[发明专利]基于有限理性的多虚拟电厂动态博弈交易行为分析方法在审
| 申请号: | 202010832963.3 | 申请日: | 2020-08-18 |
| 公开(公告)号: | CN112001752A | 公开(公告)日: | 2020-11-27 |
| 发明(设计)人: | 高红均;张凡;刘友波;刘俊勇 | 申请(专利权)人: | 四川大学 |
| 主分类号: | G06Q30/02 | 分类号: | G06Q30/02;G06Q50/06 |
| 代理公司: | 成都时誉知识产权代理事务所(普通合伙) 51250 | 代理人: | 何悦 |
| 地址: | 610000 四*** | 国省代码: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 有限 理性 虚拟 电厂 动态 博弈 交易 行为 分析 方法 | ||
本发明公开了一种基于有限理性的多虚拟电厂动态博弈交易行为分析方法,其包括:首先,各虚拟电厂竞标主体充分考虑自身发展阶段的目标需求和研究上层运营商动态定价行为;其次,采用不同交易目标建模对多虚拟电厂进行交易行为分析,采用粒子群算法对有限理性交易行为信息进行进化学习,通过学习竞争者策略进而改进自身目标使其逐步变优;最后,研究了多虚拟电厂动态博弈计算流程,提出动态博弈粒子群优化算法结合优化工具箱对博弈模型进行求解;所提动态博弈模型的求解具有良好的收敛性,为虚拟电厂制定不同交易目标参与市场交易提供新的思路和参考。
技术领域
本发明属于多虚拟电厂交易行为分析技术领域,具体涉及基于有限理性的多虚拟电厂动态博弈交易行为分析方法。
背景技术
在可再生能源和电能替代的电力发展战略下,分布式电源、储能、可响应负荷在配电网层面大力推广应用,使得传统的规模化电力生产和远距离传输逐渐向分布式能源发展。但其大规模入网对电网的安全运行造成巨大的挑战。目前,国内外学者从单利益主体出发,针对虚拟电厂的发电调度、竞价模式等方面已经做了不少研究。但是随着近年来国家电网发展战略的改变,使得更多元化的社会资本涌入电力市场,各VPP将可能属于不同利益主体运行。在各利益主体自主理性的驱使下,各主体追求自身利益最大化,传统的单一主体的优化调度方法将很难适用。然而已有研究多数集中在给定交易电价的前提下,研究VPP之间的博弈关系,但仍存在如下问题:一是未考虑虚拟电厂对市场交易电价的影响,仅作为价格接受者参与市场运行,本质上仍为VPP内部优化;二是决策环境过于理想化,多是完全理性条件下的博弈研究,不仅要求主体自身有完美的理性,还要求各主体互相信任对方的理性,这在实际情况中很难达到。同时,已有文献研究的多是传统的以收益最大化或是运行成本最低为目标制定最优竞标方案,但在未来多元化市场中,各利益主体在不同的发展阶段有着不同的发展需求,仅以收益最大化或运行成本最低制定目标的交易行为不能够在完全竞争市场上的占据竞标优势。
发明内容
本发明目的在于提供基于有限理性的多虚拟电厂动态博弈交易行为分析方法,用于解决上述现有技术中存在的技术问题之一,如:现有技术中,仍存在如下问题:一是未考虑虚拟电厂对市场交易电价的影响,仅作为价格接受者参与市场运行,本质上仍为VPP内部优化;二是决策环境过于理想化,多是完全理性条件下的博弈研究,不仅要求主体自身有完美的理性,还要求各主体互相信任对方的理性,这在实际情况中很难达到。同时,已有文献研究的多是传统的以收益最大化或是运行成本最低为目标制定最优竞标方案,但在未来多元化市场中,各利益主体在不同的发展阶段有着不同的发展需求,仅以收益最大化或运行成本最低制定目标的交易行为不能够在完全竞争市场上的占据竞标优势。
为实现上述目的,本发明的技术方案是:
基于有限理性的多虚拟电厂动态博弈交易行为分析方法,包括以下步骤:
S1:各虚拟电厂竞标主体根据自身发展阶段的目标需求和研究上层运营商动态定价行为;
S2:采用不同交易目标建模对多虚拟电厂进行交易行为分析;
S3:基于粒子群算法对有限理性交易行为信息进行进化学习,通过学习竞争者策略进而使自身目标逐步变优;
S4:研究多虚拟电厂动态博弈计算流程,提出动态博弈粒子群优化算法结合优化工具箱对博弈模型进行求解。
进一步的,根据VPP发展的不同阶段和竞争对手的决策行为对自身优化决策的影响,建立多VPP有不同目标的决策方案;考虑包括VPP内的购售电电量和分布式电源出力为策略,设计多种不同目标的VPP竞标决策方案,一是考虑到不同区域VPP的用户用电差异和VPP联盟目标追求不同,VPP可选择不同的交易目标和决策方案;二是多VPP在进行博弈过程中,各主体会综合其余竞争者的市场交易行为后可改变自身的行为规则,进行目标的转换;在进行博弈的过程中,通过进化学习会不断获取竞争者的信息;随着自身获取信息的不断增多所作出的策略也会逐步变优;最终直至任何主体都不能从单方面从改变竞标策略中获益,既达到稳定策略。
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