基于综合效用函数和动态策略空间的发电商竞价模拟方法

已有的基于智能代理的发电商竞价模拟研究多集中于单一决策目标,缺少多重决策目标的分析建模,此外在代理学习过程中,策略空间一般是固定的,缺乏灵活性。为此,提出一种基于综合效用函数和动态策略空间的发电商竞价模拟方法,同时结合强化学习中的RE-learning算法,实现对其竞价行为的模拟。仿真结果表明,所提方法能探索到更优的均衡点,同时可模拟发电商对总体收益和机组相对利用率间的综合考虑行为。     

基于效用函数的发电商竞价策略研究

随着电力市场改革的进行,发电侧开放的程度不断加深,在此背景下,如何提高发电商竞价效率,提出最优报价以获得最大收益,在交易过程取得竞争优势,成为发电企业急需解决的问题。通过引入效用函数,以发电商收益效用最大化为目标,构建了发电商最优竞价贝叶斯博弈模型,根据纳什均衡解提出了最优竞价策略,最后结合实际电力市场交易数据进行了算例分析,并对影响报价的主要因素进行了深入讨论,验证了模型的适用性和有效性,可以为发电商参与电力市场交易提供有益指导。     

基于演化博弈的发电商竞价策略仿真分析

我国电力市场化改革首先是在发电侧引入竞争机制,发电商作为独立的经济实体,通过竞价上网参与市场竞争,面临关键问题是如何采用最优竞价策略以获得最大的收益.根据在电力市场中发电机组状况的差异,应用演化博弈理论中的多群体复制动态博弈模型对发电商有差别的、有限理性的竞价策略进行模拟,分析了发电商在竞价过程中竞价策略的动态演化过程及其演化稳定策略.通过实际算例对模型进行了定量的评价.结果不仅表明多群体复制动态博弈模型能较充分反映出发电商报价的动态过程,同时还说明了只有合理的竞价规则才能促进发电侧电力市场的健康发展.     

多群体复制动态模型下发电商竞价策略的分析

我国电力市场化改革首先是在发电侧引入竞争机制,发电商作为独立的经济实体,通过竞价上网参与市场竞争,面临的关键问题是如何采用最优的报价策略获得最大收益。根据电力市场中发电机组状况的差异,应用演化博弈论中的多群体复制动态博弈模型对发电商有差别的、有限理性的竞价策略进行了模拟,分析了发电商在竞价过程中竞价策略的自发演化过程及演化稳定策略,并通过算例对模型进行了定量评价。结果表明,不仅多群体复制动态博弈模型能较充分地反映出发电商报价的动态过程,同时还说明只有合理的竞价规则才能促进发电侧电力市场的健康发展。     

多群体复制动态模型下发电商竞价策略的分析

我国电力市场化改革首先是在发电侧引入竞争机制,发电商作为独立的经济实体,通过竞价上网参与市场竞争,面临的关键问题是如何采用最优的报价策略获得最大收益.根据电力市场中发电机组状况的差异,应用演化博弈论中的多群体复制动态博弈模型对发电商有差别的、有限理性的竞价策略进行了模拟,分析了发电商在竞价过程中竞价策略的自发演化过程及演化稳定策略,并通过算例对模型进行了定量评价.结果表明,不仅多群体复制动态博弈模型能较充分地反映出发电商报价的动态过程,同时还说明只有合理的竞价规则才能促进发电侧电力市场的健康发展.     

基于自加强学习算法的发电商报价策略研究

电力市场中发电商的决策过程和多发电商的相互作用过程是个复杂动态问题,很难用传统的解析方法进行分析计算,这在考虑中长时间段交易时尤为突出,且多代理作用机制是个很好的补充。文中提出了一个能够模拟发电商在市场中进行策略性报价的中长期交易时间段决策过程模型,对多发电商交互作用导致的市场行为进行了仿真试验。该模型基于自加强Watkins’sQ(λ)学习算法并包含了可能对电力市场运行产生重要影响的网络阻塞因素。该模型可以形成发电商的最优策略以最大化中长期生产效益和可以找到中长期市场平衡点并据此评估市场中长期运行情况。通过在标准IEEE-14节点系统中进行仿真计算表明该模型的有效性和新颖性。     

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。     

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。     

不完全信息下基于深度双Q网络的发电商三段式竞价策略

不完全信息的电力市场环境下发电商仅知道自身相关的信息,而其他市场参与者的报价和市场环境都可能会影响市场出清结果,进而影响发电商的收益,因此其报价决策应当考虑多维的市场信息。基于深度强化学习算法,提出多智能体的DDQN（double deep Q-network）算法模拟日前现货市场中发电商三段式竞价策略的过程。首先,定义发电商模型中马尔可夫决策过程的要素和动作价值函数;然后,建立发电商深度双Q网络的框架,并引入经验池和动态ε-greedy算法进行神经网络的训练,该决策模型可以根据市场的出清电价和负荷水平等多维连续状态做出报价;最后,通过算例比较了发电商采用DDQN和传统Q-learning两种算法获得的收益差别,说明DDQN算法可以根据发电商面临的复杂市场环境做出正确的决策而Q-learning算法在环境复杂时决策能力较差,并在不同状态量选取、网络泛化能力、更大规模算例适应性等方面分析了发电商采用DDQN算法进行市场策略生成的有效性和优越性。     

多微电网参与的配电侧日前市场竞价修正模型

随着电力市场改革的推进,多微电网系统参与配电侧市场与常规能源发电商同台竞价成为趋势。鉴于此,构建了基于多代理系统的市场互动架构,建立了互动模式下多微电网系统代理和常规能源发电商代理参与的配电侧日前市场双层竞标模型。下层出清模型考虑环境因素,将碳排放外部成本进行量化与内置;上层信息修正模型通过多轮互动产生的电价、电量、碳排放等信息对发电代理的竞价策略进行优化。算例针对4个不同场景下发电代理的竞价行为进行模拟,结果表明双层竞标模型能够激发市场活力,提升多微电网系统和低排放机组的竞争力。     

上网竞价策略的供给函数均衡分析

电力市场是一个不完全竞争的寡头垄断市场,研究竞价策略对发电商非常重要。市场中的独立发电商往往会采用合理的竞价策略来获得最大收益。该文根据联营模式下电力市场的特点,利用供给函数模型来模拟发电商的策略行为,给出了市场均衡解。此外,还分析了分段报价、需求弹性等因素对发电商均衡策略的影响。仿真算例说明了该方法的合理性和可操作性。     

上网竞价策略的供给函数均衡分析

电力市场是一个不完全竞争的寡头垄断市场,研究竞价策略对发电商非常重要.市场中的独立发电商往往会采用合理的竞价策略来获得最大收益.该文根据联营模式下电力市场的特点,利用供给函数模型来模拟发电商的策略行为,给出了市场均衡解.此外,还分析了分段报价、需求弹性等因素对发电商均衡策略的影响.仿真算例说明了该方法的合理性和可操作性.     

考虑关键发电商的发电侧市场供给函数均衡研究

发电侧市场竞争日益激烈,发电商需优化竞价策略,从而提高利润。在考虑剩余需求和发电能力限制的基础上,分析关键发电商竞价策略对竞争对手市场出力和利润的影响,构建了含有关键发电商的供给函数均衡模型。该模型充分考虑竞争对手的竞价策略,更客观地反映出关键发电商对市场均衡的影响。以IEEE30母线系统中4家发电商为例进行算例分析,模型结果验证了所提出方法的可行性和合理性。     

基于博弈论的电力市场竞价策略研究

电力市场中,发电商的收益很大程度上取决于其采用的竞价策略,发电商在竞价时间内可多次调整自己的竞价策略以获取更大利润.从发电商角度出发,考虑了多个竞争对手,以保证生产成本回收为前提.基于黑龙江省电力市场以及东北区域电力市场,运用博弈论原理分析了供大于求的发电侧电力市场参与者之间的竞争心理,并制定了不同条件下的竞价策略,通过竞价实践,证明了该方法的实用性.     

基于最优潮流和完全信息的纳什均衡分析

电力市场是一个不完全竞争的市场，发电商可通过策略性投标增加收益.本文利用博弈论研究完全信息条件下发电商投标策略的纳什均衡解.根据实时电价理论利用最优潮流(OPF)计算各发电节点的实时电价．得到不同战略条件下各发电商的收益．进而利用博弈论找出纳什均衡点。通过IEEE-30节点的算例检验了在3种不同负荷水平下3个发电厂商投标策略的纳什均衡．结果表明发电厂商的投标策略会随负荷的变化而改变.     

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。     

主电力市场和旋转备用市场联合竞价策略

针对目前发电侧电力市场环境下发电商间日益激烈的竞争,介绍了一种发电商根据竞争对手竞价历史数据优化主电力市场和旋转备用市场联合竞价策略的方法。该方法首先对竞争对手的历史数据进行分析并确定其概率密度分布,然后用蒙特卡洛对竞争对手竞价策略进行抽样,最后对各抽样结果采用退火遗传算法优化竞价策略,优化结果的期望即可作为发电商的竞价策略。文中给出由六个发电商组成的市场模拟算例,计算结果表明该方法是可行的。     

发电商的模仿学习竞价策略

在重复博弈的电力市场中,发电商的竞价策略和个体学习行为是个复杂的动态问题。分析发电商竞价策略这一热点问题的最新研究思路和仿真方法。为模拟发电商的自主学习和市场的动态演化过程,引入博弈学习理论,建立基于模仿学习的发电商竞价策略模型,分析不同信息条件下的学习动态过程,及重复竞标时发电商模仿学习对博弈演变及市场均衡的影响。仿真结果表明模仿学习具有较好的收敛性。另外,完全信息条件下,发电商全局学习能引导市场趋于瓦尔拉斯均衡和古诺-纳什均衡二者之间的一个均衡状态;非完全信息条件下,发电商全局学习的结果是市场总体行为收敛到古诺-纳什均衡,而发电商的个体行为则与古诺－纳什均衡状态存在偏差。     

基于日有功负荷双目标模糊优化交易的发电商竞价策略

介绍了一种新的、同时考虑了全网发电费用最小和电网收益最大的多时段发电竞价决策策略;采用双目标模糊优化交易模型对发电商市场占有量预测,然后对市场中中竞争商成本进行分析,确定盈利水平,提供发电报价,算例仿真表明该策略与确定性的单目标交易模型下报价相比更能协调发电商和购电商的利益,更符合电力市场可持续发展战略。     

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。