- 文献综述（或调研报告）：
本次毕业设计的任务主要有以下几部分构成：了解当前发电商报价策略的主要研究情况；了解不同发电商报价策略的思想，并选取典型性策略进行数学建模；编写算例模拟电力市场报价出清过程，根据结果简要分析。
在发电公司的报价策略研究方面，国内外的研究者已经做了很多工作。文献[7]对目前国内外在电力市场策略报价方面做了比较详尽的介绍。但是，随着电力市场的发展，新的问题不断出现，有关发电公司报价策略的研究更加活跃，新方法、新思路层出不穷，针对以上问题，在深刻领会任务书要求的基础上，对其展开了一定量的文献调研，目前已查阅相关文献17篇，其中，中文文献 11篇，外文文献4篇，下面重点对近几年国内外的研究工作做简要综述。
- 分类
目前国内外针对报价策略的研究大致可分为以下4类:
- 基于成本分析的方法。
该方法的基本思路是将发电公司的电能生产成本加上合理利润做为上报电价[7]。此方法对发电公司来说比较简单、容易掌握,缺点是没有考虑其他竞争对手的报价情况,不是最优解法。基于成本分析法的核心是对发电成本进行准确分析和预测。文献[8]提出一种综合考虑机组发电成本和市场电价变化的发电与报价优化策略，基于企业利润最大化原则建立了不同于传统计划发电体制的带有多项安全约束条件的机组出力优化方案数学模型，并提出采用特殊改进的遗传算法对模型进行优化求解。
- 基于预测市场出清价格(Market Clear Price)的方法。
作为发电商报价人员和决策人员的参考，对市场电价进行预测是非常必要的。首先预测出市场同一出清价格，如果该价格高于自身成本，发电商只要稍低于市场出清价格进行报价即可[6]。文献[4]在电能交易的市场背景下，以Q学习算法为基础，建立了考虑容量、爬升速率、最小开关机时间等机组运行约束和机组启动成本的发电商竞标策略模型，该模型从市场前一小时的出清结果出发，在考虑机组运行约束的前提下组织当前时刻机组的报价策略，通过同环境的不断交互，可以在随机波动较大的电力市场环境中得到当日累计回报最大的竞标策略。
- 估计竞争者的竞价行为的方法。
该方法的原理是首先根据市场上可获取的信息用概率的方法或者模糊的方法来估计其他发电商的报价行为，在此基础上建立最优竞价模型，并求解此优化问题得到最优报价策略。文献[2]介绍，在信息不完全的情况下，根据市场中可获取的信息来估计其他发电公司的报价行为，从而构造最优报价策略的研究占主流地位。文献[3]采用模拟市场出清法，根据市场规则来估计竞争对手的报价数据来模拟市场的出清过程，将其转换成一个交易中心进行竞价交易的优化问题，并依赖于报价人员的经验对理想报价点进行修正，并对各段报价中标进行估计，建立一个考虑报价经验的分段竞价模型。文献[5]论述了在统一的出清价格机制下，发电厂商的报价策略是在其成本的基础上再加一个提升量，建立了混合策略模型来表示发电商各种可能策略组合下的收益。文献[6]充分考虑了各种不确定因素,用概率论描述竞争对手的报价行为,建立了不完全信息下的基于概率论的双层竞价策略模型,用遗传算法寻优,从而得到最优报价参数。文献[7]用正态分布函数描述竞争对手的报价行为,将构造最优竞价策略描述为随机优化问题,然后用蒙特卡罗仿真和遗传算法相结合的方法来求解。
- 基于博弈论的方法。
博弈论是研究市场经济的重要工具[1]，电力市场采用的是封闭式拍卖交易方式，近似于一个不完全信息非合作博弈过程，因此，基于博弈论的策略性报价的模拟结果更接近与实际。此方法的原理是先根据电力市场交易构造一个博弈模型，然后寻找博弈模型的平衡点，这些平衡点就对应着发电商的最优报价策略。文献[1]基于博弈论中的Nash均衡思想，将竞价问题简化为完全信息下的静态博弈，将所有的竞争对手模拟为一个虚拟对手，提出了基于博弈论和概率论的优化电厂报价模型，并进行了模拟分析。文献[5]通过假设发电商的竞价策略的目标，将竞价策略归纳为非合作和自利博弈以及合作和供应博弈两种博弈方式，运用模糊集多准则理论，将发电商多种策略进行整合，建立了描述竞争对手报价行为的模糊博弈均衡模型。文献[6]建立了一个完全信息下的简化竞价模型，即发电商在已知期竞争对手的报价行为情况下的竞价模型。文献[10]在分析策略性报价研究现状的基础上, 建立了基于博弈论和概率论的发电报价数学模型, 结合发电公司追求利润最大化的目标, 对发电公司竞标成功的概率进行了详细的分析, 通过比较发电报价与市场出清价两者之间大小关系的可能性概率及其数学期望的求解, 给出了满足发电公司期望效用函数最大的最优报价策略方法。文献[15]构建了非完全信息环境下的贝叶斯博弈模型,并利用简化的参数来模拟电力市场成员的竞价过程,在此基础上求得贝叶斯纳什均衡解。由此得到电厂机组出力的优化解,并转化为各电厂机组的报价曲线及机组报价策略。对于贝叶斯模型的建立，文献[17]运用博弈论中的暗标拍卖原理构建暗标拍卖的贝叶斯博弈模型。
- 问题的解决
- 计及风险
在信息不完全的情况下，基于估计竞争对手报价行为构造的报价策略具有一定的风险，文献[2]在此背景下，通过计算发电公司利润的期望值和方差，在权衡利润最大化和风险最小化这两个冲突的目标，建立了计及风险的多目标随机优化模型，采用Monte Carlo和直接优化两种计算方法进行求解，从而构建了计及风险的发电公司最优报价策略。文献[3]使用了主观概率判断的演进，即通过对报价经验的积累，来使竞价预测主观概率判断的精度逐渐趋于真实概率，从而避免了由于信息不完全而产生的影响，修正课了从市场出清模型中得到的理想报价点，求出最优竞价电量，继而形成最优报价策略的方法。
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