电力需求侧管理政策激励过程的动态演化博弈分析

电力需求侧管理（power demand-side management，DSM）具有优化电力资源配置、促进节能减排、移峰填谷、促进可再生能源发展等优点。但在当前电力市场环境下，DSM项目实施过程中项目成本与项目收益具有严重的“不同一性”，对电网企业和电力用户实施DSM项目和接受DSM服务存在一定的抑制作用。同时，电力需求侧管理体系中的政府、电网企业、电力用户三方主体利益出发点不同，必然会存在激烈的博弈。为了确切地分析电力需求侧管理体系各主体之间博弈行为，着眼于电力需求侧管理政策运行环境，采用动态演化博弈模型分析电力需求侧管理过程中政府−；电网企业、政府−；电力用户之间的博弈行为，优化设计电力需求侧管理政策激励措施，消除DSM对电网企业和电力用户投资的抑制作用，促进电力需求侧管理的深化发展。     

Stackelberg博弈在电力市场中的应用研究综述

可再生能源并网常态化、储能投资商业化、需求侧管理多样化、多能互补成熟化等在电力系统源、网、荷侧引入的利益主体不断增多,而受自身规模、所处市场地位不同造成了决策次序的差异性。针对电力市场环境下电力系统投资、交易等环节中普遍存在的次序决策问题,该文以具有主从递阶结构的Stackelberg博弈理论为切入点,综述了其在电力市场中的应用情况。首先,阐述了Stackelberg博弈理论的数学结构,并根据主/从问题中博弈者的数量进行了分类;然后,梳理了Stackelberg博弈在电力市场中的典型应用,总结了模型对等转换技巧,归纳了各类求解方法及其优缺点;最后,提炼了Stackelberg博弈理论在电力市场应用中仍然存在的关键问题。该文为处于不同决策位置的利益主体参与电力市场竞争提供了参考。     

基于Berge-NS均衡的电力市场多主体非合作博弈竞争模型

售电侧放开促使了电力市场主体的多向性选择,同时也增强了多元主体间的激烈竞争,而市场外部因素是不确定的,每个市场主体就需要在含不确定性的博弈中研究多元主体间的竞争关系并发展竞价策略,这对于促进电力市场的发展具有重要的意义。在明确市场主体需求的基础上,分别对发电商、售电商和大用户主体构建了市场决策模型;根据Berge-NS均衡模型制定了电力市场多主体非合作博弈竞争的流程和步骤,并利用磷虾群(KH)优化算法对各市场主体竞价策略的动态调整和市场均衡情况进行求解。通过算例仿真对所构建竞争博弈模型及求解算法进行验证,相关结果表明:随着博弈的不断深入和市场信息的积累,市场主体间的竞价策略会逐渐达到均衡状态,从而实现各方收益共赢和协调发展,有效提高了市场效率;同时验证了KH优化算法在求解电力市场多主体博弈竞争问题时的可行性和有效性。     

考虑风险管理的电力市场多时段均衡分析方法

均衡分析方法是电力市场运行效率分析及机制设计论证的有力工具,而如何计及差价合同和市场主体风险偏好的影响,以及高效求解多时段均衡模型,已成为使电力市场均衡分析方法实用化亟待解决的问题。从差价合同的确定、考虑风险偏好的电力市场均衡建模、基于多智能体深度强化学习的求解等方面,提出了考虑风险管理的电力市场多时段均衡分析方法。在模型框架方面,分别针对市场化差价合同和政府授权差价合同,提出了基于市场均衡结果合理确定合同价格及其曲线的方法;采用条件风险价值评估市场风险,并建立了发电商报价决策的随机优化模型;结合前瞻性安全约束机组组合和经济调度模型建立了现货市场出清模型,以保证结果的合理性。在求解算法方面,通过改进深度强化学习方法,提出了基于风险管理的多智能体深度强化学习算法,并对模型进行迭代求解。最后,通过算例验证了均衡分析方法的合理性和有效性,并剖析了不同比例市场化差价合同或政府授权差价合同,以及不同风险偏好对市场均衡的影响。     

电源过度投资的博弈分析

我国现阶段的发电投资中,风险在一定程度上被忽略,从而引发了电源的过度投资。利用博弈论的基本原理,对发电过度投资行为进行分析。从市场竞争定价和政府定价2种上网电价定价模式下,分析不同投资规模下的发电企业利润,以获得企业最佳投资规模;分政府及时核准和不及时核准2种情况,进一步给出投资者和政府的静态博弈模型和动态博弈模型。通过对模型的分析,可以得到在信息不完全的情况下的企业与政府博弈结果:政府关停违规机组的概率较小,而发电企业通常会选择违规建设。据此提出,要从加强电力市场建设和提高政府审批效率2个方面抑制电源的过度投资,保证电力工业的可持续发展。     

基于猜测供给函数的需求弹性对电力市场运行的影响

影响市场运行的一个重要因素是需求弹性。低需求弹性将导致市场出清价格高,市场运行效率低,经济效益分配不合理。由于电力商品的特殊性,目前电力市场本质上具有寡头竞争的特点。相对较完全的竞争市场,发电商的策略竟标行为将导致市场运行在低效率水平下,这一消极因素在低需求弹性下尤为突出。为此提出了一个能评估需求弹性对发电商策略竞标行为影响的模型。该模型将发电商的博弈行为模拟成猜测供给函数(conjiecture supply function,CSF)竞争,同时将交易市场中的用户需求弹性包含在数学模型中。通过对意大利电力市场的单时段交易的模拟,运用一系列指标来量化评估需求弹性对具有寡头竞争性质的市场运行的影响。     

基于内嵌增广拉格朗日函数Q-learning方法的虚拟电厂市场博弈策略

聚合了多品类能源资源的虚拟电厂为多主体参与下的竞争电力市场增添了较多不确定性。为了刻画虚拟电厂在市场博弈行为中的特点,探寻更高效的电力市场交易机制,提出了一种含虚拟电厂的电力市场古诺博弈模型,并证明了其纳什均衡解的唯一存在性。由于传统优化算法难以准确模拟现实中发电商之间的竞争过程,而适用于不完全信息博弈的Q-learning算法又难以处理复杂的约束条件,提出了基于多智体框架下Q-learning算法内嵌拉格朗日函数的联合求解算法,对含虚拟电厂的电力市场博弈模型进行求解。算例分别采用遗传算法与所提算法对模型进行仿真测试,结果表明,在电能需求总量恒定且统一出清模式的电力市场中,虚拟电厂较传统电厂有着优越的资源整合与盈利能力,且所提算法能够获得更为稳定的收敛结果。     

基于实物期权和博弈理论的电源投资动态模型

首先建立了市场环境下的电价计算模型及投资商的收益计算模型,并在此基础上构建了基于实物期权理论的电源投资动态模型,该模型考虑了投资项目未来收益的不确定性以及投资决定的不可逆性对最佳投资时机的影响;然后将博弈理论引入模型中以考虑投资商之间的相互竞争对投资决策的影响;最后以我国南方区域电力市场为背景,构建了发电容量投资算例,实证研究了投资者面对市场不确定性和竞争时的动态决策过程.仿真结果说明该模型起到了规避投资风险,获得投资机会的作用.     

计入发电商风险偏好的电力市场古诺均衡分析

大规模的风电并网会增加常规发电商的市场竞争风险,在此环境下,具有不同风险偏好的常规发电商会通过不同的策略性竞争行为协调其市场竞争收益和风险.针对具有风电并网发电的电力批发市场,采用均值-方差效用理论,建立了一个考虑发电商风险偏好的电力市场古诺均衡模型,并给出了其解析解.理论分析着重研究了风电出力的不确定性和常规发电商风...     

考虑期权合约的电力市场古诺-纳什均衡分析

期权是发电商进行策略性竞价和规避市场风险的重要金融工具,目前的研究主要集中在期权的风险规避功能,关于期权对发电商竞价策略的影响研究甚少。该文建立了考虑电力期权的两阶段古诺博弈模型,给出了市场均衡的解析解,结果表明期权的存在增强了电力市场的竞争,在一定程度上抑制了发电商的市场力滥用,为保持较高的现货电价和稳定的收益,发电商有兴趣维持现货电价的高波动性。     

现货市场中基于演化博弈的火电企业阶梯报价策略

火电企业进入电力现货市场是电力体制改革的必然趋势,电量竞价上网、绿证、配额和碳交易等市场机制势必会增加火电企业的竞争压力。为使火电企业更好地适应市场变化,文章依据电力现货市场报价及出清规则,提出了基于改进型遗传算法与演化博弈的阶梯报价策略模型,为火电企业在不同电力市场供需情况下提供辅助决策。通过设置经典算例,模拟不同技术水平和不同规模的火电企业处于标准供需、紧张供需和宽松供需3种供需条件下的报价策略。结果显示,基于演化博弈理论的报价策略在各种情况下都可以辅助企业找到适合当前背景的阶梯报价,并在市场竞争中取得优势,证明了基于演化博弈理论的报价策略具有较强的适用性,可以为火电企业进入现货市场提供有价值的策略参考。     

A game theory simulator for assessing the performances of competitive electricity markets

In the last years, electricity markets were created all over the world following different basis concepts. Market structure, market rules, demand levels, market concentration and energy sources to produce electricity have a strong influence on market performances. Modifications on these aspects may significantly affect market outcomes. Sensitivity analyses need proper simulation tools. In this paper a medium run electricity market simulator (MREMS) based on game theory is presented. This simulator incorporates two different games, one for the unit commitment of thermal units and one for strategic bidding and hourly market clearing. Either a Forchheimer (one leader) or Bertrand (all player are leaders) or even intermediate model with a whatever number of leaders can be selected, in dependence on the strategic behavior of the producers, allowing for the simulation of markets with different levels of concentration. The simulator was applied to analyse producers’ behavior during the first operative year of the Italian power exchange. A comparison between simulation and true market results was carried out in order to test the simulator and validate its simplifying hypotheses. MREMS, yet capable to be used stand-alone, was conceived as the heart of a long-term market simulator (LREMS) allowing to simulate the long-run evolution of the generation park (investments in new plants, refurbishment and dismission of older ones). LREMS is a hierarchic simulator: a long-term “outer” game takes yearly investment decisions based on mid-term price projections provided by MREMS. Although this paper is mainly devoted to describe MREMS, one specific section will provide an overview of the “outer” game implemented by LREMS.     

考虑电力衍生产品的风险管理和资产组合优化模型

在竞争的电力市场中,不确定的电价和电量使市场参与者面临电力市场风险.文中根据国外成熟竞争性电力市场实际情况,对电力市场风险的来源、测度指标和管理工具进行了分析,建议采用条件在险现金流作为测度电力市场风险的指标.提出了竞争性电力市场下的电力市场风险计算模型,通过典型电力企业实例分析了电力市场风险的特点、电力衍生产品交易对电力市场风险管理的作用以及电力实物资产和衍生产品投资组合优化等问题,计算了不同市场条件下样本企业的电力资产组合有效前沿,并对竞争性电力市场中的电力市场风险管理和资产组合优化策略进行了总结.     

现货市场环境下售电商激励型需求响应优化策略

需求响应是售电商应对现货市场风险的重要工具,但已有研究中的售电商均采取电价型需求响应策略,无法根据变化的实际情况灵活实施需求响应,缺乏关于激励型需求响应的深入研究。针对此,构建了单一售电商与多个用户之间的激励型需求响应主从博弈模型,其中售电商在现货市场电价高于售电价格的时段,制定需求响应补贴策略以减少其售电损失,而用户根据售电商制定的补贴价格决定相应时段的响应量以获取额外收益。通过分析给出了博弈模型的求解方法,算例表明,售电商及用户均可通过需求响应而获益。此外,文中分析了现货市场价格波动对售电商的补贴价格制定、用户响应量和各自需求响应收益的影响以及不同类型的用户加入需求响应项目时对售电商需求响应收益的影响。     

A game equilibrium model of a retail electricity market with high penetration of small and mid-size renewable suppliers

Game theory has provided a practical tool to model players' strategic behavior in electricity markets, particularly as the world moves towards a more competitive market. A game theoretic approach can be used to find the clearing electricity price in a retail electricity market with a high penetration of small and mid-size renewable suppliers.     

发电容量的持留激励和电力危机的预警

通过N个发电商的古诺博弈模型，研究了统一的边际出清电价机制对发电商持留容量的激励作用，在短期市场没有容量增加、市场信息对政府和监管机构是完备的、发电商具有线性边际成本并且是规模不等的情况下得出了持留行为均衡的解析解。该解与发电商的市场份额和HerfindahlHirschman 指标有关，并得出每个发电商容量持留的市场临界需求水平，进而提出了电力市场监督指标的一级预警负荷水平、二级预警负荷水平和三级预警负荷水平。     

电力市场条件下的发电投资均衡

将电力市场短期发电决策和长期投资决策统一到一个模型框架中,基于样本路径依赖的开环信息结构建立了一个旨在描述自由竞争市场发电商长期行为的随机动态博弈模型,试图给出需求不确定条件下发电投资时机、类型及数量的动态均衡。模型求解应用了适合于大规模不确定性博弈问题的随机逼近算法。算例基础上的比较静态分析表明了初始发电容量大小和不确定程度变动对参与人容量扩张路径的定量影响。     

基于博弈论的发电厂竞价策略模拟研究与风险分析

对一种基于博弈论的发电厂商参与市场竞价的数学模型进行了研究。该模型以发电厂商的期望收益最大为目标,采用零和二人混合对策描述竞价问题,并假设市场电价符合正态分布。由于实际市场环境有很多不确定因素,模拟运行是评估和修正竞价策略的有效方法。采用实际机组和电力市场的数据,对几种报价方案进行了模拟,对收益和风险进行了统计分析,并对最优报价方案进行了调整。     

计及CVaR的负荷聚合商双重市场投标策略

需求侧资源的不确定性给负荷聚合商在双重市场(日前电能市场和日前备用市场)的投标带来了困难。首先分析需求侧资源的不确定性,建立负荷聚合商在双重市场的投资分配和利润模型,该模型以最大化负荷聚合商日利润为目标,并应用粒子群优化算法以及MATLAB调用YALMIP、CPLEX工具箱进行求解。进一步考虑需求侧资源不确定性引起的负荷聚合商利润的风险,分析随着风险偏好系数的改变利润与风险值之间的动态关系以及可中断负荷在双重市场的投标量分配,讨论日前电能市场投标约束对负荷聚合商投标策略和总体利润的影响。算例分析验证了负荷聚合商基于风险的投资策略的有效性。