考虑换电需求响应的换电站参与电能量-调频市场竞价策略

电动汽车(EV)大规模发展会加大电网的调峰调频压力。通过换电站市场化运营,可有效激励换电站利用EV换电需求和换电站电池灵活性资源,缓解电网调峰调频压力。为此,提出了换电站参与电能量市场和调频辅助服务市场的协同竞价策略及其两阶段优化模型。第1阶段依据调频市场需求制定换电价格,引导EV调整换电需求,优化冗余电池数量及时序,以便与调频需求趋势一致,进而提升换电站调频服务收益;第2阶段考虑换电站需求响应和市场调峰调频需求,制定换电站竞价策略。所提出竞价策略在优先满足EV换电需求的同时,可降低换电站充电成本、提升调频服务收益,并助力电网调峰调频。算例仿真结果验证了所提策略的有效性。

基于竞价空间预测的虚拟电厂日前竞价策略

“双碳”背景下,虚拟电厂作为聚合管理电动汽车、新能源、储能的有效途径,将是电力现货市场的重要主体,而虚拟电厂内部聚合资源的运行特性决定其竞价空间,是其报价策略的重要影响因素。针对电动汽车、光、储构成的虚拟电厂,提出了基于高斯过程回归的竞价空间预测方法,将虚拟电厂竞价空间的时间序列拓宽形成相空间以挖掘历史数据中的隐含信息,并运用高斯过程回归预测虚拟电厂的竞价空间;然后将竞价空间作为虚拟电厂竞价时的电量及功率约束,基于节点边际电价机制提出了基于竞价空间的虚拟电厂日前竞价方法及市场优化出清方法。最后通过RBTS 38节点配电系统进行仿真验证,结果表明基于相空间重构的高斯过程能够提升竞价空间预测准确性,减少竞价电量与出清电量的偏差,从而提升虚拟电厂收益。

风电租赁储能参与电能-调频市场竞价策略

风电参与市场化竞价运营,可有效激发风电的市场力及其主动租赁储能改善调频性能的积极性,在提升风电运营效益的同时,助力电网的调频调峰,但需解决风储调频性能指标优化及其电能-调频双市场竞价策略协同优化等关键问题。为此,提出了风电参与电能-调频市场竞价双层优化模型:上层为双市场多主体竞价出清模型;下层为各主体竞价策略优化模型,响应上层出清结果,优化调整竞价策略,达到各主体效益最大化。下层模型嵌套了考虑风电不确定性的储能运营商与风电集群储能租赁价格/容量主从博弈优化模型。双层模型联合求解,得出最终风电集群租赁储能容量及其双市场竞价策略。算例结果表明,所提方法能够提升风电运营效益,助力电网调频调峰。

电力集合竞价交易环境下用户隐私保护方案研究

在电力集合竞价交易中,用户竞价信息存在被窃听或篡改等风险,这会导致用户隐私泄露,造成经济损失,影响交易系统的公平性和透明性,甚至会对电力系统的稳定运行造成影响。因此,确保用户安全地参与电力集合竞价交易成为亟待解决的问题。为此,提出了一种基于联盟链和无证书聚合签密的隐私保护方案。使用了假名技术,防止用户参与电力集合竞价交易市场时真实身份信息被泄露;使用了改进的无证书聚合签密和时释性加密算法,竞价信息通过加密后上传至联盟链,确保了竞价信息的安全;通过联盟链和智能合约实现了电力集合竞价交易市场的公平性和透明性,交易匹配结果通过共识后上传到联盟链,确保数据安全存储。性能分析和实验结果表明,本方案计算开销较低,同时满足交易系统所需的安全特性,适用于电力集合竞价交易环境。

连续竞价拍卖中羊群行为的驱动机理与逆向选择——基于阿里司法拍卖样本的实证研究

本文聚焦于在线拍卖的竞价行为,通过引入关联价值定义,深入研究了在线拍卖市场中理性与非理性羊群行为的微观发生机制,并运用变量加总的循环推导分析方法,构造出拍品在网络拍卖中的市场需求曲线,分解出羊群行为在资源配置中的规模效应与结构效应。研究发现,羊群行为不仅会提高拍品成交价格,更会对高质量买家产生一定的挤出效应。依据理论分析结果,以阿里司法拍卖实际竞价数据为样本的实证研究表明,连续竞价拍卖中的羊群行为具有一定的内生性,难以完全规避,而且羊群行为会导致在线拍卖市场出现一定的逆向选择问题。因此,要想做大做强中国在线拍卖市场,必须加大对羊群行为的监测、评估和治理,相关部门积极引导网拍平台发挥大数据优势,通过完善信用机制提高在线拍卖市场的有效竞争水平。

基于多智能体深度确定策略梯度算法的火力发电商竞价策略

火电是新型电力系统的重要支撑,研究火力发电商的竞价策略以及不同出清机制的影响,对保障其低碳高效运营具有重要意义。构建基于多智能体深度确定策略梯度算法的竞价策略模型,分析不同火力发电商组合的竞价差异化策略,优化多主体报价报量策略,探究边际统一出清、按报价支付出清和随机匹配出清3种典型出清机制的市场影响。结果表明,该策略模型可引导火力发电商采取合理的竞价方式以提高市场效率;在新能源渗透率较低时,不同出清机制对各类型机组的影响有所不同;随着新能源渗透率的提高,采用按报价支付出清机制可以兼顾经济和环境效益;当新能源渗透率达到较高水平时,采用随机匹配出清机制可有效应对市场波动风险。

考虑调频性能的风电集群租赁储能竞价策略优化

风电集群通过租赁储能参与调频市场竞价在提高风电集群运营效益的同时,助力电网调频。为此,提出考虑调频性能指标考核的风电集群租赁储能博弈优化竞价模型。模型上层为多主体参与调频市场竞价模型;下层为储能租赁价格/容量主从博弈模型,储能运营商为领导者,响应风电集群租赁计划制定租赁价格;风电集群为跟随者,根据租赁价格调整租赁计划。风电集群内部嵌套阈值公共品演化博弈模型,以解决集群内部自私个体背叛行为导致的合作困境问题。模型联合求解,得到最终风电集群租赁储能容量与调频市场竞价策略。算例结果表明,所提策略能够解决合作困境,并提升风电集群整体收益。

考虑风电出力和电价不确定性的水风联合现货市场竞价策略

以风电为代表的新能源参与现货市场已是大势所趋,但出力不确定性导致其市场竞争力较弱,而电价的不确定性又进一步增大了其承担的收益风险。联合具有灵活调节能力的水电是有效的解决途径,而制定符合决策者风险意愿的竞价策略则是其中亟须解决的关键问题。为此,从价格接受者角度提出了水电联合风电参与现货市场的竞价模型。模型中采用笛卡尔积组合后的典型场景集描述风电出力、市场电价等多种不确定性,采用条件风险价值衡量不确定性导致的市场风险,并以风险因子作为决策者风险偏好纳入决策过程。通过引入0/1整数变量,将模型中的非线性函数转换为混合整数线性规划模型予以求解。以中国西南某省梯级水电站和风电场为背景,验证了模型的有效性,并进一步分析了风险偏好对竞价决策的影响。

边际定价与经济调度深度融合的边际成本比较型竞价模式

随着新能源快速发展、新型市场主体不断涌现,以成本最小化为目标的经济调度机制和以边际定价为基础的策略型竞价模式,难以在电力供应充裕性不足时兼顾公平和效率。为此,在考虑中国电力工业基本国情的基础上,提出了一种深度融合边际定价与经济调度的边际成本比较型竞价模式,并从保障电力供应、提升市场经济效率、降低市场风险和促进市场公平四方面,探讨了该竞价模式在中国式电力市场建设中的潜在应用价值。最后,基于电力市场仿真平台开展算例分析,对边际成本比较型竞价模式的有效性进行了验证。

基于两阶段深度强化学习算法的多智能体自由合谋竞价机理研究

电力市场建设初期,不完善的监管机制为发电商提供了暗中交流,联合竞价的机会。然而,如何找到潜在的发电商合谋组合是相对困难的事情。针对这一问题,该文建立一种允许发电商自由联合的竞价模型,并提出全新的两阶段深度强化学习算法,来求解由离散的合谋对象选择和连续的报价系数确定组合形成的离散、连续动作混合决策问题。在不同阻塞情况下,对发电商联合策略形成过程进行分析,并在大算例中验证了算法的有效性。仿真结果表明,所提出的方法可以对市场主体的自由联合行为进行有效模拟,发现潜在的合谋组合。

基于深度强化学习的电力市场量价组合竞价策略

目前国内电力市场普遍采用“优先消纳、保障收购”的市场机制应对新能源消纳需求,因此传统能源将面对具有高不确定性的净负荷市场情形进行竞争,并通过策略报价使自身收益最大化。然而,现有策略报价的相关研究仅考虑了发电商报价而不报量、且忽略了竞争对手博弈主动性,导致难以反映策略发电商真实的市场竞价行为。对此,提出了一种基于深度强化学习的电力市场量价组合竞价策略分析方法。首先,针对现有策略竞价研究仅报价不报量的缺陷,研究了考虑量价组合申报的发电商双层双线性竞价模型。然后,为了考虑竞争对手行为的不确定性,构建了基于K-Medoids聚类方法与深度神经网络的发电商典型报价与净负荷间的概率映射,旨在为策略发电商提供贴近真实市场的竞价环境。最后,为高效求解策略报价的双层双线性模型,探讨了考虑不完全信息博弈与净负荷不确定性的深度确定性策略梯度强化学习方法。算例研究结果验证了所提量价组合申报模型的有效性以及所提方法应对电力市场净负荷和对手行为变化的鲁棒性,并能够提高发电商的竞价收益。

防恶意竞价的众包多任务分配激励机制

众包的飞速发展丰富了任务执行者的阅历和技能,使他们更加了解任务且倾向于同时完成多种任务,因此根据执行者对任务的主观偏好进行分配成为一种常见的任务分配方式;但是出于个人利益,执行者可能采取恶意竞价行为换取更高的收益,这对众包平台的发展是不利的。为此,提出一种防恶意竞价的众包多任务分配激励机制GIMSM(Greedy Incentive Mechanism for Single-Minded)。该机制定义了一个线性比值作为分配依据,再根据贪心策略从执行者比值递增的序列中依次选取并分配任务,最后按照支付函数对分配算法选中的任务执行者进行支付,得到最终的任务分配结果。在Taxi and Limousine Commission Trip Record Data数据集上进行实验。相较于TODA(Truthful Online Double Auction mechanism)、TCAM(Truthful Combinatorial Auction Mechanism)和FU方法,GIMSM在不同工人数下的任务结果平均质量水平分别提高了25.20、13.20和4.40个百分点,GIMSM在不同任务数下的任务结果平均质量水平分别提高了26.17、16.17和9.67个百分点。此外,GIMSM满足个体理性和激励相容,可在线性时间内得到任务分配结果。实验结果表明GIMSM具有良好的防恶意竞价性能,在具有大量数据的众包平台上有更好的表现。

基于边际成本比较型竞价模式的电力现货市场机制设计

在建设新型电力系统、极端天气频发、一次能源价格飙涨、保供电常态化等背景下,文中提出了基于边际成本比较型竞价模式的电力现货市场机制,为统筹多市场主体利益、协调省间与省内交易提供了可行思路。首先,深度解析了现有电力现货市场机制在统筹多市场主体利益上面临的挑战,在采用边际成本比较型竞价模式的基础上,深入考虑不同类型发电机组的成本特性,提出了一种两阶段分层边际定价的电力现货市场机制,可有效统筹发电侧成本的可疏导性、用电侧电费的可负担性以及新能源机组的激励性。然后,提出了基于边际成本比较型竞价模式的省间-省内两级现货市场机制,并对其应用价值进行了探讨。最后,基于电力现货市场仿真平台开展算例分析,对所提市场机制的有效性和可行性进行了验证。

考虑搁浅成本的多能源同台竞价“两部制”交易机制设计

在新型电力系统的加快推进下,部分已投产机组产生搁浅成本,通过市场化手段回收搁浅成本并实现火电、风电、燃机等不同能源发电机组的同台竞价至关重要。为解决改革后电力市场的突出问题,提出通过“两部制”成本定价机制回收搁浅成本实现多能源同台竞价的思路。首先对发电机组的搁浅成本进行核定,提出“两部制”成本定价机制与多能源统一申报、联合出清模式,在发用电两侧进行差价分摊与返还。然后分别模拟火电与新能源机组的同台低价测算和火电与燃气机组的同台高价测算场景,分别采用不同的出清顺序确定方式进行模拟竞价出清,其出清结果证明“两部制”交易机制能够收回发电机组的搁浅成本,一定程度上实现了多能源同台竞价,为电力市场化改革提供参考。

考虑新能源-火电双边调峰交易分时竞价博弈的电力现货市场运行优化

针对电力现货市场中新能源消纳和调峰机组经济效益难以兼顾的问题,提出新能源-火电双边调峰交易分时博弈竞价模型。首先,对现有电力现货市场出清机制进行改进,建立新能源和火电机组共同参与市场竞价的预出清模型;其次,在预出清出现弃风弃光的背景下,考虑新能源的市场化消纳,提出新能源和火电运营商双边分时调峰交易机制,结合调峰交易主体双方决策的趋利属性,构建基于主从博弈的双边调峰交易分时竞价模型,上层以新能源运营商新增收益最大化为目标,决定分时调峰补偿报价策略,下层火电运营商响应补偿价格激励,权衡新增收益和调峰成本,实现下调峰出力的出清;最后,对3种调度场景进行仿真计算,对比结果表明,所提模型能够有效体现新能源运营商和火电运营商各时段的调峰交易意愿,在电力现货市场中实现调峰资源供需平衡,促进新能源市场化消纳的同时补偿火电机组调峰费用,保证调峰交易的健康发展。

电碳联合市场下发电商激励性竞价策略

为在电力市场、碳市场和绿证市场下优化发电商的竞价策略,该文提出了一种电-碳联合市场下发电商竞价模型。首先,建立了发电商电-碳交易成本函数,实现对电-碳联合市场成本传导的量化分析。其次,以发电商自身综合收益最大化为目标函数,并考虑电量、碳配额和绿证3类交易产品的耦合约束,建立了电-碳联合市场下发电商竞价模型,并提出模型的线性化重构和求解方法。此外,引入Vickrey-Clarke-Groves(VCG)机制设计理论,提出适用于电-碳联合市场的发电商激励性竞价策略,抑制发电商恶意虚假报价。通过对上海某地区进行算例分析,验证了所提模型能提高发电商收益及促进碳减排,为电-碳联合市场下的发电商组合交易提供参考。

市场信号如何提升竞价排名机制的经济效率?--基于搜索引擎平台数据的实证分析

“魏则西事件”将网络搜索引擎平台的主要商业模式--竞价排名的经济效率问题推向风口浪尖.本文以搜索引擎平台企业为例,构造包括搜索引擎平台、销售商、消费者三方主体的博弈模型,考察在互联网信息非对称条件的市场环境下,搜索引擎平台竞价排名机制的消费者福利效应,进而探究销售商真实地报告产品质量的激励机制,解析市场信号提升竞价排名机制经济效率的作用机理;并结合产业实践数据进行实证检验.研究发现,信息不对称的市场环境下,竞价排名机制引致的销售商竞价均衡,完全不能协助消费者识别销售商产品质量,致使消费者福利因销售商逆向选择而遭受损失;在植入由销售商构建的市场信号后,竞价排名机制引致的销售商竞价均衡,可协助消费者识别最高付费位置的销售商产品质量,进而局部地改善竞价排名机制的消费者福利效应,从而将竞价排名机制经济效率提升至中等水平;但搜索引擎平台没有激励主动为销售商设计市场信号.据此建议,相关规制部门应当约束搜索引擎平台行为,使之完善市场信号识别机制;激励高质量销售商提高产品质量,竞争更优付费位置,进而提高市场信号向消费者传递产品质量信息的效果;同时,搜索引擎平台还应持续评估并优化自身的信誉评价机制.

考虑碳交易的虚拟电厂日前电力市场竞价策略

虚拟电厂(virtual power plant,VPP)可以将各类资源聚合成一个整体参与电力市场和碳交易市场。随着VPP的规模不断扩大,其也将由原来的价格接受者转变为价格制定者。为此,文中将VPP作为价格的制定者,提出了一种考虑碳交易影响的VPP日前电力市场双层竞价策略。首先,对考虑碳交易的日前电力市场机制进行介绍和分析。其次,基于Stackelberg博弈原理建立以VPP为竞价主体的日前电力市场双层竞价模型,上层模型以VPP预期收益最大化为目标,下层模型以系统出清成本最小化为目标。针对VPP中风电场出力预测的不确定性,基于信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)给VPP运营商提供风险规避和机会寻求2种投标策略。然后,利用强对偶理论、Karush-Kuhn-Tucker(KKT)最优性条件以及大M法,将双层模型简化为一个混合整数线性规划问题进行求解。最后,通过算例给出VPP的最优竞价策略以及运行计划,并分析VPP中风电场出力预测的不确定性对VPP预期收益的影响。算例表明,VPP可以通过策略性的投标决策影响市场价格,考虑碳交易后,VPP的预期收益较无碳交易时增加了5.1%。

考虑光热虚拟电厂参与的能量−辅助服务市场日前竞价策略

针对风电、光热等新能源发电形式势必参与电力主、辅市场并承担调频等任务,减缓因火电占比下降带来的调频资源缺乏问题,首先,构建了含风电、可调节负荷及含储热的光热电站的虚拟电厂,充分利用含储热的光热电站能量时移特性及快速调节特性,实现平抑风电波动以及提供调频辅助服务的双重功能。其次,为达到收益最大化,建立了光热电站、风电单独及联合竞价模型;提出了考虑电热转换及需求响应的虚拟电厂参与主、辅市场最优竞价策略;分别以随机规划及条件风险价值评估处理模型中的电价及风电出力不确定性,分析了两者的优劣并给出了不同风险偏好系数下的决策结果。算例验证了风−光热联合竞价模型能在一定程度上减少风电偏差惩罚;电加热装置及需求响应的引入能给虚拟电厂带来较高的收益提升。

基于竞价模式和智能迭代模式的边缘协作缓存算法研究

为了让用户更快地获取内容,提出一种基于竞价模式和智能迭代模式的综合式边缘协作缓存算法。在竞价算法部分,采用熵权法计算中间值、访问热度、缓存空间和内容热度的权重,并综合计算节点上内容的缓存分数,根据缓存分数进行缓存替换。在迭代算法部分,将网络空间划分为多个子域,每个子域通过混合遗传算法进行周期性计算,并得出子域内内容缓存方案。实验结果表明,所提算法在降低云服务器负载、减少请求平均跳数方面具有明显的优势。