电力市场发电商报价动作之随机分布模式研究

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1、电力市场发电商报价动作之随机分布模式研究1绪论1.1研究问题及研究意义电力市场环境下，发电商基于自身的发电成本运用各种发电策略进行报价，通过与其他发电商进行竞标来获取最大利润。在一个完全竞争的电力市场中，发电商追求利润最大化的唯一可行的竞价策略是按照其报价机组的边际成本报价，这时的市场具有较高的运行效率。然而，实际的电力市场并不是一个完全竞争市场，而是更接近于寡头垄断市场，发电商为了多上网多发电进而获得较高的利润，往往会利用自身的市场力操纵电价，这将会对电力市场产生一些严重的后果，主要表现为两方面[1-2]：(1)电力市场的非管制机制特性使其在运行初期交

2、易规则不完善，就使得供电方有机会通过调整竞标策略抬高市场电价，以使自己获得超额利润。加州电力危机后，国内外许多学者对电价飞升的原因进行深入的研究分析，结果表明电价飞升除发电成本增加、需求电量增加、发电能力滞后于需求等客观因素外，还有一个相当重要的因素，即市场中竞价者相互间报价策略的人为因素。文献[3]曾调查了加州热电机组在高价时段的发电容量和额定容量的大样本，调查表明了加州ISO市场的固有容量短缺只占高价时段的16%，因此大部分的高价时段的市场容量短缺是人为造成的短缺。即发电商持留电力，这将导致市场出清电价的飞升，影响电力市场的安全运行及健康发展。(2)

3、为了在竞争中取得优势，发电企业可能通过不正当的方式进行串通报价(故意抬高或压低电价)，以达到上网发电，赚取不正当利润的目的，这种行为违反了竞价上网应遵循的公开，平等，公正的原则，损害了国家、集体、公民的合法权益，扰乱了电力市场经济秩序，不利于电力市场改革的顺利进行。要平抑电价，保证电力市场安全稳定运行并促进其健康发展，论文试从电力监管部门的角度出发，宏观分析发电商整体的报价行为，真实、有效地反映发电商报价行为的随机分布特征，揭示人为因素导致的异常报价行为，从而达到有效监控和及时防范电力市场中风险的目的。1.1.2研究意义金融危机刚过，国内外经济形势非常复

4、杂，全世界经济复苏前景依然黯淡，但提高人民群众生活水平、充分保障就业、增强国家实力等大事却是刻不容缓的，所以，摆在我国政府面前的头等大事就是千方百计保证经济平稳、较快发展。然而，要提高经济发展水平，就需要继续加大投资、优化产业结构、提高产能、促进消费，这一切都需要能源和原材料的充分保障作为后盾。电，作为一种最为基本需求的能源，在发展国民经济中的作用是巨大和不可替代的，如何灵活、有效和充分保障电力供应，并实现整个电力产业的经济效益最大化是各国政府最为关心的问题，现在我国正处在电力市场化的初级阶段，但是电力紧缺状况依然不容乐观，这中间既有发电成本增加、需求电

5、量增加、发电能力滞后于需求等客观因素外，还有一个很重要的人为因素，发电商有时在电力供应宽松期故意持留电力、隐瞒产能，等到电力供应吃紧期要挟大幅提升电价，将所持留电力高价卖出的以实现个人的超额利润的投机行为，将严重危害到国家经济发展和人民群众正常、合理使用电力的权益。鉴于上述危害性，对发电商的报价行为进行深入研究具有重要的实际意义，尤其是对电力市场监管部门，掌握发电商报价行为特征及其发生的随机分布，有利于对市场的高异常报价行为的监测与管理，揭示电力市场的安全隐患，促进电力市场的安全稳定运行具有十分重要的意义。1.2国内外相关研究现状1.2.1发电商报价策略

6、分析的研究现状报价策略是反映报价行为的一个重要方面，近年来有不少学者在报价策略分析方面做了大量工作[4-13]，提出了一些报价策略模型和方法，主要有以下几类：①采用随机优化的方法分析最优报价策略。文献[4]采用浙江电力市场所采用的分段报价规则，假设竞争对手所报段价为呈正态分布的随机变量，在此基础上构造最优报价策略的随机优化模型；文献[5]在单一买方电力市场下，假设每个发电商的供给函数为线性的，基于最大化利润和最小化风险的权衡选择供给函数的系数提出随机优化模型研究发电商的最优报价策略；文献[6]考虑水力发电商在日前市场的最优报价策略，建立了随机混合整数线性

7、规划模型；文献[7]分析了双边交易和传输阻塞对报价策略的影响，建立双目标优化算法，最大化发电商的收入函数，最小化整个系统的网损花费；文献[8]考虑企业自身报价策略对市场电价的影响，充分利用电力市场所公布的有限信息，对历史交易数据进行模糊聚类分析，构建报价策略的模糊机会约束规划模型。由于大多数的电力市场中可供查询的公开数据十分有限，因而精确地预测出清电价十分困难，它需要市场模拟以及最优潮流的计算。②基于博弈论的方法[9]。由于电力市场采用的封闭式拍卖交易方式可以被描述成一个近似的不完全信息非合作博弈过程，所以用博弈论来进行策略性报价，其模拟的结果可能更加接

8、近实际。第一类是基于矩阵博弈模型，构造各个市场成员采用不同策略组合时的收益矩阵，