计及BSV有限理性模型和分段点优化的发电商策略竞标模型

在实时电力市场中，发电商可以通过策略报价提升收益，但是如何合理估计竞争对手的竞标行为，仍有待进一步研究。对此改进了经典的发电商策略竞标模型。首先，基于行为金融学中的“BSV有限理性模型”构建竞标对手行为模型，反映竞标对手作为“现实人”存在认知偏差这一现实。其次，考虑“分段点优化”竞标模式特点，建立了计及BSV有限理想模型和供应曲线分段点优化的发电商策略竞标模型，以期进一步提升竞标收益。该模型为双层优化模型，下层模型模拟实时市场出清，上层模型最大化发电商收益。它可通过库恩-塔克（KKT）条件、强对偶定理和特殊顺序集等方法转换为可由求解器直接求解的单层优化问题，即混合整数线性规划问题。最后，对具体算例进行分析，与估计对手非策略、策略报价的策略竞标模型相比，发电商的收益增加20%～30%。算例验证了采用BSV有限理性模型估计对手行为的有效性，证明了基于分段点优化的竞标模型可以进一步提升发电商的收益。这一研究对设计者完善市场规则同样具有借鉴意义。     

基于机会约束规划的风电商日前市场竞标策略

随着各国风电的迅速发展,风电商逐渐像火电商那样参与竞标来追求利润的最大化。但风能出力的不确定性、预测误差以及不平衡惩罚的存在,使得风电商的竞标存在风险。风电商作出决策时必须考虑对待风险的态度(冒险或保守)。文中以电能交易的日前市场为背景,在假定已知风能预测分布的前提下,基于机会约束规划,建立了考虑风险和期望利润的竞标模型。应用此模型,可以使风电商在得到最优竞标策略的同时,较好地协调风险与目标利润之间的矛盾。算例分析证明了基于机会约束规划的竞标策略的有效性。     

发电商的风险竞价策略选择

发电商在选择竞标策略的时候，不仅要求最大利润，还要求尽可能的对竞标风险有所控制，在首先定义了电力市场中发电商竞标风险的基础上，研究了发电商单时段的竞价对策利润模型及其风险控制，利用传统的投资风险理论中较为成熟的确定性等价模型理论，通过询问，测试等方法得到反映投资者风险偏好的风险一利润权衡曲线，并据此通过利润和风险对此分析的具体计算，给出了一种发电商基于市场清算价格MCP（Market Clearing Price)选择竞标策略的实用方法和竞价思路。     

Price-taker在两个电力市场中的交易决策:(二) 发电商的策略

在对购电商两市场交易量优化分配问题研究的基础上，讨论了Price-taker发电商如何在考虑两市场电价风险的情况下进行交易电量的优化分配，以便在规避价格风险的同时追求尽可能大的收益。文中对Price-taker发电商的两市场交易量分配策略进行了建模和研究，给出了总交易量和各市场交易的优化解并为发电商如何选择风险因子提出了建议。文中给出了仿真算例。     

加权CVaR下的发电商多时段投标组合模型

在多市场条件下,为了实现收益最大和风险最小,发电商需要在不同市场合理分配竞价电量。发电商竞价决策是多阶段决策,因而决策过程常呈现多期风险,即动态风险。同时各类电力市场收益率并非固定不变,而是具有随机变化的特性。条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)可以衡量决策过程的风险和收益,而单时段CVaR只考虑单一时段的静态风险和固定收益率,因此采用多时段CVaR模型度量发电商的动态风险和随机变化的收益率,并建立发电商加权多时段CVaR组合市场投标策略优化模型。应用该模型,发电商可以在不同时段将竞价电量在多市场中进行合理分配,以实现风险最小和收益最大。算例分析结果表明该方法的有效性,从而为发电商的投标决策和风险度量提供新的思路。     

基于β系数的发电商投标组合决策模型

电力市场环境下,发电商面临着各种不确定性,因此,需要在各市场合理分配参与竞价的电量,以实现收益最大化的同时有效的规避风险。为此,借鉴金融学中的资本资产定价模型和单指数模型,区分了系统风险和非系统风险,引入市场灵敏度指数作为风险选择参数,对经典均值?—方差模型进行简化,建立了发电商基于 系数的投标组合决策模型,并讨论了模型解存在的充要条件。算例仿真验证了所提出的模型的有效性和适用性,表明本模型对发电商的投标组合决策具有一定的参考价值和指导作用。     

Price-taker在两个电力市场中的交易决策:(二) 发电商的策略

在对购电商两市场交易量优化分配问题研究的基础上,讨论了Price-taker发电商如何在考虑两市场电价风险的情况下进行交易电量的优化分配,以便在规避价格风险的同时追求尽可能大的收益.文中对Pricetaker发电商的两市场交易量分配策略进行了建模和研究,给出了总交易量和各市场交易的优化解并为发电商如何选择风险因子提出了建议.文中给出了仿真算例.     

基于β系数的发电商投标组合决策模型

电力市场环境下,发电商面临着各种不确定性,因此,需要在各市场合理分配参与竞价的电量,以实现收益最大化的同时有效的规避风险.为此,借鉴金融学中的资本资产定价模型和单指数模型,区分了系统风险和非系统风险,引入市场灵敏度指数作为风险选择参数,对经典均值-方差模型进行简化,建立了发电商基于β系数的投标组合决策模型,并讨论了模型解存在的充要条件.算例仿真验证了所提出的模型的有效性和适用性,表明本模型对发电商的投标组合决策具有一定的参考价值和指导作用.     

基于市场风险和风险偏好的购电商最优决策研究

结合前景理论刻画了购电商风险规避度,并在此基础上构建了考虑电力用户随机需求的购电商决策模型。通过求解和分析购电商的最优决策,量化分析了决策者风险偏好、市场风险、零售价格、批发价格、购电商成本对最优决策的影响,为风险规避型购电商在市场风险下的最优决策提供了新的指导和参考。     

发电商不正当竞标行为分析及综合评判

分析了电力市场环境下发电商不正当竞标报价现象,考虑了影响不正当竞标的竞争者数量、市场份额、负荷弹性等多种因素,并对发电商的报价和容量进行了分析,设计了发电商报高价的不正当合谋竞标行为识别的综合评判算法。分析过程中运用了关联性分析、市场集中度和量价指数等多种方法,并加入隶属度函数衡量各影响因子代表的发电商合谋报价可能性的程度,最后应用模糊加权平均模型进行了发电商合谋判定。通过算例求解证实了该算法的可行性。     

基于风险的火电厂报价策略评估

提出了一种新的适用于火电厂报价决策的风险度量方法，建立了简化的发电侧电力市场电价与利润模型，提出了基于历史报价数据的相关性分析方法和成交价预测方法，以概率分布的形式表示预测结果，并结合实例分析了如何采用风险评估方法选择最优报价策略。     

A hybrid approach based on IGDT–MPSO method for optimal bidding strategy of price-taker generation station in day-ahead electricity market

This paper considers a price-taker generation station producer that participates in a day-ahead market. The producer behaves as a price-taker participant in the day-ahead electricity market. In electricity market, the price-taker producer could develop bidding strategies to maximize own profits. While making optimal bidding strategy, the market price uncertainty needs to be considered as they have direct impact on the expected profit and bidding curves. In this paper, a hybrid approach based on information gap decision theory (IGDT) and modified particle swarm optimization (MPSO) is used to develop the optimal bidding strategy. Information gap decision theory is used to model the optimal bidding strategy problem. It assesses the robustness/opportunity of optimal bidding strategy in the face of the market price uncertainty while price-taker producer considers whether a decision risk-averse or risk-taking. The optimization problems to delivering IGDT approach are solved using MPSO. It is shown that risk-averse or risk-taking decisions might affect the expected profit and bidding curve to day-ahead electricity market. The IGDT–MPSO method is illustrated through a case study and compared to IGDT–MINLP method.     

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。     

发电商多输入决策因子竞价的智能代理模拟方法

电力行业从垄断到竞争,市场成员的决策方式会发生很大的转变;受市场参与者成本、风险偏好、电力市场供求关系等因素的影响,其决策行为将受到多种因素的共同影响。在对诸多影响市场成员竞价决策的相关因素分析基础上,提炼关键影响因子分类建模,建立能够模拟发电商日前市场竞价行为的多输入决策因子模型,应用VRE-learning强化学习算法,在5节点测试系统上进行市场成员竞价行为模拟。实验结果表明,运用所建立的竞价决策模型可以较好地表征市场成员的风险特性和决策从属目标,验证了所提方法的有效性。     

Multi-market energy procurement for a large consumer using a risk-aversion procedure

This paper provides a technique to derive the bidding strategy in the day-ahead market of a large consumer that procures its electricity demand in both the day-ahead market and a subsequent adjustment market. Price uncertainty is modeled using concepts derived from information gap decision theory, which allows deriving robust decisions with respect to price volatility. Risk aversion is built implicitly within the proposed model. Correlations among prices in the day-ahead and the adjustment markets are properly modeled. The proposed technique is illustrated through a realistic case study.     

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.     

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.     

考虑电价和碳价间Copula风险依赖的虚拟电厂竞标策略

作为促进温室气体减排的新兴市场, 碳交易市场逐渐成为影响发电公司收益的重要因素。碳市场中的碳排放配额具有典型的金融产品特征, 碳价波动及其与电价的交互作用会给参与电力市场运营的发电公司竞标决策带来风险。在此背景下, 针对由同一区域的火电机组、分布式发电单元、电动汽车和需求侧资源所集成的虚拟电厂（virtual power plant, VPP）, 首先利用条件风险价值（conditional-value-at-risk, CVaR）理论度量VPP所面临的不确定性因素。然后, 采用Copula函数对电价与碳价的联合概率分布进行建模, 并以CVaR最小化为目标, 针对虚拟电厂构建了计及电价和碳价间风险依赖的Copula-CVaR竞标优化模型。最后, 采用YALMIP/CPLEX对所建立的竞标优化模型进行求解, 并用一个算例系统的4个场景说明了采用所提方法刻画VPP竞标风险的可行性与有效性。     

日前和实时市场中发电商多目标二层规划竞价策略

由日前和实时市场组成的2市场交易机制是目前普遍存在的电力市场交易机制,在2市场中发电商的电量分配和竞价决策以及风险评估等都是受到广泛关注的问题。指出了现有文献在借鉴经济学和金融学的理论模型来研究多交易市场中发电商竞价策略时存在的问题。首先在分析了发电商竞价结果的概率分布之后,提出了发电商竞价成功概率分布函数的概念。然后基于日前和实时市场中投标结构的特点,针对采用分段报价和按报价结算(pay as bid price,PAB)方式的电力市场,建立了日前和实时市场中发电商的多目标二层规划竞价策略模型,并设计了以蒙特卡罗方法和遗传算法为基础的求解算法。最后采用算例对所提出的模型和算法进行了仿真验证。     

用电价分布概率预测的发电商报价策略模型

电力市场环境下发电企业的报价策略直接影响着该企业的收益。以市场边际电价报价既可成功竞价上网又能使发电利润达到最大,是最理想的报价方案。波动剧烈的实际市场电价很难精确预测,但可预测出其可能的分布概率。为此建立了一个基于电价分布概率预测的发电企业报价策略模型,并提出了采用二维实数编码策略的改进遗传算法优化求解。针对市场竞价中申报数据要求为一组符合递增规律的“价格—电量”数据点的要求,特别设计了独特的遗传操作算子以得到合理有效的报价方案。算例仿真验证了该模型与算法的可行性。