为ｐ２＝ｍｉｎ｛ｐｉｃ，ｌ，ｐ２卜ｐ３。否则为ｘｉ，２＝．１＋．３；同理可解释，，的选择。，。是机组强迫停运的状态，其概率为。：ＦＯＲｉ。如此构造的等效机组具有如下的性质：（１）等效机组所有容量的状态构成了一个完整的随机变量概率密度分布，即ｐｆｅ．ｏ＋ｐｉｅ，１＋ｐｉｅ２＋ｐ３＝１（９）（２）如果计算中ｅ＝ｏ，＝３，２则表示等效机组没有这个状态。（３）块２和加载时，必须先加载（该块是最小出力块），因ｐ是，ｐ毛的最大值是１－ＦＯＲｉ，故≥≥有ｐｉｃａ，ｐｐ，相关性得到保证。如果≥旃ｐ与则有加载ｃｆ３时Ｇ２已被加载。但是否存在这种要求则要根据选择Ｃｆ２，Ｇ３的含义而定。按照本文的选择，应该有这个条件。这里为了表示本方法还可以考虑ｐ是ｐ毛条件，也给出了考虑ｐｉｅ３的构造方法。（４）等效机组构造中保证了容量块（ＣｉＰｉ，ｋｌ，ｂｉ，材）对应的机组ｉ所有已经加载的概率｛ｐｌ，ｐ２，ｐ３｝与等效机组中容量的概率相等，且单个状态的容量值尽可能大，这为保证等效性提供了条件。等效性的证明则在本文的第３部分给出。（５）等效机组表示了同一机组所有被加载的容量块的总的出力分布。也就是说，同一个机组的不同容量块的等效机组是相关的。按容量块排序，用容量块的等效机组代替容量块，则等效机组的概率密度卷积构成有效容量的概率密度函数，并可进一步得到有效容量的概率分布函数，记为。其形状如图１所示。然后利用有效容量的概率密度分布函数计算各项指标。注意，由于上述的性质（５），计算有效容量时，需要卷出之前的同一机组的等效容量。当容量块（ｂｉＰｉ，）加载时，有效容量概率密度函数的计算过程可表示为：．＝，固钆．０乱（１０）式中：是容量块ｆＣｉ，ｋ，ｂｉ，ｋｌ，Ｐ１的等效机组加载后系统有效容量概率密度函数；是容量块ｆＣｉ６ｊ渊１的等效机组加载前系统的有效容量概，ｋ，Ｐ率密度函数；．为机组ｉ先前一个等效容量机组的概率密度函数；蚕，为此次加载的ｆＣｉ，ｋ，ｂｉ，ｋｌ，Ｐｉ，）的等效机组的容量概率密度函数；０表示卷积运算；０表示反卷积运算。图１有效容量概率分布函数Ｆｉｇ．１Ｔｈｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅａｖａｉｌａｂｌｅｃａｐａｃｉｔｙ２．２相关指标的计算容量块ｆｃ／，ｋ，ｂｉ，ｋｌ，Ｐ）加载后面对负荷水平系统中所有已经加载的机组的总期望生产电量而容量块ｆＣｊｂｉ，ｋｌ，Ｐ）面对负荷水平，的期望生产电量雎，分别表示为％＝，一，（）（１１）ＥＥ｜ｄ＝Ｅｊ一Ｅｊ（１２）式中：，为容量块ｆＣｉ，ｋ，ｂｉ，ｋｌ，Ｐ１加载后的有效容量分布；％．为加载ｆｃｆｂｉ，ｋｌ，Ｐｉ．１前的已加载容量块．２Ｏ一电力系统保护与控制总期望生产电量。在考察期内，容量块ｆＣｉ，ｋ，ｂｉ，材１总期望生产电量ＥＥｆｔ为：，＝∑Ｅｊ（１３）考虑机组的随机报价以及强迫停运后，市场面对确定负荷￡，的边际电价是一个随机变量。当容量块ｆＣｉ，ｋ，ｂｉ，ｋｌ，Ｐ叫１加载后，市场边际电价大于ｂｉ．的概率可表示为：Ｐｒ（￣ｍ吖＞，ｋ１）＝，（Ｌｊ）（１４）式中，为面对负荷，的边际电价，随机变量。面对负荷工，，市场边际电价为．的概率则可以表示为：Ｐｒ（Ｐｍ，＝ｂｉ，）＝，（）一，ｋｌ・（Ｌｊ）（１５）式中，（・）为加载ｆＣｉ，ｋ，Ｐ）前的有效容量分布。由式（１５），所有机组的计算完后，就可得到边际电价的概率密度分布。而系统的可靠性指标则在所有容量块加载完后得到的有效容量分布，记为．（），可计算如下：∑ＬＯＬＰ＝．（Ｌｊ）（１６）ｊ＝ｌ∑Ｅ＝。（）（１７）式中：ＬＯＬＰ为系统的失负荷概率；ＥＵＥ为系统的期望不服务电量。从上述讨论可看出，使用等效机组后，利用式（１０）获得有效容量的概率密度函数，其计算在随机生产模拟技术的研究中已经发展了丰富的方法，例如直接积分，累积量法，ｚ变换法等，Ｈ，本文不做详细的讨论，本文将重点集中在等效机组认证上。３等效机组等效性证明框架本部分给出等效机组等效性的证明框架和基本的方法。设系统有７个机组，其中机组２的容量密度函数为式（３），其他的机组的容量模型是典型的两状态模型，其运行成本都是常数，表示为ｂｉ，（ｆ：１，３，４，５，６，７）。即ｇｉ＝｛。Ｃｉｑｉ１ＦＯＲ，＇４＇５＇６，７（１８）＝１＝一，＝，３，４，５，６，运行成本的次序为：ｂｌ＜ｂ２，ｌ＜ｂ３＜ｂ２，２ｌ＜６ｄ＜ｂ２，３Ｉ＜ｂ５＜ｂ２，３２＜ｆ１０、ｂ２，２２＜ｂ６＜ｂ２．２３＜ｂ７＜ｂ２．３］对一般系统而言，所有排在ｂ２之前的机组都可以等价地看成一个机组，而在机组２不同成本之间的其他机组也可等效为一个机组，故如果能够证明上述条件下的等效机组计算正确，也就证明了其正确性。所谓等效性证明就是要证明按照等效机组计算的容量块期望生产电量，系统可靠性指标与实际情况相同。首先证明可靠性指标一致。从等效机组的构造可以看出，当机组的最后一块容量被加载时，其等效机组就是式（１８）的两状态模型，这样系统所有容量加载后的有效容量不变，故而系统的可靠性指标计算相同。其次，证明机组的期望生产电量计算相同。按照机组２随机申报的概率密度函数，可确定可能出现的报价及概率。因为只有机组２的两段容量会随机报价，故有９种可能性，列在表１中。表１按照机组２的随机报价出现的事件与概率Ｔａｂ．１Ｃａｓｅａｎｄｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｂｉｄｄｉｎｇｏｆｕｎｉｔ２黄铖，等一种长期电力市场模拟的解析模型－２ｌ－表１的第２列是机组２的容量段ｃ２．：选中的报价，第３列是其容量段ｃ２选中的报价，第４列是出现行所表示的报价情况出现的概率。第５列是该情况下的机组排序，该排序是根据式（１９），并考虑机组的报价已经确定时，排除了不出现的情况后的排序。例如表１的第一行事件１，表示机组２容量ｃ２．：申报价格为６２，．，的申报价格为６２，此时机组２是一个多段机组，其计算是传统的分段计算方法计算，见文献［４］。将表１的每种情况下机组的期望生产电量得到后，按各情况的概率加权可得到总的各容量块的期望电量。如果其与按照等效机组计算所得结果相同则等效性成立。证明过程本身不困难，只是比较繁琐。由于篇幅有限，仅证明容量块ｆＣ２．２ｊ６２Ｉ２ｌ，ｐ２．２１１按照等效机组与按照表１的计算结果一致。其他部分读者如果需要也可向作者索取。３．１按照等效机组的计算按照等效机组计算容量块的期望电量计算步骤就是按照式（１９）的加载序，使用等效机组分别计算各块加载后的有效容量密度函数然后求取期望电量。具体计算如下：设机组１加载后的有效容量概率密度函数记为．ｌ（），由式（１９）的排序，加载机组２的第一块容量的等效机组。该块的等效机组概率密度函数为：１０，ＦＯＲ２—ｇ２，１１＇ｌｊｌＦＯＲ２加载后的有效容量概率密度函数记为（），可表示为：ｆｆｆＥｌ（ｘ）＝ＦＯＲ２ｆｇｌ（）＋（１一ＦＯＲ２）１（＋ｃ２，１）再由式（１９），加载机组３。该机组为一个普通机组，其容量概率密度函数由式（１８）表示，其加载后的有效容量概率密度函数记为，即为：‘‘ｆ；ｅ３（）＝ＦＯＲ３２１（）＋（１一ＦＯＲ３）／玉１（＋ｃ）以此可求前两个容量块的期望生产电量￡：：《３，一局（￣）ｄｘｄｙ’’由式（１９），继续加载容量块ｆＣ２－２ｂＥ２１，Ｐ２，２１１，由式（８）可知的该容量块的等效机组概率密度函数为：’乜１ｌ（ＦＯＲ２此时一方面要用该容量块的等效机组，另一方面则需要卷出机组２的第一块容量的等效机组概率’’密度函数。容量块ｆＣ２２ｂ２，２１，Ｐ２Ｉ２ｌ１加载后的概率密度函数：（）为：‘’‘ｆ￣２２１（）＝ＦＯＲ２ＦＯＲ３。局（ｘ）＋ＦＯＲ２（１一ＦＯＲ３）届（＋ｃ３）＋‘‘’（１一硅２１）（１－ＦＯＲ２）ＦＯＲ３ｌ（ｘ＋ｃ２１）＋‘’（１一ｐ！，２１）（１一ＦＯＲ２）（１一ＦＯＲ３）。／玉（ｘ＋ｃ２１＋ｃ３）＋ｐ２ｂ２１＂（１一ＦＯＲ２）・ＦＯＲ３・ｆ￣ｌ（Ｘ＋Ｃ２１＋ｃ２２）＋‘‘‘冼２１（１＿ＦＯＲ２）（１一ＦＯＲ３）场（ｘ＋Ｃ２１＋Ｃ２２＋ｃ３）容量块（Ｃ２，２ｂ２，２１，Ｐ：，：。）加载后所有加载机组的期望生产电量为：锄＝一Ｙｅ（）ｄ￣ｄｙ容量块ｆＣ２，２，６２，２１，Ｐ２Ｉ２１）的期望生产电量为：《２２１＝２２１一《３＝硅２１＂（１一ＦＯＲ２）・ＦＯＲ３・局ｘ＋ｃ２１）＋ｐ２６，２１＂（１一ＦＯＲ２）・（１一ＦＯＲ３）届ｘ＋ｃ２１＋ｃ３）一硅２１－（１一ＦＯＲ２）・ＦＯＲ３・局ｘ＋ｃ２１＋ｃ２２）一ｐｂ，２１＂（１一ＦＯＲ２）・（１－ＦＯＲ３）・届（＋ｃ２ｌ＋ｃ２２）（２０）还可以按照式（１９）的顺序继续加载机组，计算过程同上述类似，篇幅限制，不再介绍。３．２按概率事件计算过程从表１可看出，当事件１出现时，机组２的Ｃ２２段报价为６２－２１，机组２的。段报价为６２－３ｌ，表１给’出了此时的排序，排序中的ｂｚｌ＇６２－２１，ｂ２．３１分别表示机组２三段容量加载的次序。其加载方法是分段加载方法【４］。设机组１加载后的有效容量概率密度函数记为厶，（），按照表ｌ第５列的顺序，机组２的第一段容量加载，其对应的有效容量概率密度函数（ｘ）为：‘２１（）＝ＦＯＲ２１（ｘ）＋（１一ＦＯＲ２）１（ｘ＋ｃ２１）由加载顺序，机组３加载。其加载后的有效容量概率密度函数（）为：ｆ。ｌ１‘’３（ｘ）＝ＦＯＲ３２１（）＋（１一ＦＯＲ３）２ｌ（＋ｃ３）前两个机组的期望电量为：砖３＝一３（）ｅ￣ｄｙ有表１的加载顺序，继续加载机组２的ｃ２．段。此时需要卷去段，再卷入此两段共同作用的情况。共同作用的容量概率密度函数为：』０，ＦＯＲ２ｇ２，１１ｃ２，１＋ｃ２Ｉ２】，１一ＦＯＲ２一２２．电力系统保护与控制此时得到的有效容量概率密度函数为：２２ｌ（ｘ）＝ＦＯＲ２・ＦＯＲ３・ｆ。ｌ１（）＋’ＦＯＲ２（１－ＦＯＲ３）・ｌ（ｃ３）＋比较式（２０）、（２１）可以看出，按照等效机组’的计算所得到的（ｃ２Ｉ２ｂ２，２１，Ｐ１２１）的期望生产电量与实际的情况相等。‘‘（一２）ＦＯＲ３１（Ｘ＋Ｃ２１＋Ｃ２２）４算例‘‘（１－ＦＯＲ２）（１一ＦＯＲ３）１（ｘ＋ｃ２１＋Ｃ２２＋ｃ３）前三个容量块加载后的期望生产电量为—Ｅｌ２１＝ＬｊＪｚｚ（）’’容量块（ｃ２＇２ｂ２，２ｌ，Ｐ２２ｌ１在此种情况下的期望电量为：２２１：２１一３一’‘（１一ＦＯＲ２）ＦＯＲ３局（ｘ＋ｃ２１）＋’（１－－ＦＯＲ２）（１～ＦＯＲ３）局（Ｘ＋Ｃ２１ｃ３）一’‘（１－ＦＯＲ２）ＦＯＲ３局（ｘ＋ｃ２１＋ｃ２２）一（１－‘－ＦＯＲ２）。（１一ＦＯＲ３）局（ｘ＋ｃ２１＋ｃ２２＋ｃ３）由表１可知，容量块（Ｃ２＇２，６２，２１，Ｐ２，２１）的加载仅与前三种情况有关，其他情况没有该容量块。且前三种情况，其加载过程一样。表１的９种情况下ｆＣ２＿２，ｂ２，２１，Ｐ２Ｉ２ｌ１总的期望电量是其各种情况下的加权平均，即为：２１＝仡ｂ２１×２２ｌ硅２１￣（１－ＦＯＲ２）・ＦＯＲ３・局（＋ｃ２１）＋ｐ２，２１・（１－ＦＯＲ２）・（１一ＦＯＲ３）ｆｇｌｘ＋ｃ２ｌｃ３）一ｐ２ｂ，２１・（１一ＦＯＲ２）・ＦＯＲ３・１ｘ＋ｃ２ｌ＋ｃ２２）一ｐ２，２１・（１－ＦＯＲ２）・（１一ＦＯＲ３）・１（＋ｃ２１＋ｃ２２ｃ３）（２１）以ＩＥＥＥＲＴＳ数据为基础，对其中机组的成本数据用随机报价代替，对本文所提算法进行了测试。其中表２是系统的机组情况，负荷则使用第５１周的数据。其中，每个机组的容量都分成了三块，且其第２，３块容量随机报价。按照公式（３）形式的数据显示在表３中。表２发电机组数据’Ｔａｂ．２Ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇｕｎｉｔｓｄａｔａ按照本文给出的基于等效机组的计算方法，其中卷积用累积量之和进行。为了比较，同时进行了基于ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ方法的计算，其中期望生产电量的计算结果显示在表４中，容易看出，两种方法的最大的相对误差为３．９１％。这些误差是计算中使用累积量产生的。表３机组按式（３）给出的数据’Ｔａｂ．３Ｇｅｎｅｒａｔｏｒｓｄａｔａｆｏｌｌｏｗｉｎｇｅｑｕａｔｉｏｎ（３）黄铖，等一种长期电力市场模拟的解析模型．２３一本文提出的方法在ＣＰＵ采用ＡＭＤＳｅｍｐｒｏｎ（ｔｍ）２５００内存为１Ｇ的条件下，计算需要１１．６５ｓ，而ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ方法为５８９．３２ｓ。与固定成本时随机生产模拟的计算时间比较，本文方法大约是其的７倍。究其原因，本文提出方法比固定成本的情况多了７倍的等效机组（一个机组用７个等效机组替代）。即便如此，本文方法的计算速度对于市场长期模拟来说依然是可接受的。表４机组期望生产电量（一周）Ｔａｂ．４Ｔｈｅｅｘｐｅｃｔｅｄｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｅｎｅｒｇｙ（ｆｏｒｏｎｅｗｅｅｋ）５结论本文给出了一个长期电力市场理论计算模型，该模型具有如下的特点：（１）该模型沿用了电力系统随机生产模型关于电力系统运行特征的描述，比较好地继承了长期电力系统模拟的优点；（２）该模型用离散的随机变量描述机组的报价，比较好地考虑了电力市场的特征；（３）该模型可以利用等效机组概念进行求解，其求解时间大约是传统电力系统随机生产模拟的ｍ倍，ｍ为随机申报电价的概率密度函数中表示的状态数。其计算时间开销将远远小于ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ类的模型，已可以接受。本文给出的理论证明和实际计算证实了上述特点，而这些特点的长期电力市场仿真对于电力市场管理与电源投资等领域的研究是基础性的重要工具。参考文献［１］ＳｔｏｆｔＳ．Ｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｅｃｏｎｏｍｉｃｓ．．ｄｅｓｉｇｎｉｎｇｍａｒｋｅｔｓｆｏｒ—ｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙ［Ｊ］．ＷｉｌｅｙＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，２００２．［２３ＦｅｍａｎｄｏＯｌｓｉｎａａ，ＦｒａｎｃｉｓｃｏＧａｒｃｅｓ，ＨａｕｂｒｉｃｈＨＪ．Ｍｏｄｅｌｉｎｇｌｏｎｇ・ｔｅｒｍｄｙｎａｍｉｃｓｏｆｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙｍａｒｋｅｔｓ［Ｊ］．ＥｎｅｒｇｙＰｏｌｉｃｙ，３４（２００６）：１４１１－１４３３．Ｅ３］ＶｉａｍｏｎｔｅＭＪ，ＲａｍｏｓＣ，ＲｏｄｒｉｇｕｅｓＦ，ｅｔａ１．ＩＳＥＭ：ａｍｕｌｔｉａｇｅｎｔｓｉｍｕｌａｔｏｒｆｏｒｔｅｓｔｉｎｇａｇｅｎｔｍａｒｋｅｔｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ［Ｊ］ＩＥＥＥＴｒａｎｓｏｎＳｙｓｔｅｍｓ，ＭａｎａｎｄＣｙｂｅｍａｔｉｃｓ，ＰａｒｔＣ，２００６，３６（１）：ｌ０７．１１３．［４］ＭｉｇｕｅｌＶａｚｑｕｅｚ，ＪｕｌｉａｎＢａｒｑｕｉｎ，ＣａｒｌｏｓＢａｆｆｌｅ．ＥｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙｆｏｒｗａｒｄａｎｄｖｏｌｍｉｌｉｔｙｃｕｒｖｅｓｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＭｏｎｔｅＣａｒｌｏｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ［Ｃ］．／／９ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＰｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃＭｅｔｈｏｄｓＡｐｐｌｉｅｄｔｏＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓＫＴＨ，Ｓｔｏｃｋｈｏｌｍ，Ｊｕｎｅｌ１．１５，２００６，Ｓｗｅｄｅｎ，２００６．［５］ＣｏｎｔｒｅｒａｓＪ，ＣｏｎｅｊｏＡＪ，ＤｅｌａＴｏｒｒｅＳ，ｅｔａ１．Ｐｏｗｅｒｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｌａｂ：ｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙｍａｒｋｅｔｓｉｍｕｌａｔｏｒ［Ｊ］．ＩＥＥＥ—ＴｒａｎｓｏｎＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，２００６，１７（２）：２２３２２８．［６］ＤｏｏｒｍａｎＧＬ，ＢｏｔｔｅｒｕｄＡ．Ａｎａｌｙｓｉｓｏｆｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｍａｒｋｅｔｄｅｓｉｇｎｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓ—ｏｎＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，２００８，２３（３）：８５９８６７．［７］王锡凡．电力系统规划优化［Ｍ】．北京：中国水利电力出版社，１９９０．—ＷＡＮＧＸｉｆａｎ．Ｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｌａｎｎｉｎｇ［Ｍ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：ＣｈｉｎａＷａｔｅｒＰｏｗｅｒＰｒｅｓｓ，１９９０．［８］ＢｌｏｏｍＪＡ．Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｉｎｇｔｈｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｃｏｓｔｃｕｒｖｅｏｆａｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｕｓｉｎｇｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｍｏｍｅｎｔｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥ—ＴｒａｎｓｏｎＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，１９９２，７（３）：１３７０１３７７．—［９］ＳｈｉｈＦｅｎＲｕ，ＭａｚｕｍｄａｒＭａｉｎａｋ．Ａｎａｎａｌｙｔｉｃａｌｆｏｒｍｕｌａｆｏｒｔｈｅｍｅａｎａｎｄｖａｒｉａｎｃｅｏｆｍａｒｇｉｎａｌｃｏｓｔｓｆｏｒａｐｏｗｅｒｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓｏｎＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，１９９８，１３（３）：７３１．７３７．［１０］ＶａｌｅｎｚｕｅｌａＪｏｒｇｅ，ＭａｚｕｍｄａｒＭａｉｎａｋ．Ａｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｍｏｄｅｌｆｏｒｔｈｅｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙｐｒｉｃｅｄｕｒａｔｉｏｎｃｕｒｖｅｕｎｄｅｒａｎｏｌｉｇｏｐｏｌｙｍａｒｋｅｔ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓｏｎＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，２００６，２０（３）：１２５０．１２５６．［１１］ＰａｓｃａｌＭｉｃｈａｉｌｌａｔ，ＳｈｍｕｅｌＯｒｅｎ．Ａｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｇｒａｐｈｉｃａｌａｐｐｒｏａｃｈｔｏｃｏｍｐｕｔｉｎｇｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙｐｒｉｃｅｄｕｒｍｉｏｎｃｕｒｖｅｓｕｎｄｅｒｐｒｉｃｅａｎｄｑｕａｎｔｉｔｙｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎ［Ｃ］．／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ４０ｔｈＨａｗａｉｉＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＳｙｓｔｅｍＳｃｉｅｎｃｅｓ，２００７．［１２］ＦｏｎｄｅｋａＰＡＪ，ＤｏｎｇＺＹ，ＳａｈａＴＫ．Ａｍａｒｋｅｔｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ—ｍｏｄｅｌｆｏｒｌｏｎｇｔｅｒｍｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｐｌａｎｎｉｎｇｓｔｕｄｉｅｓ［Ｃ］．／／Ｐｏｗｅｒａ—ｎｄＥｎｅｒｇｙＳｏｃｉｅｔｙＧｅｎｅｒａｌＭｅｅｔｉｎｇＣｏｎｖｅｒｓｉｏｎａｎｄＤｅｌｉｖｅｒｙｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｅｒｇｙｉｎｔｈｅ２１ｓｔＣｅｎｔｕｒｙ，ＩＥＥＥ，２００８．［１３］王建学，王锡凡，汪拥军．初级电力市场中分时段生产模拟算法研究［Ｊ］．中国电机工程学报，２００７，２７（３１）：９８．１０３．——ＷＡＮＧＪｉａｎｘｕｅ，ＷＡＮＧＸｉｆａｎ，ＷＡＮＧＹｏｎｇ￣ｕｎ．Ａ—ｔｉｍｅｓｈａｒｉｎｇｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｉｎｐｒｉｍａｒｙｐｏｗｅｒｍａｒｋｅｔ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＣＳＥＥ，２００７，２７（３１）：９８．１Ｏ３．［１４］ＳｕｔａｎｔｏＤ，ＬｅｅＹＢ．Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｃｏｓｔａｎｄｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓｏｎＥｎｅｒｇｙＣｏｎｖｅｒｓｉｏｎ，１９８９，４（４）：５５９．５６６．（下转第２９页ｃｏｎｔｉｎｕｅｄｏｎｐａｇｅ２９）王小宇，等正反馈孤岛检测方法对基于逆变器的分布式发电系统稳定性的影响．２９．益，这样不但能保证孤岛检测的快速性，同时不会对系统的稳定性有严重的威胁。通过对参数的灵敏［４］度分析量化了正反馈方法对ＤＧ系统的不稳定影响，得出增大。或者减ｄｘｋｉｉ可使分布式发电系统输出功率增加，而ｉ和盔的变化对系统稳定性并不敏感，仿真结果也验证了此规律的正确性。参考文献［５］［１］曹海燕，田悦新．并网逆变器孤岛控制技术［Ｊ］．电力—系统保护与控制，２０１０，３８（９）：７２７５．—ＣＡＯＨａｉｙａｎ，ＴＩＡＮＹｕｅ・ｘｉｎ．Ｉｓｌａｎｄｉｎｇｃｏｎｔｒｏｌｆｏｒ—ｇｒｉｄｃｏｎｎｅｃｔｅｄｉｎｖｅｒｔｅｒｓ［Ｊ］．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０１０，３８（９）：７２－７５．［２］袁超，吴刚，曾祥君，等．分布式发电系统继电保护技—术［Ｊ］．电力系统保护与控制，２００９，３７（２）：９９１０５．ＹＵＡＮＣｈａｏ，ＷＵＧａｎｇ，ＺＥＮＧＸｉａｎｇ－ｊｕｎ，ｅｔａ１．Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｆｏｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓ【Ｊ】．ＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２００９，３７（２）：９９．１０５．［３］程启明，王映斐，程尹曼，等．分布式发电并网系统中孤岛检测方法的综述研究［Ｊ］．电力系统保护与控制，２０１１，３９（６）：１４７－１５４—ＣＨＥＮＧＱｉｍｉｎｇ，ＷＡＮＧＹｉｎｇ－ｆｅｉ，ＣＨＥＮＧＹｉｎ－ｍａｎ，ｅｔａｌＯｖｅｒｖｉｅｗｓｔｕ＃ｏｎｉｓｌａｎｄｉｎｇｄｅｔｅｃｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｇｒｉｄ－ｃｏｎｎｅｃｔｅｄｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．Ｐｏｗｅｒ［６］ＳｙｓｔｅｍＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０１１，３９（６）：１４７－１５４．董密，罗安．光伏并网发电系统中逆变器的设计与控制方法［Ｊ］．电力系统自动化，２００６，３０（２０）：９７－１０２．Ｄ０ＮＧＭｉ．ＬＵＯＡｎ．Ｄｅｓｉｇｎａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｏｆｉｎｖｅｒｔｅｒｆｏｒａｇｒｉｄ－ｃｏｎｎｅｃｔｅｄｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍｓ，２００６，３０（２０）：９７．１Ｏ２．—ＷＡＮＧＸｉａｏｙｕ，ＷＡＬＭＩＲＦｒｅｉｔａｓ．Ｉｍｐａｃｔｏｆｐｏｓｉｔｉｖｅｆｅｅｄｂａｃｋａｎｔｉ．．Ｉｓｌａｎｄｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｏｎｓｍａｌ１．．ｓｉｇｎａｌｓｔａｂｉｌｉｔｙｏｆｉｎｖｅｒｔｅｒ－ｂａｓｅｄｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓ—ｏｎＥｎｅｒｇｙＣｏｎｖｅｒｓｉｏｎ，２００８，２３（３）：９２３９３１．ＬＵＩＳＳ，ＭＡＲＴＩＮＳＮ，ＬｉｍａＬＴＧＡＮｅｗｔｏｎ－Ｒａｐｈｓｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｅｉｇｅｎｖａｌｕｅｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｉｅｓｔｏｉｍｐｒｏｖｅｈａｒｍｏｎｉｃｖｏｌｔａｇｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓｏｎＰｏｗｅｒＤｅｌ，２００３，１８（１）：３３４．３４２．收稿日期：２０１卜０４－１９；修回日期：２０１１－０５－２９作者简介：王小宇（１９７８－），男，博士，助理研究员，主要研究方—向为分布式发电与电能质量分析；Ｅｍａｉｌ：ｘｉａｏｙｕｗ＠ｍａｉｌ．ｔｓｉｎｇｈｕａ．ｅｄｕ．ｃｎ韩文源（１９８６－），男，硕士研究生，主要研究方向为微网孤岛检测等；郑涛（１９７５－），男，博士，副教授，主要研究方向为电力系统继电保护。（上接第２３页ｃｏｎｔｉｎｕｅｄｆｒｏｍｐａｇｅ２３）［１５］言茂松，邹斌．电力系统随机生产模拟的有效容量分布的累积量法【Ｊ］．控制与决策，１９９２，７（１）：４１．４７．—ＹＡＮＭａｏｓｏｎｇ，ＺＯＵＢｉｎ．Ｔｈｅｃｕｍｕｌａｎｔｍｅｔｈｏｄｕｓｉｎｇａｖａｉｌａｂｌｅｃａｐａｃｉｔｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｃｈｒｏｎｏｌｏｇｉｃａｌｌｏａｄｃｕｒｖｅｆｏｒｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］ＣｏｎｔｒｏｌａｎｄＤｅｃｉｓｉｏｎ，１９９２，１７（１）：４１－４７．［１６］张新松，王胜锋，郭晓丽．基于蒙特卡洛模拟的电力市场风险评估研究『Ｊ１．继电器，２００７，３５（１８）：３０．３３．—ＺＨＡＮＧＸｉｎｓｏｎｇ，ＷＡＮＧＳｈｅｎｇ－ｆｅｎｇ，ＧＵＯＸｉａｏ－ｌｉ．ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｅｖａｌｕａｔｉｎｇｒｉｓｋｏｆｐｏｗｅｒｍａｒｋｅｔｂａｓｅｄｏｎＭｏｎｔｅＣａｒｌｏｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｒｅｌａｙ，２００７，３５（１８）：３０．３３．［１７］秦绪彬，邹斌．市场环境下容量补偿机制对投资的影响分析［Ｊ］．继电器，２００７，３５（１４）：２２．２７．ＱＩＮＸｕ－ｂｉｎ，ＺＯＵＢｉｎ．Ｉｍｐａｃｔｏｆｃａｐａｃｉｔｙｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｏｎｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ［Ｊ］．Ｒｅｌａｙ，２００７，３５—（１４）：２２２７．［１８］宋正强，侯志俭，王承民，等．长期合约电量对电力市场价格影响的定量分析［Ｊ］．继电器，２００７，３５（４）：５８．６０．ＳＯＮＧＺｈｅｎｇ－ｑｉａｎｇ，ＨＯＵＺｈｉ－ｊｉａｎ，ＷＡＮＧＣｈｅｎｇ－ｍｉｎ，’ｅｔａ１．ＱｕａｎｔｉｔｉｖｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｆｏｒｗａｒｄｃｏｎｔｒａｃｔＳｅｆｆｅｃｔｏｎｐｏｗｅｒｐｒｉｃｅ［Ｊ］．Ｒｅｌａｙ，２００７，３５（４）：５８－６０．收稿日期：２０１０－１０－０９；修回日期；２０１０－１２－１５作者简介：黄铖（１９８６－），男，硕士研究生，主要从事电力系统规划和电力市场等方面的研究工作；Ｅ．ｍａｌｌ：ａｒｃｈｅｒ１３＠ｓｈｕ．ｅｄｕ．ｃａ邹斌（１９６５－），男，博士，教授，主要从事电力市场与电源规划领域的工作；Ｅ．ｍａｉｌ：ｚｏｕｂｉｎ＠ｓｈｕ．ｅｄｕ．ｃｎ李冬（１９８９－），女，硕士研究生，主要从事电力市场等方面的研究工作。