基于演化博弈的发电企业竞价行为研究

发布时间：2020-11-05 21:40

　　 现阶段,我国电力体制一直在不断改革。发电企业作为市场参与主体之一,想要在激烈的电力市场竞争中取得优势,必须要面对的问题就是:如何在进行市场交易时选取科学合理的竞价策略,使得自身获得最大收益。本文在了解我国电力市场特点和掌握市场运行规律的基础上,对开放电力市场背景下发电侧多群体的竞价策略均衡稳定性的场景进行分析。本文首先对市场日前出清电价进行预测。未来电价对发电企业的竞价策略选取具有重要的意义,精准的电价预测能够帮助它们选取更合理科学的竞价策略。由于电价存在非线性和波动性的特点,神经网络算法具有很强逼近非线性函数的能力,故本文采用BAS-BPNN(天牛须搜索算法优化BP神经网络算法)电价预测模型。在预测之前,利用经验模态分解(EMD)与小波去噪法对原始数据序列进行处理,使得序列平稳化并去除一些干扰数据。再通过典型电力市场真实数据对模型进行验证,结果表明:本文提出的预测模型除了部分特殊情况造成电价波动较大,其余电价都能得到较好的预测。然后,基于发电企业的演化博弈特征和决策模型,对处于同一个典型竞价场景下的三类发电企业,构建了三群体2x2x2演化博弈的复制动态系统,模拟了各企业间的策略组合和收益组合,分析了系统可能存在的各个平衡点,并求解了各个平衡点形成渐进稳定的条件。最后以华东电力市场为背景,通过实证对模型进行验证分析。结果表明:基于演化博弈的竞价模型可以很好地体现出发电企业竞价的动态过程,各参与主体能够从该模型中得到其竞争对手的策略走向,以便能够调整自身的竞价策略而获得更大的利润。当电力市场出现供求紧张时,各发电企业均会选取高价策略。随着市场负荷需求的不断降低,发电企业会按照市场初始状态进行策略性报价。市场负荷需求、市场出清电价、企业所占市场份额以及企业自身生产成本对发电企业的竞价收益有很大的影响,市场份额大的企业能够主导着市场最终策略组合的走向,生产成本低的发电主体在市场参与竞价时具有很大的竞价空间。这些结论能够很好的反映发电侧集中竞价问题,为政府制定新的市场规则提供参考依据。
【学位单位】：西安理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2020
【中图分类】：F426.61;F224.32;TM73
【部分图文】：

西安理工大学硕士学位论文图2-1PJM市场31天内的每小时电价Fig.2-1HourlyelectricitypriceinthePJMmarketwithin31days图2-2PJM市场31天对应负荷需求Fig.2-231-daycorrespondingloaddemandinthePJMmarket对其电价及负荷需求曲线进行分析，我们可以得到市场电价有如下特点：（1）实时电价在时间序列上呈现着周期性。对比图2-1和2-2可以看出，实时电价的变化走向和负荷需求的变化走向几乎是一致的，仅在少数情况下走向不同，甚至是反方向走势。这种反方向走势是因为一些外部因素而影响的，比如天气之类的，也说明了电价的影响因素并不仅仅只有负荷因素。（2）与负荷曲线相对比来看，电价波动性更大一些。因为很多因素都能够影响到市场实时电价，这些因素都有很大的不确定性，有可能使得某个时刻电价的急剧波动。（3）均值回复性。电价和其他物品价格制定一样，受负荷需求的制约，其价格不会是一个固定值，也不会一直呈现递增或递减趋势，是在其自身实际价值左右进行晃动。如图2-1所示，可以看出14年3月份市场的电价一直在35美元/MWh附近波动。故电价存在均值回复性。（4）实时价格还有一个明显的特征是有价格钉的形成，这种尖端价格也被看作是电力市场最明显的特点。但是一般情况下这种尖端价格出现情况特别少，突发问题处理后电价又回归于正常水平。2.2演化博弈相关理论演化博弈理论是由传统博弈论演变而来，在传统博弈的基础上加入动态演化的过程。演化博弈的研究对象是多个市场参与主体，且各个主体均是有限理性的，各参与主体均能9

西安理工大学硕士学位论文图2-1PJM市场31天内的每小时电价Fig.2-1HourlyelectricitypriceinthePJMmarketwithin31days图2-2PJM市场31天对应负荷需求Fig.2-231-daycorrespondingloaddemandinthePJMmarket对其电价及负荷需求曲线进行分析，我们可以得到市场电价有如下特点：（1）实时电价在时间序列上呈现着周期性。对比图2-1和2-2可以看出，实时电价的变化走向和负荷需求的变化走向几乎是一致的，仅在少数情况下走向不同，甚至是反方向走势。这种反方向走势是因为一些外部因素而影响的，比如天气之类的，也说明了电价的影响因素并不仅仅只有负荷因素。（2）与负荷曲线相对比来看，电价波动性更大一些。因为很多因素都能够影响到市场实时电价，这些因素都有很大的不确定性，有可能使得某个时刻电价的急剧波动。（3）均值回复性。电价和其他物品价格制定一样，受负荷需求的制约，其价格不会是一个固定值，也不会一直呈现递增或递减趋势，是在其自身实际价值左右进行晃动。如图2-1所示，可以看出14年3月份市场的电价一直在35美元/MWh附近波动。故电价存在均值回复性。（4）实时价格还有一个明显的特征是有价格钉的形成，这种尖端价格也被看作是电力市场最明显的特点。但是一般情况下这种尖端价格出现情况特别少，突发问题处理后电价又回归于正常水平。2.2演化博弈相关理论演化博弈理论是由传统博弈论演变而来，在传统博弈的基础上加入动态演化的过程。演化博弈的研究对象是多个市场参与主体，且各个主体均是有限理性的，各参与主体均能9

西安理工大学硕士学位论文衡模型预测精度，再应用到具体实践中。3.1.2电价数据获取通过实际电力市场的真实电价数据去验证本文所建立的模型的有效性，数据来源主要是一些发展比较成熟的电力市场，其数据也具有公开透明性。于是本文选取PJM市场数据对所建立的模型进行验证，主要是因为PJM市场是当前世界上最大规模的交易市场之一，其市场数据公开且不存在缺失。本文对日前出清电价进行预测，于是收集了PJM市场2016年1月1号到2016年1月31号每隔一个小时的出清电价，总共有744个数据。图3-22016年1月1号—2016年1月31号序列电价Fig.3-2SerialelectricitypricefromJanuary1,2016toJanuary31,20163.1.3基于经验模态分解(EMD)和小波阈值去噪的电价数据预处理本文对电价原始数据预处理结构图如3-3，首先通过EMD方法对原始电价序列进行分解，可以得到所有的模态分量，包括高频分量、低频分量以及残差序列；进一步我们通过小波阈值去噪法对经EMD法分解后的高频分量实行降噪处理；最后将所有的分量包括去噪后的高频分量以及其他模态分量重构到一起，得到重构电价序列。原始电价数据EMD分解高频分量低频分量小波阈值去噪各分量重构，获取去噪数据归一化处理，得到预处理数据图3-3数据预处理结构图Fig.3-3Datapre-processingstructure14
【参考文献】

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本文编号：2872224