（控制理论与控制工程专业论文）基于最优化算法的发电企业竞价策略研究.pdf

华北电力大学硕士学位论文 摘要 随着电力市场改革的不断深入，研究发电公司竞价策略问题将变的很有意义， 国内外学者做了大量的研究。本文在总结前人工作的基础上，提出粒子群优化及其 改进算法为基础的智能优化算法来求解发电厂的竞价问题。在优化过程中将电厂的 成本函数及市场预测出清价格结合起来，帮助发电厂同时考虑成本及市场出清价 格，使得所选的报价策略更符合发电厂的利益，更为合理。算例证明所用方法的可 行性及有效性，并证明了在四种不同的粒子群算法中，改进后的自适应粒子群算法 有最好的全局搜索能力、最快的收敛速度，改善了其优化性能。 关键词：电力市场，智能优化算法，竞价策略，出清价格，电厂成本 a b s t r a c t a l o n gw i t ht h ei n t e n s i f y i n go ft h ee l e c t r i c i t ym a r k e tr e f o r m ，t h er e s e a r c ho nb i d d i n g s t r a t e g i e so fg e n e r a t i o nc o m p a n i e sw i l lb e c o m em o r es i g n i f i c a n t m a n ys c h o l a r sh a v e d o n eal o to f r e s e a r c h i nt h i s p a p e r ，b a s e d o np r e v i o u sw o r k ，p a r t i c l es w a r m o p t i m i z a t i o n ( p s o ) a n dm o d i f i e dp s oa l g o r i t h ma r ep r o p o s e dt od e a lw i t hb i d d i n g s t r a t e g i e s o fg e n e r a t i o nc o m p a n i e s i nt h ec o u r s eo ft h eo p t i m i z a t i o np r o c e d u r e ， c o n s i d e r i n gc o s t sa n dm a r k e tc l e a r i n gp r i c e ，m a k e st h es e l e c t e dg e n e r a t o r sb i d d i n g s t r a t e g i e sc o n f o r mt ot h ei n t e r e s t so ft h eg e n e r a t i o nc o m p a n i e sa n dm o r er e a s o n a b l e f i n a l l y , s o m ee x a m p l e sa r eu s e dt oi l l u s t r a t et h ef e a s i b i l i t yo ft h ep r o p o s e dm e t h o da n d s h o wt h a tt h en e wa l g o r i t h mc a ng r e a t l yi m p r o v et h eg l o b a lc o n v e r g e n c ea b i l i t ya n d e n h a n c et h er a t eo fc o n v e r g e n c e w a n gy i n g - x i n ( c o n t r o lt h e o r ya n dc o n t r o le n g i n e e r i n g ) d i r e c t e db yp r o f z h a n gj i a n - h u a k e yw a r d s ：p o w e rm a r k e t ，i n t e l l i g e n to p t i m i z a t i o na l g o r i t h m s ( p s o ) ，b i d d i n g s t r a t e g y ，c l e a r i n gp r i c e ，p o w e rp l a n tc o s t 华北电力大学硕士学位论文 目录 摘 要l a b s t r a c t 1 第一章绪论1 1 1 论文研究背景及意义1 1 2 国内外电力市场的发展1 1 2 1 国外电力市场发展2 + 1 2 2 国内电力市场概况2 1 2 3 我国电力市场中的交易形式3 1 2 4 我国现阶段电厂面临的挑战5 1 3 发电厂竞价策略方法介绍。5 1 3 1 基于成本分析的报价策略6 1 3 2 基于预测电厂出清价的报价策略6 1 3 3 基于博弈论的报价策略7 1 3 4 基于估计竞争对手行为的报价策略8 1 3 5 基于优化策略的报价策略8 1 4 本文主要工作。9 第二章粒子群优化算法简介及改进1 1 2 1 粒子群算法1 1 2 1 1 算法流程1 2 2 1 2 粒子群算法与其它进化算法的比较1 3 2 2 改进粒子群优化1 4 2 2 1 带惯性权重p s o 1 4 2 2 2 线性递减权重p s o 1 5 2 2 3 自适应权重p s o 。1 6 2 3 粒子群优化算法在负荷分配中的应用。1 6 2 3 1 经济负荷分配的数学模型1 7 2 3 2 优化目标函数1 8 2 3 3 算例。1 8 2 4 本章小结2 0 第三章基于粒子群优化算法的最优竞价策略2 1 3 1 发电厂最优竞价问题描述2 1 3 2 机组发电成本2 2 3 2 1 固定成本2 2 3 2 2 变动成本2 3 3 2 3 成本曲线。2 3 3 3 基于粒子群优化算法的竞价模型。2 4 3 3 1 目标函数及物理约束2 4 3 3 2 基于电价预测的风险分析2 5 3 3 3 风险偏好2 6 3 4 本章小结2 8 第四章仿真算例与结果分析2 9 华北电力大学硕士学位论文 4 1 最优报价算例2 9 4 2 结果分析3 1 4 2 1 粒子群算法性能比较3 1 4 2 2 报价结果比较3 3 4 2 3 风险偏好因子口取值3 3 4 3 本章小结3 4 第五章结论。3 7 5 1 本文工作总结3 7 5 2 不足及展望3 8 参考文献3 9 致谢4 3 在学期间发表的学术论文和参加科研情况。4 4 i i 华北电力大学硕士学位论文 1 1 论文研究背景及意义 第一章绪论 电力行业诞生后不久，人们就意识到电力是具有自然垄断特性的准公共产品， 由于其在国民经济中的基础地位和本身的特殊性质，一般认为必须由国家垄断经 营。历史上许多国家的电力行业都是发、输、配电一体化的垄断经营，这种垄断经 营对统一建设规划、稳定电网运行起到过相当积极的作用。但是从8 0 年代以来， 市场经济国家纷纷放松对电力等具有垄断特性的行业的管制，竞争机制开始融入电 力运营，实行“厂网分开、建立竞争性的电力市场 已成为电力改革的潮流。市场 化改革后，随着实施厂网分开、主辅分离，彻底切断电厂与电网的资产纽带，电力 生产各环节的相应企业将分开改组或重组，逐步形成发电、输配电与售电等市场， 建立与市场经济相适应的电力管理体制u 1 。 市场的本质是竞争，通过竞争来实现整个电力工业的资源优化。竞争的前提是 公平，而公平是市场机制的基本原则。市场机制的引入对电力工业的经济性提出了 更高的要求，需要在统一协调经济性和安全性的前提下，保证市场规则对所有参与 者公平、公正、公开。深刻的体制改革给电力系统规划和运行带来了巨大的挑战。 在电力市场环境中，发电厂与电网公司成为了公平买卖、进行电力交易的平等的市 场成员，电力及其服务成为商品。这样，传统的基于粗放管理和行政手段的一系列 规划、调度和控制方案，势必无法适应充满竞争的市场环境，必须用全新的视角重 新审视电力系统运行控制及规划工作的各个环节，引入市场调节手段。 1 2 国内外电力市场的发展 电力市场化改革始于1 9 7 8 年智利政府打破垄断、形成竞争的政策，随后世界 范围内很多国家都陆续开始了自己的电力市场化改革，包括英、美、北欧和南美诸 国的许多国家和地区。8 0 年代后期开始，在这些发达国家和发展中国家不同程度地 着手进行电力体制改革，到目前为止，全球有不少国家都进行了电力工业的市场化 改革。1 9 9 0 年3 月英国开始推行电力市场化改革，其核心是实行私有化和在电力 市场中引入竞争。将原来的垄断全英国发、输、配、供电业务的中央发电局改组为 3 家发电公司、1 家高压输电公司和1 2 家地区配电公司。在电力市场中首先采用了 强制性电力库模式进行交易，要求所有发电者向电力库售电，所有购电者从电力库 华北电力大学硕士学位论文 购电，电力库模式中规定了相应的竞价规则，双方按照每半小时报价通过电力库进 行交易，根据购电者的负荷需求以及发电者的投标价格高低顺序调度电厂出力，优 先调度报价低的发电者。在英国的电力库模式中发电环节实现了完全竞争乜1 。 1 2 1 国外电力市场发展 英国电力工业全面走向市场化并取得初步成功，引起世界许多国家的仿效，美 国、日本、澳大利亚、挪威、瑞典、新西兰、印度、阿根廷、巴西、智利及东欧国 家都先后卷入了这股电力工业改革的洪流。 美国电力市场化改革的核心是放松管制，引入竞争，提高效率，降低电价。美 国电力工业受各州政府监管，由于地理环境、电网结构以及经济发展水平差异较大， 各州政府对于电力改革的模式有着不同的看法，整个国家的电力市场改革没有一个 统一的规则和标准。1 9 9 8 年3 月3 1 日，加州电力市场正式运行，目的是在电力供 应侧引入竞争，允许电力用户有选择发电商的权利，可以直接与发电商签订购电合 同，电网向发电商开放并为用户提供输电服务。加州电力市场参与者包括发电商、 电力交易所、计划协调者、独立系统运营商、配电公司、零售商和用户，电力交易 所、独立系统运营商是非营利机构。美国加州的电力市场从2 0 0 0 年6 月起在相当 长一段时间内电力市场出现了批发电价飞涨、配售电公司濒临倒闭的现象，致使联 邦和州政府不得不出面干预。这引起了全世界的关注，许多国家都对这种现象进行 了深入研究和分析，加深了对电力市场的理解。目前电力市场还没有一个公认的、 严格的定义，而且它的内容依赖于不同形式的电力市场的制度框架、组织结构，并 且其形式和内容仍在发展之中。但建立电力市场的主要目的都是：引入竞争，提高 效率，降低电价，改善服务，持续发展。电价是电力市场的杠杆和核心内容口1 。 英国电力市场化的成功经验为我们提供了一个可以借鉴的范例，而美国电力市 场中的加州大停电事故却又引起了我们的反思，电力行业的市场化方向是否正确， 电力市场的设计方案应遵循何种原则，在放松政府管制和完全市场化之间如何抉择 并把握其中尺度，今天大多数国家都还在不断调整并积极探索是否有更适合本国国 情的改革模式。 1 2 2 国内电力市场概况 建国初期直到九十年间，我国对电力工业一直实行中央垂直垄断管理体制，政 企合一，国家独家办电，由于当时国家财力有限，电力工业的发展速度缓慢，造成 了中国长达多年的全国性严重缺电局面，电力供应不足成为当时制约中国经济发展 和社会进步的主要“瓶颈 之一。改革开放以来，电力工业得到了很大的发展。经 过近二十年的努力，至1 9 9 7 年初步扭转了全国主要电网缺电的局面，大部分电网 2 华北电力大学硕士学位论文 实现电力供需基本平衡。电力体制改革以加快发展和向市场经济转变为目标，解决 了连续二十多年的电力危机，形成了比较开放的电力市场和适合当时国情的电价机 制，初步实现了电力工业由计划经济向市场经济的转变h 1 。 1 9 9 8 年6 月，国家电力公司提出了“实行网厂分开，建立发电侧电力市场的实 施方案框架，明确了三个省( 市) 为试点单位：同年1 1 月，国务院转发了国家经贸委 “关于深化电力工业体制改革有关问题的意见 ，并将辽宁、吉林、黑龙江三省与 山东、上海、浙江同时列为厂网分开，竞价上网的试点单位。这也标志着政府积极 推进建立发电侧电力市场工作正式启动和电力工业继续深化改革，以期打破垄断， 形成统一、开放、有序的电力市场的开端。所谓“厂网分开 ，主要指将国家电力 公司管理的资产按照发电和电网两类业务划分，并分别进行资产重组。厂网分开后， 原国家电力公司拥有的发电资产，分割成个全国性的独立发电企业，由国务院分别 授权经营。 在电网方面，成立国家电网公司和南方电网公司。国家电网公司作为原国家电 力公司管理的电网资产出资人代表，按国有独资形式设置，在国家计划中实行单列。 由国家电网公司负责组建华北含山东、东北含内蒙古东部、西北、华东含福建和华 中含重庆、四川五个区域电网有限责任公司或股份有限公司。西藏电力企业由国家 电网公司代管。南方电网公司由广东、海南和原国家电力公司在云南、贵州、广西 的电网资产组成，按各方拥有的电网净资产比例，由控股方负责组建南方电网公司。 发电资产直接改组或重组为规模大致相当的家全国性的独立发电公司，分别为中国 华能集团公司、中国大唐集团公司、中国华电集团公司、中国国电集团公司、中国 电力投资集团公司。2 0 0 4 年我国又先后开展了东北和华东区域电力市场的模拟试运 行，2 0 0 5 年底南方电力模拟市场试运行也正式宣告开始；2 0 0 5 年5 月1 日国家发 改委正式颁布执行了上网电价管理暂行办法、输配电价管理暂行办法、销售 电价管理暂行办法三个关于电价的文件，理顺了电价体制，推动了电力市场的往 前发展；2 0 0 6 年9 月电网公司调度交易分开，成立省、区域、国家三级交易中心。 电力市场体系在我国已经走向成熟，为建立真正意义的电力市场又更加靠近了一 步，为电力市场的全面展开积累了宝贵的经验哺1 。 1 2 3 我国电力市场中的交易形式 电力市场中的两种基本交易方式是分散的双边交易和集中的中介交易。双边市 场( b i l a t e r a lm a r k e t s ) 的特点是交易持续、分散进行，每笔交易的价格由双方约定而 可以各不相同；中介市场( m e d i a t e dm a r k e t s ) 如p o o l 和p o w e re x c h a n g e r ，是定期开市 的拍卖市场，中间商购入电力，再转售给用户。 东北区域电力市场是我国第一个区域电力市场改革试点，试点区域涉及三省一 3 华北电力大学硕士学位论文 区辽宁、吉林、黑龙江省以及内蒙东部地区。东北电力市场实行“两部制电价、全 电量竞争 的竞价模式，并以年度和月度形式进行竞价交易。两部制电价是指电价 分别根据电厂的固定成本与变动成本分解为容量电价和电量电价，容量电价由政府 价格主管部门依据区域范围内参与竞争的各类发电机组平均投资成本为基础制定 和调整，反映为机组固定成本的补偿电量电价由市场竞争形成，反映机组变动成本 的补偿。全电量竞争是指发电企业的所有电量均须通过市场竞价获得，报价低者优 先上网。东北电力市场于2 0 0 4 年1 2 月开始试运行，完成了2 0 0 5 年度、2 0 0 6 月度 竞价和年度竞价后，由于产生了数额较大的市场亏空难以消化等原因，东北电力市 场暂停了试运行，进入总结阶段。华东区域电力市场包括江苏、浙江、安徽、福建、 上海四省一市，实行“单一制电价，部分电量竞争 的竞价模式，并以日前市场竞 价，日前市场竞价是指发电企业当日的上网电量和电价必须通过前一日的竞价取 得，相当于现货市场交易为主。单一制电价指政府价格主管部门不制定容量电价， 市场电价的竞争和成交仅依据机组申报的电量电价。部分电量竞争指发电企业仅拿 出小部分电量竞价，大部分电量仍然是以年度合约的方式取得并维持政府所核定的 上网电价。华东区域电力市场分别于2 0 0 6 年4 月6 日到4 月8 日、1 2 月2 0 日到 1 2 月2 6 日进行了两次试运行，2 0 0 7 年进入了总结和规则修改阶段阴1 。 山东省发电市场竞价模式为竞价上网初期，实行“双轨制上网电价的限量竞 价模式，模式操作框架为h ，： ( 1 ) 电网经营企业与发电企业签订购售电合同，明确合同电量与电价，并将机组 的合同电量分解到天。 ( 2 ) 电网调度中心首先根据机组合同电量完成情况安排开机运行的机组组合，然 后根据发电企业申报的报价数据安排机组出力。对机组的报价实行最高、最低限制。 目前，我国电力用户电价尚未放开，电力市场仅限发电侧竞价上网。这种市场 难以发挥电力市场机制的优化资源配置作用，容易产生发电侧上网电价波动。建议 逐步的放宽政府对电价的管制，加强对电力需求特性的研究。在用户侧电价尚未放 开时，国家应对电力市场竞价过程进行宏观控制，避免美国加州出现的电价失控的 局面拍卖是一种实现商品买卖的经济而有效的形式。目前，国内外的电力市场的交 易形式是以拍卖为基础的。与拍卖最密切相关的一个问题就是投标1 。很明显，构 建投标策略应该以市场模型和管理规则为基础。各国的电力市场都使用了统一价格 暗标拍卖，在拍卖中，如果交易成功，不论各自的标价，一律按统一价格结算。这 种拍卖方法能够鼓励买卖双方按其边际获利或边际成本投标，取得最大的社会效 益。 4 华北电力大学硕士学位论文 1 2 4 我国现阶段电厂面临的挑战 在传统模式中，发电和供电一体，发电单位往往不关心发电成本，缺乏必要的 竞争。实行“厂网分开，竞价上网 后，一方面，各个发电厂从现在的与电网实质 上是一家的状态中分离出来，成为独立的法人实体，自主经营、自负盈亏；另一方 面，各个发电企业实行“竞价上网”，即电网企业根据各发电企业的报价，择优购 电。这是世界电力工业改革的大趋势，是生产力发展到一定阶段的必然结果。这项 改革目前已得到政府部门、电力公司和独立发电企业的普遍支持认同，也是符合社 会主义市场经济规律的口1 。按照建立电力市场、多家办电的客观要求，发电企业必 须降低成本，开展公平竞争，调动其积极性，从而达到优化资源配置，这要求发电 企业对所拥有的信息资源进行集成。 “厂网分开，竞价上网 标志着电力市场的逐步开放，发电侧电力市场的逐渐 开放对电厂传统计划经济体制下的运营模式是一个新的挑战，它要求电厂转变经营 生产观念，重构经营策略，满足电力市场对电厂运行的要求1 ： ( 1 ) 电力市场使电厂的经营思想要从被动的计划发电变为主动竞价上网，因而 电厂要充分了解构成电力市场和影响其运营的主要因素。 ( 2 ) 电厂实行竞价上网，其关键要掌握电价的成因、实时电价的波动规律，电 厂固定成本和变动成本的不确定因素，建立符合市场规律的、行之有效的竞价模式j ： 并制定恰当的竞价策略，从而实现电厂的最佳效益。 ( 3 ) 电厂的经营活动涉及到燃料、水、环保等诸多与社会活动有关的元素。电 厂必须从把握社会经济发展的趋势入手，正确预测未来负荷一价格一服务质量的需 求关系，正确掌握电力市场的运行法规和规则才能在激烈竞争的发电市场立于不败 之地。 在这样的形式下，电厂必须制定从中国电力市场实际出发的、符合本厂现实情 况的竞价策略，并建立有效的动态成本分析系统，以协助报价人员更好的预报边际 电价和调度人员进行负荷优化分配，加强对电厂的经济及技术管理，促进电厂高效 运作，在电力市场环境下争取更大的利益n 1 。 1 3 发电厂竞价策略方法介绍 我国电力市场竞价上网正处于发展初期，发电公司在竞价上网中所能获得的收 益与该公司电价预测方法和报价策略有很大关系。在电力市场环境下，发电企业可 通过采用策略性投标来取得最大利润，另一方面，市场调节或监管机构需要评估发 电企业的策略性投标行为，考察滥用市场力的可能性，以确定适当的市场结构和管 理规则，保证市场竞争的公平性，达到引入市场经济的最终目的。这样，研究最优 5 华北电力大学硕士学位论文 投标策略是发电企业和市场调节机构都感兴趣的课题。近几年中，这方面的研究工 作相当活跃。发电厂报价策略主要有基于成本分析的报价策略、基于预测电厂出清 价的报价策略、基于博弈论的报价策略、基于估计竞争对手行为的报价策略、基于 优化技术的报价策略等。 1 3 1 基于成本分析的报价策略 基于成本分析的方法是国内电力市场试点中参与竞价上网的发电厂商应用最 普遍的一种竞价方法。在统一清算体系下，这种方法的基本思路是将发电公司的电 能生产成本加上期望利润( 由发电公司自己确定) 作为投标电价。此方法对发电公司 来说比较简单、容易掌握，但未能将竞争对手的报价情况考虑进去，很难做到的价 格符合市场出清价要求并使自己的利润最大化。该方法中最重要的是发电成本的计 算和固定成本的分摊。成本分为固定成本和变动成本，各时段的变动成本是它的实 际发生值，关键是对固定成本的合理分摊。在以往电厂的电价计算时，都是计算出 一个月、一个季度乃至一年的平均成本。在实行电力市场后，传统的会计方法不能 反映分时的电力成本。在进行现有的分时段计算时，必然涉及到了各项费用支出在 各时段的分摊u 朝。 文献 4 1 进一步提出以实时成本为基础制定发电厂商的报价策略，其报价为在 实时成本的基础上加上利润和税金作为其报价，并考虑在不同负荷时段设置不同的 利润率。文献 1 4 和 1 5 基于边际成本的定义和随机生产模拟技术，提出了一种短 期发电边际成本的概率学预测方法，不仅能给出发电边际成本的均值，而且能得到 其概率分布函数，同时还考虑了预测提前时间对发电机组强迫停运率的影响以及负 荷预测不确定性的计入方法。文献 4 2 儿4 3 对实时发电成本进行分析将发电厂商的 成本分为固定成本和变动成本两部分，指出只要上网电价高于变动成本，就要尽可 能多的争取上网容量并给出了能快速制定报价的利润曲线图。文献 4 4 提出了一种 在竞争环境下计算和分解中期边际成本的方法，该方法基于市场均衡模型，其目标 是为发电厂提供一种管理其资源的有效方法，以帮助电厂优化运行、报价决策、资 产评估和合同管理。 1 3 2 基于预测电厂出清价的报价策略 这类方法的基本原理是在统一出清的市场中，按照出清电价历史情况，首先对 市场中相应的电价变化规律进行拟合及预测，为确保能以较大概率中标，发电公司 的标价只要略低于预测电价而高于成本价即可。这种方法实现原理非常简单，要对 电力市场特点进行分析，然后选择适当的预测模型进行预测。但核心在于如何能够 准确预测市场电价。因为电价预测需要对其他发电公司的机组信息、电力市场的负 6 华北电力大学硕士学位论文 荷需求、输电网络的拥挤状况、电力市场的运行状况等有全面的了解，需要有充分 的历史数据。由于电力市场刚刚在我国开始运行，能够用于预测的历史数据严重缺 乏，很不完整。并且电力市场的参与者很少，投标随机性和投机性大，电价变化起 伏性大、不确定因素多，其变化规律不易掌握。 基于预测的竞价策略假定了企业行为不影响报价，相当于假设发电企业是完全 竞争性的。是通过预测下一交易日或交易时段的市场出清价来确定发电商报价策 略。文献 1 7 首先采用神经网络对英国电力市场进行短期电价预测的研究，之后不 少学者将该方法应用到不同的电力市场中，神经网络对大量非结构性、非精确性规 律具有自适应功能，能够有效处理多变量和非线性问题，从而成为目前国内外专家 学者研究得比较多的一种电价预测方法。近年来国内外学者对神经网络预测方法进 行了积极的探索，分别采用了回归神经网络口朝、径向基函数( r b f ) 神经网络d 们、自适 应神经网络引、递归神经网络 、模块神经网络口引，等目前进行日前电价预测的尝 试，取得了一些效果。并考虑了不同的电价因素，短期电价预测的误差也逐渐降低。 电力市场出清电价是系统总的供给曲线和需求曲线交点所对应的均衡价格，市 场出清电价是电力市场中反映电力商品供求关系的统一价格。当前国际上大多数国 家和我国正在进行试点的电力市场，都是依此为核心进行结算的。因此部分学者通 过预测的市场总供给曲线和预测的系统负荷来模拟电力的拍卖过程，从而得到市场 出清价乜们。文献 2 5 通过需求和供给各自的随机模型得到市场价格及其概率分布。 文献 2 6 进一步模拟市场出清后的安全校核过程，从而得到考虑系统约束、备用需 求等因素的预测电价。随机生产模拟也可以根据各发电商的报价安排机组出力，并 得到系统的边际电价，因此也可用该方法来模拟市场出清过程，从而预测市场边际 电价2 引。 1 。3 3 基于博弈论的报价策略 博弈论是专门研究两个或两个以上利益有冲突的个体，在有相互作用的情况 下，如何进行各自优化决策的理论。它的特点是乜引： ( 1 ) 博弈论中参与者在利益上有冲突。 ( 2 ) 参与者各自做优化决策，并企图使个体利益最大化。 ( 3 ) 个体的利益与其他个体的决策相关，即个体的决策会影响他人，他人的决策会 影响自身。 ( 4 ) 参与决策的个体均为“理性”的。 电力市场恰好具有这样的特点。在电力市场中，博弈的目标即调度中心的负荷 是公开的，博弈参与者即各个电厂的数量是有限的，属于寡头竞争，并且参与者的 报价曲线是保密的，根据博弈论相关信息可以知道，电力市场属于非合作不完全信 7 华北电力大学硕士学位论文 息博弈。文献 2 9 在运用传统博弈论方法来获取报价曲线面临诸多不太合理的情况 下，引入智b 皂a g e n t 技术，建立了完全信息下的决策模型，并用二元进化算法模拟 各竞价主体的学习方法，给出了算法模型与学习步骤。这种方法很好地解决了存在 对多个竞争对手时博弈论方法多维函数求解不便的问题。它面临着对对手成本预测 估计的不准确、对手报价策略的变化以及市场环境的改变等诸多影响结果变化的因 素。 1 3 4 基于估计竞争对手行为的报价策略 估计对手行为的方法是通过建立概率模型，估计竞争对手的投标行为，并结合 其他方法生成投标策略。这种方法需要对市场所有竞争对手的报价策略和费用函数 的分布函数进行预测，利用模糊数学和概率论等数学方法对其进行分析比较，最终 来确定自己的报价策略。采用概率方法或者模糊集方法对其他发电商的报价行为进 行估计，进而确定报价策略的方法。在分析对手历史数据的基础上，估计对手的几 种可能的费用曲线例如报高价、中价、低价等，然后在得到的竞价曲线的基础上再 叠加某种分布的随机扰动。该方法是通过估计其他发电商的报价行为来优化自身的 报价策略，其原理是先用概率的方法或者模糊的方法来估计竞争对手的报价行为， 在此基础上建立最优经济模型，求解此优化问题得到最优报价策略。此方法的关键 之处在于对其他对手报价行为的准确估计，估计竞争对手的生产成本，而是估计竞 争对手的报价策略。准确估计竞争对手的报价行为还需要掌握对手充分的历史数 据，但是在目前的电力市场竞价规则中，竞争对手的数据是保密的，市场出清也是 不会公布这些数据的，因此只能通过估计对手的成本加上竞争对手的市场力来近似 估计其报价行为n 0 1 。目前的研究大都是假设已经估计到竞争对手的报价行为，然后 在构造自己的最优报价策略。描述竞争对手的报价行为的形式有多种：文献 1 1 针 对运行不久，历史数据尚不充分的电力市场，提出用模糊集合来描述竞争对手的报 价行为；文献 1 2 针对比较成熟，历史数据充分的电力市场，采用概率的方法来描 述竞争对手的报价行为由于大多存在不合理假设，或数据不充分，所以很难得到有 实际意义的结论。 1 3 5 基于优化策略的报价策略 现有关于优化报价策略的文献大都采用最优化方法进行，只是具体算法和步骤 上有所不同而已。主要有两种做法：一是构造企业利润最大化模型，通过预测市场 出清电价，合理安排机组的运行计划、以获得最大利润或者在此基础上考虑机组运 行约束和输电阻塞的影响；另一种做法是构造一个两层的优化模型。上层优化模型 是发电市场的出清模型，市场运营机构根据发电报价及负荷报价或预测负荷，按照 华北电力大学硕士学位论文 整个电力市场运行成本最小或社会福利最大的原则，确定发电调度计划及市场出清 电价。下层优化的目标是发电厂商利润最大化，两层之间通过市场出清电价进行协 调与联系。文献 2 8 以我国浙江省模拟电力市场为背景，将竞价策略的问题描述为 随机优化问题，假设竞争对手申报的时段价格服从正态分布，应用蒙特卡罗模拟的 方法求解最优竞价策略。该方法假定对手投标的时段容量是已知的，相当于假定市 场是c o u r n o t 型竞争。采用线性需求函数和二次成本函数假设，发电商之间进行产 量竞争，价格由需求函数决定。文献 2 9 在需求确定的条件下，发电商的最优竞标 策略取决于所有其它竞争对手提交的出力对本企业提交出力的反应，即本企业对虚 拟竞争对手微增响应的猜测，推测变动，定义为本企业在当前提交出力的基础上多 提交一个单位的出力时，所有对手提交出力之和的变化量。该文给出了猜测对手微 增响应的动态学习改进模型，当时间趋于无穷时，猜测的对手微增响应趋于实际值， 但未对动态学习模型的收敛速度做进一步的说明。 对于最优化方法而言，优化模型一般是在一系列技术和经济性约束条件下对单 一厂商的单一目标函数求取最优结果，主要用于解决单个厂商在市场竞争中所面临 的利润最大化问题。利用现有的很多成熟的优化数学模型可以很方便地建立电力市 场的优化模型，在计算上也比较容易处理，这使得它适合用来解决一些复杂而细节 的问题，比如建立短期的日报价曲线等近年来随着一些新优化算法的出现，大大拓 展了竞价策略的研究方法。有些研究者 6 0 6 1 应用了人工智能的方法，如神经网 络、遗传算法、遗传编程和有限状态自动机、进化计算学习等来构造自适应的、进 化的投标策略。另外还有基于序优化的方法建立的日前市场的竞价策略模型哺引。该 方法对于噪音和模型错误具有鲁棒性，而且从求解“最优解”转化为求解“足够好 的解 ，简化了方法。现代优化算法的引进增加了解决竞价策略问题的途径，但是 怎样更好地与我国电力市场实际相结合、构造出适用于我国电力市场的模型，仍然 是急需解决的难题。 1 4 本文主要工作 国内外众多专家学者和研究机构针对发电企业如何在市场环境下谋求收益的 最大化做了大量的研究工作，取得了令人瞩目的成绩，但由于整个市场环境复杂多 变，要建立起一套长期符合市场竞争机制的报价策略仍然是一项困难的工作。 本文在总结了前人的竞价策略及竞价方法的基础上，制订的基于最优化方法的 电厂报价策略考虑到以下两个因素：一是电厂的成本，二是市场出清边际价格预测 值。并引入风险偏好因子，将两者结合在发电商竞价模型中，考虑到机组的技术约 束( 主要指机组处于运行状态，机组的出力变化量最大限制，机组爬坡速率限制，以 9 华北电力大学硕士学位论文 及最高、最低报价限制) 。用粒子群优化算法及其改进算法进行求解，对实际电厂 成本数据及交易数据进行仿真，比较各个算法的优劣，并证明了该模型的有效性。 具体而言，本文工作可分为以下几个部分： 第二章：主要介绍了粒子群优化算法的基本原理及流程，介绍粒子群算法的几 种代表性的改进算法，并提出一种新的自适应粒子群优化算法，为了证明自适应粒 子群优化算法拥有更快的收敛速度及更好的收敛精度，将几种粒子群优化算法应用 于解决机组负荷优化的实际问题中，通过仿真运算可以看出自适应粒子群优化算法 具有最优异的寻优性能。 第三章：首先介绍了基于最优化算法的发电厂报价流程，并对报价的各个环节 的功能给出了比较详细的介绍。重点搭建了基于风险最小及利润最大化的发电厂多 目标报价决策优化模型，并引入基于电价预测的风险分析方法和风险偏好因子，使 发电企业可以根据自身情况选择不同的报价方案，增加了模型的灵活性。 第四章：结合实际电厂的机组数据和历史报价数据，对基于粒子群优化算法的 发电企业最优化竞价模型进行了仿真，验证了本文提出模型的准确性及粒子群优化 改进算法的有效性，本文还结合实例得出，选用不同大小的风险偏好因子，将产生 不同的最终报价方案，一个合理的风险偏好因子是报价成功的关键。发电企业可以 根据市场供需情况及自身情况选择一个适当的数值。 1 0 华北电力大学硕士学位论文 第二章粒子群优化算法简介及改进 粒子群优化算法( p a r t i c l es w a r mo p t i m i z a t i o n ，p s o ) 是由k e n n e d y 和e b e r h a r t 于1 9 9 5 年提出的一种优化算法。p s o 算法的运行机理不是依靠个体的自然进化规 律，而是对生物群体的社会行为进行模拟的一种进化计算方法，它最早源于对鸟群 觅食行为的研究。一群鸟在区域中随机搜索食物，所有的鸟都知道自己当前位置离 食物多远，那么找到食物的最优策略是什么呢? 最简单有效的策略就是搜寻目前离 食物最近的鸟的周围区域。p s o 从这种模型中得到启示并用于解决优化问题。与其 它进化算法比较，该算法的优势在于算法概念简单容易实现，同时又有深刻的智能 背景，既适合科学研究，又特别适合工程应用。因此，p s o 算法一经提出，立刻引 起了演化计算等领域的学者们的广泛关注。短短几年里，p s o 算法已经获得了很大 的发展，并已经在一些领域得到应用晦引。 简言之，p s o 算法和遗传算法( g e n e t i ca l g o r i t h m ，g a ) 类似，也是一种基于 迭代的优化工具，但比g a 更简单。在算法中，系统初始化为一组随机解，通过某 种方式迭代寻找最优解。由于p s o 算法简单、易于实现，所以p s o 算法发展得很 快。在函数优化、神经网络训练、系统控制等很多领域都已得到了广泛的应用。目 前已被“国际进化计算会议( i n t e r n a t i o n a lc o n f e r e n c e so ne v o l u t i o n a r yc o m p u t a t i o n ， c e c ) 列为一个讨论的专题。 2 1 粒子群算法 粒子群优化算法首先在给定的解空间中随机初始化粒子群，待优化问题的变量 数决定了解空间的维数。每个优化问题的解是搜索空间中的一只鸟，每只鸟在搜索 空间中以一定的速度飞行，这个速度根据鸟本身飞行的经验和同伴的飞行经验来动 态的调整。在寻优空间中，每个粒子都有目标函数决定的适应值，并且记录自己到 目前为止发现的最好位置p b e s t ，该位置可以看作是一个粒子的飞行经验；除此之外， 每个粒子还知道到目前为止整个群体中所有粒子发现的最好位置g b e s t ，该位置可 以看作整个粒子群体的社会经验。每次迭代，粒子通过跟踪两个“极值 ：粒子本 身所找到的最优解p b e s t 和群体找到的最优解g b e s t 来调整更新自己的位置，在找到 这两个最好解后，粒子根据如下的式( 2 - 1 ) 和式( 2 - 2 ) 来更新自己的速度和位置。位 置表示为：瓦= 。，鼍：，) r ，速度为：屹= “，_ ：) r ，其他向量类似。则速 度和位置更新方程为： 华北电力大学硕士学位论文 y 玎( t + 1 ) = v 盯( t xc i ( p b e s t f o ) 一x 玎o ) ) + c 2 ( g b e s t f ( f ) 一x 玎o ) ) ) r9 1 、 x 玎( t + 1 ) ；工玎( f ) + v 玎( t + 1 )( 2 - 2 ) 式中f 一1 , 2 m ，m 为群体数量；c ，c ，是加速系数( 或称学习因子) ，分别调节向 全局最好粒子和个体最好粒子方向飞行的最大步长，若太小，则粒子可能远离目标 区域，若太大则会导致突然向目标区域飞去，或飞过目标区域。适当的c 1 ，c ，可以加 快收敛且不易陷入局部最优。 2 1 1 算法流程 粒子群算法流程图如图2 - 1 所示，p s o 算法的流程可以描述如下： s t e p1 - 初始化：初始粒子的位置及其速度通常是在允许的范围内随机产生。 设定加速常数c j 、c 2 ，最大进化代数戤，并将当前进化代数置为t = l 。每个粒子的 p b e s t 坐标设置为其当前位置，且计算出其相应的个体极值( 即个体极值点的适应度 值) ，而全局极值( 即全局极值点的适应度值) 就是个体极值中最好的，记录该全 局极值点的粒子序号，并将g b e s t 设置为该最好粒子的当前位置。 s t e p2 -评价每一个粒子：计算每个粒子的适应度值。比较粒子当前的个体极 值p b e s t 。如果当前值比p b e s t 更优，则将p b e s t 设置为该粒子的位置，且更新个体 极值。比较粒子的当前适应值与种群最优值。如果所有粒子的适应值中最好的粒子 好于当前的全局极值，则将g b e s t 设置为该粒子的位置，记录该粒子的序号，且更 新全局极值。 s t e p3 -粒子的更新：用式( 2 - 1 ) 和( 2 - 2 ) 对每一个粒子的速度和位置进行 更新，产生新种群。 s t e p4 - 检验是否符合结束条件：如果当前的迭代次数达到了预先设定的最大 次数，则停止迭代，寻优结束；否则t = t + l ，并转至s t e p2 。 1 2 华北电力人学硕士学位论文 图2 1 粒子群算法流程 2 1 2 粒子群算法与其它进化算法的比较 粒子群算法和其它的进化算法都使用“种群”概念，用于表示一组解空间中的 个体集合。和其它的进化算法有许多相似之处，更有其独特之处。遗传算法( g a ) 是常用的进化算法之一，下面对两者做个简单的比较。 ( 1 ) 相似点 粒子群算法与遗传算法有许多相似之处。首先，两者都属于仿生算法，p s 0 算 法主要模拟鸟类觅食、人类认知等社会行为提出的，g a 主要借助生物进化中“适 者生存”的规律。两者都是在解空间随机产生初始种群，因而算法在全局的解空间 进行搜索，且将搜索重点集中在性能高的部分。然后通过随机优化方法更新种群和 搜索最优点，p s o 中认知项和社会项前都加有随机数，而g a 的遗传操作均属于随 机操作啼 。二者都具有隐含并行性，搜索过程都是问题的一个集合开始的，而不是 从单个个体开始，具有隐含并行搜索特性，从而减小了陷入局部极小的可能性。并 华北电力大学硕士学位论文 且由于这种并行性，易在并行计算机上实现，以提高算法性能和效率。它们都是根 据个体的适配信息进行搜索，因此不受函数约束条件的限制，如连续性、可导性等。 这两种算法在解决高维复杂问题时，往往会遇到早熟收敛和收敛性能差的缺点，都 无法保证收敛到最优点陆引。 ( 2 ) 不同点 与g a 相比，p s o 有记忆，好的粒子都保存在进化过程中，同时保留和利用位 置与速度信息，并且具有独特的信息共享机制。而在g a 中，以前的知识随着种群 的改变而破坏，并且信息共享机制是染色体相互共享信息，所以整个种群的移动是 比较均匀地向最优区域移动。在全局版p s o 中，只有全局最优粒子提供信息给其它 的粒子，这是单向的信息流动，整个搜索更新过程是跟随当前最优解的过程。与g