[發明專利]一種發電商電能及備用市場聯合報價方法及系統

在審

• 申請號: 201910759108.1
• 申請日: 2019-08-16
• 公開（公告）號: CN110648191A
• 公開（公告）日: 2020-01-03
• 發明（設計）人: 朱炳銓;黃曉明;肖艷煒;李繼紅;項中明;魏路平;孫珂;張思;徐立中;陸春良
• 申請（專利權）人: 國家電網有限公司;國網浙江省電力有限公司;國網浙江省電力有限公司湖州供電公司
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06;G06Q50/06
• 代理公司: 33109 杭州杭誠專利事務所有限公司
• 代理人: 尉偉敏

本發明為一種發電商電能及備用市場聯合報價方法及系統，包括以下步驟：建立Q值表、環境集s和智能代理策略集a并初始化；建立電能及備用市場聯合競價均衡模型；獲取發電商最優報價系數策略a_n；獲取出清電價及各發電商的主能量和輔助服務的中標電量；根據收益更新發電商的Q值表，循環求解動態納什均衡解。系統包括發電商報價策略客戶端和獨立系統運營商，發電商報價策略客戶端包括：電能及備用市場聯合報價模塊和強化學習模塊。本發明考慮了在現實情況中，無法獲取市場中的完全信息問題，發電商不需要已知他人策略和他人的機組成本參數，利用強化學習選擇最優報價。

技術領域

本發明涉及電力領域，特別是涉及一種發電商電能及備用市場聯合報價方法及系統。

背景技術

隨著電力現貨市場在國內市場的涌現，發電商將逐漸參與主能量市場、輔助能量市場的競價以獲取自身的利益，在市場環境下，參與者為獲得更高的利潤，總是不斷優化自身的投標策略。目前，我國電力市場還處于剛剛起步的階段，發電商對市場環境還不熟悉，需要完善的報價策略理論作為指導。高效的報價決策工具可以幫助決策人員和報價人員進行一次成功的報價從而獲得高額的收益。除此之外，研究和推演發電商的報價行為，還有助于電力市場的監管機構對發電商的行為進行考察，從而識別市場規則中的存在的漏洞，不斷完善我國的電力市場的政策法規，因此，對我國電力市場中發電商行為進行研究是十分必要的。

然而，市場信息對于參與者而言并不完全，參與者對于自身策略的優化具有較大的難度。傳統的發電商報價策略研究方法主要是基于博弈論方法，博弈論方法對于從理論上探討市場成員的最優投標策略以及比較粗略地研究發電公司投標行為是很有用的，但由于博弈論方法的固有缺陷使得其實用性不強，因此不適合用來研究完整的投標策略。

發明內容

本發明主要解決了現有發電商報價策略研究方法實用性低及需要獲取完全的市場信息的問題，提供一種無需獲取市場中的完全信息，發電商不需要已知他人策略和他人的機組成本參數，利用強化學習選擇最優報價的發電商電能及備用市場聯合報價方法及系統。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是,一種發電商電能及備用市場聯合報價方法，包括以下步驟：

S1：建立Q值表、環境集s和智能代理策略集a并初始化；

S2：建立電能及備用市場聯合競價均衡模型；

S3：獲取發電商最優報價系數策略a_n；

S4：獲取出清電價及各發電商的主能量和輔助服務的中標電量；

S5：根據收益更新發電商的Q值表，循環求解動態納什均衡解。

本發明利用Q值表體現出清價格、報價系數及利潤之間的關系，通過強化學習方法更新Q值表，獲取最佳的報價系數。

作為上述方案的一種優選方案，所述步驟S1中Q值表中，列為環境集s，行為智能代理測量集a，所述環境集s每個元素均包含主能量出清價格和輔助服務出清價格，所述智能代理策略集a每個元素均包含主能量報價系數和輔助服務報價系數。

作為上述方案的一種優選方案，所述Q值表中Q值代表發電商在對應環境和策略下的利潤，Q值初始為0。

作為上述方案的一種優選方案，所述步驟S3中獲取發電商最優報價系數策略包括以下步驟：

S31：隨機選取一個初始環境s；

S32：基于Boltzmann探索策略根據輪盤賭公式選擇一個策略a_r