陈向婷[1]2011年在《基于模糊理论的电力市场双边交易中购电商的竞价策略研究》文中提出本文在双边交易电力市场环境下,针对市场环境的不确定性和信息的不对称性,引入模糊理论的思想来研究购电商的竞价策略。主要针对双边合约市场及双边竞价市场这两个市场中的购电商竞价策略问题进行了探讨,所提出的方法给未来双边交易市场中购电商制定其报价策略提供了参考。本文所研究的内容主要分为五个部分：首先,对双边交易电力市场的国内外开展现状进行了研究,并分析了目前购电商竞价策略的主要研究方法；其次,定性分析了不同因素对购电商竞价策略的影响；再次,对双边交易的电力市场基础进行了研究；第四,研究了基于模糊博弈的双边合约交易中购电商的竞价策略；第五,研究了基于模糊神经网络的双边竞价交易中购电商的竞价策略。在双边合约交易中,应用模糊聚类的方法实现了购电商对谈判对象的选择,并在确定谈判对象后,应用模糊概率对市场信息的不对称性进行描述,研究了模糊概率下谈判双方的纳什均衡及此时购电商的最优报价策略。利用Agent代理买卖双方进行交易价格的多轮谈判,并对谈判信息进行模糊概率调整学习,优化报价策略。通过一个算例分析证明了此种方法对于购电商参与合约谈判来说是有效的。在双边竞价交易中,研究了购电商的收益情况,指出此时购电商的最优报价策略为报一个比市场最低成交价格的购电商报价略高的价格来获得最低成交价格,从而最大化自身利润。利用模糊神经网络实现预测市场最低成交价格的购电商报价,搭建了基于模糊神经网络的购电商竞价策略模型,并以英国NETA双边电力市场的实际数据验证了此种方法的有效性。
徐敬梁[2]2017年在《基于代理的电力市场报价策略研究》文中研究表明随着国务院《关于进一步深化电力体制改革的若干意见》(又称“9号文件”)的发布,国内电力市场改革掀起了新一波浪潮,国内电力市场体制改革在一步步深入推进,由于电力的特殊性导致电力市场改革的试错成本很高,因此如何对现有的市场模式进行模拟和对未来的市场模式进行探索显得尤为重要,建设一个涵盖众多市场模式的电力市场仿真系统对改革进行模拟和推演十分重要。电力市场仿真系统主要是对市场中各主体的行为进行模拟,在市场环境下,各市场主体参与市场竞争的主要行为是实现自主报价,因此对报价过程的模拟和报价策略的选择十分重要,本文的工作作为开发电力市场仿真系统的一部分,研究的是电力市场仿真系统中市场主体的报价策略问题。主要工作内容和结论包括:(1)研究了发电商代理基于自身成本分析的报价模型,并在基于成本报价基础上,在不考虑对手报价基础上结合RE学习算法,对发电商代理的每次的报价行为进行反馈,最终经过多轮学习选出最优策略。算例说明,本文所用算法可以从策略集中选出最优策略;(2)在成本报价基础上,研究了发电商代理基于对手策略的最优报价模型,在考虑对手报价基础上,运用模糊集中隶属度函数的概念求解在对手各个报价策略下自己各策略的收益隶属函数值,根据这个值得出自己的报价策略。算例说明,本文所用方法可以在考虑对手报价情况下选出最优报价策略;(3)针对大用户直购中代理的报价问题做出研究,研究发电商和大用户之间双边交易中的报价策略,首先确定了大用户直购中的交易形式和报价流程,然后在此基础上把经济学中的鲁宾斯坦讨价还价模型运用到双方的谈判中,并且考虑实际情况,在鲁宾斯坦模型基础上建立了贝叶斯学习模型。算例说明,采用贝叶斯学习的发电商代理和大用户代理可以大大缩短谈判时间,促进谈判。
曹建宗[3]2001年在《目前电力市场与发电商报价》文中研究指明20世纪90年代初，各国都开始对电力工业的重组工作，放松对电力工业的管制，对电力工业进行市场化改造，在电力工业的运行中引入竞争的工作在许多国家展开。2000年我国也开始了电力工业市场化的试点。 电力批发市场的建立是电力工业市场化的第一步，发电商之间首先开始竞争。但是，由于电力工业的特殊性，要保证系统的平衡和安全，电力工业的决策分散化无疑是让发电商带着镣铐跳舞。电力工业的这种竞争格局，造成了电力工业的不同一般商品的特殊的竞争方式。发电商在日前电力市场的投标竞争是其中之一；本文针对日前电力市场的运行方式和影响市场价格的因素对发电商如何报价作了探讨，论文共有四章： 第一章 日前电力市场特点。本章首先对电力市场进行了简要的分析，指出了电力工业的特殊性以及电力市场具有的不同于其他市场的特点：实时平衡、需求随机、操作协调和市场有限。然后着重介绍了日前电力批发市场的运作模式——电力库模式的交易过程和和电力库与众不同的市场价格形成方式——市场边际价格的形成，总结了日前电力市场的特点。 第二章 影响日前电力市场价格的因素。本章首先指出了日前电力市场的价格形式，分析了影响日前电力市场的主要因素。然后分为四节分别阐述了发电商成本、日前电力市场的供应和需求、发电商的市场势力以及日前电力市场的市场结构的特点，分析了他们如何影响市场价格和发电商的报价。 第叁章 发电商的初始报价。这一章首先指出在电力市场运行的初期，发电商应当采用与市场的成熟期的不同的竞争策略，说明了发电商在初始报价时应当遵循的原则卜安全原则和成本原则，分别讨论了构造初始报价表最低容量段，最高容量段和中间容量段的方法，并给出一个说明性的例子。 第四章 发电商报价的优化。发电商在开始报价之后，就要开始不停的对报价进行优化，以适应电力市场的不断变化。本章首先讨论了发电商在优化报价时的原则：利润原则、机会原则和协调原则。最后给出了实现这些原则的基本方法，并说明了发电商利用市场势力增加赢利的基本方法。
杨根[4]2006年在《水电厂发电报价策略及其辅助决策系统研究》文中指出电力市场的改革就是要利用市场机制对传统的经营方式进行改造，打破垄断、引入竞争、提高经济效率，优化资源配置，促进电力工业与社会、经济、环境的协调发展，最终实现全国联网，构建政府监管下的政企分开、公平竞争、开放有序、健康稳定的电力市场新秩序，从而实现全社会资源和福利的最大化。随着我国电力市场逐渐的完善和成熟，水电厂参与竞价已是大势所趋，水电商的经营重点将由原来的单一安全生产转变为以经济效益为中心的市场化经营模式。因此，对每个参与竞价的发电公司而言，迫切需要建立一套可以用来分析一切市场可利用信息，并结合发电公司和机组运行特点及其成本分析，能为电厂竞价上网做出规避风险，获取最大经济效益的辅助决策系统软件体系。所以，水电竞价策略和辅助报价系统的研究也就成为一个非常关键问题。 本文首先综述了电力市场的基本概念、运营模式和交易模式，研究了发电公司在市场环境下获得最大效益的途径：对外要以市场为导向，综合利用各种信息来进行市场的报价；而对内要进行企业自身的优化调度，实现企业的最优经济运营。 其次，本文结合博弈论原理和相关数学知识，通过研究发电报价的二人博弈模型和发电竞价基本过程，建立了发电商基于博弈论和概率论结合的数学模型和报价模式，深入分析了发电商应用该方法的竞价过程和赢得市场中标的概率，获取企业最大效益的最优报价策略。 第叁，本文结合水电特点和水电上网模式，研究了水电基于预测市场边际电价、实用当量电价等方法的报价策略，建立了水电商基于博弈原理和期望收益的报价模型，并给出了获得最大期望效益的竞价策略。 最后，研究了发电报价决策系统的基本概念和整体框架，建立了水电厂辅助报价决策整体结构和系统框图，并对辅助报价系统的各个功能模块进行了深入的分析和探讨，最后提出了报价系统的硬件和软件的设计方案。
李文娟[5]2010年在《基于微分博弈的发电商报价模型及其分析》文中研究表明随着电力产业市场化改革的深入,电力市场的逐步建立与完善,发电商通过竞争获取上网电量。对发电商而言,报价策略在一定程度内决定其收益的多寡;而对整个电力市场而言,均衡的电力报价在很大程度内维持着市场供需的平衡,相对稳定的电力市场是保证稳定电力供给的前提,由于电力产业的基础性,电力短缺将带来巨大的经济损失和社会损失。因此,研究报价策略及其均衡对发电商与电力产业的健康发展以至对整个社会都是十分重要的。基于微分博弈原理,本文首先构建了贴现率相同情况下发电商报价动态模型,运用Hamilton-Jacobi-Bellman方法对其进行求解基础上,针对叁家发电商的情况进行了数值仿真分析;在此基础上,考虑在贴现率不同情况下基于微分博弈原理,构建了完全状态下发电商报价动态微分博弈模型,针对贴现率以及学习速度两个影响因素,分析其取值的不同,将解得的完全状态下的发电商报价策略函数分别退回到部分状态以及静止状态下的发电商报价策略函数,并对其进行数值仿真,考虑了贴现因子这个影响因素对叁种状态下发电商的贴现收益的影响,并对其进行了分析与比较;由于在实际的电力市场环境下,电力市场需求是不确定的,假设其是一随机过程,最后,构建了发电商报价随机微分博弈模型,对该模型进行求解分析,并对其进行数值仿真,通过求解偏微分方程,可以得到关于市场清除价的随机过程表达式,将得到的关于市场清除价的表达式代入优化方程,不难得到在考虑市场需求随机情况下发电商的最优报价策略,但在实际求解过程中这是相当困难的,不过当一些参数为特定值时,随机微分方程可以退回为常微分方程的形式,即为前面两章探讨的内容,因此,本章可以看做是前两章探讨内容的一个延伸。分析表明:高边际成本的发电商报价策略的动态均衡会大于其Cournot-Nash均衡,而边际成本较低的发电商报价策略动态均衡略低于Cournot-Nash均衡;随贴现率的增大,发电商的均衡报价策略会经历由递增到递减的变化过程,而学习速度对发电商报价策略的影响则是相反的;当贴现率与学习速度同时变化时,对市场清除价的局部影响较为复杂,但当两者同时逐渐增大时,发电商报价策略的动态均衡会逐渐稳定在较高水平。
张晋宇[6]2007年在《电力市场中发电商报价策略评估及相关问题研究》文中研究指明发电公司报价策略问题是伴随电力市场的出现而出现的新课题,亟需构建一套合理、完备的发电商报价评估指标体系。本文首先回顾了发电商报价策略理论的发展过程,归纳总结了叁种传统的发电侧市场的竞价理论。接下来介绍了报价评估原理和方法,并结合竞价前市场能够获取的信息,构建了一套发电商报价预评估指标体系。随后,本文针对能量和备用市场同时开放的电力市场的发电容量分配问题,运用投资组合理论,对能量和备用市场的相关性、风险因子与能量市场发电容量分配比例关系等问题进行了探讨,结果表明发电商的决策不仅取决于其对能量和备用市场电价估计的准确程度,还在于两个市场的相关系数及风险因子的选取。
张谦[7]2009年在《计及输电阻塞影响的发电商多时段报价模型研究》文中提出在电力市场环境下,发电商成为自主经营,自负盈亏的经济实体,如何策略性报价实现个体利润最大化成为发电商取得市场竞争优势的关键问题。在实际电网中,由于输电线的热容量限制和系统的稳定性限制,当线路输送功率达到或超过输电容量限制时会出现输电阻塞现象。输电阻塞可能改变发电商在电力市场中所处的竞争位置,因此,在报价过程中考虑输电阻塞的影响非常重要。由于机组运行约束的存在,发电商在制定报价策略时必须考虑机组爬坡速率等约束对各时段发电机组输出功率的相互牵制,否则得到的最优策略未必合理有效。因此,计及输电阻塞影响和机组运行约束,论文对MCP机制、激励性竞价机制和PAB机制下发电商的报价模型进行研究,形成综合考虑网络约束和机组运行约束的发电商多时段最优报价策略,其研究成果可用于指导我国电力市场环境下发电商合理报价,并为我国竞价机制的进一步完善提供借鉴。论文的研究具有重要的理论意义和较强的工程实用价值。以调整费用最小为目标函数进行阻塞管理建模时,按统一市场出清价结算、实际报价结算或撮合交易机制结算必然导致不同的阻塞管理费用,这将对发电商报价产生不同程度的影响。针对结算方式较复杂的撮合交易机制,论文研究其结算规则与阻塞管理的关系,以调整费用最小为目标函数,提出撮合交易机制下阻塞管理的模型与算法。该模型考虑了结算价格与机组出力之间的非线性联动关系、目标函数的非线性特性。求解模型时,选择发电机组与负荷方匹配成功的有功功率增量为决策变量,基于拉格朗日乘子法建立增广目标函数,利用Kuhn-Tuck最优条件求解。将该模型应用于测试系统,计算比较了上述叁种结算方式下阻塞管理费用的大小,为计及输电阻塞影响的发电商报价策略研究奠定了基础。为研究输电阻塞对发电商报价策略的影响,建立了双层优化模型。第一层优化模型为基于竞争对手报价的发电商利润最大化模型:根据对市场内其他竞争对手报价系数的预测,建立计及竞争对手报价的发电商报价模型,求取未考虑输电容量约束时的最优报价系数。第二层优化模型为计及输电阻塞影响的发电商报价模型:应用第一层模型的计算结果模拟电网交易调度中心进行市场出清,计算市场出清价及各发电商有功出力的期望值,并根据该期望值进行潮流校核。当预测到有线路可能发生输电阻塞,则将输电阻塞对发电商报价的影响以附加费形式引入其报价模型中,建立计及输电阻塞影响的发电商报价模型,并基于灵敏度,以阻塞费用最小为目标进行阻塞管理求取发电商出力调整量。通过测试系统计算分析,表明论文方法可用于指导发电商制定最优报价策略。计及机组运行约束对各时段发电机组输出功率的相互牵制,针对电能交易的时前市场,以强化学习中的Q-learning算法为基础,建立发电商多时段报价模型。该模型考虑了容量、爬坡速率和最小开/停机时间等机组运行约束,从市场前一小时的出清结果出发,以发电商各时段利润为Q值函数,选择机组在各个时段的报价策略作为状态变量,并以其修正量作为动作集,形成电力市场环境下发电商多时段总利润最优的报价策略。求解时改进了Q值的更新方式,以保证Agent搜索的Q-table表包含所有状态下的Q值。通过测试系统计算分析,验证了模型的有效性和适用性。综合考虑输电阻塞和机组运行约束对发电商报价策略的影响,将发电商单时段报价模型拓展为多时段报价模型。在该模型中,既体现了输电阻塞对发电商报价策略的影响,又体现了容量、爬坡速率和最小开/停机时间等机组运行约束对各时段发电机组出力的相互牵制,形成了电力市场环境下计及输电阻塞时发电商在一定时期内的最优报价策略。采用改进的Q学习算法对模型进行求解。通过测试系统计算分析,验证了模型的正确性和有效性。针对发电商策略性报价的特点,基于机制设计理论,设计了具有激励相容性的电力市场竞价机制。计及输电阻塞影响,研究了发电商在该竞价机制下的报价模型。模型引入了发电商期望发电量与报价的函数,解决了求解困难的问题。并通过测试系统对比了发电商在论文竞价机制下与按报价支付机制下的报价行为,验证了模型的有效性和适用性。
高瞻[8]2008年在《发电商报价策略的Q学习模型分析》文中进行了进一步梳理自上世纪80年代末以来,电力行业改革的浪潮席卷全球。为了提高电力生产效率,降低电价,优化资源配置,打破传统的行业垄断主导结构,从而达到社会整体效益最优,必须引入竞争机制,研究并发展电力市场。近年来Agent技术在电力市场仿真研究领域得到广泛使用,因为对于市场运行中的各种不稳定状况,应用Agent技术进行模拟、预测和处理的效果优于传统方法。本文针对日前电力市场发电商利益最大化问题,利用Q学习算法构造了发电商Agent报价决策模型并用以模拟发电商之间的默契串谋现象。文章阐述了该算法应用于电力市场仿真的建模过程,并且通过算例验证了发电商利用该学习控制方法帮助制定报价策略的优势。发电商通过Q学习可以制定出完整的利润最大化策略,在考虑网络阻塞及爬坡限制后,发电商仍可以对市场状态作出准确判断,调整报价策略。仿真结果表明,利用Q学习帮助决策报价的发电商数增多将会造成市场的出清电价提高。此外,本文提出的另一种发电商Q学习决策模型可以较真实地模拟出低成本机组之间默契串谋使得高成本机组获利机会减小的情形,研究发现减小机组市场份额,增加负荷弹性是减少发电机组之间默契串谋机会的重要措施。
李伟刚[9]2006年在《基于博弈论的发电商报价策略研究》文中研究指明在电力市场环境下,发电商通常要在合同市场与现货市场进行交易。一种有效合理的竞价模式就显得很重要,既要激励发电企业强化管理、提高效率,从而降低上网电价,又要考虑到电力改革的市场风险与平稳过渡。 本文运用博弈论、微观经济学、电力市场理论的相关部分分析了在发电侧电力市场中,各发电商面对两种市场竞价模式的博弈行为。发电商的远期合同交易会影响发电现货市场的竞争,这种策略影响关系可能会激励发电商参与远期合同交易(策略性远期合同交易)。针对不同的发电现货市场竞争模式,研究了多个非对称发电商的博弈策略性远期合同交易问题。
杨光[10]2009年在《电力市场中发电商的策略性竞价行为研究》文中进行了进一步梳理自20世纪末期开始,世界范围内掀起了一场电力市场改革的浪潮,其基本思想是将电力工业从传统的垄断管制型向竞争监管型转变,解除管制、引入竞争、提高电力行业的生产运营效率。改革总体上取得了巨大的成效,然而也存在着一些问题。在电力市场中,电力系统的特殊性和市场环境下的不完全信息问题,激励了发电商寻求各种策略性行为获取更多利润,从而带来了市场价格的急剧波动,影响了市场运行的安全性和经济性,导致了资源优化配置的无法实现。因此,研究发电商策略性竞价行为的特点以及对其防范与抑制的措施,对于电力市场化改革具有重要的理论和现实意义。本文针对电力市场中发电商利用市场力的策略性竞价行为,着重从以下几个方面进行探讨:○1发电商策略性竞价行为的模型研究。要实现抑制发电商策略性竞价行为的发生,首先需要对其行为特点进行研究。建立发电商策略性竞价行为的相关模型,详细分析发电商策略性竞价行为的种类、表现形式、影响因素、实施条件等内容。○2发电商策略性竞价行为引发电价飙升的机理分析。由于电力市场的竞价过程是一个重复博弈过程,发电商在日复一日地重复报价中,会形成一种默契合谋。这种合谋建立在发电商策略性竞价行为的基础上,是发电商实施市场力的主要途径。在前文研究的基础上,进一步分析统一出清竞价机制下,发电商策略性竞价行为基础上的默契合谋导致电力市场中电价飙升的原因,并从浙江电力市场初期的部分运行数据中,验证文章提出的现象的存在性。○3对发电商策略性竞价行为的抑制研究。针对电力市场中发电商策略性竞价行为的特点,应用机制设计理论,在前人提出的激励性电力竞价模型的基础上,结合按报价支付机制,对原模型进行扩展与改进,引入新的变量以解决模型在实际中难以应用的问题,形成新的激励性电力市场竞价模型。并在此基础上扩展考虑网络约束问题对于激励性电力市场竞价模型的影响。经数学推导证明,本文模型能够引导发电商按照真实边际成本报价,进而消除发电商的不良策略性竞价行为,维护电力市场的稳定运行。经算例分析,验证其可行性和有效性。最后,对发电商策略性竞价行为的研究进行简要的总结,并指出这一领域有待进一步研究的问题。
参考文献：
[1]. 基于模糊理论的电力市场双边交易中购电商的竞价策略研究[D]. 陈向婷. 北京交通大学. 2011
[2]. 基于代理的电力市场报价策略研究[D]. 徐敬梁. 东南大学. 2017
[3]. 目前电力市场与发电商报价[D]. 曹建宗. 厦门大学. 2001
[4]. 水电厂发电报价策略及其辅助决策系统研究[D]. 杨根. 贵州大学. 2006
[5]. 基于微分博弈的发电商报价模型及其分析[D]. 李文娟. 长沙理工大学. 2010
[6]. 电力市场中发电商报价策略评估及相关问题研究[D]. 张晋宇. 华北电力大学（河北）. 2007
[7]. 计及输电阻塞影响的发电商多时段报价模型研究[D]. 张谦. 重庆大学. 2009
[8]. 发电商报价策略的Q学习模型分析[D]. 高瞻. 上海交通大学. 2008
[9]. 基于博弈论的发电商报价策略研究[D]. 李伟刚. 华北电力大学（北京）. 2006
[10]. 电力市场中发电商的策略性竞价行为研究[D]. 杨光. 重庆大学. 2009