电力系统一二次调频的反馈微分博弈协同控制

风能等间歇式能源并网将是未来电网发展趋势,其输出功率的波动将加剧一二次调频之间的冲突反调问题.本文将反馈微分博弈应用于电力系统频率控制中,建立起一二次调频的协同控制模型,并考虑调速器死区、控制动作幅值限制、机组爬坡速率约束等工程实际因素,用协同进化算法求得该模型的反馈纳什均衡解.用仿真验证了该方法在满足各种工程因素下有效解决一二次调频的冲突反调问题,充分挖掘了系统蕴藏的调频能力.     

拍卖理论及其在电力市场竞标设计中的应用:（一）拍卖理论基础及实验研究

电力市场竞标机制的设计是决定电力市场能否成功实现和市场效率高低的关键问题，必须慎重对待。拍卖问题有4种基本类型，即上升出价拍卖、下降出价拍卖、第一价格暗标拍卖和第二价格暗标拍卖；以及多种复杂类型。拍卖问题的模型分为私有价值拍卖和公共价值拍卖两大类。拍卖理论最基本的内容为4种基本拍卖类型的等价性，它由收益等价定理严格表述。拍卖实验是拍卖问题研究的一个重要方面，不但用于检验拍卖理论的正确性，也用于设计新的拍卖制度。拍卖问题的研究是现代经济学中极为重要和引人瞩目的一个领域，有大量理论成果，在许多现实经济问题中得到成功的应用。将拍卖理论引入电力市场竞标设计，能为成功实现电力市场交易提供理论指导。     

协同进化算法及其在电力系统中的应用前景

协同进化算法是一种新的进化算法框架，该算法借鉴自然界中的协同进化机制，在传统单物种进化算法的基础上引入生态系统的概念。生态系统中多个物种相互作用，共同进化，从而使整个系统不断演进。将应用领域待求解的问题映射为生态系统，以生态系统的进化来达到问题求解的目的。协同进化算法符合进化博弈论的理论框架，对于各种不同领域问题的求解都取得成功。文中综述了国内外协同进化算法的发展状况，介绍了协同进化算法的基本理论，探讨了该算法在电力系统和电力市场中的可能应用。将该算法引入电力系统和电力市场的研究，可以为电力系统的优化规划和运行、电力市场的竞价机制设计和投标策略优化以及电力市场计算机模拟提供新的方法。     

拍卖理论及其在电力市场竞价设计中的应用:(二)拍卖理论在电力市场竞价设计中的应用

着重介绍了拍卖理论在电力市场竞价机制设计中的应用。介绍了运用拍 卖理论对统一价格和PAB竞价的市场效率、市场势力和策略性投标问题所做的各种分析；介 绍了两种富有特色的新竞价机制，即迭代竞价机制和分段竞价机制；介绍了运用机制设计理 论设计激励一致的电力市场竞价机制的方法；总结了国内关于发电市场竞价机制的研究成果 ；介绍了竞价算法问题；介绍了竞价机制的实验模拟研究；最后简述了电力市场结构问题。 希望通过拍卖理论的引入，为我国当前电力市场竞价机制设计和交易规则的制定提供一定的 参考。     

电源规划JASP的改进算法

在电源规划程序JASP的基础上，采用拉格朗日松弛法优化电源投资决策，并保留了原算法中应用非常成功的随机生产模拟算法——等效电量函数法，使整体算法更趋严谨完善，求解变量多，计算速度快。改进算法非常适合于进行电力市场中的电能成本分析。     

面向高比例可再生能源消纳的电力市场建设及研究进展

完善的电力市场可在电力资源配置方面发挥决定性作用，是保证各类市场主体开展活跃的供需互动、促进可再生能源消纳的关键机制；针对性开展电力市场中影响可再生能源消纳因素的综合性分析，也是相关应用研究亟需。本文重点考虑全时间尺度下促进可再生能源消纳相关的交易机制，概述了国外典型电力市场结构及运行情况，梳理了相应电力市场结构及机制中促进可再生能源消纳的关键影响因素；围绕可再生能源消纳的多维关键影响因素，深入分析了我国各类市场结构和不同机制的建设现状，归纳出促进可再生能源消纳电力市场建设面临的挑战。从电力市场与碳市场、绿证市场耦合机制，可再生能源参与的中长期、现货交易及其衔接机制，面向高比例可再生能源的辅助服务市场，面向高比例可再生能源消纳的需求侧响应机制等方面，梳理了我国相关电力市场的学术研究进展。研究建议，实施多市场协同运作、中长期及现货交易衔接、辅助服务市场建设、需求响应机制建设等重点举措，支持面向高比例可再生能源消纳的电力市场建设。     

电力市场智能模拟中代理决策模块的实现

在日前交易方式下，发电厂商为了追求长期最大利润，竞价策略显得尤其重要。通常，发电厂商运用的策略过于复杂，难以用传统的博弈论方法来建模。人工智能中强化学习 Q -learning算法是一种自适应的学习方法，使代理能够通过不断与环境进行交互所得到的经验进行学习，适合在电力市场智能模拟中运用。文中在开放源代码的电力市场智能模拟平台AMES上，增加了发电厂商代理基于 Q -learning的竞价决策程序模块，并在5节点测试系统上进行模拟。实验结果表明，运用基于 Q -learning算法竞价决策使代理可以较好地模拟发电厂商的经济特性，且在相同条件下表现出比AMES原有的VRE learning算法更强的探索能力。     

容量约束对电力市场均衡的影响

输电容量约束是电力市场的重要特征,同时也深刻影响着电力市场运行。针对协同进化算法能够求取纯策略纳什均衡,多项式方程系统算法能够计算策略式博弈的所有纳什均衡,本文提出一种基于协同进化算法联同多项式方程系统算法的研究方法来分析电力市场纳什均衡,分析输电容量约束对电力市场均衡的作用。文中对一个3机5节点的电力市场进行了实验分析,结果表明该方法能有效求取纯策略市场均衡,同时能够求取一定条件下的混合策略均衡。输电容量约束不仅影响了市场均衡的分布,而且决定了纳什均衡的存在形式。     

统一价格和PAB竞价的实验分析

采用实验经济学的方法和多个商品同时拍卖的模型，研究了电力市场不同需求响应条件下统一价格竞价和PAB（pay-as-bid）竞价的市场行为和发电商报价策略问题。实验结果表明，2种竞价机制下市场均能收敛到完全竞争均衡附近，但PAB竞价的市场平均价格高于统一价格竞价的市场平均价格且价格较稳定，因此购电费用较高;市场需求弹性较小时2种竞价机制的市场价格均有显著提高，但在发电容量充足时仍可保持充分的竞争性;在不同的竞价机制下，发电商将采取不同的报价策略，统一价格竞价中发电商之间的竞争更为明显。     

基于Java的电力市场竞价实验平台设计、实现及应用

电力市场竞价实验是竞价机制研究的新方法，属于实验经济学范畴，对于电力市场机制的设计和评估具有重要的理论和现实意义。文中介绍了电力市场竞价实验平台的设计、实现及初步应用情况。该平台采用先进的信息系统体系结构，基于Internet和Java语言技术实现，能模拟真实市场环境，灵活设定实验参数，严格控制实验过程，方便进行实验结果的记录、处理和分析，极大地提高了电力市场竞价实验的效率。该平台的建设为电力市场竞价实验的开展奠定了坚实的基础。