智能电网中发电侧演化博弈竞价策略研究

在电力市场中,发电侧竞价策略主要可分为边际成本竞价和成员行为博弈两大类。边际成本竞价没有考虑市场杠杆效应导致报价常会严重偏离市场电价而易造成机组上网失败或利润无谓流失,而成员行为博弈理论可为发电侧竞价提供较好的思路和方法。传统博弈是完全理性的博弈方根据自身利己原则,找到实现自身目标方案并做出最优选择的过程。但是完全理性的博弈方在现实的各种不确定性下是很难存在的。因此传统博弈理论在实际运用中的意义不大。基于此演化博弈论(Evolutionary game theory)的提出为解决以上问题提出了新的思路。演化博弈论立足于有限理性的个体,把群体作为研究对象,并认为群体行为是通过个体之间模仿、学习和交流等动态过程实现的。这一理论很好地描绘出群体行为的变化趋势并准确地预测个体的群体行为。鉴于智能电网中可再生能源的大量接入及其固有的不确定性,导致电力市场对常规电能需求裕度总体下降并存在大幅波动性,常规能源发电商、新能源发电商与电网公司等市场成员间的多方博弈行为将面临重大改变。为了详细研究可再生能源并网造成的该重大改变以及解决新面临的各种问题,本文详细研究了光伏、风力发电等可再生能源机组出力不可控制、波动性大和间歇性等特点,并依据该特点对光伏发电机组和风力发电机组的出力进行了预测模拟,为研究可再生能源并网的发电侧演化博弈竞价策略提供了基础。由于可再生能源出力的不确定性和波动性等特点,可再生能源出力预测精度较低。在电力市场中,错误估计市场电能需求裕度将对发电企业的竞价、发电已经获利造成重大的影响。本文基于可再生能源的概率分布函数,综合考虑可再生能源出力的不确定性,构建发电侧演化博弈竞价发电优化竞价模型;运用演化博弈理论和复制动态方程,研究电力市场中各博弈方的策略选择互动机制,并对发电侧动态博弈竞价行为进行模拟;通过将演化博弈思想与非劣排序复合微分进化算法有机融合,构造双群演化博弈复合微分进化机制的复合微分演化博弈算法,高效实现发电侧最优竞价决策。