基于多主体复杂系统的电力智能交易演化理论及动态均衡特性研究

The plan for Natural Science Foundation indicates: the basis for smart grid includes the market mechanism and its realization. Electricity trading is the primary mean to achieve the goals of energy conservation and emission reduction. With the increase of the number of market participants and the expansion of trading areas, the electricity trading is facing greater uncertainty and market risk. Extensive analysis and validation are needed before any market structures or trading patterns are introduced. In traditional way, the game equilibirim analysis and market assessment in special cases are carried out mainly with some mathematical models formulated by focusing on a small number of participants, which may tend to reflect some local properties. On the other hand, equilibrium analysis is the basic theory in classical economics, but dynamic systems may have one or several equilibrium states, or stay in chaos. So this project has fully investigated the difficulties involved in large-scale electricity trading in smart grid, and will apply multi-agent complex system analysis combined with efficient machine learning method to our research. The project aims to propose a large-scale electricity intelligent trading model with natural properties, enhance the agents' learning efficiency, explore the electricity trading evolution theory and the dynamic equilibrium properties, which will propose new methods and ideas to the smart grid study, and provide theoretical support and grarantee for electricity intelligent trading.

自然科学基金规划指出："智能电网基础包括智能电网的电力市场机制与实现。"电力交易是电力系统节能减排、优化资源配置的主要手段。随着市场参与者数量的增加及交易范畴的扩大，电力交易面临更大的不确定性及市场风险，而不同的市场体制或交易模式的出台，其可行性与风险性需要大量的分析和论证。针对该类问题，传统方法主要通过跟踪少数参与者建立数学模型，进行特定情况下的博弈均衡分析及市场评估，所得到的结果一方面可能偏向于局部特性，另一方面均衡分析虽是古典经济的基本理论，但动态系统可能出现单个均衡、多个均衡或者混沌状态。本课题针对智能电网大规模电力交易面临的困境和难点，采用多主体复杂系统方法结合高效率的机器学习进行研究，旨在提出一种大规模电力智能交易自然属性模型，提升复杂条件下的交易主体学习效率，并探索复杂环境下的电力交易演化理论及动态均衡特性，为智能电网研究提供新的方法和思路，为电力智能交易提供理论支撑与保障。

电力交易是电力系统节能减排、优化资源配置的主要手段。随着不同的市场体制或交易模式的出台以及市场参与者数量的增加及交易范畴的扩大，电力交易将变得复杂，电力交易面临更大的不确定性及市场风险，需要进行大量的分析和论证。项目组在完成对国内外市场主体策略、市场运营与管理综合特性、多主体电力智能交易模型等方面的归纳分析后，有效地开展了多主体协调的电力交易模型和复杂环境下的发电商报价策略仿真等方面的研究。.根据电力市场发展现状及经典市场理论，提出了一种基于物理与金融相协调的电力市场运营框架。深入分析不同国家和地区的电力市场发展历程，创新性地提出了过渡期电力市场的研究主题。针对过渡期电力市场短期竞价投标难以满足节能发电需求的情况，首先提出了一种基于效率修正的电力市场双层节能优化模型。考虑到不同机组在市场竞争中存在效率水平与市场地位不协调的情况，提出了一种基于效率引导的电力市场并行节能优化模型。.另外，复杂环境下的发电商的存在报价策略行为。不同的参与者一方面需要对对手的策略进行估计，另一方面对自身的市场地位进行评估，从而制定出合适的策略。因此，项目组围绕电力市场中发电商的报价策略展开研究，通过模糊强化学习算法对批发市场中发电商进行报价策略的优化；通过Regime-switching建立起市场价格模型，通过TD强化学习对参与者的两组报价策略进行仿真，以评价策略的好坏。.结合需求侧对电价的响应，项目组还提出了一种电动汽车动态运营模型。.以上对过渡期电力市场理论这一创新性主题的研究，和以过渡期电力市场为背景所提出市场机制与节能成效相结合的市场模型，为我国及面临类似情况的其它国家提供了一些新方法和新思路。这些理论研究成果对推进我国电力市场建设，实现发电侧节能减排具有良好的应用前景。