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(jī)性和實時性要求。該問題不僅與電力市場的經(jīng)濟(jì)效益有關(guān)，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(jī)性和實時性要求。該問題不僅與電力市場的經(jīng)濟(jì)效益有關(guān)，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(guān)系，其競目標(biāo)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(yīng)具備以下特點：

(1)假設(shè)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(yù)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(shè)某發(fā)電企業(yè)在決策本企業(yè)單臺機(jī)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(luò)阻塞的影響。

(2)進(jìn)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(fù)荷、備用情況）預(yù)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(jì)學(xué)的意義，發(fā)電企業(yè)的供給函數(shù)應(yīng)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(jī)會的風(fēng)險也大；反之，報價較低，獲得發(fā)電的機(jī)會比較大，但存在無法收回成本的可能。最優(yōu)報價應(yīng)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(jī)組直到滿足系統(tǒng)負(fù)荷需求。其中加載機(jī)組還要考慮機(jī)組啟、停機(jī)費用、技術(shù)出力和爬坡速率限制等約束條件。

目前國外關(guān)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(zāi)”的問題，尤其對于隨機(jī)模型，“維數(shù)災(zāi)”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(jī)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(jìn)行限制。因此簡化求解動態(tài)隨機(jī)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(yù)測值的概率修正值，將隨機(jī)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(jī)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(jìn)行各自優(yōu)化決策的理論。在電力市場報價決策當(dāng)中，發(fā)電企業(yè)會有意或無意地運用博弈方法對市場進(jìn)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(shù)（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、混沌理論、遺傳算法等）已越來越多地應(yīng)用于電力工業(yè)領(lǐng)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(xué)的隨機(jī)、迭代、進(jìn)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(yīng)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(yīng)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(jī)因素和一定的風(fēng)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(yīng)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(shè)。以一定前提條件為基礎(chǔ)，例如我們首先假設(shè)競價利潤與機(jī)組容量和系統(tǒng)結(jié)算電價相關(guān)，并進(jìn)一步假設(shè)前者與后兩者的相關(guān)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(jī)組在正常運行條件下，根據(jù)預(yù)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(biāo)函數(shù)評價其優(yōu)劣。適應(yīng)性差的被淘汰，只有適應(yīng)性強的才有機(jī)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(shè)置編碼、構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù)、產(chǎn)生初始種群和進(jìn)行遺傳操作是遺傳算法優(yōu)化的幾個關(guān)鍵步驟。適宜的編碼，能減少搜索空間的范圍，同時進(jìn)行遺傳操作時不會產(chǎn)生無效個體；有效的適應(yīng)度函數(shù)是實現(xiàn)“優(yōu)勝劣汰”的進(jìn)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(jìn)化停止、過早收斂的重要手段。

原標(biāo)題:知識百科|競價策略分析方法

責(zé)任編輯：大云網(wǎng)

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