具有电力需求预测更新的智能电网实时定价机制

智能电网环境下,基于需求侧管理的电力需求实时预测和定价机制对于维持电力供需平衡,削峰填谷至关重要。文中引入贝叶斯信息更新方法对智能电网中用户电力需求信息进行实时预测更新,然后将售电商与用户之间的实时电价与电力需求策略互动行为生成一主多从博弈模型并进行均衡分析。通过数值仿真分析,在与无电力需求预测更新下的智能电网实时定价机制对比以后,发现所提出的具有电力需求预测更新的实时定价机制可以提高用户用电满意度和参与需求侧管理的积极性,同时也增加了售电商利润。     

基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略

随着电力市场改革的发展,如何制定吸引用户选择的多类型零售套餐成为提升售电商利润的研究重点。为此该文结合激励手段和价格信号为售电商设计了多类提升市场竞争力的零售套餐,并基于多时间尺度、多交易类型的市场背景为其提出购电策略。首先,搭建售电商与多元用户之间的主从博弈架构,分析售电商参与日前、月度、年度多级市场下与发电商、电力交易中心等主体之间的多种购电交易类型,设计峰谷分时电价、昼夜用电捆绑、峰谷惩罚补偿、阶梯递增电价、固定单一电价5种月度零售套餐。其次,分别以考虑风险因素的售电商效益最大化、多元用户自身综合满意度最大化为目标,构建主方购售电组合决策模型和从方零售套餐选择模型,并阐述主从博弈互动过程。接着,采用粒子群优化算法和CPLEX优化软件求解模型的纳什均衡解。最后,利用算例仿真验证主从博弈模型的迭代求解具有较好的收敛性,多级市场购电策略和多元零售套餐的提出有利于售电商提升自身利润的同时提高用户满意度,从而扩大市场份额。     

计及配额考核约束的发电商与大用户直购电博弈优化模型

在大用户直购电交易中,实施可再生能源配额制(renewable portfolio standard,RPS)会引发绿、火电商之间市场力不均等的竞争性售电,大用户也需应对负荷平衡与RPS考核的双重压力。为解决多发电商竞价与多大用户直购电交易的耦合优化决策问题和实现多主体共赢,建立了RPS驱动下绿、火电商竞价和大用户直购电的双层博弈优化模型。外层多发电商构成非合作博弈,各发电商通过博弈竞价以获得大用户更多的购电;内层多发电商和多大用户构成主从博弈,各发电商优化报价以满足售电利润最大,各大用户优化购电方案满足RPS考核并降低交易成本,实现供需双方共赢。采用KKT条件和不动点型迭代算法求解优化模型,仿真结果表明,RPS驱动和博弈竞价机制可提升绿电商竞争力,并降低了用户交易成本;但当RPS配比上升到一定程度时,大用户博弈能力削弱,交易成本反弹。该方法可为RPS下大用户直购电策略优化提供决策参考。     

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。     

市场环境下的售电商合作博弈研究

随着售电业务的放开,售电市场逐步成型,社会资本的进入也导致售电公司越来越多。对电力市场形成初期售电商之间的市场合作行为进行了研究,引入博弈理论,构建了不同情景下的售电商市场行为的博弈模型,探讨了售电商之间合作的可行性。仿真分析表明：符合合作条件的售电商之间通过合作可以提高各自的利润;电量预测偏差越大的售电商对交易单位成本的敏感性越大。     

电力用户从发电商购电定价的双边贝叶斯动态博弈学习模型

电力用户从发电商直接购电是打破电力垄断经营过程的前奏.采用序贯博弈理论设计二者的交易机制,引入贝叶斯学习模型以提高发电商和用户的学习能力.通过发电商与电力用户的多轮报价,彼此逐轮更新对对方保留价格的认识,以更精确的预期修正报价,改进自身博弈效用,提高双方博弈过程的效率.算例表明发电商和大用户采用贝叶斯学习模型进行博弈具有有效性.     

基于主从博弈的发电商与大用户双边合同交易模型

在开放的电力市场环境下,双边合同交易的竞争不仅包括合同签订双方即发电商和大用户之间的竞争,还包括多个发电商之间为获得更多的发电量而产生的合同电价的竞争。在此背景下,文中构建了计及多个发电商与多个大用户之间的双边合同交易的主从博弈模型。其中发电商的目标是通过与其他发电商进行非合作博弈,从而确定最优合同报价以使其通过双边合同售电的利润最大;而大用户则根据发电商的报价及预测的现货电价来选择其购电策略,从而使其购电成本最小。对主从博弈的纳什均衡解的存在性进行了证明并给出了博弈纳什均衡解的求解思路。算例结果表明博弈的参与者,即发电商和大用户都因参与博弈而受益。     

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。     

考虑碳交易的发电商和电力用户竞价博弈

在电力市场中,策略竞价对于发电商和电力用户来说是一项重要的决策行为,对市场参与者策略竞价行为的研究能给市场参与者提供决策参考。基于策略竞价的市场均衡点的特征分析对于市场机制的探究与设计也具有重要意义。在新一轮电力改革和低碳电力的大背景下,本文基于电力市场双边竞价模式,引入碳交易机制,对考虑碳交易的发电商和电力用户的策略竞争价博弈进行了研究。建立了发电商和电力用户的策略竞价双层优化模型,采用对角化迭代算法对博弈均衡点进行求解。最后,基于5节点算例仿真系统,对发电商和电力用户的策略行为以及博弈均衡点的市场特征进行深入分析。     

计及不确定性的用户互动式运行斯坦伯格博弈模型

售电公司的策略决策行为是实现电力行业市场化和发挥需求响应潜力的重要环节。为制定科学合理的策略决策行为,应用斯坦伯格博弈论理论,构建用户互动式运行的双层规划模型。模型中的上下主从博弈关系,能够体现出售电商和需求侧双方策略决策行为之间的互动性。其中,上层考虑运行中可能出现的不确定性因素和需求决策行为的影响,应用条件风险价值方法 CVar和非线性随机规划理论,构建了计及多种因素的售电商行为策略决策模型;下层引入需求侧舒适度,并考虑售电商行为策略决策影响,构建了用户用电需求决策行为模型。最后,算例采用双层遗传算法优化决策行为,验证了该模型在反映用户互动行为与风险管理对售电商行为策略决策的影响方面具有较好的指导意义。     

基于非合作博弈的居民负荷分层调度模型

为促进居民用户柔性负荷资源有效参与需求响应,可以利用负荷聚合商来聚合用户负荷资源参与电网调度。通过将居民用户的柔性负荷进行分类,建立电网公司、负荷聚合商和居民用户的分层调度模型。在日前投标环节,构建了以聚合商利润最大化为目标的日前投标博弈模型,利用非合作博弈思想对聚合商在日前投标市场进行分析,并给出了博弈纳什均衡解的存在性证明;在实时调度环节,聚合商以分类柔性负荷各自用电物理特性作为约束条件,以实时调度和日前投标量之间的偏差最小作为目标函数对用户分类柔性负荷进行实时调度,使得在不影响用户舒适度情况下提高聚合商的利润。算例仿真分析结果表明,所建立的分层调度模型可有效实现居民负荷的需求响应,并使得电网公司、负荷聚合商和用户三方均受益。     

基于主从博弈的电网公司需求响应补贴定价机制

文中构建了电网公司与多个用户的需求响应主从博弈模型。其中电网公司基于预测得到的下一年负荷持续曲线,选取合适时间段制定需求响应补贴策略,通过降低峰值负荷减少输配电建设成本,提高输配电整体收益;而用户根据电网公司在某时段制定的需求响应补贴价格决定在该时段的响应量来获取额外收益。文中对主从博弈模型的存在性及求解思路进行了分析,并给出了博弈均衡解的求解流程。算例表明,电网公司可基于所构建模型得到峰荷时段的补贴价格,且电网公司及用户均可通过需求响应而获益。此外算例还分析了可避免输配电容量单位成本变化对电网公司需求响应收益的影响。     

分时电价下基于供用电双方博弈的家庭用户需求响应

动态电价策略正成为当前电力市场环境下供电侧普遍采用的调控手段,针对电力市场中售电公司与用户间互动关系,基于博弈论构建一种非合作的Stackelberg模型研究家庭用户的需求响应策略。模型通过对用户进行分类以实现对不同偏好用户的综合考虑,同时将电网负荷波动对售电公司效益的影响、用户满意度对用电舒适度的影响进行量化处理以完善供、用电双方效用函数。采用逆向归纳法对模型的纳什均衡解进行求解,并以此实现分时电价下对用户用电任务的优化调整。最后,将模型应用于实际算例中并对用户种类进行灵敏度分析,结果表明模型在供用电双方的效用优化方面具有较好的效果。     

基于主从博弈的工业园区综合能源系统互动优化运行方法

提出一种将经济运行和辅助服务(削峰响应)有机结合的Stackelberg主从博弈模型,来实现对含多参与主体的工业园区综合能源系统的互动优化。首先,针对工业园区综合能源系统建立了用户负荷模型、用户效益模型、运营商收益和成本模型。其次,建立了互动优化运行的Stackelberg主从博弈模型,模型中作为跟从者的用户通过调整可平移负荷、可削减负荷以及变化的热负荷来响应运营商发起的削峰需求,而作为主导者的运营商对于用户响应做出反馈,调整削峰补偿价格,二者均以自身利益最大化作为目标,直至达到博弈均衡。证明了均衡解的存在性并设计双层分布式求解算法求解模型。最后,以中国南方某实际工业园区作为算例进行分析,论证了所述方法的有效性。     

考虑电价激励需求响应下多主体微电网电源容量优化

考虑多主体微电网中用户在电价激励需求响应的基础上,实现微电网风-光-柴-储的容量优化配置。在电力市场环境下,通过考虑微电网内多元主体的不同职能,建立两阶段优化模型:阶段1建立微电网运营商与消费者之间的完全信息博弈互动模型,在保障售电商利益的前提下,以消费者盈余最大为优化目标,得到微电网内的最优峰谷分时电价策略,进而得到消费者在电价激励下的需求响应曲线;阶段2通过微电网电源投资商与微电网运营商之间的博弈互动,以微电网电源投资商的利益最大化为优化目标,得到微电网内不同分布式电源容量的最优化配置策略。结合某一地区的历史数据信息进行仿真算例分析,验证所提模型的有效性。     

考虑可控负荷功率调整的电力服务商分段式补偿定价决策

鉴于分布式电源出力和终端用户负荷需求的随机性,电力服务商实际购买电量与电力市场竞标电量存在偏差,这种偏差会带来惩罚成本。为此,考虑将需求侧可控负荷作为可调度资源,基于可控负荷用户增/减负荷成本函数,提出了一种分段式价格形式的多选项可控负荷功率调整补偿合同。为实现电力服务商与可控负荷用户双赢,建立了兼顾电力服务商经济效益和可控负荷用户需求响应效益的 型stackelberg主从博弈模型,并采用基于遗传算法的逆向归纳法求解。最后,通过算例对比了分段式补偿电价和固定补偿电价下电力服务商运营收益和可控负荷用户功率调整量之间的变化情况。仿真结果表明,所提出的分段式补偿定价方法能够明显降低惩罚成本,有效提高用户需求响应的参与度,实现需求响应资源的优化配置。     

基于社交网上演化博弈的光伏台区用户需求响应特性研究

“双碳”背景下,通过实施需求侧响应实现新型电力系统的协调运行是解决新能源出力不确定性的主要手段。然而,现实中的用户具有有限理性,其对电价或激励措施的响应呈现出异质性和不确定性。针对此,文章计及有限理性用户对电价或激励措施响应过程中的信息交互以及策略学习特征,提出了一种基于社交网上演化博弈模型的用户需求响应分析模型。首先,考虑到现实经济人在决策中存在信息交互以及策略学习与更新,且该信息交互背后为复杂社群系统,通过构建社交网刻画了用户之间的信息交互关系;其次,根据电价理论和电力供需平衡关系,单个用户的响应决策将会影响其他用户利益,采用博弈模型描述了群体用户的决策过程;最后,考虑到用户对所获取信息处理的有限理性特征,基于社交网上演化博弈模型来描述用户对电价和激励措施的响应过程。仿真分析了不同社交网络结构以及电价或激励措施对用户响应的影响。结果表明,用户社交网小世界属性的增强将会提高用户的响应,价格系数的提高会降低用户的用电意愿。     

基于社交网上演化博弈的光伏台区用户需求响应特性研究

“双碳”背景下,通过实施需求侧响应实现新型电力系统的协调运行是解决新能源出力不确定性的主要手段。然而,现实中的用户具有有限理性,其对电价或激励措施的响应呈现出异质性和不确定性。针对此,文章计及有限理性用户对电价或激励措施响应过程中的信息交互以及策略学习特征,提出了一种基于社交网上演化博弈模型的用户需求响应分析模型。首先,考虑到现实经济人在决策中存在信息交互以及策略学习与更新,且该信息交互背后为复杂社群系统,通过构建社交网刻画了用户之间的信息交互关系;其次,根据电价理论和电力供需平衡关系,单个用户的响应决策将会影响其他用户利益,采用博弈模型描述了群体用户的决策过程;最后,考虑到用户对所获取信息处理的有限理性特征,基于社交网上演化博弈模型来描述用户对电价和激励措施的响应过程。仿真分析了不同社交网络结构以及电价或激励措施对用户响应的影响。结果表明,用户社交网小世界属性的增强将会提高用户的响应,价格系数的提高会降低用户的用电意愿。