学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

网络阻塞环境下电力市场发电商市场力的研究

作　者: 马豫超
导　师: 侯志俭
学　校: 上海交通大学
专　业: 电力系统及其自动化
关键词: 市场力策略竞标网络阻塞博弈模型纳什均衡两层优化问题网络损耗自加强学习算法最优适应度粒子群算法用户需求弹性
分类号: F407.61
类　型: 博士论文
年　份: 2006年
下　载: 320次
引　用: 4次
阅　读: 论文下载

内容摘要

由于电力商品的特殊性,电力批发市场实质上是一个寡头竞争市场。发电商作为市场主动参与者,将在经济利润最大化这一目标驱动下行使市场力,进行不同于发电成本的策略竞标。多发电商的相互策略作用对电力批发市场的出清价格、交易数量以及市场运行效率产生影响。同时,由于电网可能发生传输阻塞的特殊物理特性,使得发电商通过策略竞标来达到自身生产效益最大化这一市场力现象在电力行业中显得尤为突出和特殊。本论文的中心课题就是在考虑网络传输阻塞情况下,针对发电商市场力行为进行分析研究。以往的市场集中度指数在评估发电商市场力时不能充分反映电力市场的运行特性。发电商市场力行为所导致的消极作用,如市场价格升高、电力交易量减少和市场运行效率降低等,应通过适当的数学模型进行仿真模拟,从而为市场运行监管者甄别、防范和平抑发电商市场力行为,引导市场高效、公平运行提供定量指数和评估依据。博弈论提供了研究电力市场中发电商策略竞标市场力行为的有力工具。描述发电商策略竞标行为的数学模型是一个两层优化问题。上层发电商生产效益最大化问题需建立在下层市场出清,即系统效益最大化问题基础上。在多时段电力交易下,该数学模型较难运用于发电商策略竞标市场力行为分析中。启发式多代理学习系统是一个有效工具,该方法不依赖于严格的数学解析模型,根据代理的学习机制自身进化到最优报价策略,从而突破了研究中长期发电商市场力行为所遇到的困难。本文的主要工作和创新点包括以下几个方面:1)市场力通常由反映市场集中度的市场份额类指数来衡量,如HHI指数。这类指数运用在电力市场中却会导致较大偏差,尤其在计及网络传输阻塞这一电网固有特性时显得突出。本文提出了采用一系列基于纳什均衡的市场运行指数来衡量发电商市场力程度,从发电商行使市场力的真正动机入手来分析市场力行为。2)目前研究发电商博弈策略竞标行为的文献,或者不考虑网络传输约束,或者仅局限于某一模型的研究。本文基于同样的测试网络参数,在考虑网络传输阻塞的情况下探讨不同博弈模型对电力寡头市场运行的影响。应用最佳反映函数和循环搜索最优策略的方法对垄断、古诺、Stackelberg、供给函数均衡和猜测供给函数等博弈模型进行研究分析。3)由于网络损耗和博弈行为在当今电力市场的客观存在性,结合基于博弈论的发电商策略竞标行为和输电网络功率损耗二者特性,本文创新性地首次提出了在考虑线路传输功率损耗的情况下,针对寡头电力市场中发电商博弈策略均衡模型的分析研究。4)在求解发电商生产效益最大化问题时,由于该优化模型的非线性和非凸性,目前详细讨论求解过程和方法的文献很少。本文针对不同博弈模型,创新地提出了两种求解方法:其一是遍历系统运行状态将非凸性的两层优化问题转化为典型的二次凸规划,以保证全局最优解;其二是结合启发式优化算法寻找较好的初始点,然后再进行解析求解。5)本文以多代理系统为基础,提出了利用自加强学习算法来模拟仿真中长期电力批发市场,从而找到市场平衡点,并据此评估市场中长期运行情况。该学习算法突破了中长期电力市场发电商策略行为采用解析数学模型表达的难题,算法运用具有创新性。6)本论文提出了运用最优适应度粒子群算法求解发电商生产效益最大化问题,解决了确定性优化方法在求解此类优化问题时所遇到的局限性,如最优解的局部性和初始点选择的敏感性。7)发电商的策略竞标行为导致电力市场运行效率低,这一消极因素在用户需求弹性较低时尤为突出。本文基于发电商猜测供给函数以及电力用户需求弹性模型,对提高负荷需求弹性从而抑制发电商市场力消极作用进行了详细研究和分析。本文紧密结合电力系统的技术和经济运行特性,对电力系统市场化运营管理,特别是考虑传输网络阻塞情况下的发电商市场力行为进行了理论研究。为电力市场运行监管者甄别、预防和抑制发电商市场力行为,引导电力市场公平、高效运行提供了分析研究工具和定量指数。

全文目录

摘要  4-7
ABSTARCT  7-15
第一章绪论  15-25
  1.1 竞争型电力市场的发展  15-16
  1.2 市场力分析和影响  16-22
    1.2.1 市场力的传统分析方法：集中度衡量方法  17-18
    1.2.2 基于市场运行均衡的市场力分析：超越集中度参数  18-22
  1.3 负荷需求价格弹性分析及其在竞争型电力市场中的作用  22-23
  1.4 本文主要工作  23-25
第二章电力市场市场力  25-39
  2.1 引言  25
  2.2 电力商品特性  25-27
  2.3 电力批发市场结构  27-33
  2.4 市场力定义  33-35
  2.5 完全竞争型市场和非完全竞争型市场  35-38
  2.6 小结  38-39
第三章 ISO-交易中心方式下电力市场出清数学模型  39-52
  3.1 引言  39
  3.2 电力系统潮流模型  39-40
  3.3 不考虑网络约束的市场出清模型  40-42
  3.4 考虑网络约束的市场出清  42-47
    3.4.1 基于节点功率平衡的市场出清：优化问题模型1  44-45
    3.4.2 基于系统功率平衡的市场出清：优化问题模型2  45-47
  3.5 算列  47-51
  3.6 小结  51-52
第四章博弈论在模拟电力市场中发电商策略行为中的应用  52-88
  4.1 引言  52-53
  4.2 电力市场中常见博弈模型  53-56
  4.3 问题形成和解决方法  56-58
  4.4 最佳反映函数法之应用  58-68
    4.4.1 博弈模型数学推导与计算结果  59-63
    4.4.2 市场力分析  63-68
  4.5 循环搜索最优方法之应用  68-87
    4.5.1 博弈模型数学推导  68-70
    4.5.2 发电商生产效益最大化问题求解技巧  70-72
    4.5.3 仿真计算结果  72-75
    4.5.4 市场力分析  75-87
  4.6 小结  87-88
第五章考虑网络传输损耗的寡头电力市场  88-98
  5.1 引言  88
  5.2 发电商供给策略模型和网络损耗模型  88-90
  5.3 考虑输电网络损耗的市场出清模型  90-92
  5.4 惩罚因子法求解带平衡约束的数学规划问题  92-93
  5.5 仿真案例分析  93-97
  5.6 结语  97-98
第六章需求弹性对寡头电力市场运行的影响  98-113
  6.1 引言  98
  6.2 电力需求弹性及其影响因素  98-100
  6.3 一种电力交易市场需求弹性模型  100-102
  6.4 弹性需求下的发电商策略竞标模型-猜测供应函数  102-105
  6.5 评估需求弹性对市场运行影响的指标  105-106
  6.6 市场模拟  106-112
  6.7 结论  112-113
第七章基于自加强学习算法的发电商报价策略研究  113-126
  7.1 引言  113-114
  7.2 自加强学习的背景知识  114-116
  7.3 发电商策略报价和市场调度模型  116-117
  7.4 基于自加强学习算法的电力市场中长期发电商策略报价的仿真模型  117-119
  7.5 仿真试验案例  119-125
  7.6 结语  125-126
第八章基于最优适应度粒子群算法的发电商两层优化模型的研究  126-143
  8.1 前言  126
  8.2 粒子群(PSO) 优化算法  126-128
  8.3 电力市场中发电商最优供给函数:基于FDR PSO启发式方法的模型  128-130
  8.4 数值仿真案例  130-136
  8.5 PSO算法讨论  136-138
  8.6 结语  138-143
参考文献  143-155
附录  155-161
  A.1 术语  155-158
  A.2 IEEE14 测试网络  158-159
  A.3 IEEE30 测试网络  159-161
致谢  161-162
攻读学位期间发表的学术论文目录  162-163

网络阻塞环境下电力市场发电商市场力的研究

内容摘要

全文目录

相似论文