發(fā)布時(shí)間：2021-01-05 23:44

　　目前,我國電力市場正積極推進(jìn)發(fā)電商與大用戶雙邊交易。在此背景下,根據(jù)交易過程中各博弈主體所獲取的信息情況變化,在交易初始不完全信息博弈階段,基于暗標(biāo)拍賣理論構(gòu)建了發(fā)電商報(bào)價(jià)貝葉斯博弈模型,確定了發(fā)電商邊際報(bào)價(jià)增長參數(shù)。在后續(xù)的多輪博弈中,考慮到現(xiàn)貨市場對大用戶直購的影響,以發(fā)電商報(bào)價(jià)和大用戶購電分配作為博弈策略,構(gòu)建了以各博弈方收益最大為目標(biāo)的發(fā)電商與大用戶主從博弈模型,并利用粒子群優(yōu)化算法對模型進(jìn)行了求解。最后對發(fā)電商和大用戶的策略行為、大用戶直購雙邊交易的市場影響進(jìn)行了深入分析。 

【文章來源】：電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2020,48(06)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

博弈信息流動(dòng)Fig.1Gameinformationflow

的報(bào)價(jià)，這得益于發(fā)電商1較低的邊際報(bào)價(jià)增長速率，即使報(bào)價(jià)較高，由于簽訂更多合同時(shí)報(bào)價(jià)增量較低，仍可以保證自身的合同電量份額。3)此外，還可以發(fā)現(xiàn)發(fā)電商的合同電價(jià)低于現(xiàn)貨市場電價(jià)。在實(shí)際電力市場中，對于電力大用戶而言，中遠(yuǎn)期電量合同電價(jià)低于現(xiàn)貨市場電價(jià)，直購電量是電力大用戶降低電力成本的重要舉措。對于發(fā)電商而言，直接售電給現(xiàn)貨市場的收益會更高，但實(shí)際上，發(fā)電商并不能準(zhǔn)確預(yù)測現(xiàn)貨電價(jià)，并且多種交易方式并存，可以幫助發(fā)電商規(guī)避市場風(fēng)險(xiǎn)，降低發(fā)電商對現(xiàn)貨市場交易的依賴性。圖3博弈均衡時(shí)的發(fā)電商報(bào)價(jià)Fig.3BidpriceofgeneratorsunderNashequilibrium當(dāng)大用戶需求電量一定，Q150MWh時(shí)，發(fā)電商報(bào)價(jià)隨現(xiàn)貨電價(jià)變化如圖4所示�？梢园l(fā)現(xiàn)，發(fā)電商的報(bào)價(jià)與現(xiàn)貨電價(jià)成正相關(guān)，當(dāng)現(xiàn)貨電價(jià)較低時(shí)，發(fā)電商也會降低報(bào)價(jià)，避免報(bào)價(jià)過高導(dǎo)致大用戶直接從現(xiàn)貨市場購買，從而損失合同電量。

型購??災(zāi)剩??購??歡?是擬凸函數(shù)，故()ifx在集合iX上是擬凹的，滿足條件3。綜上所述，發(fā)電商之間非合作博弈模型滿足3個(gè)判定條件，一定存在納什均衡解。1.4交易博弈流程根據(jù)以上分析，發(fā)電商與大用戶進(jìn)行雙邊合同交易時(shí)主要有以下幾個(gè)流程：發(fā)電商報(bào)價(jià)，大用戶根據(jù)報(bào)價(jià)提出購電策略，發(fā)電商根據(jù)大用戶的購電策略再次更改報(bào)價(jià)，如此進(jìn)行多輪博弈，直至任一發(fā)電商和大用戶都不再改變自身策略或者達(dá)到最大循環(huán)次數(shù)，若交易電量滿足安全校核，交易雙方簽訂合同。交易流程如圖2所示。圖2交易流程Fig.2Transactionflowchart2基于粒子群算法的均衡點(diǎn)求解粒子群優(yōu)化算法(ParticleSwarmOptimization,PSO算法)是一種可用于多次迭代找尋最優(yōu)解的智能算法[27-29]。本文將根據(jù)發(fā)電商與大用戶主從博弈的模型特點(diǎn)，利用粒子群優(yōu)化算法求解博弈模型的均衡解。在PSO算法中，粒子根據(jù)優(yōu)化函數(shù)決定的適應(yīng)度跟蹤個(gè)體最優(yōu)解和全局最優(yōu)解，通過追隨這兩個(gè)最優(yōu)解來更新自己。在d維可行解空間內(nèi)，第k個(gè)粒子按式(13)、式(14)更新自身的位置和速度。,,11,,22,,(1)()[()][()]ksksksksksksvlwvlcrpxlcrgxl(13),,,(1)()(1),1,2,,ksksksvlxlvlsd(14)式中：w為慣性權(quán)重；k,sp為自身最優(yōu)解；k,sg為全局最優(yōu)解；1c和2c為正的學(xué)習(xí)因子；1r和2r為在0到1之間分布的隨機(jī)數(shù)；l為循環(huán)次數(shù)；k,sv為粒子


本文編號：2959512