基于多代理Double DQN算法模拟发电侧竞价行为

强化学习已经成为研究发电侧竞价策略的重要方法,而Q-Learning算法的Q-table维度问题是限制其应用在发电侧竞价策略的主要原因,为此文章采用智能多代理Double DQN(doubledeepq-learningnetwork,DDQN)算法进行研究。DDQN算法采用神经网络估计值函数与选择动作策略,解决了Q-Learning会因为状态序列的增加导致计算量庞大甚至无法求解的问题。此外,文章根据日前市场发电商报价方式设计了报价策略并作为DDQN的动作空间,将发电商中标电量与负荷需求作为DDQN的状态序列,在tensorflow环境中模拟竞价过程。实验结果表明,使用DDQN算法模拟发电商竞价行为是可行的,并且参与竞价的发电商都达到了纳什均衡点。

弹性停车激励机制下驾车者竞价行为演化机理研究

在获取通勤驾车者个体活动出行轨迹及停车竞价数据的基础上,构建基于生存分析理论的驾车者竞价行为演化模型,解析不同因素对停车竞价行为的影响机理;应用灵敏度分析方法,研究激励方案及职住区位设施供给对竞价持续时长的作用规律.结果表明:弹性停车激励机制使原本为"耐用品"的停车泊位转变为"消耗品",可以通过竞价激励方式降低驾车者的小汽车依赖性,提高城市停车泊位利用率;在弹性停车激励机制作用下,驾车者的泊位共享积极性不仅受自身社会经济属性影响,还受职住区位特征及竞价激励方案的影响;随着通勤驾车者停车泊位共享积极性的增强,参与停车竞价的次数越多,竞价行为的持续时间越长.

技术创新下的企业动态竞价行为研究——基于中国光伏制造企业样本的埃奇沃斯模型实证分析

基于寡头市场结构架构的埃奇沃思价格循环理论描述了企业存在先后行动序列下的动态竞价行为,并指出在静态成本的封闭市场环境中,在位大企业倾向于维持当前的价格水平,但具备成本等优势的小企业往往更有激励触发价格战。本文在此基础上修正了技术进步和新企业进入的假设,对行业动态发展中的企业竞价行为进行了全新的架构。结合光伏企业在过去八年(2010-2017)中的竞价数据实证分析发现,相比最初进行技术革新的企业,第一批技术追随者以及新进入行业的竞争者有更大概率发动价格战,行业内的在位企业受制于前期投入成本的压力,往往要在一段时间后(收回一定比例前期成本)才会追随降价行为。结合时间序列样本的社会福利分析,这样的行业创新的外溢性周期在产业从幼稚期到成熟期过程中大大缩短,一方面供求双方从技术创新中的获益速度变得越来越快,另一方面,得益于竞争带来的成本降低以及产品更新换代的加快,首批技术创新的企业投资回收速度显著提高。由此看出,技术效仿和追随带来的创新外溢性并没有影响光伏产业创新的速度和企业的积极性。

发电市场结构与企业竞价行为分析

作为国民经济增长的基础性产业,随着社会经济速度的快速提升,电力行业发展也得到了极大发展。发电市场结构是否合理对发电企业发展至关重要。主要对发电市场结构现状、企业竞价行为模式、发电市场结构与企业竞价行为互动关系进行了分析与研究,以期实现发电企业的可持续发展。

低碳电力市场运行模式仿真研究

电力市场化改革进程中,新的电力市场模式通常被赋予激励碳减排的内涵。基于常规电力市场与碳减排电力市场,提出了一种低碳电力市场模式。发电商在时前市场中,依据其上一轮交易情况,确定其在两个电力市场参与交易的量。在常规电力市场交易时,需要被收取一定罚金,在碳减排电力市场中进行交易时,需要购买碳排放权。基于Swarm仿真平台,设计了一个低碳电力市场模型仿真平台,并通过仿真实验验证。在该低碳电力市场模型中,通过调整常规市场中对化石能源发电的碳权证价格和碳排放权总量,可以有效控制电力行业的碳减排总量。

电力市场中的激励机制效果评估

电力行业是信息不对称的,需要设计有效的市场机制来激励发电商披露真实成本信息,避免或减轻发电商利用市场力操纵市场的行为。提出从激励效果指标化的角度来分析发电商竞价阶段市场机制的合理性。从市场机制设计的目标出发,构建了发电商竞价行为激励效果评价指标体系,提出了基于模糊C均值聚类法的激励效果评估模型。算例分析结果证明了该激励机制的合理性,表明该方法是有效的,易于操作和使用。

基于Repast的演化博弈理论仿真研究与应用

演化博弈理论是博弈理论新的发展,它起初产生于生物学领域,随着研究的深入,科学人员逐渐将其引入到其他领域并发掘出其重要的意义。目前研究演化博弈的方法主要包括解析法和基于计算机的仿真方法。Repast是目前使用较多的基于多主体的建模与计算机仿真的平台之一。利用Repast仿真平台,将已有的模型(复制动态方程)进行封装,在给定的条件下进行仿真研究,并将该方法应用到电力市场当中,对发电厂商竞价行为进行仿真模拟。仿真过程中,该平台很好地体现了各发电厂商采用不同策略进行博弈的动态过程,并最终趋于各自的均衡。仿真所得结论与利用解析方法基本上一致。