深度 | 电力现货市场中参与主体的竞价表现-第3页-北极星售电网

投稿

我要投稿

3.2 内层粒子群和内点法求解纳什适应度函数

采用粒子群和内点法[21-22]求解各发电商最大化收益的双层优化模型,套用式(11),便可得到组合策略XitXti对应的纳什适应度函数值,具体求解流程如图3所示。其中,内层粒子群算法流程与图2类似,此处不再赘述,区别在于粒子适应度为发电商收益,粒子位置为单个发电商策略。

3.3 算法分析

1)采用粒子群算法搜索均衡解,规避了求解发电商双层优化构成的半光滑非线性方程组,在保证结果准确的前提下,以时间代价换取算法简化。

2)求解时间长是粒子群这类智能算法避免不了的问题,但由于其可并行计算的特性,可以采用matlab并行计算函数parfor进行多线程计算,从而大大减小求解时间。

3)可能存在内层粒子群搜索不彻底造成纳什适应度函数值偏大的情况,但文献[20]和多次重复仿真结果表明,内层粒子群的一维搜索能力可以媲美全局最优。

4 算例分析

4.1 3节点测试系统

为了验证双层粒子群算法的有效性,本节运用双层粒子群算法求解文献[9-10]的3节点测试系统,并将求解结果进行比对。3节点系统网络拓扑和基本参数如图4和表1所示,各节点间由相同导纳的线路相连,线路1-2的输电上限为Lmax。

考虑两种情况,一种为无输电阻塞(Lmax= 500 MW)的情形,另一种为有输电阻塞(Lmax= 25 MW)的情形。

仿真参数设置：外层粒子群,粒子数目10,最大进化代数200;内层粒子群,粒子数目12,最大进化代数200;kmin,kmax分别取1和2。

1)情形1,无输电阻塞Lmax=500 MW。

最优粒子的位置和纳什适应度值变化情况如图5所示,左轴是策略组合系数,右轴是策略组合的纳什适应度值。随着进化代数增加,最优粒子的纳什适应度值越来越大,最终趋近2.0达到收敛,策略组合收敛至(1.1343;1.0825),此结果与文献[9-10]中用非线性互补算法求得的结果完全一致,说明了本文提出算法的有效性。

2)情形2,有输电阻塞Lmax=25 MW。

在有输电阻塞下,进化过程中最优粒子的位置和纳什适应度值变化情况如图6所示。随着进化代数增加,最优粒子的纳什适应度值越来越大,约90代后收敛于2.0,策略组合收敛至(1.3367; 1.2525),这和非线性互补算法求解的结果也完全相符。

图6 Lmax=25 MW下进化过程中最优粒子位置及适应度

Fig. 6 Optimal particle position and fitness in evolution underLmax=25 MW

对比供给函数均衡和完全竞争下的出清结果(如表2所示),发电商在供给函数均衡下的收益普遍高于完全竞争下的,但社会福利却低于完全竞争下的。此结果表明,在不完全竞争的市场中,发电商可以采取策略性报价增加自身收益,但以社会福利的损失为代价。再比较有阻塞和无阻塞下发电商均衡策略组合,有阻塞下发电商的均衡报价系数均高于无阻塞下,说明在阻塞情况下发电商可以在小范围内行使市场力。同时阻塞的存在也改变了用户的收益格局,阻塞的存在不一定会使所有发电商的收益减少,可能使某些发电商收益减少,却使其它发电商收益增加。因线路1-2阻塞的存在,使得成本占绝对优势的G1无法向D2供应更多的电量,D2只得转而向成本较高的G2购电,造成了发电商中标电量颠覆性的改变,从而G2收益较无阻塞显著增加、G1收益较无阻塞显著减少。

原标题：基于双层粒子群算法求解电力市场均衡

投稿与新闻线索：陈女士微信/手机：13693626116 邮箱：chenchen#bjxmail.com（请将#改成@）

订阅北极星周刊，精彩内容不再错过！

特别声明：北极星转载其他网站内容，出于传递更多信息而非盈利之目的，同时并不代表赞成其观点或证实其描述，内容仅供参考。版权归原作者所有，若有侵权，请联系我们删除。

凡来源注明北极星*网的内容为北极星原创，转载需获授权。

阅读下一篇

南方能监局组织开展南方（以广东起步）电力现货市场规则集中编制工作

电力市场查看更多>节点电价查看更多>边际电价查看更多>

姓名：
性别：
出生日期：
邮箱：
所在地区：
行业类别：
工作经验：
学历：
公司名称：
任职岗位：

深度 | 电力现货市场中参与主体的竞价表现

南方能监局组织开展南方（以广东起步）电力现货市场规则集中编制工作

登录注册

绑定账号

想要获取更精准资讯推荐？建议您完善以下信息~

订阅成功

想要获取更精准资讯推荐？建议您
完善以下信息~