碳约束下基于双重博弈的电力零售商售电价格决策优化-第2页-北极星售电网

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此外，各零售商售电价格约束为

式中：

分别为火电零售商在谷、平、峰时段的售电价格上限，元/(MW·h)；

分别为绿电零售商在谷、平、峰时段的售电价格上限，元/(MW·h)。火电零售商的售电价格上限取相同时段内现货市场电价的最小值，绿电零售商的售电价格上限取相同时段内现货市场电价的最小值叠加碳排放权价格。综上，火电零售商、绿电零售商的最优售电模型分别为

2.1.2 用户购电量决策模型

用户购电的目标为在满足用电需求的前提下使用电综合满意度最大。用户的用电综合满意度主要包括向各电力零售商购电的成本、向碳市场购买碳排放权或出售碳排放权的成本、用电满意度损失。其中，向各电力零售商购电的成本为

式中：Ca为用户向电力零售商购电的成本，元。

用户向碳市场购买碳排放权或向碳市场出售碳排放权的成本为

式中：Cb表示用户购买或出售碳排放权的成本，元； 9.0.jpg 为用户m在t时刻的预期购电量，MW·h；pc表示碳排放权的价格，元/t；λ表示用户能够排放的碳配额比例，即总允许碳排放占用电量的比值。若超出允许碳排放，用户需要从碳市场购买碳排放权；相反，如果用户的碳排放少于允许碳排放，则可以将多余的碳排放权在碳市场出售，以获得收益。此外，由于用户调整自身的用电行为响应电力零售商的需求响应，会出现t时刻实际用电量与预期用电量不相等的情况，这会引起用户的用电满意度损失。因此，在目标函数中需要计及用户的用电满意度损失，可表示为

式中：Cd为用户需求响应后的用电满意度损失；αm、βm为用户m的用电满意度损失参数；ΔQm,t为用户m在t时刻的实际用电量与预期用电量的差值，MW·h。

式中：Qm,t为用户m在t时刻向各电力零售商的购电量总和，即用户m在t时刻的实际用电量，MW·h。综上，用户m的最优购电模型的目标可表示为最大化用电综合满意度，即包括购电成本、碳排放权成本、用电满意度损失的综合用电效益函数的最小化，即

式中：Cm表示用户m的综合用电效益函数。用户m的约束条件主要包括购需平衡约束和购电电量约束。在本文的研究场景内，对于用户的需求响应行为只考虑负荷可削减，而不考虑其他类型的需求响应。因此，用户在时间T内的购电量总量应与实际负荷总量相等，即

用户m在向电力零售商i(j)购电时，不能超过规定的电力零售商i(j)售电量上下限，即

式中：

15.0.jpg 分别为电力零售商i、j的售电量上限，MW·h。

综上，用户的最优购电模型为

2.2 电力零售商的双重博弈模型架构

基于本文设置的研究场景，电力零售商面临的博弈主要包括多个电力零售商之间的非合作博弈和各电力零售商与用户间的主从博弈，如图2所示。

图2电力零售商售电双重博弈框架

Fig.2The dual game framework for electricity retailers selling electricity

1）主从博弈。各用户与各零售商之间的交易互动彼此影响。用户希望尽可能选择从售电价格较低的电力零售商购入较多的电量以提升自身用电综合满意度（即模型（式（20）），各电力零售商又会根据各用户的购电方案调整自己的售电价格。各电力零售商的决策行为是确定向各用户的售电价格，各用户的决策行为是确定向各电力零售商的购电量。各电力零售商通过改变售电价格希望获得用户更多的购电，实现售电利润最大化（即模型（9）（10））；而各用户根据电力零售商给出的售电价格调整自身的用电行为，参与需求响应，同时考虑碳约束条件，在需要碳排放权时从碳市场购买，平衡碳约束考核时的碳排放超额。用户的目标是在满足用电需求和碳约束的条件下最大化用电综合满意度。

2）非合作博弈。在售电过程中，各零售商的收益是相互独立的，他们分别通过制定合适的售电价格来获得用户的购电，每个零售商都希望自己的售电价格在各零售商的售电价格中具有竞争力，以获得用户更多的购电，从而实现售电利润最大化（即模型（9）（10））。各零售商之间没有共同的目标，在制定价格时不考虑其他零售商的利益，每个零售商的售电价格都会受到其他零售商价格决策的影响。因此，可以用非合作博弈来描述各电力零售商间的市场行为。

根据上述分析，电力零售商双重博弈流程如图3所示。

图3电力零售商售电双重博弈流程

Fig.3Dual game process for electricity retailers to sell electricity

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

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