该文对电力市场的阻塞管理和动态行为问题展开了研究.在阻塞管理方面,在对现有交易调整模型综述的基础上,给出了交易调整模型的统一描述,并且通过几个性能评价指标,对现有交易调整模型进行了一定的分析和比较.探讨了现有阻塞费用分摊法的优缺点,并在此基础上,针对影子价格法和边际微增费用法在阻塞费用对阻塞线路分摊中存在的不合理性,引入了无限多局中人联盟博弈中的Aumann-Shapley值,提出了一种基于Aumann-Shapley值的阻塞费用分摊方法,该方法克服了阻塞消除顺序对分摊结果的影响,实现了阻塞费用在阻塞线路上的公平分摊.针对NERC制定的交易裁减模型的缺点,考虑了裁减过程中存在的模糊现象,提出了一种基于模糊理论的双边交易裁减模型,该模型通过建立交易裁减的模糊集合和模糊优化模型有效减缓了PTDF计算误差对交易裁减的影响,在输电网运行的允许范围内,实现了比非模糊优化模型更少的交易裁减量.针对现有电价区域划分方法的不足,考虑了电力市场中发电报价、负荷和双边交易的不确定性因素,通过引入模拟人类视觉系统的尺度空间理论,提出了基于尺度空间层次聚类的电价区域划分方法,在无需事先设定任何区域划分信息的情况下实现了准确、合理的电价区域划分.在动态行为研究方面,为了模拟电力市场中发电商的寡头博弈行为,提出了不计及和计及输电网约束的Cournot动态模型.并在此基础上,定性分析了两博弈Cournot动态模型的Nash均衡点及其稳定性,探讨了市场参数对市场稳定性的影响,数值仿真出在不同市场参数下的市场动态行为,其中着重探讨了在市场参数超出Nash均衡点稳定域后,展现出的周期甚至混沌的动态行为.采用混沌理论的相空间重构技术,对两个实际电力市场中电价和负荷的动态行为进行了混沌特性分析,通过描述吸引子的重要特征量的提取以及替代数据检验法的验证,发现电价和负荷的动态行为具有混沌运动的特点.根据电价动态行为的混沌特性,提出了基于混沌理论的电价预测模型.该模型在电价及其相关因素等多变量时间序列重构的相空间上,利用递归神经网络来跟踪相空间相邻相点间的演化行为,建立起电价的全局和局域预测模型,较好地实现了电价的短期预测.