考虑碳排放权交易和电价风险的发电商优化调度

总量管制的碳排放权交易体系下,发电商在机组优化调度过程当中应将碳交易成本在模型中一并加以考虑.电力市场环境下,发电商还面临着电价不确定性带来的风险.借鉴风险价值和条件风险价值方法刻画电价风险,并定义鲁棒利润和条件鲁棒利润描述发电商的利润,提出考虑碳排放权交易和电价风险的发电商优化调度模型.借助蒙特卡罗方法模拟电价场景,将所建模型转化为混合整数二阶锥规划进行求解.通过10机24时段系统的算例仿真,验证了所建模型和求解方法的有效性.发电商可以利用该模型优化发电,平衡利润和风险,根据碳排放权价格的高低做出出售配额或购买配额策略.     

基于分布式算法的含微电网电力供应侧市场均衡分析

考虑微电网参与配电侧电力市场投标竞争,并引入一个中间商来实现日前批发市场与配电侧电力市场之间的电力交易.基于该市场交易架构,建立了微电网参与投标竞争的电力市场供应函数均衡模型.然后将该均衡模型转化为凸优化问题,在理论上证明了解的存在性和唯一性,并考虑到实际电力市场中信息的不对称性,采用分布式优化算法进行求解.最后通过算例验证了该均衡模型和求解方法的有效性,表明在微电网参与的配电侧电力市场和日前批发市场之间引入中间商,会平滑日前批发市场电价的激烈变化,缓解市场力滥用行为,有助于整个电力市场的高效平稳运行.     

计及阶梯式碳交易的综合能源系统优化调度

随着电力市场和碳市场的发展,将需求响应和碳交易机制引入综合能源系统运行调度中,有助于引导用户和系统运营商优化用电和调度计划。通过分时电价和需求响应激励补贴等综合型激励措施引导用户参与需求响应,并基于IGDT（information gap decision theory）理论构建了考虑阶梯式碳交易机制以及需求响应的综合能源系统双层随机优化调度模型,并通过KKT条件和大M法将双层模型转化为单层模型进行求解。结果表明,引入需求响应和阶梯式碳交易机制之后能够实现综合能源系统的低碳环保运行。     

考虑动态功率调节裕度的高比例风电系统水-火-荷分布鲁棒优化调度

具有随机性、波动性的风电大规模接入给电网安全调度带来严峻挑战.针对风电反调峰性和不确定性,本文提出考虑动态功率调节裕度的水-火-荷分布鲁棒优化调度方法.首先,针对风电和负荷双重不确定的概率分布难以准确估计的特点,提出净负荷(风电与负荷功率之差)波动速率矩不确定集合刻画系统功率变化的随机性,并结合水、火、荷的功率调节特性,建立系统动态功率调节裕度模型.其次,借助分布鲁棒条件风险价值具有描述尾部概率的良好特性,刻画恶劣风况下系统由于功率调节裕度不足所造成的弃风风险.以系统运行成本和弃风风险成本最小、系统总动态功率调节裕度最大为目标,提出高比例风电消纳的分布鲁棒优化调度模型.通过对偶优化理论将模型转化为易求解的半定规划问题进行计算.所提出的模型可有效提高风电消纳量,保证经济运行的同时,提高了应对净负荷不确定波动的能力.     

电动汽车参与电网调频优化策略建模与仿真

电动汽车（electric vehicles, EVs）具有分布式储能特性,充分利用 EV灵活性可以合理地向电网提供辅助服务,并获取收益。在考虑不确定性因素影响下,以电动汽车聚合商 （electric vehicle aggregator, EVA）收益期望最大为目标,构建EVA参与日前能量及调频辅助服务市场投标模型。提出一种基于合约理论的实时能量分配激励策略,在社会福利最大化情况下,实现EVA调频需求量分配。通过算例仿真,对比量化了聚合不同类型EVs的EVAs参与日前能量及调频辅助服务市场的收益情况,以及分析了经过合约激励后的EVs的实时调整情况,验证了所提方法的有效性。     

基于主从博弈的微电网分布式能量管理策略

针对电力市场运营模式下,新能源微电网的整体优化运行与多方投资者的最大利益化之间的冲突问题,提出了基于双层主从博弈的微电网分布式能量管理策略。为充分考虑能源供需两侧的平衡,引入了电力交易代理商的概念,在用户侧提出基于消费者满意度和可调节负荷的综合需求响应策略;考虑源-荷双方的主动性和决策能力,建立了以电力交易代理商为领导者,分布式电源代理商和负荷代理商为追随者的交易决策博弈模型,证明了stackelberg均衡解存在唯一性,采用结合二次规划的差分进化算法对所提模型进行求解。通过对包含分布式电源和社区用户的案例进行分析,验证了所提模型和策略具有良好的收敛性和经济性。     

仿真环境下随机性VRP的序贯优化策略研究

通过融合机会约束优化策略与序贯决策方法,提出了机会约束序贯优化策略.该策略在优化随机性VRP的决策中不但可以利用计算机的优化计算能力,而且可以将决策人的经验和偏好融入其中,这种人为参与的决策可以成功地解决随机性VRP的决策问题,避免了马尔科夫决策过程中存在的维数灾难问题.通过仿真模型对该策略的实验表明随机性VRP的序贯优化策略优于其它策略.     

基于仿真的随机活动网络进度费用联合风险

针对复杂随机活动网络活动时间、费用随机性和相关性特点,采用蒙特卡罗方法随机抽取时间、费用样本,再利用乔列斯基因子分解法,将独立分布的时间和费用随机样本转化为相关的随机样本,建立了时间和费用为相关随机变量的随机活动网络仿真模型.通过算例结果的比较分析,说明新模型可以更准确地预测项目的风险概率,进行时间-费用交换分析以及进行项目工期和费用优化.     

模糊随机环境下B2C电子商务配送系统CLRIP集成优化模型

结合B2C电子商务配送系统的特点,在考虑客户需求具有模糊随机性的基础上,将设施选址、车辆路径和库存控制等3个层次的决策进行集成优化。建立具有模糊随机变量的混合0-1整数规划选址-路径-库存问题(CLRIP)集成优化模型,利用模糊可能均值法将模糊随机模型转化为确定的CLRIP模型,并设计了基于优化方法和禁忌搜索算法(TS)的两阶段混合启发算法对其进行求解。最后,利用算例验证了模型的正确性和算法的有效性。     

基于可变安全第一准则和交易约束的投资组合调整模型

结合证券市场的实际情况,通过加入最小交易单位及交易费用约束改进了基于可变安全第一准则的风险定义,将风险表示成为与投资者意愿和交易约束相关的一条曲线。提出了一个新的基于可变安全第一准则的具有一般交易费用函数的投资组合调整优化模型,并给出求解该模型的基于遗传算法和随机模拟的混合智能算法步骤。然后,结合现实中交易费用的实际情况,分别建立了具有线性交易费用和二次分段凹型交易费用的投资组合调整模型。最后,依据上海证券市场的实际数据,通过两个实例验证模型的可行性和有效性。     

基于暗标拍卖理论的最优电力竞价机制分析

基于暗标拍卖理论,提出了一类电力竞价机制,然后运用次序统计量方法,分别对发电容量相同与不同的发电商组成的电力竞价市场,构建发电商的均衡报价模型;在模型求解基础上,分析竞价机制对市场清除价的影响,以从市场效率的角度探求最优电力竞价机制.论文最后对由5个发电商组成的电力竞价市场进行数值模拟,分析表明:在电力需求很少或很大的情况下,不同的电力竞价机制其市场效率几乎没有差异;而在一般的电力需求下,在由容量相同发电商组成的市场中,统一价竞价机制最优,但由容量不同的发电商组成的电力市场中,最优的竞价机制则是不确定的.     

二层对策模型在电力市场交易模式分析中的应用

针对一种二层决策系统提出了一种二层对策模型 ,并把它应用于电力市场交易模式的分析 ,提出了交易中心成功的诱导策略、市场成员的最优报价策略 ,并得出结论 ,当交易中心的诱导策略可以保证单个成员的报价策略改变不足以左右市场电价时 ,就可以诱使成员按真实边际成本报价 ,从而保证全局利益最优 ,因而是成功的诱导策略.     

基于次序统计量的发电公司竞价策略研究

假定竞争对手的报价策略变量服从某种经验分布,基于贝叶斯博弈原理,运用次序统计量方法,分别对电力需求确定与不确定情况下的发电公司竞价构造了博弈模型,并通过模型的求解与分析,给出了发电公司的均衡报价策略;最后对由5个发电商组成的电力竞价市场进行了算例分析,结果表明:发电商的均衡报价要么接近报价上限,要么在较低价格水平上随成本呈正向变动.     

发电公司与大用户的直购电力合同谈判模型

研究价格和数量都不确定的直购电力合同的谈判过程.在考虑实时市场风险的条件下,通过对效用函数的分析得到发电公司的合同供给曲线和大用户的合同需求曲线,并确定了合同的有效谈判区间,从而建立了合同数量和价格的谈判关系.然后构建合同动态谈判博弈模型并用逆向归纳法求解其均衡,分析均衡结果提出了增加实时市场透明度有利于提高整个电力市场效率的政策建议.最后通过算例说明研究的正确性和合理性.     

中国股票市场限价指令等待成交时间的理论研究与实证分析

在中国指令驱动股票市场中,限价指令需要为成交付出等待成本,如何计量限价指令的等待成交时间是金融市场流动性及微观结构理论领域崭新的研究问题.研究表明,指令生存模型能够比较精确地描述限价指令的等待成交时间概率分布,实证检验结果表明,生存模型具有比较高的准确性;同时发现限价指令等待成交时间对委托价格很敏感,而对委托量不敏感;基于委托价格的敏感性分析绘制出了限价指令等待成交时间概率分布的价格全谱图,根据该图可以预测限价指令的等待成交时间,以及为指令提交策略提供定量分析基础.     

新配额制下电力-绿证-超额消纳量多尺度市场交易仿真

为了明确新配额制(renewable portfolio standards,RPS)下电力-绿证-超额消纳量多尺度市场耦合互动关系,引入系统动力学,构建互动交易模型并进行仿真。以市场交易标的物流转为线索,设计多市场耦合交易体系,基于系统动力学方法构建耦合交易复杂因果关系,并分析新RPS对市场主体收益或成本影响。仿真结果表明：新RPS下,电力价格逐渐下降趋势,消纳量证书交易压低绿证交易价格,二者交易价格最终会趋于相等。RPS会使可再生能源发电商电力市场收益、用户用电成本波动下降,RPS比例提高,二者下降速度减缓。     

基于不规则数据的中国股市微观结构研究

引入了自回归条件久期模型，采用极大似然估计的方法对具有指数分布和Weibull分布两种模型分别进行了参数估计，检验了模型的性能，并以WACD模型为基础对我国上海证券所个股的交易集群性特征进行了检验．实证结果表明，在我国证券市场交易的集群性特征是由于以私人信息为基础的交易过程引起的，私人信息的引入导致了证券市场更大的波动性。     

Dynamic Bidding Model and Analysis of Power Markets Involving Transmission Constraints and Bounded Constraints of Bidding Variables

This article presents a dynamic bidding model of power markets involving transmission constraints and bounded constraints of bidding variables. On the basis of the Nash equilibrium theory of power markets and the nonlinear complementarity method in optimization computations, the dynamic bidding model is composed of a difference dynamic system and semismooth equations. As examples with three buses and fine buses, numerical simulations analyze that under the different parameters of the market, the system will appear different operation states of transmission (i.e., congestion and non-congestion) and different Nash equilibriums. Furthermore, the local stability of bidding model at Nash equilibriums is investigated. The effect of the adjusting parameter in bidding model to the equilibrium points and the stability is also studied.     

基于冲突分解的短波频点真实在线双拍卖算法

针对短波认知电台在网络高负载情况下频点冲突严重的问题, 依据短波频点衰落特性, 结合真实在线双拍卖模型, 提出了基于冲突分解的真实在线双拍卖(trueful online double auction based on conflict decomposition, TODA-CD)模型。在TODA-CD模型中, 卖家模型考虑不同链路间差异性, 重构卖家定价模型, 提升了链路可靠性; 买家模型以预期收益最大化为优化目标, 首先利用广度优先搜索算法生成频点冲突树, 解析短波认知网络内频点冲突关系, 然后设置频点抢占切换惩罚函数, 计算不同切换方案预期收益, 重构买家竞拍价格, 以第二密封价格拍卖完成频谱交易, 最终实现网络内频点指配的抢占最优。仿真结果表明, 在网络高负载情况下, TODA-CD算法能够有效提高频谱利用率, 降低抢占切换次数, 从而提高系统收益。