电力用户从发电商购电定价的双边贝叶斯动态博弈学习模型

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1、第37卷第3期妻摹电力Vo1．37No．3EastOhinaEIectricPower2009年3月Mar．2009电力用户从发电商购电定价的双边贝叶斯动态博弈学习模型谭忠富，柏慧，李莉，严菲(华北电力大学电力经济研究所，北京102206)摘要：电力用户从发电商直接购电是打破电力垄断经营过程的前奏。采用序贯博弈理论设计二者的交易机制，引人贝叶斯学习模型以提高发电商和用户的学习能力。通过发电商与电力用户的多轮报价，彼此逐轮更新对对方保留价格的认识，以更精确的预期修正报价，改进自身博弈效用，提高双方博弈过程的效率。算例表明发电商和大用户采用贝叶斯学习模型进行博弈具

2、有有效性。关键词：电力市场；序贯博弈；贝叶斯动态博弈学习模型基金项目：国家自然科学基金项目(70571023，70373017)；教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-06-02-08)；北京哲学社会科学规划项目(06BaJG102)联合资助作者简介：谭忠富(1964一)，男，教授，博士生导师，主要从事电力能源经济、电力企业风险管理等研究。中图分类号：TM73；F407．61文献标志码：A文章编号：1001-9529(2009)03．0384~5Bayesianlearningmodelbaseddynamicgameforpricingbetweenpow

3、erconsumersandgeneratorsTANZhong-fu，BAIHui，LIL／，YANFei(InstituteofElectricityEconomics，NoahChinaElectricPowerUniv．，Beijing102206，China)Abstract：Thedirectelectricitypurchasingbythelargepowerconsumerfromthegeneratoristhepreludeofelectricitymonopolyoperationbreaking．Inthispaper，thesequ

4、entialgametheorywasusedtodesignthetradingmechanismbe—tweenthetwosides，andtheBayesianlearningmodelwasintroducedtoenhancethetwosides’learningability．Dur—ingthetradingprocess，thegeneratorandthelargeconsumertaketurnstoquotetheirprice，whichenablesbothofthemtograduallyrevisetheirawareness

5、ofthereservedpriceoftheothersideandtoforecastthepricemoreprecise—ly．CalculationexampleprovedtheBayesianlearningmodelbasedthedynamicgamemethodeffective．Keywords：quoteprice；sequentialgame；Bayesianlearning大用户与发电企业直接交易是我国“十一务之一。允许大用户直接从发电公司购买电五”电力体制改革、打破电力垄断经营的主要任能，使其获得选择供电对象的权力，其可以充分[2

6、]刘小茂，李楚霖，王建华．风险资产组合的均值·CVaR有[7]王娜，彭建春，代红才，等．不确定多市场环境下基于序效前沿(I)[J]．管理工程学报，2003，17(1)：29-33．列运算的发电商容量分配策略[J]．电网技术，2006，30[3]刘小茂，李楚霖，王建华．风险资产组合的均值一CVaR有(23)：77-82．效前沿(II)[J]．管理工程学报，2005，19(t)：1—5．[8]刘嘉佳，刘俊勇．CVaR风险度量模型在单期发电权交易[4]张显，王锡凡，王建学，等．发电商长期电能分配策略研中的应用[J]．四J1I大学学报(工程科学版)，2007，39究[

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8、收稿日期：2008—12．26(14)