两部制电价机制下的发电权双边交易谈判模型

发电权交易有利于优化电源结构, 促进节能降耗。发电权交易可以通过集中竞价或双边谈判实现。针对基于双边谈判的发电权交易模式, 研究了两部制电价机制下的发电权双边交易谈判策略, 建立了基于贝叶斯模型的多目标谈判模型。首先, 提出了两部制电价机制下发电权买卖双方的交易效益计算模型; 然后, 利用贝叶斯学习模型逐步修正对谈判对象价格底线的估计, 并在此基础上综合考虑议题权重及最大风险度来确定新一轮报价, 通过多轮谈判后获得最终谈判价格;最后, 通过算例对所提出方法进行了说明。计算结果表明, 最终交易价格收敛于理论最优解附近, 且受谈判双方出价策略影响。     

完全开放的双边电力市场中供需双方叫价拍卖的贝叶斯博弈模型

随着我国进行电力体制改革和建立发电侧竞争市场，需求方很快也会引入竞争，并建立完全开放的双边电力市场。研究供给侧和需求侧如何建立有效的报价策略具有十分重要的理论和实践价值。作者将所有发电公司看成供给方，把所有买电代理商看成需求方，将供给方和需求方的报价问题看成是他们向市场的投标问题，并根据市场确定的规则，总需求电量将在某一价格下完成交易，因而它是供给方和需求方的双方叫价拍卖问题。通过对双方叫价拍卖的交易规则进行描述，针对供给方的生产成本和需求方的估价是私有信息的情况，建立了完全开放的双边电力市场中供给和需求双方叫价拍卖的不完全信息贝叶斯博弈模型，并求解贝叶斯纳什均衡，给出供给方和需求方的均衡报价策略。     

电力市场下发电公司和大用户间电力交易的双方叫价拍卖模型

随着我国电力体制的改革和发电侧竞争市场的建立,在需求方很快也会引入竞争,并建立完全开放的双边电力市场。在完全开放的双边电力市场下,大用户直接购电问题已成为我国电力改革的重大课题。研究发电公司和大用户如何建立有效的报价策略具有十分重要的理论和实践价值。作者提出一种直接交易方式,由大用户直接与发电企业进行一对一的交易,并自定价格。因而,这是发电公司和大用户的双方叫价拍卖问题,通过对双方叫价拍卖的交易规则进行描述。针对发电公司的生产成本和大用户的估价是私有信息的情况,建立了完全开放市场下发电公司和大用户的双方叫价拍卖的不完全信息贝叶斯博弈模型,并求解贝叶斯纳什均衡,给出了发电公司和大用户的均衡报价策略。     

基于模糊贝叶斯学习的电动汽车放电电价谈判策略

电动汽车作为移动电源在系统负荷高峰期向电网供电时,电网应给予电价激励,该价格应由电动汽车代理商和电力公司协商确定。针对该问题,研究了电动汽车代理商与电力公司在电动汽车参与系统调峰调度时的谈判策略,建立了基于模糊贝叶斯学习的放电电价双边谈判函数模型。模型中,首先,根据电动汽车代理商和电力公司的成本及收益预估,计算谈判函数中确定性参数。同时,提出基于模糊概率对不确定信息进行模糊估计的计算方法,分别估算电力公司和电动汽车代理商各自谈判函数中的不确定性参数。然后,将上述参数代入基于模糊贝叶斯学习的谈判模型中,得出电动汽车放电电价。最后,通过算例对提出的谈判模型进行仿真分析验证文中方法的有效性。     

基于可能性理论的发电公司最优报价策略

在电力市场环境下 ,发电公司采用的报价策略对其自身的获利、甚至市场总体的运行行为都可能有相当大的影响。因而 ,研究发电公司应该如何构造最优的报价策略或分析电力市场中发电公司的策略性行为 ,进而考察潜在的市场势力的严重程度 ,是目前相当活跃的一个研究领域。提出了一种基于可能性理论构造发电公司最优报价策略的方法。以发电公司的历史报价数据、市场化改革以前的公开数据和专家的经验性知识等为基础 ,采用模糊集理论来描述竞争对手的报价行为 ,在此基础上构造了发电公司最优报价策略的模糊优化模型 ,给出了求解算法。这种方法特别适用于在电力市场运行初期或电力市场运行规则刚被修改后的时期 ,由于可用的历史数据尚不充分、不能采用概率方法描述竞争对手的报价行为的场合。最后用一个有 6个发电公司参与的电力市场为例 ,说明了所提出的方法的基本特征。     

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.     

发电商报价过程中的风险分析

在电力市场的环境下,发电商要基于自身的发电成本来运用各种发电策略进行报价,通过与其他发电商进行竞标来获取最大的利润。发电商的发电成本可以通过发电量的二次函数来表示。本文分析了发电商成本函数中的成本系数不变及服从一定的分布的情况下的发电商报价策略,对发电商如何变动报价系数ki进行了研究,并进行了算例分析,最后计算了由于发电商报价与市场价格的判别而产生的风险值,所得出的结论对发电商竞价策略的研究有一定的指导意义。     

基于模糊集理论的发电公司分段报价策略研究

在电力市场环境下，发电公司竞价上网的目标是最大化利润。显然，发电公司采用的报价策略对其获得的利润会有相当大的影响。文章针对运行不久、历史数据尚不充分、采用分段报价和统一市场清除价的电力市场，提出了一种为发电公司构造最优报价策略的方法。文中在历史报价数据尚不充分和获取其他相关信息的基础上，采用模糊集理论描述了发电市场中竞争对手的报价行为，并建立了报价策略的模糊优化模型，然后采用遗传算法求解得到发电公司的最优报价策略。最后用算例说明了该方法的主要特征。     

区域电力市场环境下的省电力公司报价策略研究

在区域电力市场环境下,如何利用有效信息,获得最优报价策略是省电力公司急待解决的问题。针对存在多个发电商和多个省电力公司报价的区域电力市场,采用线性报价规则和统一边际电价结算方法对市场出清价的解析式进行推导;在不完全信息条件下,对各发电商和省电力公司的报价策略进行估计,并采用概率统计理论,假设其服从一定的分布;根据其分布参数进一步推导市场出清价的分布。在此基础上,对省电力公司报价成功与不成功的概率进行计算,并采用博弈论构建省电力公司的期望收益优化模型,通过求解得出报价的贝叶斯均衡,即省电力公司的最优报价策略。算例表明,本文提出的报价策略模型是可行的,对省电力公司有一定的指导作用。     

计及风险的发电公司最优报价策略

在不完全竞争的电力市场中，发电公司可采用策略性报价来最大化利润。然而，在不完全的信息条件下，基于对竞争对手成本或报价的估计而发展的报价策略一般都存在一定风险，如由于报价太高而没有被调度或被调度的发电容量明显小于期望值等。一般而言，期望利润大的报价策略相应的风险也大。因此，对发电公司来讲，需要对报价策略相应的风险进行分析和评估，或构造兼顾期望利润最大和风险程度最小两个矛盾目标的折衷报价策略。文中针对这一问题进行了研究，构造了在联营体运行模式的电力市场环境下发电公司计及风险的最优报价策略模型框架，并提出了两种求解方法。最后，以有6个发电公司参与的电力市场为例说明了所提出方法的基本特征。     

迭代竞价机制下发电商的贝叶斯学习模型

采用迭代思想设计电力市场的竞价机制可以促进发电商之间的竞争,促使其调整成本,降低报价,提高电能交易效率,但其应用可能由于迭代时间太长而受到限制。为此,研究了如何利用动态市场信息来缩短迭代时间,建立了发电商在迭代竞价机制下的贝叶斯学习报价模型。以系统边际出清价格的分布区间为学习对象,发电商在每轮报价结束后,根据所获取的新交易信息修改其对系统边际出清价格分布区间的先验认识,不断缩小学习范围,以更精确的预期修改报价,从而减少不必要的时间浪费。结合算例证明,发电商运用贝叶斯学习结果进行报价可以有效减少迭代次数,缩短迭代时间,提高竞价效率。     

不确定信息下发电企业的报价策略研究

发电企业的报价决策是在不确定信息的基础上作出的,如何分析处理市场公布的历史信息并描述相关决策信息的不确定性是构建优化报价策略的前提。针对此问题,对发电企业自身报价策略和其他因素对市场电价的影响进行了分析,以表征市场环境的指标为特征向量,运用模糊聚类方法对历史交易数据进行分类,依据各类别的中标容量和市场电价的样本数据建立模糊回归模型,在此基础上构建了优化报价策略的模糊机会约束规划模型,并给出求解方法。该模型可以为决策者提供在市场信息不确定的条件下、不同置信水平下的折中方案。最后,以拥有多台机组的发电企业为例,说明了该模型的基本特征和功能。     

基于博弈论的发电厂多代理报价系统

设计了处于发电侧开放的电力市场环境下的发电厂报价系统,分析了发电厂的运行机制,运用多代理技术结合博弈论模拟发电厂的市场行为,指导发电厂进行合理报价。该系统具备代理的推理交互、协商合作特性,由所构建的成本、利润、报价等代理共同协作实现博弈,因此所得报价比常规系统报价更合理。     

基于Multi-Agent系统的含分布式电源电网能源优化管理

在市场运行环境下,为了寻求微电网成本利益和环境效益的最大化,提出基于Multi-Agent系统能源优化管理策略。该研究首先构建Multi-Agent系统。此系统包括市场管理Agent(MOA),微电网管理Agent(MMA),公共电网Agent(UGA)和分布式发电Agent(DGA)。根据各微电网管理Agent上报的发电计划,在市场管理Agent中设计电价竞标策略用来确定各微电网的最佳交易电价和中标电量,以确保微电网经济利益最大化。在此基础上,在各微电网管理Agent中设计能量管理策略,并采用改进粒子群算法来确定微电网内部各分布式发电Agents的最佳功率分派,从而最小化微电网的运行成本。最后仿真验证了该方案的有效性。     

模糊博弈理论在发电厂商报价决策中的应用

针对我国电力工业市场化改革后发电厂商的报价决策和报价偏好等不完全信息，运用模糊博弈理论进行分析，建立模糊博弈决策模型，为追求最大化收益的发电厂商的最优报价决策提供有效的支持。模拟分析表明，模糊博弈理论能较好地处理发电厂商报价决策时竞争对手的报价偏好和策略等不完全信息，决策结果比非模糊博弈的结果好，更接近于实际的报价决策环境。     

基于古诺模型的发电商竞价策略分析

着重探讨了在电力市场环境下 ,按照“网厂分开、竞价上网”的原则 ,发电商如何制定竞价策略的问题。采用经济学上的古诺模型 ,在考虑发电商向电力公司支付过网电量过网费的情况下 ,用博弈的方法分析了发电商的最优发电量和最大利润等等 ,并讨论了过网费对发电商制定最优策略的影响。     

发电侧电力市场竞价交易模式及竞价策略风险的研究

研究了各种发电侧电力市场竞价交易模式,分析了它们的特点及对应的不同情况。在“厂网分开,竞价上网”的电力市场环境下,系统的运行条件和扰动场景更加复杂和不可预测,运行可靠性高于经济性的关系已不复存在,竞争各方都希望掌握其利益在各种风险下的变化情况,以便及早采取必要的预防和规避措施,尽量避免和减少经济损失。在综合考虑竞价策略和市场风险的基础上,对影响竞价策略的因素进行了分析,采用期望收益-风险效用函数来衡量交易参与者的市场策略。