競價策略分析方法

2017-01-11 15:16:52 大云網(wǎng)　點擊量：評論 (0)

競價上網(wǎng)的方式和競價策略是電力市場理論研究的一個難點，有很強的隨機性和實時性要求。該問題不僅與電力市場的經(jīng)濟效益有關，而且直接影響電力系統(tǒng)的安全性和可靠性。對一個發(fā)電商來說，競價決策和其運行優(yōu)化有

競價上網(wǎng)的方式和競價策略是電力市場理論研究的一個難點，有很強的隨機性和實時性要求。該問題不僅與電力市場的經(jīng)濟效益有關，而且直接影響電力系統(tǒng)的安全性和可靠性。對一個發(fā)電商來說，競價決策和其運行優(yōu)化有密切關系，其競目標是要獲取最大利潤。發(fā)電公司可以通過兩種方式來增加企業(yè)利潤：一是降低成本來增加利潤，二是通過策略性報價即合法的使用市場力來增加利潤。

（文章出自微信公眾號電力市場觀察 ID：cloudPowerMarket）

在單一購電模式下的發(fā)電企業(yè)上網(wǎng)競價策略模型應具備以下特點：

(1)假設市場中報價是理性的，交易規(guī)則是規(guī)范的，這樣可以保證預測的邊際電價能比較真實地反映電力作為商品的特性。競價模型從發(fā)電企業(yè)報價角度考慮，假設某發(fā)電企業(yè)在決策本企業(yè)單臺機組的競價策略時可以忽略其對其他企業(yè)報價策略的影響，忽略備用和網(wǎng)絡阻塞的影響。

(2)進人市場的發(fā)電企業(yè)，根據(jù)交易與調(diào)度中心發(fā)布的市場信息（系統(tǒng)負荷、備用情況）預測未來時段的市場成交電價，提交自己的競價曲線。

(3)發(fā)電企業(yè)的競價原則是在滿足合理收入的前提條件下期望利潤最大化。根據(jù)經(jīng)濟學的意義，發(fā)電企業(yè)的供給函數(shù)應位于平均成本曲線以上的邊際成本曲線，這樣才能保證一定的盈利。報價過高，可能獲得的回報也就較高，但失去發(fā)電機會的風險也大；反之，報價較低，獲得發(fā)電的機會比較大，但存在無法收回成本的可能。最優(yōu)報價應是兩者的最佳協(xié)調(diào)。

(4)市場交易與調(diào)度中心按各發(fā)電企業(yè)的報價逐步加載機組直到滿足系統(tǒng)負荷需求。其中加載機組還要考慮機組啟、停機費用、技術出力和爬坡速率限制等約束條件。

目前國外關于競價策略的理論，已經(jīng)有十幾種之多，闡述報價策略的動態(tài)規(guī)劃法、序優(yōu)化法和博弈論等方法，然后重點闡述我們給出的報價策略分析方法——遺傳算法報價策略模型及實現(xiàn)方法。

一、報價策略分析的動態(tài)規(guī)劃法

動態(tài)規(guī)劃是解決多階段決策過程最優(yōu)化問題的一種方法。

動態(tài)規(guī)劃算法主要不足是“維數(shù)災”的問題，尤其對于隨機模型，“維數(shù)災”的問題更加突出，通常采用的主要措施有：限制各時段的狀態(tài)數(shù)，限制各時段間的轉(zhuǎn)移路徑數(shù)，簡化機組的費用特性，在啟動每一時段的可行狀態(tài)及可行轉(zhuǎn)移路徑時用最小容許運行時間進行限制。因此簡化求解動態(tài)隨機系統(tǒng)最優(yōu)策略的馬爾可夫決策規(guī)劃，即根據(jù)邊際電價預測值的概率修正值，將隨機性模型轉(zhuǎn)化為確定性模型。

二、報價策略分析的序優(yōu)化法

序優(yōu)化法是可以用來解決某些含有大量隨機性決策優(yōu)化問題的算法。

三、報價策略分析的博弈論方法

博弈論是研究兩個或兩個以上的利益主體，在相互作用的情況下，如何進行各自優(yōu)化決策的理論。在電力市場報價決策當中，發(fā)電企業(yè)會有意或無意地運用博弈方法對市場進行操縱和控制。

四、報價策略分析的遺傳算法

近年來，新出現(xiàn)的人工智能技術（如神經(jīng)網(wǎng)絡、混沌理論、遺傳算法等）已越來越多地應用于電力工業(yè)領域。其中遺傳算法（GeneticAlgorithms簡稱GA)是一種基于自然選擇和群體遺傳學的隨機、迭代、進化和并行搜索的算法。與傳統(tǒng)方法相比，它具有可并行性、全局最優(yōu)性、不依賴問題模型的特性，計算簡單、魯棒性強等優(yōu)點。

作為一個獨立的電力供應商來說，重要的是，如何給出自己的報價曲線而得到最大利潤。但是在新的電力市場結(jié)構(gòu)下，一個獨立的電力供應商能夠得到的報價信息是有限的，如總的需求電童、燃料價格、傳輸損耗以及其他報價者的報價策略等，使得報價過程充滿了隨機因素和一定的風險，而傳統(tǒng)的方法不能很好地解決報價策略問題。

遺傳算法在發(fā)電企業(yè)報價策略中的應用，其主要的優(yōu)點在于允許直接檢驗一個電力市場中發(fā)電企業(yè)報價策略的一般性假設。以一定前提條件為基礎，例如我們首先假設競價利潤與機組容量和系統(tǒng)結(jié)算電價相關，并進一步假設前者與后兩者的相關形式，然后測試大量的可能的交易規(guī)則，并從中搜索出有利的報價策略。遺傳算法對問題域的信息要求很少，而且其高效和靈活的特性對于制定報價策略將非常有效。

遺傳算法的尋優(yōu)過程可以理解為：機組在正常運行條件下，根據(jù)預測未來時段的市場結(jié)算電價或接受市場發(fā)布的信息，滿足約束條件的限制，通過目標函數(shù)評價其優(yōu)劣。適應性差的被淘汰，只有適應性強的才有機會將其特征遺傳至下一輪解，最后獲得最優(yōu)解，產(chǎn)生自己的報價策略。

根據(jù)具體問題的特點設置編碼、構(gòu)造適應度函數(shù)、產(chǎn)生初始種群和進行遺傳操作是遺傳算法優(yōu)化的幾個關鍵步驟。適宜的編碼，能減少搜索空間的范圍，同時進行遺傳操作時不會產(chǎn)生無效個體；有效的適應度函數(shù)是實現(xiàn)“優(yōu)勝劣汰”的進化原則；初始種群的合理選擇則體現(xiàn)了遺傳箅法并行性和全局搜索的概念；遺傳操作是遺傳算法獲取優(yōu)良個體和避免進化停止、過早收斂的重要手段。

原標題:知識百科|競價策略分析方法