競價(jià)策略分析方法

2017-01-11 15:16:52 大云網(wǎng)　點(diǎn)擊量：評(píng)論 (0)

競價(jià)上網(wǎng)的方式和競價(jià)策略是電力市場理論研究的一個(gè)難點(diǎn)，有很強(qiáng)的隨機(jī)性和實(shí)時(shí)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(duì)一個(gè)發(fā)電商來說，競價(jià)決策和其運(yùn)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(bào)價(jià)即合法的使用市場力來增加利潤。

（文章出自微信公眾號(hào)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(jià)策略模型應(yīng)具備以下特點(diǎn)：

(1)假設(shè)市場中報(bào)價(jià)是理性的，交易規(guī)則是規(guī)范的，這樣可以保證預(yù)測(cè)的邊際電價(jià)能比較真實(shí)地反映電力作為商品的特性。競價(jià)模型從發(fā)電企業(yè)報(bào)價(jià)角度考慮，假設(shè)某發(fā)電企業(yè)在決策本企業(yè)單臺(tái)機(jī)組的競價(jià)策略時(shí)可以忽略其對(duì)其他企業(yè)報(bào)價(jià)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(cè)未來時(shí)段的市場成交電價(jià)，提交自己的競價(jià)曲線。

(3)發(fā)電企業(yè)的競價(jià)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(bào)價(jià)過高，可能獲得的回報(bào)也就較高，但失去發(fā)電機(jī)會(huì)的風(fēng)險(xiǎn)也大；反之，報(bào)價(jià)較低，獲得發(fā)電的機(jī)會(huì)比較大，但存在無法收回成本的可能。最優(yōu)報(bào)價(jià)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(bào)價(jià)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(fèi)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(jià)策略的理論，已經(jīng)有十幾種之多，闡述報(bào)價(jià)策略的動(dòng)態(tài)規(guī)劃法、序優(yōu)化法和博弈論等方法，然后重點(diǎn)闡述我們給出的報(bào)價(jià)策略分析方法——遺傳算法報(bào)價(jià)策略模型及實(shí)現(xiàn)方法。

一、報(bào)價(jià)策略分析的動(dòng)態(tài)規(guī)劃法

動(dòng)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(dòng)態(tài)規(guī)劃算法主要不足是“維數(shù)災(zāi)”的問題，尤其對(duì)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(shí)段的狀態(tài)數(shù)，限制各時(shí)段間的轉(zhuǎn)移路徑數(shù)，簡化機(jī)組的費(fèi)用特性，在啟動(dòng)每一時(shí)段的可行狀態(tài)及可行轉(zhuǎn)移路徑時(shí)用最小容許運(yùn)行時(shí)間進(jìn)行限制。因此簡化求解動(dòng)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(jià)預(yù)測(cè)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(bào)價(jià)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(bào)價(jià)策略分析的博弈論方法

博弈論是研究兩個(gè)或兩個(gè)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(bào)價(jià)決策當(dāng)中，發(fā)電企業(yè)會(huì)有意或無意地運(yùn)用博弈方法對(duì)市場進(jìn)行操縱和控制。

四、報(bào)價(jià)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(jì)算簡單、魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。

作為一個(gè)獨(dú)立的電力供應(yīng)商來說，重要的是，如何給出自己的報(bào)價(jià)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(gè)獨(dú)立的電力供應(yīng)商能夠得到的報(bào)價(jià)信息是有限的，如總的需求電童、燃料價(jià)格、傳輸損耗以及其他報(bào)價(jià)者的報(bào)價(jià)策略等，使得報(bào)價(jià)過程充滿了隨機(jī)因素和一定的風(fēng)險(xiǎn)，而傳統(tǒng)的方法不能很好地解決報(bào)價(jià)策略問題。

遺傳算法在發(fā)電企業(yè)報(bào)價(jià)策略中的應(yīng)用，其主要的優(yōu)點(diǎn)在于允許直接檢驗(yàn)一個(gè)電力市場中發(fā)電企業(yè)報(bào)價(jià)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(jià)利潤與機(jī)組容量和系統(tǒng)結(jié)算電價(jià)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(cè)試大量的可能的交易規(guī)則，并從中搜索出有利的報(bào)價(jià)策略。遺傳算法對(duì)問題域的信息要求很少，而且其高效和靈活的特性對(duì)于制定報(bào)價(jià)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(yùn)行條件下，根據(jù)預(yù)測(cè)未來時(shí)段的市場結(jié)算電價(jià)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(píng)價(jià)其優(yōu)劣。適應(yīng)性差的被淘汰，只有適應(yīng)性強(qiáng)的才有機(jī)會(huì)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(bào)價(jià)策略。

根據(jù)具體問題的特點(diǎn)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(gè)關(guān)鍵步驟。適宜的編碼，能減少搜索空間的范圍，同時(shí)進(jìn)行遺傳操作時(shí)不會(huì)產(chǎn)生無效個(gè)體；有效的適應(yīng)度函數(shù)是實(shí)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(gè)體和避免進(jìn)化停止、過早收斂的重要手段。

原標(biāo)題:知識(shí)百科|競價(jià)策略分析方法

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