电力市场集中竞价策略深度分析

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资源摘要信息: 本资源为关于电力市场集中竞价策略研究的文档,文件名为“z030405a 电力市场集中竞价策略研究-tt -已改.zip”,文件格式为ZIP压缩包,解压后为一个Word文档,文件名为“z030405a 电力市场集中竞价策略研究-tt -已改.doc”。此资源的描述中未提供更详细的内容,但根据标题和文件名,可以推断出文档内容涉及电力市场、集中竞价以及策略研究三个主要知识点。 知识点详细说明: 1. 电力市场概念 电力市场是电力交易的场所,它涉及发电、输电、配电和用电等各个环节,允许电力供需双方按照一定的规则进行电力买卖。电力市场可以是国家或区域性的市场,也可以是局部或更细分的市场。电力市场的核心目标是通过合理配置电力资源,实现电力供应的安全、可靠和经济,同时促进电力行业的可持续发展。 2. 集中竞价机制 集中竞价是一种在电力市场中常用的交易机制,通过交易所或市场运营商组织的集中平台,买方和卖方根据统一的价格形成规则进行电力交易。这种机制下,所有参与方提交其供给或需求的报价,按照价格优先和时间优先的原则进行配对和成交。集中竞价有助于发现电力的市场价格,提高市场的透明度和效率。 3. 竞价策略研究 竞价策略是电力市场参与者为了实现自身的经济利益最大化而采取的一系列策略行为。研究竞价策略不仅需要考虑电力市场的规则、价格形成机制和参与者行为,还需要应用博弈论、预测分析等方法。在电力市场中,发电公司、电力供应商、用户等可能通过调整自己的报价策略、电量申报等手段来影响市场的交易结果,以期获得更好的交易位置和更优的价格。 结合本资源的标题和文件描述,可以进一步推断出文档内容可能包含以下方面: - 针对电力市场集中竞价机制的深入分析,包括竞价规则、价格形成过程、影响因素等。 - 竞价策略的制定,研究如何在遵循市场规则的基础上,通过合理的策略优化自身利益。 - 竞价策略的仿真和实证分析,使用历史数据或模拟市场环境来测试和验证不同策略的效果。 - 针对电力市场参与者(如发电企业)的竞价指导,提出针对不同市场环境和规则的竞价策略建议。 文档可能包含了电力市场竞价策略的案例研究、数学模型的建立、数据的分析和处理方法,以及具体的竞价操作流程等内容。文档的编写者可能是电力市场的研究者、电力行业的专业人员或者是参与电力市场交易的企业管理者,他们通过这份文档分享自己的研究成果、实践经验和对未来市场的预测。 由于文档本身被标记为“已改”,可能意味着文档中的内容经过了修订或更新,这表明该研究具有时效性,作者可能基于最新的市场数据或者政策变化对原有的竞价策略进行了重新的评估和优化。因此,这份资源对于了解和掌握当前电力市场竞价策略的最新动态具有较高的参考价值。

import requests # 导入网页请求库 from bs4 import BeautifulSoup # 导入网页解析库 import pandas as pd import numpy as np import re import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl danurl=[]; def get_danurl(surl): r=requests.get(surl) r.encoding='utf-8' demo=r.text soup=BeautifulSoup(demo,"html.parser") wangzhi=soup.find_all('a',string=re.compile('杭州市小客车增量指标竞价情况')) list3=' '.join('%s' %id for id in wangzhi) res_url=r'href="(.*?)"' alink = re.findall(res_url, list3, re.I | re.S | re.M) return alink def get_page(url): mydict={} r=requests.get(url) r.encoding='utf-8' demo=r.text #print(demo) soup=BeautifulSoup(demo,"html.parser") try: duan2=soup.find_all('p',class_="p")[0].text duan3=soup.find_all('p',class_="p")[2].text pattern3 = re.compile(r'(?<=个人)\d+.?\d*') gerenbj=pattern3.findall(duan2)[0] jingjiariqi=soup.find_all('p',class_="p")[0].text.split('。')[0] except IndexError: duan2=soup.find_all('p',class_="p")[2].text duan3=soup.find_all('p',class_="p")[4].text pattern3 = re.compile(r'(?<=个人)\d+.?\d*') gerenbj=pattern3.findall(duan2)[0] jingjiariqi=soup.find_all('p',class_="p")[2].text.split('。')[0] duan1=soup.find_all('p')[1].text pattern1 = re.compile(r'(?<=个人增量指标)\d+.?\d*') gerenzb=pattern1.findall(duan1)[0] pattern2 = re.compile(r'(?<=单位增量指标)\d+.?\d*') danweizb=pattern2.findall(duan1)[0] pattern4 = re.compile(r'(?<=单位)\d+.?\d*') danweibj=pattern4.findall(duan2)[0] pattern5 = re.compile(r'(?<=个人)\d+.?\d*') mingerencjj=pattern5.findall(duan3)[0] avegerencjj=pattern5.findall(duan3)[1] pattern6 = re.compile(r'(?<=单位)\d+.?\d*') mindanweicjj=pattern6.findall(duan3)[0] avedanweicjj=pattern6.findall(duan3)[1] pattern7 = re.compile(r'(?<=成交)\d+.?\d*') mingerencjs=pattern7.findall(duan3)[0] mindanweicjs=pattern7.findall(duan3)[1] 解释代码

2023-07-17 上传