电力市场多群体策略博弈的长期演化稳定均衡理论研究
发布时间：2021-08-08 13:24
为解决开放竞争性电力市场下日益复杂的多主体优化决策问题,博弈论逐渐成为一种十分有效的数学工具。演化博弈论作为博弈论的新兴分支,建立在“有限理性”和“有限信息”假设基础上,更加适用于实际博弈情形。目前,演化博弈论在电力市场中的相关研究处于很大的空白状态。为此,本文立足于演化博弈论中的演化稳定策略、复制者动态、演化稳定均衡等核心概念,并结合李雅普诺夫稳定性理论,对开放的供给侧与需求侧电力市场中多群体策略博弈问题的长期演化稳定均衡特性进行了深入的理论研究,旨在拓展演化博弈论在电力市场中的应用范围,并为该领域内非完全理性利益群体复杂的动态交互行为决策问题的研究提供一种有效的解决途径。本文研究成果阐述如下。首先,提出了一个适合于对多群体策略博弈的长期演化稳定均衡特性进行理论分析与动态仿真研究的方法体系。该体系中的模型、方法与所得结论均具有一定的普适性和有效性,可为本文后面章节关于电力市场多群体策略博弈长期演化稳定均衡特性的理论研究奠定基础,并可用于智能电网相关领域内尤其开放竞争性电力市场环境下非完全理性主体参与的多群体策略式演化博弈的长期动态交互行为决策问题的研究。其次,基于上述研究方法体系,提...
【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：217 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
一般情形下的2P2S-SEG在γ1=-6，γ2=5时的长期演化稳定均衡特性动态仿真结果：(a)种群A中选择策略SA1的个体比例x随时间t的动态演化相轨迹图；(b)种群B中选择策略SB1的个体比例y随时间t的动态演化相轨迹
第二章一般情形下的多群体演化博弈理论研究方法体系28（续图2-4）(g)(h)(i)图2-4一般情形下的2P2S-SEG在961次仿真下的长期演化稳定均衡特性动态仿真结果：(a)~(i)分别为Case1至Case9场景下x、y和(x,y)的相轨迹图Figure2-4Dynamicsimulationresultsofthelong-termESEcharacteristicsofthegeneral2P2S-SEGbasedon961timesofsimulations,where(a)~(i)demonstratethephasetrajectoriesofx,yand(x,y)inthegamesituationsshowninCase1toCase9,respectively由图2-4可知：Case1至Case9下系统最终在各均衡点处达到的演化状态与表2-2和图2-3中所展示的理论分析结果完全一致，从而有效验证了理论分析结果的有效性。这里以图2-4(a)为例进行简要说明，由该图可见：在对应的博弈态势下，系统的支付参数满足c<g和d<a，系统最终在(0,0)和(1,1)处取得ESS，即系统决策空间[0,1][0,1]的左下和右上两个顶点处，如图中红色实心圆点所示；系统在这两个纯策略均衡点处自发形成的ESS均为ESE，且是严格精炼的NE，系统在这些ESS处将达到ESE状态；此外，纯策略均衡点(0,1)和(1,0)为系统演化不稳定的内部均衡点，如图中绿色实心圆点所示，而(x*,y*)=(0.5,0.5)则始终为系统的鞍点或中心，系统在该点处达到临界状态，这也是一种不稳定的演化均衡状态，如图中蓝色实心圆点所示。
华南理工大学博士学位论文33（续图2-6）(f)(g)(h)图2-6一般情形下2P2S-AEG在8种代表性博弈态势下的长期演化稳定均衡特性动态仿真结果：(a)(0,0)与(1,1)共存并且同时为系统的ESE点；(b)(0,1)与(1,0)共存并且同时为系统的ESE点；(c)(0,0)为系统唯一的ESE点；(d)(0,1)为系统唯一的ESE点；(e)(1,0)为系统唯一的ESE点；(f)(1,1)为系统唯一的演化均衡点；(g)(x*,y*)不可能成为系统的纯策略ESE点；(h)系统不存在ESE点,无法取得任何ESSFigure2-6Dynamicsimulationresultsofthelong-termESEcharacteristicsofthegeneral2P2S-AEGin8representativegamesituations:(a)(0,0)and(1,1)coexistandbothbecomeESEpointsinthesystem;(b)(0,1)and(1,0)coexistandbothbecomeESEpointsinthesystem;(c)(0,0)becomesauniqueESEpointinthesystem;(d)(0,1)becomesauniqueESEpointinthesystem;(e)(1,0)becomesauniqueESEpointinthesystem;(f)(1,1)becomesauniqueESEpointinthesystem;(g)(x*,y*)cannotbecomesanESEpointasapurestrategyinthesystem;and(h)noESEpointexistsinthesystem,causingthesystemcannotachieveanyESS进一步，由上文分析及表2-3可知：det(J2)和tr(J2)的符号仅取决于4组RNP参数：c-g、f-h、a-e和b-d。因此，根据排列组合可知一般情形下的2P2S-AEG的完整演化动力学行为决策特性总共包含16种博弈场景，如表2-4所示。其中，γ2=c-g、γ9=f-h、γ12=a-e和γ13=b-d分别为该2P2S-AEG系统的4组RNP参数，已在2.2.2.2节中进行了详细定义。表2-4所示的16种博弈场景分别记为Case1至Case16。此外，表2-4中“×”、“”和“○”分别表示相应的RD系统方程的内部均衡点为不稳定的、渐进稳定的和鞍点(或中心，事实上也是不稳定的均衡点)。以表2-4中
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于信息-物理-社会系统融合和群体机器学习的弱中心化微元网:理论研究与关键科学问题分析[J]. 余涛,程乐峰,张孝顺. 中国科学:技术科学. 2019(12)
[2]时间尺度与选择倾向性协同作用下的演化博弈模型[J]. 王西龙,王继成,罗成,田秀霞. 计算机应用. 2019(06)
[3]基于演化博弈的车网双向互动策略研究[J]. 程宏波,李志成,王勋,曾晗,张宇,康琛,辛建波. 中国电力. 2019(07)
[4]绿色电力证书市场下中国各类电源规模及发电成本演化发展[J]. 杜振东,徐尔丰,张笑弟,刘敦楠,沈舒仪. 中国电力. 2019(07)
[5]新能源并网环境下发电侧微分演化博弈竞价策略[J]. 彭春华,钱锟,闫俊丽. 电网技术. 2019(06)
[6]适合多元用户互动的信息—物理融合能源USB系统[J]. 余涛,谈竹奎,程乐峰,江浩荣,张志义,王克英. 电力系统自动化. 2019(07)
[7]基于三方博弈的汽车共享产业推广模型及演化路径[J]. 卢珂,周晶,鞠鹏. 统计与决策. 2019(05)
[8]考虑平台网络外部性的分享经济中三方演化博弈分析[J]. 赵道致,郝家芹,杨洁,韩红帅. 控制与决策. 2020(07)
[9]时序网络控制[J]. 李阿明,王龙. 系统科学与数学. 2019(02)
[10]基于三方演化博弈的政产学研协同创新机制研究[J]. 吴洁,车晓静,盛永祥,陈璐,施琴芬. 中国管理科学. 2019(01)
博士论文
[1]基于策略更新机制的合作演化研究[D]. 刘雪松.大连理工大学 2017
[2]基于博弈论的智能配用电系统优化运行方法[D]. 马丽.华北电力大学(北京) 2017
[3]复杂系统中合作涌现的几种机制[D]. 李志华.中国科学技术大学 2012
[4]复杂系统中的合作涌现与自组织[D]. 姜罗罗.中国科学技术大学 2010
硕士论文
[1]基于演化博弈的发电市场MCP和PAB竞价机制对比研究[D]. 李青青.华北电力大学(北京) 2018
[2]基于演化博弈的发电厂商竞价行为研究[D]. 王一鸣.华北电力大学 2014
[3]随机演化博弈动力学及其应用研究[D]. 李世婧.华北电力大学 2014
本文编号：3330038
【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：217 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
一般情形下的2P2S-SEG在γ1=-6，γ2=5时的长期演化稳定均衡特性动态仿真结果：(a)种群A中选择策略SA1的个体比例x随时间t的动态演化相轨迹图；(b)种群B中选择策略SB1的个体比例y随时间t的动态演化相轨迹
第二章一般情形下的多群体演化博弈理论研究方法体系28（续图2-4）(g)(h)(i)图2-4一般情形下的2P2S-SEG在961次仿真下的长期演化稳定均衡特性动态仿真结果：(a)~(i)分别为Case1至Case9场景下x、y和(x,y)的相轨迹图Figure2-4Dynamicsimulationresultsofthelong-termESEcharacteristicsofthegeneral2P2S-SEGbasedon961timesofsimulations,where(a)~(i)demonstratethephasetrajectoriesofx,yand(x,y)inthegamesituationsshowninCase1toCase9,respectively由图2-4可知：Case1至Case9下系统最终在各均衡点处达到的演化状态与表2-2和图2-3中所展示的理论分析结果完全一致，从而有效验证了理论分析结果的有效性。这里以图2-4(a)为例进行简要说明，由该图可见：在对应的博弈态势下，系统的支付参数满足c<g和d<a，系统最终在(0,0)和(1,1)处取得ESS，即系统决策空间[0,1][0,1]的左下和右上两个顶点处，如图中红色实心圆点所示；系统在这两个纯策略均衡点处自发形成的ESS均为ESE，且是严格精炼的NE，系统在这些ESS处将达到ESE状态；此外，纯策略均衡点(0,1)和(1,0)为系统演化不稳定的内部均衡点，如图中绿色实心圆点所示，而(x*,y*)=(0.5,0.5)则始终为系统的鞍点或中心，系统在该点处达到临界状态，这也是一种不稳定的演化均衡状态，如图中蓝色实心圆点所示。
华南理工大学博士学位论文33（续图2-6）(f)(g)(h)图2-6一般情形下2P2S-AEG在8种代表性博弈态势下的长期演化稳定均衡特性动态仿真结果：(a)(0,0)与(1,1)共存并且同时为系统的ESE点；(b)(0,1)与(1,0)共存并且同时为系统的ESE点；(c)(0,0)为系统唯一的ESE点；(d)(0,1)为系统唯一的ESE点；(e)(1,0)为系统唯一的ESE点；(f)(1,1)为系统唯一的演化均衡点；(g)(x*,y*)不可能成为系统的纯策略ESE点；(h)系统不存在ESE点,无法取得任何ESSFigure2-6Dynamicsimulationresultsofthelong-termESEcharacteristicsofthegeneral2P2S-AEGin8representativegamesituations:(a)(0,0)and(1,1)coexistandbothbecomeESEpointsinthesystem;(b)(0,1)and(1,0)coexistandbothbecomeESEpointsinthesystem;(c)(0,0)becomesauniqueESEpointinthesystem;(d)(0,1)becomesauniqueESEpointinthesystem;(e)(1,0)becomesauniqueESEpointinthesystem;(f)(1,1)becomesauniqueESEpointinthesystem;(g)(x*,y*)cannotbecomesanESEpointasapurestrategyinthesystem;and(h)noESEpointexistsinthesystem,causingthesystemcannotachieveanyESS进一步，由上文分析及表2-3可知：det(J2)和tr(J2)的符号仅取决于4组RNP参数：c-g、f-h、a-e和b-d。因此，根据排列组合可知一般情形下的2P2S-AEG的完整演化动力学行为决策特性总共包含16种博弈场景，如表2-4所示。其中，γ2=c-g、γ9=f-h、γ12=a-e和γ13=b-d分别为该2P2S-AEG系统的4组RNP参数，已在2.2.2.2节中进行了详细定义。表2-4所示的16种博弈场景分别记为Case1至Case16。此外，表2-4中“×”、“”和“○”分别表示相应的RD系统方程的内部均衡点为不稳定的、渐进稳定的和鞍点(或中心，事实上也是不稳定的均衡点)。以表2-4中
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于信息-物理-社会系统融合和群体机器学习的弱中心化微元网:理论研究与关键科学问题分析[J]. 余涛,程乐峰,张孝顺. 中国科学:技术科学. 2019(12)
[2]时间尺度与选择倾向性协同作用下的演化博弈模型[J]. 王西龙,王继成,罗成,田秀霞. 计算机应用. 2019(06)
[3]基于演化博弈的车网双向互动策略研究[J]. 程宏波,李志成,王勋,曾晗,张宇,康琛,辛建波. 中国电力. 2019(07)
[4]绿色电力证书市场下中国各类电源规模及发电成本演化发展[J]. 杜振东,徐尔丰,张笑弟,刘敦楠,沈舒仪. 中国电力. 2019(07)
[5]新能源并网环境下发电侧微分演化博弈竞价策略[J]. 彭春华,钱锟,闫俊丽. 电网技术. 2019(06)
[6]适合多元用户互动的信息—物理融合能源USB系统[J]. 余涛,谈竹奎,程乐峰,江浩荣,张志义,王克英. 电力系统自动化. 2019(07)
[7]基于三方博弈的汽车共享产业推广模型及演化路径[J]. 卢珂,周晶,鞠鹏. 统计与决策. 2019(05)
[8]考虑平台网络外部性的分享经济中三方演化博弈分析[J]. 赵道致,郝家芹,杨洁,韩红帅. 控制与决策. 2020(07)
[9]时序网络控制[J]. 李阿明,王龙. 系统科学与数学. 2019(02)
[10]基于三方演化博弈的政产学研协同创新机制研究[J]. 吴洁,车晓静,盛永祥,陈璐,施琴芬. 中国管理科学. 2019(01)
博士论文
[1]基于策略更新机制的合作演化研究[D]. 刘雪松.大连理工大学 2017
[2]基于博弈论的智能配用电系统优化运行方法[D]. 马丽.华北电力大学(北京) 2017
[3]复杂系统中合作涌现的几种机制[D]. 李志华.中国科学技术大学 2012
[4]复杂系统中的合作涌现与自组织[D]. 姜罗罗.中国科学技术大学 2010
硕士论文
[1]基于演化博弈的发电市场MCP和PAB竞价机制对比研究[D]. 李青青.华北电力大学(北京) 2018
[2]基于演化博弈的发电厂商竞价行为研究[D]. 王一鸣.华北电力大学 2014
[3]随机演化博弈动力学及其应用研究[D]. 李世婧.华北电力大学 2014
本文编号：3330038
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