[發明專利]電力中長期市場集中競價仿真及市場力監管方法

在審

• 申請號: 202210657780.1
• 申請日: 2022-06-10
• 公開（公告）號: CN115049432A
• 公開（公告）日: 2022-09-13
• 發明（設計）人: 高雄;湯旸;劉翊楓;霍偉強;劉美婷;萬靖;別芳玫;范玉宏;陳新宇;吳俊輝;張玉欣;文勁宇
• 申請（專利權）人: 國網湖北省電力有限公司;湖北電力交易中心有限公司;國網湖北省電力有限公司經濟技術研究院
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q30/06;G06F30/27
• 代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102
• 代理人: 張惠玲

1.一種電力中長期市場集中競價仿真及市場力監管方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、構建發電商智能代理模型，形成報價策略集合；

S2、智能代理體報價策略選擇；

S3、模擬供需雙方集中競價交易過程；

S4、結合市場出清結果，評估市場力情況。

2.根據權利要求1所述的電力中長期市場集中競價仿真及市場力監管方法，其特征在于，所述步驟S1具體內容如下：在確定智能代理模型后，預先為每個發電商主體i給定報價策略集合A_i＝{A_i，1，A_i，2…A_i，n}以及各個報價策略對應的價值函數報價策略集合A_i貼合實際，一開始置零，即取通過后續代理體的不斷學習，逐漸調整價值函數

3.根據權利要求1所述的電力中長期市場集中競價仿真及市場力監管方法，其特征在于，所述步驟S2具體內容如下：對于每一個發電商主體i，從預先設置的報價策略集A_i中，選擇出第t輪出清時的報價具體思路表達式如下：

其中，為發電商i在第t輪出清時的報價；x為以等概率隨機生成的報價策略下標，A_i，x即為從策略集中按等概率選擇的報價策略；表示發電商i從第t輪出清中，選擇當前價值函數向量中最大值所對應的報價策略；r是r(i，t)的縮寫，是發電商i在第t輪出清時生成的[0，1]之間的隨機數；ε是ε(t)的縮寫，是第t輪出清時的探索概率，隨時間t變化，

為了讓探索概率ε隨仿真輪次t的增加而逐漸縮小，兼顧發電商代理對最優策略的探索與利用，具體思路表達式如下：

其中，ε₀為初始探索概率，T為總仿真模擬輪次。

4.根據權利要求1所述的電力中長期市場集中競價仿真及市場力監管方法，其特征在于，所述步驟S3具體內容如下：收集發電側與用電側集中競價申報信息，按照發電報價從低到高，形成供給曲線，按照用電報價從高到低，形成需求曲線，兩條曲線的交點對應的價格即為市場出清價格，位于交點左側的申報電量全部出清，位于交點右側的申報電量全部不出清。

5.根據權利要求1所述的電力中長期市場集中競價仿真及市場力監管方法，其特征在于，所述步驟S4具體內容如下：對發電商而言，其收益主要為售電收入與發電成本的差值，具體思路表達式如下：

其中，為發電商i在第t輪出清時的收益情況；為第t輪市場統一出清價格；為發電商i在第t輪的市場出清電量；為發電商i在第t輪的單位發電成本；

在機組i得到發電收益后，應對各申報策略A_i對應的價值函數做出更新調整，具體調整方法表達式如下：

其中，為機組i在第t輪市場出清后，策略A_i，m對應的價值大小；為機組i在第t-1輪市場出清后，策略A_i，m對應的價值大小；x表示機組i在第t輪市場交易中采取的策略編號，對于選中的策略按公式(4)上面的表達式調整對于未被選中的策略，相應的價值函數保持上一輪的不變；為發電商i在第t輪出清時的收益情況；

α(t)為隨交易輪次t變化的折扣因子，具體表達式如下：

其中，α₀為初始折扣因子，T為總仿真模擬輪次，設置折扣因子的目的在于削弱先前經驗的影響，引入最近交易結果的影響；

至此，市場競爭的流程已經走完，后續通過不斷迭代以達到市場出清價格的收斂值P_clear，end，并根據以下公式(6)(7)(8)評估市場力的動用情況：

其中，公式(6)中P_clear，end為按照發電主體學習得到的最優報價策略得到的市場收斂價格，P_real為按照發電主體實際發電成本進行價格申報，當機組成本低于最低報價限制時，按最低報價計算，得到的市場出清價格；公式(7)中S_i為發電商i擁有的機組容量之和，S為所有發電商的機組容量之和；公式(8)用于最終判斷市場力的動用情況，如果J＜0.2則市場力未明顯動用，J≥0.2則市場力明顯動用。