一、基于博弈论的发电厂竞价策略综述（论文文献综述）
田力丹[1]（2020）在《分布式发电在双边交易中的报价策略研究》文中研究指明近年来,分布式发电（Distributed Generation,DG）得益于其清洁、灵活等优势得到了快速发展,装机容量和投资规模不断扩大。随着分布式发电市场化交易不断发展,分布式发电在双边交易中的报价策略成为研究分布式发电市场化交易的关键问题之一。本文将分布式发电在双边交易中的各类报价策略问题归纳为三类进行研究,主要工作如下:1.分布式发电双边交易多对多谈判中的报价策略问题。本文分析了多个分布式发电公司和多个购电公司进行多对多谈判这一不完全信息动态博弈过程,基于鲁宾斯坦恩博弈对多对多谈判问题进行建模,并将鲁宾斯坦恩模型中贴现因子的概念泛化,使贴现因子随谈判轮次、己方公司谈判的完成度和己方成交报价等因素的变化而变化,反映出谈判双方多个子代理间的博弈和报价策略的改变。仿真结果表明,泛化贴现因子可以更好地模拟分布式发电双边交易的多对多谈判过程。2.分布式发电双边交易一对一谈判中的报价策略问题。本文分析了一个分布式发电公司和一个配电网运营商之间的非合作博弈过程,将一个分布式发电公司拥有的多个光伏发电厂视为一个谈判主体,与配电网运营商进行双边交易,建立一对一谈判报价策略的双层优化模型,并将难以求解的非线性双层优化问题转化为混合整数线性规划问题进行求解。针对不同合约签订方式（全时段统一价交易、峰平谷分时价交易、按小时计价交易）下的多个交易场景进行仿真,并将模型求解的报价策略进行了对比和灵敏度分析,仿真结果表明了本文建立的优化模型解决分布式发电双边交易一对一谈判中报价策略的有效性。3.分布式发电双边交易多对一谈判中的报价策略问题。本文分析了多个分布式发电公司和一个配电网运营商之间的博弈过程,建立多对一谈判报价策略的优化模型,包括对分布式发电公司的双层优化模型和对配电网运营商的单层优化模型,通过交替求解的方式得到最终报价策略。针对不同合约签订方式（全时段统一价交易、峰平谷分时价交易、按小时计价交易）下的多个交易场景进行仿真,并分别仿真了在完全信息下和不完全信息下的报价策略变化,将模型求解出的报价策略进行对比,仿真结果表明了本文建立的优化模型解决分布式发电双边交易多对一谈判中报价策略的有效性。
李云燕[2]（2020）在《计及电动汽车的虚拟电厂市场化运营决策方法研究》文中研究指明能源是推动社会进步和经济发展的重要构成基础。应对全球气候变化及区域环境污染问题,构建可持续、清洁与高效的能源系统,已成为各国能源革命的主要任务,分布式可再生电力在能源系统中的比重将进一步提高。然而,分布式可再生电源间歇性和随机波动性的特点,在其渗透率提高的同时,对电力系统的安全可靠运行也带来了一定的威胁。同时,现代电气化交通网络中迅速增加的电动汽车群体,通过充放电装置与电网相连,作为特殊的移动储能系统,具有可控负荷的柔性需求响应能力,日益成为分布式能源的重要组成部分。因此,构建以电动汽车为核心的虚拟电厂,融合多种分布式能源资源,发挥互补效应,增强电能交互整体的平稳性,进一步保障了能源系统的安全性和经济性。本文在我国能源安全新战略背景下,以电动汽车虚拟电厂运营体系为研究对象,构建了电动汽车虚拟电厂的多尺度柔性空间模型,并在分布式能源运行数据精确预测基础上,提出了计及电动汽车的虚拟电厂作为独立的运营整体,参与电力市场的博弈竞价模型、调度模型,并对其整体经济性运行决策与协同调控进行了分析,最后给出了电动汽车虚拟电厂的市场化运营发展商业模式及运作机制建议。论文主要研究工作如下:（1）界定了能源安全新战略发展下的电动汽车虚拟电厂“聚合”分布式能源的内涵以及市场化运营指向,针对以可再生能源为主的分布式电源运行、电动汽车的移动储能和柔性需求响应等内部资源运行特性进行了详细分析。通过对分布式能源（DER）代理聚合、内部优化、收益共享三个方面进行整体配置的规划设计,构建了电动汽车虚拟电厂这一独立的市场主体,参与能源电力领域的多个市场交易;提出了内部资源预测决策、外部竞标授权、经济性优化调度等协同管控的运行模式,实现电动汽车虚拟电厂的市场化运营发展。（2）分析了多种分布式能源协同管理控制过程中的经济性运行调度策略的发展趋势。基于多智能体系统理论,设计了电动汽车虚拟电厂内部综合能源管理系统运行控制模式,并针对物联网发展情境下的异构分布式能源资源和服务统一表示模型的构建进行了阐述,进一步从物理资源层、数据集成层、信息聚合层和功能服务层四维度建立了电动汽车虚拟电厂多尺度柔性空间模型。（3）针对电动汽车虚拟电厂内部分布式电源出力的不确定性,运用多场景技术和太阳幅照度预测,给出了风能/光伏发电的出力预测模型;采用小生境免疫狮子算法和卷积神经网络方法的结合,针对快充型电动汽车充电站,构建了短期负荷预测模型,对充电负荷特性进行了深入分析,利用相关算例对所提出的预测模型进行了仿真实验,证明了方法的准确性与可靠性。（4）基于电动汽车聚合商的移动储能特性,以及优化分布式电源出力偏差成本函数,给出了电动汽车虚拟电厂参与电力市场竞争的协同竞价策略;结合策略性竞争行为,建立了电动汽车虚拟电厂参与能量日前市场的竞价模型,并对基于古诺模型的电力市场均衡问题进行了求解,得到了实现竞标电价和竞标电量计划的最优决策。（5）构建了计及电动汽车需求响应能力的综合型电动汽车虚拟电厂的两阶段决策调度模型。日前能源市场阶段,以整体效益最大化为目标,在充分考虑分布式电源、电动汽车需求响应、移动储能、可控燃气机组、配电网购售电计划等多个影响因素的基础上,对最优调度决策进行了求解;实时平衡市场阶段,以保证配电网的安全稳定运行为目标,结合授权交易电量及不平衡成本因素,增加内部线路安全校核约束,进行内部分布式能源出力的二次优化调整。（6）对电动汽车虚拟电厂的市场化运营模式创新和政策机制进行了研究。遵循能源安全新战略以及电力体制改革的要求,设计了低碳市场交易与动态联盟合作的电动汽车虚拟电厂发展模式;结合区块链技术的去中心化、分布式决策的特点,进行了电动汽车虚拟电厂的区块链市场化运营体系架构;从政策引导和市场机制完善的角度,提出了电动汽车虚拟电厂推广的相关建议,以期为未来规范化的商业运营和发展提供决策参考。
邵晶晶[3]（2019）在《基于博弈理论的风电竞价上网研究》文中研究表明出于节能减排和经济效益等原因,我国提倡以风电等清洁可再生能源电力替代传统电力。由于政策鼓励,过去十余年里我国风电行业建设规模实现快速增长,然而近年出现了抢装、弃风率过高、补贴缺口不断增大等阻碍风电行业健康发展的消极现象。上述现象主要原因之一是以往风电行业为保障行业投资吸引力采用固定上网电价机制,固定上网电价机制缺乏市场调节作用,并且对电价补贴具有依赖性,从长期来看对促进风电行业规范化发展作用有限。因此,2018年5月能源局提出风电竞价上网机制,通过市场调节作用遏制厂商盲目抢装的不经济行为,以改善市场供需失衡现象,并期望通过引入市场竞争机制,达到降低风电上网电价,减缓电力补贴缺口扩张趋势的政策目标。本文基于贝叶斯博弈理论,对风电竞价上网政策效果及相关影响因素进行研究。首先,本文根据电力交易流程拆解风电行业结构,构建了风电厂商参与项目申报的竞价博弈模型,以利润最大化为目标求解厂商最优报价策略;其次,从厂商个人角度出发,基于厂商报价策略运用Python模拟厂商申报行为,对竞价机制下,厂商是否参与市场竞争及厂商报价的相关影响因素进行研究,对比处于不同成本水平的厂商的报价策略差异,分析厂商的申报行为特点;再者,从竞价结果的角度出发,模拟多个厂商参与项目申报时的竞价上网结果,参照固定电价机制下的风电上网情境,探讨竞价机制的政策效果及政策实施过程中需要注意避免的问题;最后,本文基于敏感性分析法,研究项目申报相关因素对竞价结果的影响,探讨引导风电竞价结果的可行思路。研究结果表明,竞价机制有助于降低风电上网电价,从而加快实现风火电力平价上网的政策目标,同时会显着降低发电厂商的上网利润率并压缩中高型成本厂商生存空间。在竞价机制实行过程中,需要注意在初期适度保护高成本风电厂商的生存空间以及避免上网电价过度下降,以免产生行业隐患。可通过限制项目申报参与人数、调节申报电价加分幅度、调节厂商对除申报电价以外的其他因素的信心程度、鼓励行业技术进步与经验积累从而促进成本下降等方法,对风电竞价上网结果进行引导。综合而言,本文验证了风电竞价上网机制的有效性,并对竞价机制的政策效果、竞价结果引导思路相关问题进行探讨,以期为开展风电竞价提供理论参考。
张高[4]（2019）在《含多种分布式能源的虚拟电厂竞价策略与协调调度研究》文中研究说明面对化石能源日益枯竭所带来的能源危机,可再生能源发电技术成为世界可持续发展的重要支撑。随着可再生能源发电技术的日新月异,越来越多的分布式可再生电源通过用户侧并入电网,这些分布式能源为电力用户提供清洁能源的同时也给电网的安全稳定运行带来了极大的挑战:一方面,分布式能源机组的小容量与大数量使得其难以被电力系统调度中心统一集中调度;另一方面,分布式可再生电源的功率波动性加剧了用户侧负荷需求的不确定性,从而进一步增大了用户侧配电网运行的安全性风险。因此,实现用户侧分布式能源的聚合优化管理,提高可再生能源的并网消纳水平和市场竞争力成为促进分布式能源发展的必然需求。本文基于虚拟电厂技术,通过革新集中优化调度理论和不确定性风险评估与管理方法,为用户侧分布式能源的聚合与优化调度提供理论支撑,同时结合我国发电侧竞价上网与售电侧开放的电力市场改革路径,对虚拟电厂的市场竞价策略和购售电策略优化问题进行了建模分析,最终以虚拟电厂技术为媒介实现了可再生能源整体经济收益与风险成本的相互协调。本文的主要研究内容和成果如下:针对当前集中调度模式下的电力系统运行方式,本文探讨了虚拟电厂内部多种分布式能源的相互整合与经济调度方式,并以此为基础建立了虚拟电厂与电力系统调度中心之间的双层优化调度模型,通过虚拟电厂对调度中心调度运行方案的动态调整与响应实现了虚拟电厂经济效益与社会发用电成本经济性的共赢,有效提高了分布式能源并网的消纳水平与经济性。针对虚拟电厂所面临的多重不确定性风险,本文从虚拟电厂内部与外部两个角度分别对可再生能源波动性、运行可靠性与负荷不确定性等风险因子进行了识别与建模分析。随后,本文将条件风险价值与机会约束规划理论相结合对虚拟电厂与调度中心之间的双层优化调度问题进行了风险评估与管理,通过选取合理的虚拟电厂风险置信度水平实现了虚拟电厂调度运行方案经济性与风险性的相互协调。针对虚拟电厂参与电力市场售电侧改革的购售电策略优化问题,本文从电动汽车的充放电策略管理出发,赋予虚拟电厂发电商与售电商的双重电力市场角色,并基于主从博弈理论对虚拟电厂售电价格策略进行优化以实现对电动汽车充放电策略的引导与管理。同时,电动汽车作为一类特殊的电源与负荷,通过虚拟电厂的集中整合与优化调度可以作为负功率电源参与电力系统的削峰填谷等辅助服务,并平抑可再生能源波动性对虚拟电厂经济性与安全性的影响。针对虚拟电厂参与电力市场多品种交易的策略优化问题,本文建立了日前与实时联合电力市场交易模型,以博弈论为路径研究了虚拟电厂和其他市场参与者在参与电力市场竞价时的策略优化与利益均衡问题,通过合理的电量分配与竞价策略选择,虚拟电厂可以实现在同时参与多品种电力交易时的利益最大化。同时,通过多场景下的风险评估与分析,可以实现虚拟电厂竞价策略风险成本与经济收益的均衡。综上所述,虚拟电厂作为分布式可再生能源优化聚合与的重要实现方式,可以有效提高可再生能源参与市场竞价交易的整体竞争力,在促进可再生能源并网消纳的同时提升可再生能源的整体经济性,从而为用户侧分布式能源管理提供可行的经济调度与优化整合方案。
王朔[5]（2019）在《区域电力市场环境下发电企业竞价上网策略模型研究》文中提出建立多个开放性区域电力市场,推进实施发电侧市场竞争机制是我国电力体制改革的首要任务。发电企业作为市场运行的主体,集电力生产与市场供应为一体。在区域电力市场竞争中,发电企业如何通过竞价策略获得最优中标电量和最优上网电价,实现企业利润最大化,是企业可持续建设发展的核心问题。竞价策略的制定要同时考虑到多重制约因素以及环境条件的影响。而发电企业竞价策略本身就是一个多重策略组合。本文从系统论方法中的整体性、联系性、动态性与最优化原则出发,将发电企业竞价策略分解为基于发电成本的企业上网电价策略、基于产能投资补贴的企业和政府博弈策略、基于可能性测度的企业竞协博弈策略以及基于区域市场不同阶段条件下的企业竞价博弈策略等多重策略组合。结合博弈理论、优化理论、可能性测度等数学方法分别构建了相关竞价策略模型并优化求解。本文较为系统地研究了发电企业参与区域电力市场竞价上网全过程中的竞价策略问题。本文从我国区域电力市场的内涵分析入手,研究了我国区域电力市场建设的合理性以及区域市场与电网公司的格局分布。通过对我国区域电力市场运营模式、区域发展现状、发电侧市场竞争格局、竞价交易模式以及发电企业竞价上网现状等分析研究的基础上,总结提炼出有利于我国区域电力市场可持续运营发展的市场结构特征、交易机制特征、发电侧市场有效性特征和市场环境特征。研究了企业自身条件、竞争对手、市场环境以及电网情况等制约发电企业参在市场竞中赢利的影响因素。阐释了上网电价的形成机制与定价方式。分析了发电企业参与市场竞争时的竞价行为模式。基于发电成本因素,针对发电企业上网电价的制定,本文分别构建了经营期定价策略模型和会计成本定价策略模型。结合算例与敏感性分析,研究了两种上网电价定价策略对上网电价和企业赢利的影响情况。证明了两种上网电价定价策略的适用性。同时,基于政府对发电企业产能投资补贴对发电成本的调控作用,根据发电企业与政府在提升产能投资之间的资金匹配情况,本文构建双方投资配比博弈策略模型,通过对优化问题求解得出政府和企业在提升产能上的最优投资策略。基于我国发电侧市场供大于求的实际情况,本文在静态贝叶斯博弈模型基础上,引入Sigmoid函数,构建了发电企业报价与中标成功率的可能性测度模型。利用该模型的连续可微性质,对区域内各发电企业协同竞价和独立竞价进行量化的分析,分别建立区域内发电企业协同竞价策略模型和独立竞价策略模型。通过优化分析,得出企业在选择不同竞价策略时的最优策略求解方法。通过具体案例研究和MATLAB仿真模拟,刻画出发电企业基于其发电规模（企业最大发电功率）与选择各种竞价上网策略时,发电企业最优报价之间的关系。证明了发电企业协同竞价上网策略的优势。最后,根据区域电力市场完全垄断、寡头垄断和完全竞争等三个阶段发电侧市场运营规律;参与竞争的发电企业自身特点和可能性报价情况,分别构建不同市场环境下发电企业竞价策略模型并进行优化求解与仿真。通过研究证明,在我国区域寡头垄断市场条件下,发电企业如果选择边际成本定价策略将造成企业利润趋近于0。提出可以采用对发电企业进行生产力约束的方法解决此问题。同时,基于生产力约束前提和市场竞争的实际情况,研究分析了发电企业有限次和无限次竞价博弈中竞价策略的优化求解,验证了有限次竞价博弈的发电企业收益情况。
王盛煜[6]（2019）在《发电企业电力产品中长期交易决策理论与方法研究》文中研究表明电力市场建设是新一轮电力体制改革的重点内容,我国目前已经在电力市场开展了多期中长期交易实践,电力产品中长期交易竞价决策日益成为发电企业的重点研究课题。本研究以新一轮电力体制改革下的发电企业中长期交易竞价决策方案制定为核心,以国内外电力市场改革经验和发电企业竞价决策方法为基础,以博弈论、和成本分析理论为支撑,结合我国电力市场交易实际构建了发电企业中长期交易决策模型。首先,分析了电力市场基础要素及结构,梳理了我国发电企业中长期交易规则,总结了我国发电企业中长期交易特点;其次,建立了发电企业中长期交易决策信息体系,从内部环境和外部环境系统评价了发电企业的交易环境,并依托模糊综合评价方法实现了市场交易风险的量化;再次,分析了发电企业中长期交易成本的构成与划分,制定了成本核算和预测的方法,在此基础上,依托本量利模型构建了发电企业盈利分析体系,设计了基于博弈论的发电企业电力市场竞价模型,提出了发电企业成本控制优化是实现盈利的核心环节的观点,并结合保本点制定了成本优化模型;接着,设计了发电企业电力交易规划工具,指导企业从电量和电价两个角度实现决策前的科学预测,构建了发电企业双边协商交易竞价决策模型和发电企业集中竞价交易决策模型;最后,将以上模型运用到案例分析中,详细描述了发电企业在经营目标制定、交易周期选择和竞价决策分析三个阶段的决策思路,证明了研究的可行性。
童乐[7]（2018）在《不完全信息下基于PSO算法的发电商竞价策略》文中研究指明现阶段,我国正处于由传统电网到智能电网的转型期,电力体制改革不断推进,电力行业将更加市场化。在这种市场竞争的环境下,发电商要使自己的收益最大化,竞价策略的选择至关重要。本文基于现有文献,对电力市场发展历程及电力竞价策略研究现状进行了回顾与总结,并对电力竞价策略未来发展趋势进行了分析与展望。此外,对电力市场背景下电价影响因素进行了分析,阐述了电力市场交易、竞价、出清模式。由于电力竞价行为中发电商不单要考虑自身实力,还要考虑对手实力及市场需求等多方面因素,博弈论则为这种情况下竞价策略的选择提供了解决方案。本文首先对完全信息下发电商竞价策略进行了研究分析,建立了完全信息下的发电商竞价数学模型,包括成本函数、报价曲线、出清模型和竞价约束,并分别对单时段和竞价周期的博弈模型进行了数学推导。针对电力竞价模型的特点及其对求解算法的要求,本文在对比了遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法各自的优缺点之后,选择了粒子群算法作为模型求解算法,并对传统粒子群优化算法进行了改进,从而使其更适合于发电商竞价策略模型的求解。算例分析部分对比了传统粒子群优化算法和改进的粒子群优化算法对竞价策略模型进行求解寻优得到的均衡解,改进粒子群算法的有效性得到了验证。在完全信息研究基础上,对不完全信息下的发电商竞价策略进行了研究分析,通过对发电商成本进行数学描述,构建了不完全信息下的成本函数,从而建立了不完全信息下的发电商竞价数学模型。针对不完全信息下发电商竞价策略模型的特点,本文提出了带剔除机制的发电商竞价策略模型,通过引入剔除机制,缩小了报价系数的候选空间,降低了发电商在不完全信息下竞价被淘汰的风险,从而提高了发电商收益的稳健性,此外粒子群优化算法容易陷入局部最优得到了进一步的改善,算例分析部分带剔除机制的发电商竞价策略模型的收敛性和有效性得到了验证。基于完全信息下与不完全信息下的发电商竞价策略模型,本文最后对发电商的竞价行为进行了研究,分析了不同竞价条件对发电商竞价行为及策略选择的影响,并对发电商如何进行竞价策略的选择来最优化收益提出了建议。
吴昊[8]（2018）在《基于博弈论竞价模型的电力市场双侧规模的研究》文中提出随着全球各大发达国家对电力体制的改革与推进,电力行业由国家全面垄断进化成电力市场化已经成为其发展导向。在电力改革之初,电力市场双侧规模的发展具有盲目性,我国的电力市场化形成则刚处于起步阶段,所以研究电力市场规模的最优化对电力市场稳步快速的形成具有重要意义。在电力市场中选择适当的竞价策略,能使获得的收益最大化,博弈论的竞价策略是目前应用最普遍且有效的。因此,本文基于博弈论的竞价策略设计竞价模型,研究电力市场发电侧和售电侧的最优化市场结构和规模。本文明确了电力市场规模优化的目的及意义,综述了国内外电力体制改革的发展情况,分析了电力市场中采用竞价策略的必要性及其研究现状。以电力市场的基本概念和基本竞价理论为核心,设计了电力市场基本竞价模型的框架,给出了目标函数和约束条件,并分别求解出最优解,实现了对电力市场的双侧结构规模的合理分析。对于发电侧电力市场规模的研究,通过分析现今我国发电市场规模情况,选择了基于Stackelberg寡头博弈思想来构建发电市场的竞价模型,并求解出模型第一阶段的Nash均衡解和模型第二阶段的社会全体利益最优解,为发电侧市场规模提出解决方案,利用实际算例得出了发电市场调节税率t、用户实际用电价格r-t和社会全体利益M随市场规模n变化的曲线,起初社会总利益随市场规模的扩大而快速增长,之后开始平稳并有下降的趋势,研究得出结论,要维持发电市场规模在一个特定的区间,才能实现社会全体利益的最大化。对于售电侧电力市场规模的研究,通过分别构建了售电公司的竞价模型、电力用户的竞价模型和实际售电市场的竞价模型,并求解出相应的唯一一组Nash均衡解,为售电侧市场规模结构提出解决方案,利用具体算例得出售电市场出清电价R、实际零售电价与市场出清价差值r-R和售电市场参与者利润M随市场规模n变化的曲线,随着市场规模的扩大,电力用户和售电公司共同作用下的售电市场能更快的趋近于成本电价,给终端用户带来更大福利,使售电公司和电力用户带来更多的剩余利润,研究得出结论,电力用户和售电公司共同竞价模式下的混合发展的售电侧市场规模,利于市场效率的发挥,使得售电市场良性、健康的发展。
吴磊[9]（2016）在《电力库模式发电侧竞价上网报价问题研究》文中研究指明电力行业作为我国基础保障型行业,随着社会主义市场经济体制的发展,电力垄断体制的弊端日益凸显,电力市场的工作模式、管理体制都面临商业化运营问题,我国电力市场的改革将逐步建立“厂网分开,竞价上网”机制。本文针对我国电力交易市场中普遍采用的交易模式—电力库模式,研究其中发电厂商报价发电厂竞价上网相关问题,涉及发电侧厂商的报价策略、机组功率报价曲线确定、合同电量分配等具体科学问题。论文的主要工作有：（1）针对电力交易市场主要的交易模式—电力库模式,建立了电力交易竞价的功率报价曲线模型,明晰了电力调度中心确定系统边际电价的原则,确定了发电成本与系统边际电价之间各种关系情况下发电厂商的报价策略。（2）分析了合同电量对应的出力点、发电成本以及系统边际电价预测值之间的关系,建立了发电成本以及系统边际电价预测值在三种不同关系条件下的发电厂商机组功率报价曲线结构及机组功率报价曲线算法。针对提出的机组功率报价曲线算法分析了当机组出力点变化时,系统边际电价预测值的波动对机组出力功率的影响。（3）针对发电厂商依据电力调度中给定的机组全天的合同电量,考虑用电量变化趋势、机组的开机升出力、停机降出力及正常出力特性,研究了合同电量分配到每个时段的问题。利用电网负荷预测曲线及机组全天合同电量计算机组各时段的合同电量,给出了基于电网负荷预测曲线的合同电量分配初始方案确定方法。在合同电量分配初始方案的基础上,提出了“削峰填谷平移算法”和“压缩调幅算法”两种调整方法,目的是使合同电量分配方案满足机组出力上下限约束。进一步提出了考虑机组出力变化特性的合同电量分配方案优化调整的“瀑布迭代”算法。
王尧[10]（2015）在《虚拟发电厂协调优化控制与竞价策略研究》文中研究表明随着资源节约型、环境友好型社会的大力建设,低碳与新能源技术的研究已成为当今能源革命的主题。电力作为主要的能源供应方式,其生产和消费的形式正在发生改变。在发电侧,新能源大规模并网使得发电侧具有不确定性,但同时也淘汰了效率低、能耗高的传统机组；在需求侧,分布式电源和电动汽车的接入使传统的需求侧出现源荷特征,这些特点都将会增加电网调控运行的难度。虚拟发电厂的出现打破了传统电力系统中发电厂之间的地理界限、发电和需求侧之间的界限,为整合不同种类的电源与负荷参数提供了有效途径。本文研究虚拟发电厂的协调优化控制和竞价策略,旨在通过调度控制中心对多个虚拟发电厂进行统一管理,从整体上表现出虚拟发电厂源荷特征的可控性。文中提出了虚拟发电内部调度模式,多虚拟发电厂内部运行模式和并网模式,并从局部到整体的建立了经济调度模型,并在此基础上,考虑用户与虚拟发电厂的互动协调,加入以分时电价和可中断负荷为核心的需求响应模型。随后,本文提出了虚拟发电厂进入电力市场后的博弈竞价策略,建立了基于博弈理论的多虚拟发电厂竞价模型,然后用遗传算法对虚拟发电厂之间的主观博弈行为进行模拟,真实呈现了整个竞价过程,为后续虚拟发电厂的研究提供一种新思路。最后,以一个含有多虚拟发电厂的配电网为例进行了仿真分析。结果显示,在提出的运行模式下,虚拟发电厂与电网之间、以及多个虚拟发电厂相互之间能够进行良好的互动,从整体表现出了良好的灵活性、互动性和经济性,为进一步研究虚拟发电厂与电网之间的互动模式提出了合理的建议。同时,博弈竞价结果也符合市场规律,可以为今后虚拟发电厂的竞价提供参考。
二、基于博弈论的发电厂竞价策略综述（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于博弈论的发电厂竞价策略综述（论文提纲范文）
（1）分布式发电在双边交易中的报价策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 一般电力市场双边交易研究现状 |
| 1.2.2 分布式发电报价策略研究现状 |
| 1.3 目前研究中主要存在的问题 |
| 1.4 本文主要工作及内容安排 |
| 第2章 分布式发电双边交易多对多谈判中的报价策略问题 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 多对多双边谈判模型建立 |
| 2.3 贴现因子的泛化 |
| 2.3.1 传统贴现因子 |
| 2.3.2 泛化后的贴现因子 |
| 2.4 算例仿真分析 |
| 2.4.1 参数设置 |
| 2.4.2 结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 分布式发电双边交易一对一谈判中的报价策略问题 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 一对一谈判问题的双层优化模型建立 |
| 3.2.1 模型框架 |
| 3.2.2 参数设置 |
| 3.2.3 目标函数 |
| 3.2.4 约束条件 |
| 3.3 一对一谈判问题的双层优化模型求解 |
| 3.3.1 模型求解思路 |
| 3.3.2 求解软件介绍 |
| 3.4 算例仿真与结果分析 |
| 3.4.1 全时段统一价交易场景 |
| 3.4.2 峰平谷分时价交易场景 |
| 3.4.3 按小时计价交易场景 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 分布式发电双边交易多对一谈判中的报价策略问题 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多对一谈判问题的优化模型建立 |
| 4.2.1 模型框架 |
| 4.2.2 参数设置 |
| 4.2.3 目标函数 |
| 4.2.4 约束条件 |
| 4.3 多对一谈判问题的优化模型求解 |
| 4.3.1 模型求解思路 |
| 4.4 算例仿真与结果分析 |
| 4.4.1 全时段统一价交易场景 |
| 4.4.2 峰平谷分时价交易场景 |
| 4.4.3 按小时计价交易场景 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 进一步展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
（2）计及电动汽车的虚拟电厂市场化运营决策方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 我国能源安全新战略的相关研究 |
| 1.2.2 分布式能源与虚拟电厂的相关研究 |
| 1.2.3 电动汽车有序充放电管理的相关研究 |
| 1.2.4 虚拟电厂商业发展模式的相关研究 |
| 1.3 研究内容与创新点 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 主要创新点 |
| 第2章 计及电动汽车的虚拟电厂运营体系研究 |
| 2.1 计及电动汽车的虚拟电厂运营体系设计 |
| 2.1.1 EVPP体系要素分析 |
| 2.1.2 EVPP交易模式设计 |
| 2.1.3 EVPP运营机制规划 |
| 2.2 基于多智能体的EVPP协同管理系统构建 |
| 2.2.1 多智能体技术理论基础 |
| 2.2.2 传统集中模式的EVPP能量决策系统 |
| 2.2.3 分层控制模式的EVPP协调管控系统 |
| 2.2.4 完全分布式模式的EVPP自治调度系统 |
| 2.3 面向物联网服务的EVPP表示模型架构 |
| 2.3.1 表示模型理论基础 |
| 2.3.2 表示模型构建原则 |
| 2.3.3 MSFSM模型四维设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 计及电动汽车的虚拟电厂内部资源配置 |
| 3.1 计及不确定性的EVPP分布式电源运行分析 |
| 3.1.1 风力发电功率输出模型 |
| 3.1.2 光伏发电功率输出模型 |
| 3.2 分布式能源运行分析及预测 |
| 3.2.1 传统预测技术 |
| 3.2.2 人工智能分析预测技术 |
| 3.2.3 电动汽车充电站短期负荷预测技术 |
| 3.3 电动汽车充电站EVCS短期负荷预测 |
| 3.3.1 卷积神经网络预测模型 |
| 3.3.2 小生境免疫狮子算法 |
| 3.3.3 EVCS负荷特性分析 |
| 3.3.4 NILA-CNN预测模型 |
| 3.4 算例及预测结果分析 |
| 3.4.1 输入数据变量分析及处理 |
| 3.4.2 预测结果评价指标确定 |
| 3.4.3 充电站负荷预测及结果分析 |
| 3.4.4 模型进一步验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 计及电动汽车的虚拟电厂竞价模型 |
| 4.1 电动汽车虚拟电厂的竞价策略分析 |
| 4.1.1 EVPP参与电力市场的竞价规则 |
| 4.1.2 EVPP内部协同优化的竞价策略 |
| 4.1.3 EVPP博弈竞价决策的理论基础 |
| 4.2 电动汽车虚拟电厂的竞价博弈建模 |
| 4.2.1 博弈模型假设 |
| 4.2.2 博弈要素分析 |
| 4.2.3 博弈模型构建 |
| 4.3 模型求解 |
| 4.3.1 均衡模型KKT条件 |
| 4.3.2 均衡模型求解计算 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 算例数据假设 |
| 4.4.2 均衡结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 计及需求响应的综合型EVPP协调调度模型 |
| 5.1 综合型EVPP运营模式及策略分析 |
| 5.1.1 发售电双边市场融合的商业模式 |
| 5.1.2 电动汽车需求响应的运行体系 |
| 5.1.3 两阶段电量交易市场的优化策略 |
| 5.2 日前能量市场阶段的整体经济最优决策 |
| 5.2.1 分布式电源出力及成本分析 |
| 5.2.2 电动汽车需求响应及成本分析 |
| 5.2.3 移动储能运行状态及成本分析 |
| 5.2.4 可控燃气机组出力及成本分析 |
| 5.2.5 购售电量竞标计划及成本分析 |
| 5.2.6 协同调度决策目标及函数构造 |
| 5.3 实时能量市场阶段的二次优化调度建模 |
| 5.3.1 优化模型假设条件补充 |
| 5.3.2 不平衡成本参变量修正 |
| 5.3.3 二次优化目标函数构建 |
| 5.3.4 内部线路安全运行约束 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.4.1 EVPP协同决策的经济性分析 |
| 5.4.2 EVCS需求响应的影响度分析 |
| 5.4.3 V2G储能体系的渗透率分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 计及电动汽车的虚拟电厂运营优化策略 |
| 6.1 电动汽车虚拟电厂交易模式创新 |
| 6.1.1 配电网运营商平台推广 |
| 6.1.2 动态联盟合作机制规划 |
| 6.1.3 低碳市场交易模式开发 |
| 6.2 EVPP区块链运营系统架构 |
| 6.2.1 能源电力行业区块链应用分析 |
| 6.2.2 EVPP区块链运营系统框架设计 |
| 6.3 政策设计和机制建议 |
| 6.3.1 引导规范发展的政策设计 |
| 6.3.2 构建区块链系统的机制优化 |
| 6.3.3 完善动态电价的体制改革 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 成果和结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）基于博弈理论的风电竞价上网研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 政策鼓励风电行业发展 |
| 1.1.2 风电行业发展过程中出现不协调现象 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 上网电价机制相关研究 |
| 1.3.2 博弈论在电力行业中的应用 |
| 1.3.3 文献综述解析 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 第2章 风电电价机制概述与博弈理论基础 |
| 2.1 风电电价机制概述 |
| 2.1.1 风电行业相关概念 |
| 2.1.2 风电上网电价机制作用路径 |
| 2.1.3 电价机制制定原则讨论 |
| 2.2 博弈理论基础 |
| 2.2.1 博弈论要素 |
| 2.2.2 博弈模型分类 |
| 2.2.3 贝叶斯博弈模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于贝叶斯博弈理论的厂商申报行为分析 |
| 3.1 竞价上网政策 |
| 3.2 博弈模型和指标维度选择 |
| 3.2.1 博弈模型选择 |
| 3.2.2 成本测算维度与方法 |
| 3.2.3 单位与精度 |
| 3.3 厂商项目申报竞价博弈分析 |
| 3.3.1 模型描述 |
| 3.3.2 模型假设 |
| 3.3.3 模型建立 |
| 3.4 厂商申报行为特点模拟分析 |
| 3.4.1 厂商成本进入门槛影响因素分析 |
| 3.4.2 厂商报价影响因素分析 |
| 3.4.3 不同成本下的厂商报价特点分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 风电上网情境模拟与相关因素敏感性分析 |
| 4.1 基于蒙特卡洛模型模拟风电上网电价 |
| 4.1.1 蒙特卡洛模拟法 |
| 4.1.2 风电上网电价模拟与对比分析 |
| 4.2 模拟结果讨论 |
| 4.3 竞价结果相关因素敏感性分析 |
| 4.3.1 外生参数敏感性分析 |
| 4.3.2 内生变量发电成本对竞价结果的影响分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）含多种分布式能源的虚拟电厂竞价策略与协调调度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 相关领域国内外研究现状 |
| 1.2.1 虚拟电厂的概念 |
| 1.2.2 虚拟电厂的结构与组成 |
| 1.2.3 虚拟电厂的控制模式 |
| 1.2.4 虚拟电厂的优化调度 |
| 1.2.5 国内外电力市场的发展与展望 |
| 1.2.6 虚拟电厂的市场竞价策略 |
| 1.2.7 虚拟电厂的风险评估与管理 |
| 1.2.8 虚拟电厂的实践与运用 |
| 1.2.9 研究现状与本文研究切入点 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第二章 基于双层优化调度的虚拟电厂经济性分析 |
| 2.1 电力系统集中优化调度 |
| 2.2 虚拟电厂多源优化聚合 |
| 2.3 虚拟电厂参与下的双层优化调度 |
| 2.4 算例分析 |
| 2.4.1 双层优化调度下虚拟电厂的经济性对比分析 |
| 2.4.2 虚拟电厂不同容量比例的影响评估 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于机会约束规划的虚拟电厂风险管理 |
| 3.1 虚拟电厂风险因子识别与随机性建模 |
| 3.1.1 虚拟电厂波动性风险分析 |
| 3.1.2 虚拟电厂可靠性风险分析 |
| 3.2 考虑条件风险价值的虚拟电厂双层优化调度 |
| 3.2.1 基于条件风险价值的虚拟电厂风险评估 |
| 3.2.2 考虑条件风险价值的双层优化调度建模 |
| 3.3 基于机会约束规划的双层优化调度模型求解方法 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 虚拟电厂成本申报系数与系统调度运行方式的影响分析 |
| 3.4.2 虚拟电厂可再生能源比例系数的影响分析 |
| 3.4.3 虚拟电厂容量比例的影响分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于主从博弈的含电动汽车虚拟电厂购售电策略优化 |
| 4.1 电动汽车运行特性与建模分析 |
| 4.1.1 电动汽车发展与研究综述 |
| 4.1.2 电动汽车运行特性建模分析 |
| 4.2 虚拟电厂与电动汽车的主从博弈模型 |
| 4.2.1 主从博弈理论 |
| 4.2.2 基于主从博弈的虚拟电厂售电策略优化 |
| 4.2.3 功率平衡市场下虚拟电厂风险成本评估 |
| 4.3 虚拟电厂参与联合电力市场购售电策略优化建模与求解 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 虚拟电厂参与联合电力市场风险与经济性分析 |
| 4.4.2 电动汽车充电偏好对虚拟电厂购售电策略影响分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 含需求响应的虚拟电厂日前竞价策略分析 |
| 5.1 电力日前市场竞价交易机制 |
| 5.1.1 电力日前市场交易出清流程 |
| 5.1.2 分段报价与出清机制 |
| 5.2 日前市场竞价策略建模分析与优化 |
| 5.2.1 发电厂商竞价策略建模分析与优化 |
| 5.2.2 虚拟电厂分段发电成本分析 |
| 5.2.3 虚拟电厂竞价策略优化及风险评估 |
| 5.3 基于博弈论的竞价策略纳什均衡 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.4.1 需求响应价格灵敏度对竞价策略的影响分析 |
| 5.4.2 可再生能源波动性风险对虚拟电厂竞价策略的影响评估 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 本文结论和未来研究展望 |
| 6.1 研究结论和创新点 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间已发表(录用)或已投稿的论文 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
（5）区域电力市场环境下发电企业竞价上网策略模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景、目的和意义 |
| 1.1.1 论文的研究背景 |
| 1.1.2 论文研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 区域电力市场研究 |
| 1.2.2 发电企业竞价策略研究 |
| 1.2.3 发电企业竞价模型研究 |
| 1.2.4 上网电价理论研究 |
| 1.2.5 研究综述 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 1.4 论文的研究框架 |
| 第2章 我国区域电力市场发展格局及其运营机制特征 |
| 2.1 我国区域电力市场的内涵与格局构成 |
| 2.1.1 区域电力市场的内涵 |
| 2.1.2 区域电力市场建设的合理性 |
| 2.1.3 区域电力市场的格局构成 |
| 2.2 我国区域电力市场的运营模式与发展情况 |
| 2.2.1 区域电力市场的运营主体 |
| 2.2.2 区域电力市场的运营模式 |
| 2.2.3 区域电力市场的发展情况 |
| 2.3 我国区域电力市场发电侧竞价模式与发展情况 |
| 2.3.1 区域电力市场发电企业竞争格局 |
| 2.3.2 区域电力市场发电企业竞价模式 |
| 2.3.3 区域电力市场发电企业竞价上网情况 |
| 2.4 我国区域电力市场运营机制特征分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 区域电力市场环境下发电企业竞价策略影响因素和竞争行为模式 |
| 3.1 影响发电企业竞价上网的因素 |
| 3.1.1 发电企业自身因素 |
| 3.1.2 市场相关因素 |
| 3.1.3 竞争对手相关因素 |
| 3.1.4 电网相关因素 |
| 3.2 发电企业上网电价形成分析 |
| 3.2.1 电价形成机制 |
| 3.2.2 上网电价的内涵 |
| 3.2.3 上网电价的定价方式 |
| 3.3 发电企业竞价上网的竞争行为模式分析 |
| 3.3.1 分散竞价行为模式 |
| 3.3.2 合作竞价行为模式 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 区域电力市场环境下发电企业上网电价策略模型 |
| 4.1 基于发电成本的企业上网电价策略模型 |
| 4.1.1 经营期定价策略模型构建 |
| 4.1.2 会计成本定价策略模型构建 |
| 4.2 发电企业上网电价策略模型算例分析 |
| 4.2.1 经营期定价策略模型算例分析 |
| 4.2.2 会计成本定价策略模型算例分析 |
| 4.2.3 敏感性分析 |
| 4.3 发电企业和政府的产能投资博弈策略模型 |
| 4.3.1 产能投资博弈策略模型构建 |
| 4.3.2 产能投资博弈策略模型优化 |
| 4.3.3 产能投资博弈最优策略分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于可能性测度的发电企业竞协博弈策略模型 |
| 5.1 区域发电侧市场运营情况假设 |
| 5.1.1 市场条件假设 |
| 5.1.2 发电企业成本函数假设 |
| 5.1.3 计算假设 |
| 5.2 区域电力市场环境下发电企业竞价上网博弈模型 |
| 5.2.1 发电企业报价与中标的可能性测度模型 |
| 5.2.2 发电企业协同竞价上网策略模型 |
| 5.2.3 发电企业独立竞价上网策略模型 |
| 5.3 区域电力市场环境下发电企业竞价上网模型对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 区域电力市场不同环境下发电企业竞价上网博弈策略模型 |
| 6.1 区域完全垄断市场环境下发电企业竞价上网策略模型 |
| 6.1.1 区域完全垄断电力市场条件假设 |
| 6.1.2 发电企业竞价策略模型构建分析 |
| 6.2 区域寡头垄断市场环境下发电企业竞价上网策略模型 |
| 6.2.1 发电企业短期竞价上网策略模型 |
| 6.2.2 发电企业多次重复竞价上网策略模型 |
| 6.3 区域完全竞争市场环境下发电企业竞价上网策略模型 |
| 6.3.1 区域完全竞争电力市场条件假设 |
| 6.3.2 发电企业竞价策略模型构建分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（6）发电企业电力产品中长期交易决策理论与方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究动态 |
| 1.2.1 国内外电力市场化改革现状及发展动态综述 |
| 1.2.2 国内外发电企业竞价决策理论及发展动态综述 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 技术路线与研究结构 |
| 第2章 相关支撑性理论与方法概述 |
| 2.1 博弈论理论与方法概述 |
| 2.1.1 博弈论内涵及类型划分 |
| 2.1.2 古诺双寡头模型 |
| 2.2 以边际成本分析为基础的企业经营决策方法概述 |
| 2.2.1 企业成本管理理论与方法概述 |
| 2.2.2 企业产品定价原理与方法概述 |
| 2.2.3 本-量-利模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 发电企业中长期交易现状概述 |
| 3.1 电力市场基础要素及结构概述 |
| 3.1.1 电力市场基本含义 |
| 3.1.2 电力市场构成要素 |
| 3.2 我国发电企业中长期交易规则概述 |
| 3.2.1 市场模式 |
| 3.2.2 交易方式 |
| 3.2.3 价格机制 |
| 3.2.4 电力市场信息披露现状 |
| 3.3 发电企业中长期交易特点 |
| 3.3.1 注重优先发电次序 |
| 3.3.2 强调偏差考核机制 |
| 3.3.3 巧用合同电量转移 |
| 3.3.4 经验报价行为居多 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 发电企业中长期交易经营环境分析 |
| 4.1 发电企业中长期交易决策信息体系构建 |
| 4.1.1 外部环境评价子体系 |
| 4.1.2 内部环境评价子体系 |
| 4.2 发电企业电力市场交易风险因子计算模型 |
| 4.2.1 发电企业电力市场交易风险评价体系 |
| 4.2.2 发电企业电力市场交易风险因子计算模型 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 发电企业中长期交易成本收益分析 |
| 5.1 发电企业成本构成及划分 |
| 5.1.1 发电企业成本构成 |
| 5.1.2 发电企业成本划分 |
| 5.2 发电企业成本核算及分析 |
| 5.2.1 发电企业分类成本预测及核算 |
| 5.2.2 发电企业总成本核算及分析 |
| 5.3 发电企业盈利模型分析 |
| 5.3.1 发电企业传统经营环境盈利模型 |
| 5.3.2 发电企业电力市场环境盈利模型 |
| 5.4 发电企业成本控制优化方法 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 发电企业中长期交易决策模型构建及案例分析 |
| 6.1 发电企业电力交易规划工具 |
| 6.1.1 发电企业市场交易可售电量分类器 |
| 6.1.2 发电企业电力交易竞价空间 |
| 6.2 发电企业中长期交易经营目标制定 |
| 6.3 发电企业双边协商交易竞价决策模型 |
| 6.3.1 发电企业双边协商交易竞价决策原理 |
| 6.3.2 发电企业双边协商交易竞价决策方法 |
| 6.4 发电企业集中竞价交易决策模型 |
| 6.4.1 发电企业集中竞价交易决策原理 |
| 6.4.2 发电企业集中竞价交易决策方法 |
| 6.5 案例分析 |
| 6.5.1 案例背景 |
| 6.5.2 风险因子计算与量化 |
| 6.5.3 发电企业年度经营目标决策模型的应用 |
| 6.5.4 发电企业中长期交易周期决策模型的应用 |
| 6.5.5 年度双边协商交易决策模型的应用 |
| 6.5.6 月度集中竞价交易决策模型的应用 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（7）不完全信息下基于PSO算法的发电商竞价策略（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 本论文研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 电力市场发展历程 |
| 1.2.2 电力竞价策略研究现状 |
| 1.2.3 发电商报价方法对比 |
| 1.2.4 未来发展趋势 |
| 1.3 本文的研究思路及内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 电力市场与博弈论基本理论 |
| 2.1 电力市场基本理论 |
| 2.1.1 电力市场概述 |
| 2.1.2 电价影响因素 |
| 2.1.3 市场交易模式 |
| 2.1.4 市场竞价模式 |
| 2.1.5 市场出清模式 |
| 2.2 博弈论基本理论 |
| 2.2.1 博弈论基本要素 |
| 2.2.2 Cournot模型与Bertrand模型分析 |
| 2.2.3 纳什均衡 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 完全信息下发电商竞价模型 |
| 3.1 完全信息下发电商竞价模型的建立 |
| 3.1.1 成本分析 |
| 3.1.2 报价函数 |
| 3.1.3 市场出清 |
| 3.1.4 竞价约束 |
| 3.2 粒子群优化算法及其改进 |
| 3.2.1 智能优化算法比较 |
| 3.2.2 粒子群优化算法 |
| 3.2.3 典型的改进粒子群优化算法 |
| 3.2.4 本文提出的改进粒子群优化算法 |
| 3.3 模型求解 |
| 3.3.1 单时段博弈模型 |
| 3.3.2 竞价周期博弈模型 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 算例描述 |
| 3.4.2 改进算法性能验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 不完全信息下发电商竞价模型 |
| 4.1 成本与报价描述 |
| 4.1.1 成本不完全性描述 |
| 4.1.2 成本函数构建 |
| 4.1.3 报价描述 |
| 4.2 竞价模型 |
| 4.3 本文提出的剔除机制 |
| 4.3.1 必要性分析 |
| 4.3.2 剔除机制描述 |
| 4.4 模型求解 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 算例描述 |
| 4.5.2 收敛性验证 |
| 4.5.3 模型有效性验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 发电商竞价策略 |
| 5.1 发电商竞价行为分析 |
| 5.1.1 完全信息下发电商竞价行为分析 |
| 5.1.2 不完全信息下发电商竞价行为分析 |
| 5.2 发电商竞价建议 |
| 5.2.1 成本把控 |
| 5.2.2 收益与风险并重 |
| 5.2.3 科学报价体系 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 |
| 致谢 |
（8）基于博弈论竞价模型的电力市场双侧规模的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外电力体制改革的发展概况 |
| 1.3 电力市场中竞价策略的引入与研究现状 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 第2章 电力市场及其竞价理论 |
| 2.1 电力市场 |
| 2.1.1 电力市场的含义 |
| 2.1.2 电力市场的交易模式 |
| 2.1.3 电力市场的运营结构 |
| 2.2 电力市场的竞价理论 |
| 2.2.1 电力市场竞价的含义 |
| 2.2.2 竞价协议与报价协议 |
| 2.2.3 影响电力市场竞价的因素 |
| 2.3 电力市场的基本竞价模型 |
| 2.3.1 目标函数 |
| 2.3.2 约束条件 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 发电侧市场规模的研究 |
| 3.1 竞价模型的策略选择 |
| 3.1.1 发电市场结构组成 |
| 3.1.2 Stackelberg寡头博弈策略 |
| 3.2 发电市场竞价模型的设计 |
| 3.2.1 发电侧模型构建 |
| 3.2.2 发电侧模型求解 |
| 3.2.3 不完全信息下的模型求解 |
| 3.3 发电侧市场规模分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 售电侧市场规模的研究 |
| 4.1 售电侧售电公司竞价模型的设计 |
| 4.1.1 售电公司模型构建 |
| 4.1.2 售电公司模型求解 |
| 4.2 售电侧电力用户竞价模型的设计 |
| 4.2.1 电力用户模型构建 |
| 4.2.2 电力用户模型求解 |
| 4.3 售电市场综合竞价模型的设计 |
| 4.3.1 售电侧模型构建 |
| 4.3.2 售电侧模型求解 |
| 4.4 售电侧市场规模分析 |
| 4.5 发电侧和售电侧市场模型的关系 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（9）电力库模式发电侧竞价上网报价问题研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 电力市场的组成及其特点 |
| 2.1.1 电力市场的组成要素 |
| 2.1.2 电力市场的模式 |
| 2.1.3 电力市场的竞争结构 |
| 2.1.4 电力市场相关研究 |
| 2.2 发电侧电力市场 |
| 2.2.1 电力市场价格机制 |
| 2.2.2 电力市场交易方式 |
| 2.2.3 电力市场竞价模式 |
| 2.3 电力市场电价形成及合同电量分配 |
| 2.3.1 电价形成及其特点 |
| 2.3.2 电价预测 |
| 2.3.3 电力市场合同 |
| 2.3.4 电力市场合同电量分解 |
| 2.4 发电厂商报价策略 |
| 2.4.1 基于成本分析的发电厂商报价策略 |
| 2.4.2 基于最优化方法的发电厂商报价策略 |
| 2.4.3 基于博弈论的发电厂商报价策略 |
| 2.4.4 基于人工智能方法的发电厂商报价策略 |
| 2.4.5 发电厂商现有报价方法研究中存在的问题 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 发电厂商报价问题的界定与建模 |
| 3.1 电力库交易模式 |
| 3.2 机组功率报价曲线的约束 |
| 3.3 系统边际电价及其形成方式 |
| 3.4 发电厂商报价问题研究方法论的确定 |
| 3.5 电厂对系统边际电价的预测值与调度中心Smp~*的关系 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 电厂机组竞价上网功率报价曲线的结构化算法 |
| 4.1 电厂机组功率报价曲线算法 |
| 4.1.1 系统边际电价预测值高于成本时的功率报价曲线算法 |
| 4.1.2 系统边际电价预测值低于成本时的功率报价曲线算法 |
| 4.1.3 系统边际电价预测值在成本附近时的功率报价曲线算法 |
| 4.2 算法算例 |
| 4.3 算法特性分析 |
| 4.3.1 x’在x_1+α附近的算法分析 |
| 4.3.2 x’在x_1+2α附近的算法分析 |
| 4.3.3 x’在x_4-α附近的算法分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 电厂合同电量分配算法 |
| 5.1 基于电网负荷预测曲线的合同电量分配初始方案确定方法 |
| 5.2 考虑满足机组出力上下限约束的合同电量分配方案调整算法 |
| 5.3 基于机组出力变化特性的合同电量分配优化调整算法 |
| 5.4 算法算例 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简历及在学研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（10）虚拟发电厂协调优化控制与竞价策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究动态 |
| 1.2.1 虚拟发电厂研究动态 |
| 1.2.2 需求响应研究动态 |
| 1.2.3 优化调度研究动态 |
| 1.2.4 电力市场研究动态 |
| 1.3 论文的主要工作 |
| 第2章 虚拟发电厂资源特性分析 |
| 2.1 虚拟发电厂的概念和功能特征 |
| 2.1.1 虚拟发电厂的概念与发展 |
| 2.1.2 虚拟发电厂的功能特征 |
| 2.2 虚拟发电厂发电侧资源特性分析 |
| 2.2.1 太阳能发电不确定性分析 |
| 2.2.2 风力发电不确定分析 |
| 2.2.3 其它新能源发电分析 |
| 2.3 虚拟发电厂需求侧资源特性分析 |
| 2.3.1 需求响应的概念和特点 |
| 2.3.2 需求响应模型 |
| 2.3.3 需求响应在虚拟发电厂中实施的优势 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 多虚拟发电厂协调优化运行分析 |
| 3.1 源-网-荷协调优化理论 |
| 3.1.1 源-网-荷协调优化思想概述 |
| 3.1.2 源-网-荷协调优化理论框架 |
| 3.2 多虚拟发电厂协调优化运行模型 |
| 3.2.1 虚拟发电厂内部调度模型 |
| 3.2.2 多虚拟发电厂内部调度模型 |
| 3.2.3 多虚拟发电厂并网调度模型 |
| 3.3 调度模型算例分析 |
| 3.3.1 算例介绍 |
| 3.3.2 计算流程分析 |
| 3.3.3 算例结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 虚拟发电厂竞价策略研究 |
| 4.1 虚拟发电厂的交易模式和策略 |
| 4.2 新能源波动平衡策略研究 |
| 4.3 基于博弈论的虚拟发电厂竞价研究 |
| 4.3.1 博弈论在电力系统的应用 |
| 4.3.2 多虚拟发电厂博弈模型的建立 |
| 4.4 虚拟发电厂竞价博弈模型分析 |
| 4.4.1 算例介绍 |
| 4.4.2 博弈过程模拟 |
| 4.4.3 结果分析说明 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
四、基于博弈论的发电厂竞价策略综述（论文参考文献）
- [1]分布式发电在双边交易中的报价策略研究[D]. 田力丹. 东南大学, 2020(01)
- [2]计及电动汽车的虚拟电厂市场化运营决策方法研究[D]. 李云燕. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [3]基于博弈理论的风电竞价上网研究[D]. 邵晶晶. 哈尔滨工业大学, 2019(02)
- [4]含多种分布式能源的虚拟电厂竞价策略与协调调度研究[D]. 张高. 上海交通大学, 2019(06)
- [5]区域电力市场环境下发电企业竞价上网策略模型研究[D]. 王朔. 哈尔滨工程大学, 2019(04)
- [6]发电企业电力产品中长期交易决策理论与方法研究[D]. 王盛煜. 华北电力大学(北京), 2019(01)
- [7]不完全信息下基于PSO算法的发电商竞价策略[D]. 童乐. 北京理工大学, 2018(07)
- [8]基于博弈论竞价模型的电力市场双侧规模的研究[D]. 吴昊. 哈尔滨工业大学, 2018(02)
- [9]电力库模式发电侧竞价上网报价问题研究[D]. 吴磊. 北京科技大学, 2016(08)
- [10]虚拟发电厂协调优化控制与竞价策略研究[D]. 王尧. 华北电力大学, 2015(03)