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电力市场多群体策略博弈的长期演化稳定均衡理论研究

程乐峰  
【摘要】:为解决开放竞争性电力市场下日益复杂的多主体优化决策问题,博弈论逐渐成为一种十分有效的数学工具。演化博弈论作为博弈论的新兴分支,建立在“有限理性”和“有限信息”假设基础上,更加适用于实际博弈情形。目前,演化博弈论在电力市场中的相关研究处于很大的空白状态。为此,本文立足于演化博弈论中的演化稳定策略、复制者动态、演化稳定均衡等核心概念,并结合李雅普诺夫稳定性理论,对开放的供给侧与需求侧电力市场中多群体策略博弈问题的长期演化稳定均衡特性进行了深入的理论研究,旨在拓展演化博弈论在电力市场中的应用范围,并为该领域内非完全理性利益群体复杂的动态交互行为决策问题的研究提供一种有效的解决途径。本文研究成果阐述如下。首先,提出了一个适合于对多群体策略博弈的长期演化稳定均衡特性进行理论分析与动态仿真研究的方法体系。该体系中的模型、方法与所得结论均具有一定的普适性和有效性,可为本文后面章节关于电力市场多群体策略博弈长期演化稳定均衡特性的理论研究奠定基础,并可用于智能电网相关领域内尤其开放竞争性电力市场环境下非完全理性主体参与的多群体策略式演化博弈的长期动态交互行为决策问题的研究。其次,基于上述研究方法体系,提出了适合于分析电力市场下典型两群体和三群体非对称演化博弈场景的长期演化稳定均衡特性的理论研究方法。其中,以两类发电商群体长期参与发电侧电力市场竞价为典型两群体非对称演化博弈场景,以电网公司、新增供电实体和电力消费用户长期参与需求侧电力市场电价与电量交易为典型三群体非对称演化博弈场景,经研究表明:上述场景存在数量不同的长期演化稳定均衡状态,且都是严格的Nash均衡状态;此外,通过政府对相应市场进行有效监督,将影响上述典型两群体和三群体非对称演化博弈场景的支付矩阵,进而改变整个市场的渐进稳定均衡点分布,最终引导市场的博弈均衡朝着期望的长期演化稳定均衡处收敛。这有助于市场电价的平缓稳定、促进电网削峰填谷、提高各方收益,同时使电力市场的资源配置率得到显著提升,保证电力市场的长期健康稳定运行。然后,基于上述典型场景研究,提出了适合于分析供给侧电力市场中同质性和异质性发电市场长期竞价演化稳定均衡特性的理论研究方法。首先,针对同质性发电市场,经理论研究表明:该市场最终的长期竞价演化稳定均衡将由6组定义的相对净支付参数决定,且市场总计存在64种长期竞价博弈场景。此外,在这些场景下,市场总计存在288组长期竞价演化博弈状态,其中包括82组竞价演化稳定均衡状态、85组竞价演化不稳定均衡状态和121组竞价演化临界均衡状态(仍是不稳定的)。其次,针对异质性发电市场,经定性理论研究表明:若无政府监督,该市场会自发形成9种演化稳定的竞价策略,而有政府监督情况下则最终只会在3种竞价策略处达到长期演化稳定均衡状态,且该状态仅由市场的相对净支付参数决定;此外,经定量理论研究表明:当市场的总发电量需求相同且未能完全满足所有发电商群体的总发电容量之和时,“市场统一出清结算机制(即MCP结算机制)”比“按报价结算机制(即PAB结算机制)”更易于引导所有发电商群体报低价策略参与竞价上网。此时,在“市场统一出清结算机制(MCP)”下,整个电力供给侧异质性发电市场的电价波动更小,更有利于其长期健康稳定运行。继而,基于上述典型场景研究,提出了适用于分析需求侧电力市场中家庭用户群体与供电实体间长期互动演化稳定均衡特性的理论研究方法。该方法中,提出了非完全理性用户群体参与电力需求侧响应管理过程中与供电实体长期互动的N群体非对称演化博弈模型,其优势在于:立足于用户种群有限理性和有限信息特征,充分利用演化博弈论描绘用户在电力需求侧响应管理中的群体行为的变化趋势并准确预测用户个体的群体行为,使其更加贴近于用户群体参与智能用电调配时与供电实体间的实际动态交互决策情形。针对上述模型的算例研究表明:在多个家庭用户种群与供电实体间的长期动态交互决策过程中,通过供电实体提供合理丰厚的电价激励对于引导和促进多个用户群体积极参与电网智能用电调配起到了关键性作用。此时,在趋利性、趋同性以及不断的动态交互驱动下,所有用户种群将以极大比例(本文将其定义为用户参与度)在“选择参与智能用电调配”这一策略处达到长期演化稳定均衡状态。这对于电网安全稳定运行水平的提高、削峰填谷效益的提升、以及智能电网的健康发展都具有重要的意义。此外,其他因素如用户参与度初始值、舒适度效用函数形式及其关键参数设置、用户种群数量和种群规模等均会在一定程度上影响各种群的用户参与度和相关收益的最终演化趋势,但它们相比于电价激励所起到的促进作用较弱,几乎可忽略。最后,本文对上述研究工作进行了总结,并对其下一步研究方向进行了展望。其中,尤其针对开放竞争性电力市场环境下的智能电网复杂演化博弈领域,以“智慧能源调度机器人”这一“信息-物理-社会系统”高度融合的高级智能电网形式为例,对复杂网络上的演化博弈理论在该领域复杂智能调度与控制策略研究中的应用进行了展望。


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