电力市场辅助报价决策的灰色博弈模型研究.pdf

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1、第38卷第10期电力系统保护与控制Vol-38NO．102010年5月16日PowerSystemProtectionandControlMay16，2010电力市场辅助报价决策的灰色博弈模型研究顾洁(上海交通大学电子信息与电气工程学院，上海200240)摘要：鉴于发电商报价决策中，存在着诸如负荷需求、竞价对手信息等大量不确定因素，为了保障发电企业的竞争利益、降低决策风险，引入了灰色理论，通过对目标市场的负荷需求与出清电价样本的统计分析，形成了负荷需求与出清电价的灰数，进一步将主市场报价决策问题转换为灰色零和博弈问题，建立了报

2、价决策的灰色博弈模型，应用灰色优化理论进行求解后能够为企业根据自身风险承受能力和市场情况形成报价方案提供参考。应用该模型对PJM市场数据进行分析，结果显示本模型能更为精细地反映市场真实情况，并为发电企业提供了更为详细的市场信息和备选方案，从而验证了所建立的模型在辅助报价决策中的应用价值。关键词：目前电力市场；不确定性；灰色系统；灰区间；报价决策；出清电价；灰色博弈StudyonbiddingstrategymodelforpowermarketbasedongreygametheoryGUJle(SchoolofElectro

3、nicInformationandElectricalEngineering，ShanghaiJiaotongUniversity，Shanghai200240，China)Abstract：Fortheamountofuncertainfactorsexistinginthebiddingprocedureofpowermarket，suchastheloaddemand，theinformationofrivialandSOon，thegreytheoryisintroducedtoformulatethebiddingm

4、odelforthepowermarketinthispapertodecreasetheriskofthepowerprovider．Bymeansofmakingstatisticanalysisofloaddemandsamplesandmarketclearingprice(MCP)samplesinobjectmarket，thegreynumberofloaddemandandMCPcouldbeestablished．Furtherlythebiddingprocedurewouldbeconvertedtoth

5、ezero—sumgameproblemandthenthebiddingstrategymodelbasedongreygametheorycouldbeformulated．Itcouldprovidethebasisforthefinalbiddingstrategyofenterprisesaccordingtotheirownrisktoleranceandmarketsituationaccordingtothegreyoptimizationtheory．Withtheapplicationofthemodeli

6、ntoPJM，theresultsdemonstratethatthemodelproposedhereismoresophisticatedtoreflecttherealsituationofthemarketanditCanalsoprovidemoredetailedmarketinformationandoptionsforpowerprovider．Thus，itisshownthatthegreygametheorymodelhasagreatpracticalvalueinthepowermarket．Keyw

7、ords：day—aheadpowermarket：uncertainty；greysystem：greyinterval；biddingstrategy；marketclearprice；greygametheory中图分类号：TM73；F123．9文献标识码：A文章编号：1674—3415(2010)10—0012—05力市场中这些信息的获得往往存在较大困难，如何0引言面对存在大量不确定信息的电力市场环境进行投标近十余年来，发电公司投标策略问题成为了电策略优化值得深入探讨[5-61，参考文献【7】即利用未确力市场研究中的一

8、个热点问题。知数进行发电商报价的相关研究并取得了不错的效国内外关于发电公司报价策略的研究成果众果。多，主要有基于拍卖理论的方法、预测市场出清价考虑到发电商报价决策中，存在着诸如负荷需的方法、博弈论的方法、市场仿真的方法、优化的求、竞价对手的信息等大量不确定因素，本文引入方法I