竞价策略

摘要： 随着可再生能源的渗透率不断提高,风电与储能势必会参与调频服务。如何充分提升风电的调频性能并避免储能电池的老化是当前研究风储参与调频服务的热点之一。文中考虑了投标策略对于全网电压影响,提出了包含4种运营模式下风储实时竞价方案。该竞价方案不仅能够确保风储投标容量变化对各节点造成的电压波动处于安全范围内,而且充分利用风储互补的特性减少因投标偏差与电池损耗带来的成本,使两者参与电力市场的收益最大化。算例分析表明了该联合竞价方案能够在电压不越限的条件下显著提升风储参与电力市场的整体收益,并且通过调节鲁棒优化参数可得到不同保守程度下的优化结果。

摘要： 在微电网电能交易中,传统的方法是通过单链区块链技术存储电能交易模型内部数据,但是模型需要较大的存储空间。为了节约微电网交易系统的存储资源,采用物理区块链和交易区块链双链存储结构的方法储存微电网电能交易模型的数据,有效解决了单链储存情况下存储数据的冗余问题,节约了数据的存储成本。在微电网电能交易策略上,目前多采用双向拍卖机制进行电能交易,电能交易采用供需平衡方式进行交易。考虑到微电网内不同类型的分布式电源和负荷的差异,应用博弈论方法对微电网电能竞价策略进行分析,在满足供需平衡的条件下,对微电网的分布式电源和负荷按照各自利润最大化为目标进行优化,优化了微电网电能交易策略,使得分布式电源获得可观的利润。最后,通过具体微电网实验算例分析验证了该交易策略的有效性。

摘要： “双碳”目标提出后,核电作为清洁能源在电力市场中迎来了提速换挡。核电已经不再是原来填补电源缺口,可有可无的品种,而将是新型电力市场的主力能源。基于此背景,为实现电力资源合理配置,提高核电公司效益,提出以改进差分进化算法对核电报价。首先,建立核电电力市场竞价模型;然后,介绍差分进化算法并进行改进优化;最后通过MATLAB对算例进行仿真,对比其他算法,证明改进后的差分进化算法能有效提高核电公司盈利能力。

摘要： 当前我国中长期电力市场建设中,对出清机制有着广泛的研讨,却少有定量的分析。采用计算经济学仿真方法,以省级电力市场月度双边集中交易为对象,基于多代理决策模型,对统一出清电价(uniform clearing price,UCP)和按报价支付(pay-as-bid,PAB)两种出清机制进行了仿真分析。定量分析结果表明,基于多代理决策模型可以动态模拟市场交易的博弈过程,得到理论上的收敛价格,在此基础上能够对市场运行效果进行判断。在竞价博弈均衡情况下,两种出清机制对出清电价的影响没有显著差异,但PAB机制增加了市场主体间的无效博弈。同时,分析结果表明供需比的提高可有效提升市场竞争程度。

摘要： 对于含有风光发电的虚拟电厂,在参与电力市场竞价时必须考虑出力的不确定因素。在多代理的框架下,搭建了虚拟电厂竞价模型,考虑风光发电的不确定性,确定虚拟电厂内部备用容量需求,在满足虚拟电厂内部负荷以及备用容量需求的基础上,以整体利润最大化建立目标函数确定各分布式电源的出力计划和电价,从而确定虚拟电厂整体的出力计划及报价函数。最后,通过算例对所构建的模型及采用的方法进行验证,结果表明了所建立模型的合理性及求解方法的有效性。

摘要： 中国河流流域梯级水电众多,且存在同一流域上下游电站所属发电集团不同的情况。由于梯级上下游电站间的耦合关系复杂,当多主体梯级水电分别参与日前市场竞价时,可能会使上下游出清结果不匹配,导致水电收益降低、弃水增加。通过联盟竞价,联盟体充分考虑上下游电站的水力耦合关系,提交相匹配的投标决策,能够提高梯级水电参与日前市场的收益,减少弃水流量。为此,文中提出了梯级联盟投标策略优化模型,将梯级联盟最优投标和日前市场优化出清分别作为模型的上、下层,再利用KKT(karush-kuhntucker)条件和对偶理论将双层模型化为单层混合整数线性规划模型;采用沙普利值(shapley value)方法对多主体梯级水电的联盟竞价收益进行分配;通过算例仿真验证了该模型的有效性和合理性。

摘要： 分布式能源与可调控负荷可通过虚拟电厂聚合参与电力市场、辅助服务市场以及碳交易市场.在此背景下,构建含有风能、微型燃气轮机、光能、电动汽车以及电池储能系统的虚拟电厂运行模型,并通过对碳—电一体化市场特征的进一步分析,构建虚拟电厂碳—电一体化交易策略模型,列出目标函数和各单元运行约束条件.仿真算例分析结果表明,碳交易机制的引入将显著降低高碳机组的竞价出力水平,继而影响虚拟电厂内能源出力结构以及竞价策略.仿真结果验证了碳—电一体化交易虚拟电厂竞价策略的有效性.

摘要： 电力市场改革不断向前推进,现货试点省份的现货市场已正式试运行.在此背景下研究了现货模式下的基本购电流程,对发电侧制定差价合约和现货合约组合竞价策略,通过差价合约为其锁定收益,规避现货价格波动的风险.研究构建基于合约与现货联合竞价的发电侧竞价模型,分析现货模式下发电侧的竞价组合策略的收益,为发电侧规避现货市场价格风险提供方法,最大化发电公司的收益,推进电力市场平稳有序发展.

摘要： 由于可再生能源出力的间歇性、负荷用电量和市场电价的不确定性这两方面因素,使得微电网内的竞价策略存在较大的风险和和较高的计算难度.为应对这些问题,设计采用三阶段混合随机/区间优化(Hybrid Stochastic/Interval Optimization,HSIO)模型来构建微电网内部的竞价问题,通过微电网内潜在灵活资源和实时市场支撑这两种方式来处理上述波动.其中,采用经济有效的随机规划来实现日前市场决策中的微电网利益最大化,从而解决日前市场价格的不确定性.此外,设计了一种基于快速鲁棒区间优化的灵活方法来实现实时阶段微电网的平衡成本最小化,从而应对可再生能源能出力的间歇性和实时市场电价的不确定性.算例综合比较分析了所提出方法的有效性、鲁棒性和计算复杂度.结果 表明HSIO模型能够同时兼具随机规划模型的成本效益性和区间优化模型计算简单和鲁棒性的特点.

摘要： 采用科学合理的竞价策略是赢得市场先机的重要先决条件.该文在考虑备用调用不确定性及梯级水电水力约束的基础上,以梯级水电站整体期望收入最大化为目标构建了梯级水电竞价策略模型,引入粒子群算法作为模型求解算法,并以四川省大渡河流域上的瀑布沟、深溪沟梯级水电站为算例,采用该文提出的模型算法进行验证,结果表明:承担备用任务的梯级水电在竞价过程中,受梯级水力约束的影响,梯级电站申报量最值与市场价格峰值出现时刻并不同步,但整体上市场价格高时较市场价格低时申报量更高;运用该文构建的模型能得到合理的优化调度竞价结果,能充分发挥上游电站的调节能力和下游电站的发电潜力,最大限度地挖掘梯级电站联合运行所产生的效益,在考虑备用调用不确定性下梯级期望总收入为2469万元.

摘要： 随着我国进行电力体制改革和电力市场的发展,完全开放的双边电力市场将随着需求侧的开放逐渐建立。本文以纳什均衡理论为依据分析了双边电力交易市场中多个市场主体参与投标的竞价机制,得出以社会总效益最大化为目标的竞价策略组合总是存在的结论,并利用全局搜索能力较强的遗传算法对模型进行求解验证。仿真结果表明,该模型实用可行并总能找到使交易总成本最小的纳什均衡策略;此外,该模型也能在一定程度上对发电商的投标行为进行预测分析。

摘要： 电力市场环境下的购销竞价策略是个复杂的动态问题，传统的教学解析方法很难对其进行分析计算，这在中长期交易时间段尤为突出。本文提出以最优潮流(OPF)为基础的双层中长期最优竞价策略学习模型。将外界不确定因素当作该智能体(Agent)的“外部环境”。在所处的环境条件下，Agent通过评价环境作出判断来选择可行的策略方案，通过学习过去的报价经验和对手的行为来指导自身到达最优生产效益的目的。通过在标准IEEE-5节点6支路系统中进行实例计算表明其在适应性和寻优解上的优越性。

摘要： 随着电子商务的发展和智能代理(Agent)技术的使用,越来越多的商品和服务可以通过在线平台交易.本文研究同时存在众多的寻求买卖的代理人的连续双向拍卖市场决策问题.在目前模糊拍卖决策研究进展的基础上,通过改进基于模糊逻辑的拍卖机制和算法,提出一个可供买卖代理人在参与市场交易时使用的无需频 繁修改参数的动态调整的NFL-S策略.该算法运用启发式模糊规则和模糊推理机来确定给定市场状态下的最佳出价策略.并通过实验分析揭示了本文提出的算法较另外几种主流算法的优越性.

摘要： 准确的短期电价预测可以为市场参与者的竞价策略提供指导,减少参与者的竞价风险,为其带来稳定的收益.本文利用美国新英格兰地区的数据,采用时间序列法和人工神经网络这两种常见的方法建立模型,对电价进行了预测,并且对两种方法的预测结果进行了对比分析.指出时间序列法的预测效果不太理想，尤其在预测体息日电价时，电价序列波动较大，导致误差较大。由于电价序列的平稳化比较困难，使得时间序列法在电价预测领域没有多少优势，一般都与其他方法结合使用。神经网络法的预测效果与时间序列法相比有了显著的提高。但在预测电价波动较大的体息日电价时，精度依然偏低。这与数据本身数量、波动性和随机性，神经网络的结构，市场参与者的报价策略，以及模型未能将一些非确定性因素，如天气、线路阻塞、备用等有关。在原有BP神经网络的基础上，可以考虑采用在输入层增加特殊的输入向量、用各种方法对电价序列进行预处理、改进神经网络的结构等方法加以改进。

摘要： 在电力市场“厂网分开，竞价上网”机制的前提下，各发电厂商成为独立的经济实体，以谋求自身利益最大化为目标，而电网公司则是在满足系统安全运行约束的前提下使得总购电费用最小为原则。本文在考虑系统安全稳定约束前提下对各发电商进行最优负荷分配，并利用完全信息静态博弈模型，对各发电厂商采取高、中、低三种报价方式下所获得收益情况进行讨论，分析不同负荷方式对发电厂商最优策略选择的影响并求取最终均衡解。最后结合实际算例结果进行了有效的验证。

摘要： 根据电力市场的竞价规则和水火电发电商各自的特点,在统一出清的结算方式下建立了水火电混合系统竞价单时段及考虑时段连续问题的模型,对于单时段竞价采用数学理论推导求出合理的纳什均衡解,而对于多时段采用遗传算法求解多目标问题,其结果合理可靠。该模型追求发电商总体效益最大化,可求得各发电商的最优效益(纳什均衡解)。

摘要： 在电力市场环境下,发电商的收益在很大程度上取决于其采用的竞价策略,而发电商的竞价过程可以被看成是一个不完全信息的非合作博弈过程。本文运用不完全信息博弈理论对发电商竞价策略进行研究,建立了基于博弈论的竞价模型。在RePast平台上对模型进行仿真研究,仿真结果表明了在对对手策略估算准确的前提下,各发电商可获得最大收益。

摘要： 随着我国进行电力体制改革和建立发电侧竞争市场,需求方也引入竞争,建立了开放的双边区域电力市场。因此研究供给侧和需求侧之间将采用何种报价策略达到市场稳定均衡点具有十分重要的理论和实践价值。本文从我国区域电力市场实际出发,运用不同种群竞争的演化博弈理论,建立了发电厂商与电力公司共同竞价的市场均衡模型,从利润分配的角度进行分析,并得出市场最终的稳定策略点。通过算例得出,发电厂商报高价和电力公司报低价为市场的唯一稳定策略点。因此,只有通过制定合理的市场机制,公平分配竞争双方利润,才能使我国电力市场改革稳定,有序的进行。

摘要： 针对区域线传输容量的限制，风电场和水电站各自独立运行时，只能得到次优的经济效益，因此有必要相互合作联合调度。利用随机规划理论，将风速和价格作为随机变量，研究风电-水电的联合调度随机规划模型和算法。根据场景树和期望值等理论，把二阶段随机规划模型转化为等价的确定型非线性规划模型，利用现代内点法等优化理论进行求解。将某地区的梯级水电站群和某风电场作为算例，利用Shapley值原则分配利益，结果表明联合调度不仅充分利用了线路的传输容量，而且两者的经济利益都有了提高。

摘要： 针对区域线传输容量的限制，风电场和水电站各自独立运行时，只能得到次优的经济效益，因此有必要相互合作联合调度。利用随机规划理论，将风速和价格作为随机变量，研究风电-水电的联合调度随机规划模型和算法。根据场景树和期望值等理论，把二阶段随机规划模型转化为等价的确定型非线性规划模型，利用现代内点法等优化理论进行求解。将某地区的梯级水电站群和某风电场作为算例，利用Shapley值原则分配利益，结果表明联合调度不仅充分利用了线路的传输容量，而且两者的经济利益都有了提高。

摘要： 本发明公开了一种竞价型云计算资源租赁策略动态调整方法及系统，包括：获取云平台上竞价型实例的历史价格数据；基于接收到的任务需求，根据采集到的历史价格数据，在多个市场上复制执行竞价型实例，选择出主实例和备份实例；确定终止备份实例的时间节点；在实例运行时间到达所述时间节点时，判断主实例与备份实例的状态，动态对实例租赁策略进行调整。本发明对于竞价型实例，不需要利用复杂的预测技术对其进行预测，且能达到节约成本的目的。

摘要： 本发明提供一种风光火储联合参与市场竞价最优策略模型，涉及新能源技术领域。模型以风光储电站电能量市场收益和调频市场收益最大化为目标函数，并考虑的约束条件包括：系统负荷平衡约束、系统正备用容量约束、系统负备用容量约束、系统旋转备用约束、机组约束、机组群约束、储能模型约束以及网络约束，目标函数的表达式为：maxRi为最大化的风光储电站电能量市场收益和调频市场收益，γi,t表示时段t调频市场里程出清中标价格，Mi,t表示时段t机组i响应的调频里程，C为出力对应的能量价格，Pi,t表示机组i在t时段的出力，λi，t为时段t机组i的电价。该模型能够能够解决风光火储参与市场竞价决策问题以及风光火储参与市场竞价出力不确定性问题。

摘要： 本发明公开了一种基于代理使用政策梯度算法对发电商竞价策略进行的建模方法。随着近年来电力市场管制的放松，市场参与者为了获得更高的利润而积极参与到电力市场竞争中。过去的研究模型大多将发电竞价策略表述为带均衡约束的数学程序问题，但真实的市场环境往往是未知的，而且风险很大。在本发明中，我们将构建一个参与日前电力市场的发电商，它的电力传输能力约束与风险规避的竞价策略。为了解决上述问题，具体包括：综合考虑市场环境多样性，使用条件风险值来量化电力市场的风险，并应用政策梯度算法来解决生产商的最佳竞价策略。

摘要： 本发明公开一种碳‑电耦合市场中水火电协同竞价策略制定方法，技术方案如下：首先构建碳‑电耦合市场下梯级水电与火电发电调度模型，其次建立考虑CCER机制的碳‑电耦合市场中水火电协同竞价模型，最后综合模型的转化与求解。本发明成果能够帮助水火电发电集团统筹考虑碳‑电中长期耦合市场中的复杂价格关系，协同竞价，指导制定各月计划发电量，同时具有较高的求解效率，能够满足中长期竞价的时效性需要，快速给出梯级水电站参与碳‑电耦合市场最优策略，可有效推动发电集团内部能源结构调整，指导调整发电方案，提高清洁电源参与碳市场的积极性提供新的技术途径。

摘要： 本发明公开一种梯级水电在不确定性碳‑电耦合市场中策略竞价方法。首先，利用概率性多场景的方法建立CCER市场中竞争对手报价策略集；其次，运用场景聚类K‑means缩减初始场景获得其他市场主体报价策略典型场景集；然后，构建电‑碳耦合市场模式下梯级水电站竞价双层优化模型，上层模型求解梯级水电站在CCER市场中的竞价策略，下层模型实现市场出清；接着，基于库恩‑塔克条件转化电‑碳耦合市场竞价双层模型转化；再利用电‑碳耦合市场模式下的线性化技术将双层模型转变为混合整数线性规划模型；最后，梯级水电竞价决策和市场出清的交互迭代进行求解，获得含CCER的碳市场与电力市场中梯级水电站最优竞价策略。

摘要： 本公开涉及计算机技术领域，公开了一种竞价策略的确定方法、装置、设备及可读存储介质。其中，该方法包括：接收用户输入的针对于待投放广告的目标请求，该目标请求包括待投放广告对应的账户信息，账户信息包括多个投放计划以及投放生效范围；基于目标请求中所携带的账户信息，在投放生效范围内确定各个投放计划对应的目标扰动系数；基于目标扰动系数确定各个投放计划对应的当前评估信息；根据当前评估信息对各个投放计划进行排序，以生成用于表征多个投放计划的排序结果的竞价策略。通过实施本公开的方案，竞价策略的生成不依赖于人为经验，克服了人为主观因素对投放计划的评估影响，保证竞价策略的生成更加准确、客观。

摘要： 本发明公开了基于规则引擎的竞价模型策略系统，包括客户画像发布模块、浮动因子设置模块、竞价策略管理模块、获量曝光价格输出模块；其中所述的客户画像发布模块用于发布客户画像；所述的浮动因子设置模块用于为每个城市分别设置浮动因子，设置城市每个小时的浮动因子数值，根据浮动因子数值调节获客价格增或减的速度；所述的竞价策略管理模块用于管理多个竞价策略串联或并联产生出的竞价策略机制，根据不同的竞价用户和对应竞价用户的竞价策略机制生成获量曝光价格；所述的获量曝光价格输出模块用于输出获量曝光价格。

摘要： 本申请属于市场交易技术领域，特别是涉及一种最优竞价策略求解方法。传统的演化博弈方法在面对对手决策的不确定性时难以获得稳定的演化均衡解。本申请提供了一种最优竞价策略求解方法，针对参与需求侧竞价的用户提供DR资源最优竞价策略求解问题，建立了以消费者需求曲线为基础的用户参与DR收益模型。综合考虑用户参与市场的目标导向，提出了基于博弈主体有限理性的演化博弈模型；2)考虑市场信息的非完全性和主体决策的不确定性，为求解所建立的基于博弈主体有限理性的演化博弈模型，提出了一种基于Q学习与复合微分进化的最优竞价策略学习算法。建立了基于用户有限理性的演化博弈模型，帮助用户制定最优DR竞价策略。

摘要： 本发明公开了一种适用于耦合系统参与的月度集中市场的竞价策略，以在同一并网点下火电与可再生能源集成耦合系统，构建适应耦合系统参与的市场出清模型，以社会福利最大化为目标，采用线性权重下降的粒子群算法求解得到耦合系统的出清电量和电价，并对耦合系统的进行成本分析；以耦合系统自身收益最大化为目标函数，建立耦合系统优化模型，结合耦合系统的出清电量和电价、成本分析得到耦合系统收益增量，选择耦合系统收益增量最大时对应的报价函数曲线作为耦合系统参与月度集中市场的最优竞价策略，本发明分析耦合系统竞价策略，使耦合系统整体收益高于火电独立竞价收益，且可再生能源机组通过耦合系统的方式提升了参与集中交易的市场能力。

摘要： 本发明提供了一种优化电能替代运营商竞价策略的方法，包括：基于用户类型及历史订单信息，确定各类型用户的可接受电价；基于用户类型及用电需求，确定各类型用户的用电量；基于各类型用户的可接受电价和用电量，确定电能替代运营商在双边交易场景下的申报容量和报价。本发明的实施避免了因电能替代用户用电需求受价格变动的因素影响，造成电能替代运营商申报容量不准确的问题，提升了竞价策略的准确性。