Optimization of Electricity Purchase and Sales Strategies of Electricity Retailers under the Condition of Limited Clean Energy Consumption

In the process of my country’s energy transition,the clean energy of hydropower,wind power and photovoltaic power generation has ushered in great development,but due to the randomness and volatility of its output,it has caused a certain waste of clean energy power generation resources.Regarding the purchase and sale of electricity by electricity retailers under the condition of limited clean energy consumption,this paper establishes a quantitative model of clean energy restricted electricity fromthe perspective of power system supply and demand balance.Then it analyzes the source-charge dual uncertain factors in the electricity retailer purchasing and selling scenarios in the mid-to long-term electricity market and the day-ahead market.Through the multi-scenario analysis method,the uncertain clean energy consumption and the user’s power demand are combined to form the electricity retailer’s electricity purchase and sales scene,and the typical scene is obtained by using the hierarchical clustering algorithm.This paper establishes a electricity retailer’s risk decisionmodel for purchasing and selling electricity in themid-and long-term market and reduce-abandonment market,and takes the maximum profit expectation of the electricity retailer frompurchasing and selling electricity as the objective function.At the same time,in themediumand longterm electricity market and the day-ahead market,the electricity retailer’s purchase cost,electricity sales income,deviation assessment cost and electricity purchase and sale risk are considered.The molecular results show that electricity retailers can obtain considerable profits in the reduce-abandonment market by optimizing their own electricity purchase and sales strategies,on the premise of balancing profits and risks.

Investing and Pricing with Supply Uncertainty in Electricity Market:A General View Combining Wholesale and Retail Market

Renewable energy,such as wind and solar energy,may vary signifi cantly over time and locations depending on the weather and the climate conditions.This leads to the supply uncertainty in the electricity(power) market with renewable energy integrated to power grid.In this paper,electricity in the market is classified into two types:stablesupply electricity(SSE) and unstablesupply electricity(USE).We investigate the investment and pricing strategies under the electricity supply uncertainty in wholesale and retail electricity market.In particular,our model combines the wholesale and retail market and capture the dominant players,i.e.,consumers,power plant(power operator),and electricity supplier.To derive the market behaviors of these players,we formulate the market decision problems as a multistage Stackelberg game.By solving the game model,we obtain the optimal,with closedform,wholesale investment and retail pricing strategy for the operator.We also obtain the energy supplier's best price mechanism numerically under certain assumption.We fi nd the price of SSE being about 1.4 times higher than that of USE will benefi t energy supplieroptimally,under which power plant's optimal strategy of investing is to purchase USE about 4.5 times much more than SSE.

Sentiment Analysis as a Source of Gaining Competitive Advantage on the Electricity Markets

The electricity retail markets are evolving toward more competitive and customer-oriented. The deployment of smart meters and a wealth of new technologies create customers＇ eagerness for taking control of their electricity consumption. By being better-informed about the energy usage, people are encouraged to switch deals among existing suppliers or move to a new energy provider. Moreover, as customers are more socially interconnected, the Internet portals and social media become a place for discussion, comparison, and evaluation of the available offers. Unfortunately, in case of the energy sector there is a lack of understanding that such information, when taken into account and properly analyzed, can be a completely new and a powerful source of competitive advantage. In the paper, we introduce a solution that the use of quasi real-time automated sentiment analysis on the energy suppliers and the relevant aspects of their offers may enable energy companies to adapt quickly to changing circumstances, prevent potential customer churn, and harness new business opportunities.

考虑电动汽车的售电公司日前-日内调度

为充分发挥电动汽车的调度潜力、提高售电公司参与电力市场的竞争力,提出一种考虑电动汽车的售电公司日前-日内优化调度模型。在日前阶段,考虑价格型需求响应方式,售电公司通过购售电价促进电动汽车进行有序充放。售电公司和电动汽车之间构成主从博弈关系。在日内阶段,售电公司采用日内滚动优化方式,对日前计划进行修正,考虑激励型需求响应方式调动电动汽车的灵活性。同时,该模型采用多场景分析法,以考虑风电和负荷预测的不确定性。算例分析结果表明,采用所提出的方法能有效降低售电公司购电成本及电动汽车用电成本,充分发挥电动汽车的调度潜力,降低不平衡成本、弃风率和可中断负荷调用,实现售电公司和电动汽车用户的“双赢”。

碳约束下基于双重博弈的电力零售商售电价格决策优化

在碳约束下,市场中的多零售商竞争售电和多用户购电给电力零售商制定售电价格提高自身利润带来了挑战。为解决零售商售电价格制定的问题,提出了在碳约束条件下多电力零售商竞争售电和多用户购电的双重博弈价格决策优化模型。首先,建立各市场参与者的决策模型。其次,建立并描述电力零售商的双重博弈架构,其中,各电力零售商间构成非合作博弈,各零售商与各用户间构成主从博弈。然后,采用循环迭代嵌套IPOPT求解器的方法求解零售商的双重博弈问题。最后,通过仿真算例对所提模型进行验证分析。仿真结果表明,通过所提模型寻优合理的售电价格可以实现各零售商自身售电利润的最大化,同时用户也能通过博弈模型得到最优的购电策略,以提升用电综合满意度。

基于改进用电碳计量的绿电市场-碳市场联动交易

为充分发挥绿电消纳的减碳作用,从用电侧碳减排的角度提出用电碳排放核算与绿电交易的认证方法,构建实现碳交易与绿电交易联动的日前零售市场交易模型。首先,明确用电侧的碳排放责任,通过区分不同属性电力的用电碳排放因子改进用电侧的碳计量方法;然后,提出以绿色证书为纽带的绿电交易与用电碳排放的互认机制,通过绿色证书抵消碳排放实现碳市场与绿电市场的联动交易;最后,构建考虑绿电市场和碳市场联动的日前零售市场交易主从博弈模型,并给出求解方法。算例仿真表明,所提方法可以激励用户调整用电结构,主动促进新能源电力消纳,从而降低碳排放。

创新电力零售市场价格机制研究

【目的】在电力零售市场发展尚不充分的情况下,为了合理传导批发市场价格,降低市场化用电成本,预防售电公司风险。【方法】首先结合山西、广东等地区的情况,分析了我国电力零售市场的现状及存在的问题;其次从合理设计零售套餐、建立专项账户、建议电力零售市场的收益约束和奖励机制、建立相应的清算机制等几方面提出了创新零售电力市场价格机制。【结论】利用某省的数据测算了电力零售价格的上限及奖励机制的有效性。

超额消纳量交易机制下独立售电商购售电策略研究

超额消纳量作为完成可再生能源消纳量的补充方式,对售电商购售电策略产生了新的影响。针对此问题,对售电商月末可出售超额消纳量进行核算,建立考虑超额消纳量交易的售电商购售电策略模型。模型用拉丁超立方抽样结合同步回代技术生成可再生能源和负荷的多个场景描述其不确定性,对超额消纳量及绿证2种消纳量补充方式进行价格预测,引入消纳责任惩罚与激励机制,以购售电收益最大和收益风险损失最小为目标函数实现最优购售电决策。算例对比分析消纳凭证交易、消纳责任权重、可再生能源购电量、可再生能源不确定性等因素对售电商收益与风险的影响,结果表明引入超额消纳量交易机制,并设定合适的罚金与奖金,促进了售电商对消纳责任的落实。

典型国家电力市场保底售电服务机制对比及对中国的启示

保底售电服务机制是售电市场稳定运行的重要组成部分,随着中国售电市场的全面放开,亟须深入研究典型国家电力市场保底售电服务机制设计内涵,并结合实际情况设计适应中国售电市场发展的保底售电服务机制。首先,分析对比了英国、澳大利亚和美国得克萨斯州3个典型电力市场的保底售电服务机制设计,包括保底售电服务启动、保底售电公司选择、价格机制、成本回收机制、服务期限等的设计;然后,分析中国保底售电服务机制实践情况,并结合国外经验分析中国保底售电服务机制特点;最后,结合典型国家经验及中国售电市场的改革环境,对中国保底售电服务机制设计提出相关建议。

面向产消用户的售电公司发-用电多元电力套餐优化

新型电力系统背景下的产消用户不断发展,这给售电公司在设计多元化套餐吸引产消用户以及利用发电资源方面带来挑战。充分考虑产消用户的发用电特点,提出售电公司面向产消用户的发-用电多元电力套餐优化策略。设计2种发电套餐、3种用电套餐和2种发用电捆绑套餐;分别以考虑风险的售电公司综合收益最大和产消用户的综合满意度最高为目标函数,构建主方的购售电决策模型和从方的套餐选择模型,阐述售电公司和产消用户的主从博弈互动过程;提出博弈过程中的套餐组合策略,以提高套餐的多样性;采用粒子群优化算法和CPLEX优化软件求解模型的纳什均衡解。算例分析结果表明,博弈模型具有较好的收敛性,所提多元发-用电套餐和套餐组合策略能够适应不同类型的产消用户,提高产消用户的综合满意度。

基于BLAP聚类和多粒度犹豫模糊集的售电套餐推荐方法

现有基于用户评价信息的售电套餐推荐方法因忽略了差异化用户评价信息的多样性,且仅考虑了用户擅长评价售电套餐所有属性的情形,给推荐结果带来较大偏差。为此,提出了一种基于双层邻近传播(BLAP)聚类和多粒度犹豫模糊语言评价集的售电套餐推荐方法。首先,提出了基于用户画像标签体系和BLAP聚类的样本用户集划分方法,以辨别用电特性相似的用户;然后,考虑多粒度犹豫模糊语言评价集和权重不完整信息,提出了样本用户集对售电套餐选择的模糊评价方法;接着,提出了基于样本用户集评价信息的新用户满意度评估方法和售电套餐的全排序推荐方法,以实现售电公司对售电套餐的精准推荐。最后,以中国某地区用户为对象进行算例分析,结果表明基于BLAP聚类和多粒度犹豫模糊集的售电套餐推荐方法能够帮助售电公司提高推荐质量,进而提升用户满意度,增强用户黏性。

面向需求响应的数据驱动零售电价定价策略

需求响应旨在削峰填谷和改善负荷轮廓,以提升电力系统运行的安全性和经济性。合理的电力零售定价有助于引导用户调整用能行为,促进需求响应。在此背景下,提出一种用能行为学习模型和一种个性化零售定价方案。首先,分析用能行为特征,利用基于多类注意力机制的长短期记忆网络提取特征关联性,构建用能行为学习模型。然后,考虑价格风险,以最大程度开发用户需求响应潜力为目标,建立个性化零售定价模型。算例仿真结果验证了所采用的学习模型相对传统深度学习模型的优势,提出的个性化零售定价方案可开发时变需求响应潜力,且能有效规避零售商收益风险和用户购电成本风险。

基于主从博弈的售电商储能增值服务模式及其策略模型

园区是稳定基荷的优质用户,售电商如何引入增值服务手段增加其黏性,实现售电商和园区双赢,已成为重要需求。首先,设计了储能增值服务模式,售电商在用户侧投资储能,提供光伏电能存储服务并收购富余电量,园区与售电商签订长期购电合约获取该服务。其次,考虑不同品种发电商的合约曲线偏好,提出了发电商带电力曲线双边交易的定价机制,并在此基础上构建了售电商在多交易品种、多时间尺度批发市场的购电模型。然后,提出了售电商在该模式下的合约定价与储能配置策略,将售电商和园区分别追求售电收益最大化和用电成本最小化构建为主从博弈。算例分析验证了模型的有效性,通过经济性分析表明,该模式下园区光伏消纳能力上升且二者经济效益均得到提高。最后,分析了不同合约年限对购售双方经济性的影响。

售电公司串谋定价行为随机演化博弈分析

电力零售侧市场建设初期,容易出现集中度较高的情况,对售电公司的串谋定价行为开展研究可以为规范市场运行的政策制定提供参考。先将串谋定价行为视为有限的售电公司主体在“有限理性”前提下的协同行动策略问题,进而将具有选择差异的Moran过程引入售电公司串谋定价随机演化博弈模型的构建和分析中,最后结合算例分析了串谋系数、供需比等关键参数对售电公司串谋定价策略的影响。研究结果表明:在寡占市场尤其是极高寡占市场中售电公司串谋定价的成功率会更高;在不同类型的市场中,串谋系数对串谋定价策略的影响不同,市场内外部环境随机因素对串谋定价行为的影响随市场集中度增高而愈加显著;市场管理机构应加强对电能零售价格的分析研判并加强对竞争有效性的监管以及与反垄断执法部门、征信部门等单位的信息互通和协同联动。

计及不同类型用户需求的售电公司投资、运营、运行一体化竞争力提升策略

针对售电公司在不完全成熟市场中的竞争力提升路径不够明确的问题,提出一种计及不同类型用户需求的售电公司竞争力提升策略。构建售电公司投资规划、市场运营、设备运行一体化框架。在投资规划部分,对风光储进行年序容量投资部署;在市场运营部分,综合考虑售电公司购电决策、普通服务和定制服务套餐设计、用户需求响应和用户用电选择行为;在设备运行部分,决策储能的出力时序曲线。建立售电公司投资、运营、运行一体化竞争力决策优化模型。仿真结果表明,所提策略可综合反映投资规划、市场运营、设备运行要素对售电公司竞争力的影响。

基于语义、语法和脚本的电力零售套餐通用表达

用统一的形式表达多样化的电力零售套餐,不论是对于各类技术支持系统的实现,还是对于电力零售市场的规范运营和管理,都有重要的理论和实用价值。基于对典型零售套餐结算关系的分析,总结和设计了3条实现通用套餐表示方法的技术路线,分别对它们的实现过程、特点进行了分析,比较了3条技术路线间的优劣,并在实际工作中进行了综合应用。分析结果表明,基于语义的通用套餐表示方法,可解释性好,但是定义复杂,比较适用于套餐类型较少的零售市场发展初期;基于语法的通用套餐表示方法,能够支持的套餐类型有所扩大,并且效率较高,但是可解释性不好,在实施中有一定困难,比较适用于有一定基础的零售市场发展中期;基于脚本编程的通用套餐表示方法,具有最强的套餐表达能力和良好的可解释性,但是对开发和应用维护有一定要求,执行效率也面临一定挑战,适用于比较成熟的电力零售市场。

面向电力用户的数据服务机制及效益测算模型

随着电力市场化改革逐步推进,市场成员面临的交易风险日益增高,数据服务作为提供战略信息的重要手段,对降低风险、引导市场健康发展意义深远。因此,提出一种立足于售电公司,面向电力用户的数据服务架构体系,并在价值分析的基础上建立数据服务效益测算模型,以模型中效益指标最大化为目标函数,采用混合天牛须搜索的改进非支配排序遗传算法进行用电优化模拟,并将最优解带入效益测算模型进行分析;在MATLAB平台对客户用电权交易进行双向拍卖模拟,将交易后售电公司的收益情况与未交易时售电公司全权调配后的收益情况进行对比,最终得出最佳数据服务经营策略。该研究可为售电公司开展数据服务提供可行性参考。

现货市场下批发侧至零售侧的电价传导机制研究

电力现货模式下,售电公司在批发侧参与中长期与现货市场,在零售侧售电给零售用户,亟需在批发侧至零售侧之间建立完善的电价传导机制,通过量化不同电价传导模式下售电公司购售电成本,寻求其最大购售电利润,帮助售电公司降低市场运营风险,提升市场活力。为此提出了按比例传导、实时传导和延迟传导3种电价传导机制。算例结果验证了3种电价传导机制的可行性,分析了几种典型用户用电特性,并针对几种典型用户,给出了电价传导机制的选择建议。

多市场交易的电力零售商最优购电模型及策略研究

电力零售商是连接电力批发市场和零售市场的纽带,其经营状况对企业经营和家庭生产具有重要影响。然而,电力零售商在运营过程中面临着由现货价格实时波动引起的亏损风险,需通过制定合理的购电方案以降低自身承担的风险,同时保证收益。为此,以具有自发电设备的电力零售商为研究对象,将日前现货市场、实时平衡市场、电力期权合约和电力远期合约作为电力零售商的购电渠道,提出考虑具有自发电设备的电力零售商多市场交易的最优购电模型,旨在获得零售商在各渠道中的最优购电方案,通过该购电方案保证零售商的收益并降低风险。首先,对电力零售商的供电成本和向用户售电的收益进行建模;其次,使用条件风险价值度量零售商承担的风险,首次建立以降低零售商的风险且保证其收益为目标的最优购电模型,并使用OPTI求解器求得该模型的最优解,即获得最优购电策略;最后,在本文所提出的理想场景下进行仿真,验证本文所提模型有效性。

Virtual electricity retailer for residents under single electricity pricing environment

Various residential electricity pricing strategies provide diverse methods for calculating consumption costs.Due to the existence of electricity company monopolies and single residential electricity pricing systems, residents of certain areas have no option but to accept the electricity pricing offered to them. Based on local residential electricity pricing strategies, a virtual electricity retailer(VER) mechanism is put forward. The proposed VER mechanism includes a pricing package plan(PPP), a consumption-based plan, an add-on plan, and an exclusive plan. A PPP optimization pricing model was established to maximize VER profits when taking into account income, allowances from sponsors, expenditures and customer savings. Finally, payment processes were designed under a fixed pricing system and a time-of-use pricing environment. This case study shows the impact of PPPs and the allowance and demonstrates that the model helps customers save electricity while maximizing VER profits.