论文部分内容阅读
随着社会经济的不断发展,人们对于电能质量的需求标准也在不断的提高,传统电网已经很难满足社会发展的需求,因此智能电网应运而生。智能电网能够有效地解决用电危机以及电网中许多的复杂问题,其已经成为电力行业改革发展的趋势。需求侧响应是智能电网中的关键技术,它能够激励用户积极地参与电力系统的运营过程,改变其固有的耗能模式,从而使电网中的资源配置更加合理。定价策略是需求响应中最基础、最有效的手段之一,通过价格激励,能够使电网的能量调度更加合理,进而提高电力系统运行的经济性和可靠性。本文基于博弈理论的相关知识,主要研究了智能电网中的能源定价策略设计问题,论文的主要研究内容如下:首先,基于议价理论与非合作博弈理论,研究了电力市场中电能的定价问题。在电能批发市场中,多个电力公司共同推选出一个能源代理商,让其与发电公司就批发电价进行协商。该批发电价协商问题可以构建成议价模型,本文采用Raiffa-Kalai-Smorodinsky议价解(Raiffa-Kalai-Smorodinsky Bargaining Solution,RBS)实现了议价模型的最优解。在电能零售市场中,电力公司基于求得的批发电价来决策其最优的零售电价,从而使其收益达到最优。将电力公司之间的零售电价决策问题构建成非合作博弈模型,并通过价格迭代算法求得了博弈模型的纳什均衡解。然后,基于斯坦克尔伯格博弈与贝叶斯博弈理论,研究了能源市场中多种能源的定价问题。在能源市场中,考虑天然气公司是能源的提供者,能量枢纽公司能够将天然气转化成电能与热能并供给用户。通过贝叶斯博弈的相关理论,建立了能源用户之间的横向博弈模型,该博弈模型能够在保护能源用户能耗信息私密性的情况下最大化其效益;通过斯坦克尔伯格博弈的相关理论,构建了能源用户与能量枢纽公司之间的纵向博弈模型,该博弈模型能够使能量枢纽公司的效益得到优化。之后设计了一种基于能源供需平衡的价格调节机制,从而实现了能源市场中能源的供需平衡。并通过分布式迭代算法对多能源定价模型进行了求解,获得了能源的最优调节价格与最优零售价格。