[发明专利]一种售电公司购电竞价风控优化方法

说明书

本发明涉及一种售电公司购电竞价风控优化方法，包括如下步骤：确定效用函数；获取售电方报价信息，更新先验知识；建立风险度模型，对比购售电双方风险度；构建竞价风险控制优化模型，分析让步策略，建立让步模型，确定让步方式。本发明结合购电方和售电方的特点，提出售电公司竞价风险控制优化模型，具有减小售电公司报价风险，提高收益的有益效果。

技术领域

本发明涉及一种竞价风控优化方法，尤其是涉及一种售电公司购电竞价风控优化方法，涉及电力市场的领域。

背景技术

购售电双方一般需要进行多轮讨价还价，主要报价风险控制主要存在于两个方面，一方面是对于对手信息的估算，一般需要估计对手的报价底线和可能出价价格以及概率；另一方面是在谈判未达成而具备进一步谈判的空间时，根据前一轮报价和双方信息对下一轮报价作出决策，即是否让步、让步的幅度问题。

现有技术主要采用优化Zeuthen谈判策略解决轮次之间的让步问题，利用Bayes(贝叶斯)学习法解决报价前和谈判中的信息更新问题。但该方法仍然存在主观性较强的问题，不能准确客观的预测售电方期望的报价底线，无法最大限度的减少竞价过程中购电方的报价风险，从而无法有效降低购电方的竞价损失。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明的目的是提供一种电力市场环境下售电公司购电竞价风控优化策略，结合购电竞价过程中购电方与售电方的特点，提出售电公司竞价风险控制优化模型，具有降低售电公司报价风险的有益效果。

本发明的上述发明目的是通过以下技术方案得以实现的：

一种售电公司购电竞价风控优化方法，包括如下步骤：

步骤(1)、确定效用函数；

售电公司作为购电方根据自身利益确定起始报价，确定效用函数；

步骤(2)、获取售电方报价信息，基于贝叶斯学习法更新先验知识；

步骤(3)、建立风险度模型，计算并对比购售电双方风险度；

步骤(4)、构建竞价风险控制优化模型，分析让步策略，建立让步模型，确定让步方式。

进一步地，步骤(1)中，所述效用函数U₀(p)计算模型如下式所示：

U₀(p)＝Q·(p-u)；

式中，p为售电公司在购电过程中的报价，u为售电公司能够接受的报价上限，Q为购买电量。

进一步地，步骤(2)中，贝叶斯学习法的计算模型如下：

在竞价谈判开始前，计算购电方对售电方的报价下限期望值E(x_i)如下：

式中，I为售电方报价下限的策略总数，i表示为被选择的报价下限策略，P(s,x_i)表示售电方s的第i种策略被选择的几率；x_i表示第i种策略下售电方s所报电价；

竞价谈判过程中，售电方对购电方的报价上限进行预测，购电方也对售电方的报价下限进行预测；售电方预测购电方报价上限的概率P(x_i|x_t)计算模型如下：

购电方预测售电方的报价下限的概率E(x_i|x_t)计算模型如下：

式中，x_t表示第t轮竞价谈判中售电方的报价。

进一步地，步骤(3)中，所述售电方风险度计算模型为：