基于模糊理论的电力市场双边交易中购电商的竞价策略研究

《基于模糊理论的电力市场双边交易中购电商的竞价策略研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、◆倍卜中文摘要本文在双边交易电力市场环境下，针对市场环境的不确定性和信息的不对称性，引入模糊理论的思想来研究购电商的竞价策略。主要针对双边合约市场及双边竞价市场这两个市场中的购电商竞价策略问题进行了探讨，所提出的方法给未来双边交易市场中购电商制定其报价策略提供了参考。本文所研究的内容主要分为五个部分：首先，对双边交易电力市场的国内外开展现状进行了研究，并分析了目前购电商竞价策略的主要研究方法；其次，定性分析了不同因素对购电商竞价策略的影响；再次，对双边交易的电力市场基础进行了研究；第四，研究了基于模糊博弈的双边合约交

2、易中购电商的竞价策略；第五，研究了基于模糊神经网络的双边竞价交易中购电商的竞价策略。在双边合约交易中，应用模糊聚类的方法实现了购电商对谈判对象的选择，并在确定谈判对象后，应用模糊概率对市场信息的不对称性进行描述，研究了模糊概率下谈判双方的纳什均衡及此时购电商的最优报价策略。利用Agent代理买卖双方进行交易价格的多轮谈判，并对谈判信息进行模糊概率调整学习，优化报价策略。通过一个算例分析证明了此种方法对于购电商参与合约谈判来说是有效的。在双边竞价交易中，研究了购电商的收益情况，指出此时购电商的最优报价策略为报一个比市场

3、最低成交价格的购电商报价略高的价格来获得最低成交价格，从而最大化自身利润。利用模糊神经网络实现预测市场最低成交价格的购电商报价，搭建了基于模糊神经网络的购电商竞价策略模型，并以英国NETA双边电力市场的实际数据验证了此种方法的有效性。关键词：电力市场双边交易；模糊理论；购电竞价策略；Agent理论；模糊神经网络分类号：TM73ri1ABSTRACTWithincompleteanduncertaininformationunderbilateraltransactionpowermarketenvironment，t

4、hispaperintroducesfuzzytheorytostudythepurchaser’Sbiddingstrategy．Maindiscussesthepurchaser'sbiddingstrategyincontracttransactionandbiddingtransaction．Themethodthatproposedcouldshowareferenceforthepurchaserstomakeitsbiddingstrategiesinfuturebilateraltransaction

5、．Thestudyincludesthemainfiveaspects：First，itresearchesthecurrentsituationofbilateraltransactionpowermarketindevelopedcountriesandourcountry,analyzesthechiefresearchmethodsofthepurchaser'sbiddingstrategyatpresent．Second，thepaperanalyzesmainfactorsthataffectthepu

6、rchaser’Sbiddingstrategy．Third，itdiscussesthetransactionrulesofbilateraltransaction．Moreover,oncontracttransaction，thepaperstudiesthepurchaser’Sbiddingstrategybasedonfuzzygame．Atlast，onbiddingtransaction，thepaperstudiesthepurchaser'sbiddingstrategybasedonfuzzyn

7、euralnetwork．Incontracttransaction，thispaperproposesfuzzyclusteringmethodtochoosenegotiationmate．Thenitusesfuzzyprobabilitytodescribetheincompleteinformationofpowermarket．Basedonthis，itanalyzesthenashequilibriumbiddingstrategiesinabilateralnegotiationandtheopti

8、malbiddingstrategyoftheenergypurchaser．Meanwhile，itintroducesagenttoachievethebilateralnegotiationbetweenthebuyerandthesupplier．Theagentscanupdatefuzzyprobabilityusingtheneg