[发明专利]一种基于RE Learning算法的发电商报价模型在审
申请号: | 202010846679.1 | 申请日: | 2020-08-21 |
公开(公告)号: | CN112348621A | 公开(公告)日: | 2021-02-09 |
发明(设计)人: | 孙勇;鲁文;李振元;李德鑫;刘畅;涂孟夫;李宝聚;屈可丁;吕项羽;曹荣章;张海锋;王佳蕊;丁恰;庄冠群;张家郡;张钰 | 申请(专利权)人: | 国网吉林省电力有限公司;国网电力科学研究院有限公司;国网吉林省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;国电南瑞科技股份有限公司;国电南瑞南京控制系统有限公司;国家电网公司东北分部 |
主分类号: | G06Q30/06 | 分类号: | G06Q30/06;G06Q50/06 |
代理公司: | 长春市吉利专利事务所(普通合伙) 22206 | 代理人: | 李晓莉 |
地址: | 130022 吉林省*** | 国省代码: | 吉林;22 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 re learning 算法 发电 商报 模型 | ||
本发明公开了一种基于RE Learning算法的发电商报价模型,首先构造能够有效描述发电商竞价行为的策略集,根据每次交易作出判断,调整下一轮的竞价策略,以期实现利润最大化的目标;通过与环境交互进行学习的自适应学习方法获得发电商代理报价,主要用于仿真发电商在不完全信息市场中的报价过程。
技术领域
本发明属于电力系统自动化技术领域,尤其涉及一种发电商代理报价模型。
背景技术
随着电力现货市场在国内市场的涌现,发电商将逐渐参与主能量市场、辅助能量市场的竞价以获取自身的利益,在市场环境下,参与者为获得更高的利润,总是不断优化自身的投标策略。目前,在我国电力市场还处于刚刚起步的阶段,发电商对市场环境还不熟悉,需要完善的报价策略理论作为指导。高效的报价决策工具可以帮助决策人员和报价人员进行一次成功的报价从而获得高额的收益。
近年来,基于代理的建模技术被广泛应用于电力市场仿真技术,通过将电力市场中的情况进行计算机智能代理,针对特定市场,根据市场规则构建仿真模型,通过仿真实验,评估市场运行状态,检查市场规则的合理性。然而,市场信息对于参与者而言并不完全,参与者对于自身策略的优化具有较大的难度。
发明内容
本发明目的在于提供一种基于RE Learning算法的发电商报价模型,用于仿真发电商在不完全信息市场中的报价过程。
为实现上述目的,本发明的基于RE Learning算法的发电商报价模型的具体技术方案如下:
一种基于RE Learning算法的发电商报价模型,包括以下步骤,且以下步骤顺次进行:
步骤S1、构造发电商代理的报价策略集,RE learning算法的基础是构造能够有效描述发电商竞价行为的策略集,采用基于成本分析的方法构造发电商的策略集;
步骤S2、初始化各策略对应的行为倾向;
步骤S3、按照轮盘赌方式选择竞价策略,代理按照轮盘赌方式选择下一轮竞价策略,即根据各策略选择概率形成各策略对应的选择概率区间,然后随机生成一个(0,1)区间的随机数,判断此随机数位于哪一个选择概率区间,从而选择此概率区间对应的策略;
步骤S4、ISO在接收到各代理报价信息后,在满足市场需求情况下根据社会效益最大化目标进行出清,确定各代理的中标电量和出清电价,并将这些信息反馈给代理;
步骤S5、代理以出清电价和中标电量为基础,计算采用策略sm所获得的利润;
步骤S6、根据公式更新策略空间中各策略对应的行为倾向系数q和选择概率p;
步骤S7、重复步骤S3-S6直到满足终止条件,本文中的终止条件设置为若某一策略对应的选择概率大于0.99,代理就停止学习。
进一步,所述步骤S1中,对于发电商i来说,其总的生产成本TCi是其机组输出功率PGi的二次函数,发电商机组的输出功率受其最大功率容量的限制,由此可知;
其中ai、bi及ci是发电商成本函数的系数,ci表示发电商i的固定成本,它们通常是由外部直接给定的常数,这里需要注意的是这里的总生产成本 TCi(PGi)是针对每小时而言;
上式中,ci代表发电商i的固定成本,那么发电商i的可变成本TVCi为:
发电商i的单位生产成本ACi(PGi)记为:
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