不完全信息下的发电商风险竞价决策分析

在电力市场中,发电商关心的是,在市场规则允许的条件下如何制定合理的报价策略,从而获得最大利润。在竞价过程中,发电商彼此不知道各自的真实成本,只知道市场公布的有限信息,因此发电商的竞价问题属于不完全信息下的决策问题。文章基于Power Pool的市场模式,探讨具有市场势力的发电商制定最优报价曲线的机理,考虑市场的不确定因素．提出了一种不完全信息下竞价的风险决策模型。最后,用算例对该决策方法进行验证。     

发电市场的迭代竞价机制

建立了发电市场迭代竞价模型。该模型在竞价过程中给出了充分的市场信息，发电商可以合理、经济地组织生产,确定竞标策略。电力购买者赋予了议价能力，协调各厂商竞价，促使市场高效地运作。实例模拟表明，在完全竞争的市场环境下，各厂商的发电资源可以得到充分利用，市场处于Nash均衡，出清价收敛于传统的系统边际成本附近，发电系统接近于经济运行状态。比较了迭代竞价机制与单轮投标机制的市场效率。模拟了发电商串通行为的形成，为此有必要制定有效的规则对市场竞价加以约束。     

发电市场的失代竞价机制

建立了发电市场迭代竞价模型。该模型在竞价过程中给出了充分的市场信息，发电商可以合理、经济地组织生产，确定竞标策略。电力购买者赋予了议价能力，协调各厂商竞价，促使市场高效地运作。实例模拟表明，在完全竞争的市场环境下，各厂商的发电资源可以得到充分利用，市场处于Nash均衡，出清价收敛于传统的系统边际成本附近，发电系统接近于经济运行状态。比较了迭代竞价机制与单轮投标机制的市场效率。模拟了发电商串通行为的形成，为此有必要制定有效的规则对市场竞价加以约束。     

一种基于博弈论的发电商竞价策略模型与算法

随着电力市场化改进的推进，发电厂商的竞价策略问题存在受到越来越多的关注，解决这一问题的关键在于从数学模型上对它进行合理的描述。文中将发电厂商竞价问题看成是竞标者同市场间的对策，进而用博弈论中的零和二人混合对策来进行数学描述，经过推导给出了一种简单实用的发电厂商竞价策略。该策略的目标是使发电厂商的期望收益达到最大，前提条件是市场电价的预测值服从已知的正态分布规律。最后给出了一个具体的算例说明算法和模型的实用性。     

基于博弈论的发电企业竞价策略模型

在电力市场环境下,发电企业的竞价过程可以被描述成一个不完全信息的博弈过程。在分析了发电企业竞价上网的基本过程基础上,建立了具有约束条件的发电企业竞价数学模型,并根据该模型给出了发电企业应采取的最佳反应策略。     

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。     

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.     

计及分布式发电和不完全信息可中断负荷选择的电力市场模型

分布式发电（distributed generation,DG）与可中断负荷是智能电网的2种重要资源。针对电力用户停电意愿不尽相同,将配电公司的可中断负荷类型建模为离散分布的随机变量,进而建立具有分布式发电与不完全信息可中断负荷选择的配电公司能量获取模型,综合考虑到发电公司的竞价策略行为,最后建立了完整的不完全信息博弈下的电力市场模型。针对不完全信息博弈的特征,扩展改进了协同进化算法,并用于求解市场贝叶斯纳什均衡。修正的IEEE9节点系统验证了模型与求解方法的有效性。结果表明分布式发电与可中断负荷、发电公司策略行为及不完全信息对市场均衡有着重要的影响。     

基于序贯博弈模型的发电商竞价策略分析

针对电力市场中水火电厂的竞价过程,利用Stackelberg序贯博弈模型对完全信息下各电厂的异步决策过程进行了建模分析,并求解出各电厂的最优发电策略。通过将完全信息下的Stackelberg博弈模型的竞价结果与不完全信息下Stackelberg博弈模型和完全信息下Cournot博弈模型的竞价结果进行对比,分析了竞价信息和优先政策对竞价过程和各电厂决策的影响,并得出在电力系统处于不同供需状态时,应引导形成不同类型竞价市场的结论。算例验证了结论的正确性。     

非合作博弈在热电联产竞价中的应用

指出了热电联产企业参与到发电市场竞争中的必要性。介绍了热电联产的煤耗分配方法,首次提出了热电联产企业的竞价收益函数,并以此收益函数为基础,将发电市场中的参与者分为热电联产企业与火电企业2种类型,在完全信息与不完全信息2种条件下,应用非合作博弈理论,讨论了市场中存在3家企业（2家热电联产企业和1家火电企业）时,热电联产企业的竞价上网过程。结论表明,热电联产企业应该利用自身的能源梯级利用优势,积极参与到发电市场的竞价上网博弈中。     

基于双人博弈且参数估计下的发电商报价策略研究

在竞争性电力市场下，发电商之间的竞价可以描述成一个不完全信息下的非合作博弈过程。该文在对发电商的策略性报价现有研究基础上,提出了发电商基于双人博弈、参数估计下的最优策略性报价，建立了数学模型并给出了其求解方法，从而较好地解决了现实情况中难以解决的多人博弈以及不完全信息的处理问题。其结论是：当对竞争对手的报价参数估计正确的情况下，其最佳策略收敛于纳什(Nash)均衡点。该文最后通过算例验证了该方法的有效性。     

The impacts of different bidding segment numbers on bidding strategies of generation companies

In a competitive electricity market, generation companies design bidding strategies to maximize their individual profits subject to the constraints imposed by bidding rules. For a generation company, obviously, the optimal bidding strategy and hence the potential of exercising market power may be different if different bidding rules are employed. Hence, a well-designed bidding protocol is vital to the effective and efficient operation of an electricity market. Based on the widely used stepwise bidding rules, the impacts of different numbers of bidding segments on the bidding strategies of generation companies are investigated. This study is focused on a price-taker generation company in an electricity market. A probabilisic model is used to simulate electricity price in the competitive market environment. With a given number of bidding segments, the optimal bidding strategy for a price-taker generation company is then developed. The effects of risk preferences as well as information asymmetry on the optimal bidding strategy are also examined. With particular references to the impacts of different numbers of bidding segments on the optimal bidding strategy, a numerical example is employed to demonstrate the validity of the proposed model and methodology.     

构造发电公司投标策略的一种新方法-微增响应猜测法初探

介绍了微增响应猜测法(Conjectural Variation，CV)的基本概念，提出了基于这种方法构造发电公司在不完全信息情况下的最优投标策略。通过理论分析和算例计算，结果表明基于经典博弈理论构造的发电公司的最优投标策略是该方法的一种特例。采用该方法进行市场模拟时，对各发电公司不同的微增响应猜测进行组合，可以得到不同的市场均衡点，且均为Nash均衡点。     

基于效用分析方法的发电企业最优报价策略

不完全竞争的电力市场中,发电企业可以通过策略性报价来最大化利润。然而,在不完全信息的条件下,提出的报价策略一般都存在着一定的风险,如由于报价过高而没有被调度或被调度的容量明显小于期望值等。因此,对发电企业而言,需要对报价策略的风险和利润进行评估,构造兼顾利润最大和风险最小这2个矛盾目标的折中报价策略。文中针对这一问题进行了研究,提出了基于预测边际清算电价的计及风险的发电企业机组报价模型,将风险管理中的概率分析方法及效用分析理论引入报价方案的利润和风险评估中,并给出了求解方法,为解决计及风险的情况下构造发电企业的报价策略问题提供了新的途径。最后以一算例证明了该模型的可行性。     

电力市场古诺模型的均衡分析

完全竞争的市场可以使商品的价格达到最低，并使资源得到有效配置，然而实际的电力市场是一个接近寡头垄断的市场，各发电商可以通过估计对手的策略，采用最优投标来获得较大的收益，此时市场处于纳什(Nash)均衡状态，市场电价高于完全竞争的市场电价。作者根据电力市场的特点，利用古诺模型来模拟发电商的策略行为，给出了在信息完全与信息不完全情况下该模型的均衡解析解，并通过简单算例的结果分析了不完全的成本信息对市场均衡状态的影响。     

有限信息环境下基于学习自动机的发电商竞价策略

电力市场是典型的不完全竞争市场,发电商可以通过策略性报价以提高自身收益。现有的发电商报价策略研究通常假设发电商能利用充分的市场信息,但这种假设在市场启动初期往往不成立。为解决发电商在有限信息环境下的报价策略问题,文中提出了一种改进的强化学习自动机算法,该方法对外部信息量要求较低,且计算复杂度小,易于实现。此外,将发电商报价和市场出清的过程建模为重复博弈而非广泛使用的马尔可夫博弈,避免了马尔可夫博弈要求系统状态具有时间相关性这一强假设。最后,算例验证了该算法的有效性。     

浙江电网发电市场竞价上网辅助决策系统的设计

发电厂竞价上网辅助决策系统是一个集发电竞价上网、生产经营活动管理分析和决策等功能的应用系统。本文针对浙江电网发电市场的特点，对发电厂竞价上网辅助决策系统进行了设计，提出了电厂竞价上网决策的新模式。系统主要包括了数据采集、查询；生产经营活动管理分析；竞价上网决策等三部分。该系统的设计为发电企业提高决策水平，降低决策成本，增强用户的市场竞争力和竞争意识，等起到了积极的作用。     

Pumped-storage hydro-turbine bidding strategies in a competitive electricity market

This paper develops optimal pumped-storage unit bidding strategies in a competitive electricity market. Starting from a weekly forecasted market clearing price curve, an algorithm to maximize the profit of a pumped-storage unit considering reserve bids is developed. A comparison between the optimal bidding strategy and a fixed-schedule weekly generating and pumping strategy is provided.     

计及网络阻塞影响的发电公司最优报价策略

在电力市场环境下发电公司要竞价上网，其最关心的问题是如何构造最优的报价策略以获取最大利润。输电系统容量不足所引起的阻塞问题可以起到分割市场的作用，从而改变发电公司在电力市场中所处的竞争位置，进而影响发电公司的最优报价策略。文中研究了计及输电网络阻塞影响情况下的发电公司的最优报价策略，在假设可用概率分布函数来描述竞争对手报价行为的基础上，系统地构造了描述这一问题的随机优化模型，并提出了基于蒙特卡罗仿真和遗传算法的求解方法。最后，用修改过的IEEEl4节点系统说明了所提出的方法的基本特征。     

构造发电公司最优报价策略的机会约束规划方法

在采用暗标拍卖的电力市场环境中,发电公司在构造报价策略时需要对竞争对手的报价行为或市场电价进行估计,即报价决策是在不完全的信息基础上作出的,这样就不可避免地会带来一定的风险,因而需要进行风险管理.为避免现有的用方差度量风险时所存在的问题,作者借用了金融理论中的风险价值的思想,提出了与发电公司报价策略相关的风险的新的度量方法.在此基础上,构造了发电公司最优报价策略的机会约束规划模型,提出了将遗传算法嵌入蒙特卡罗随机模拟的求解方法.最后,用算例对所提出的模型和方法进行了验证.