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1期貨交易市場(chǎng)與現(xiàn)貨交易市場(chǎng)

發(fā)電側(cè)電力市場(chǎng)的交易按時(shí)間可分為期貨交易、現(xiàn)貨交易、實(shí)時(shí)交易（實(shí)時(shí)電力電量平衡）3種模式。期貨交易是一個(gè)過(guò)程，指在未來(lái)相當(dāng)長(zhǎng)的一段時(shí)間后交割的電網(wǎng)企業(yè)與大容量的發(fā)電企業(yè)的合同。事實(shí)上，電力交易包括期貨合約和長(zhǎng)期合約，期貨市場(chǎng)與商品期貨合約的流通代表著高度完善的市場(chǎng)形態(tài)，為建立規(guī)范的電力期貨市場(chǎng)需要投入大量的人力和物力；與此相反，長(zhǎng)期合約并不需要規(guī)范電力期貨市場(chǎng)［2］，只要有當(dāng)事人簽署的合同，簡(jiǎn)單而實(shí)用，這是目前電力期貨市場(chǎng)的主要途徑。在未來(lái)，隨著電力市場(chǎng)的發(fā)展和完善，長(zhǎng)期合約的比例將逐步減少最終由期貨合約取代。現(xiàn)貨交易更接近于實(shí)際運(yùn)行時(shí)間（1天或1h后），發(fā)電企業(yè)可以根據(jù)負(fù)荷預(yù)測(cè)和電網(wǎng)運(yùn)行實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確的交易［3］。在現(xiàn)貨交易市場(chǎng)中，各發(fā)電機(jī)組采取競(jìng)價(jià)上網(wǎng)的方式，每臺(tái)發(fā)電機(jī)組向電力交易中心提供線性、非降現(xiàn)貨電量競(jìng)價(jià)函數(shù)。由于現(xiàn)貨交易市場(chǎng)的結(jié)算電價(jià)為系統(tǒng)邊際電價(jià)，因此發(fā)電機(jī)組參與現(xiàn)貨電量競(jìng)價(jià)的電價(jià)應(yīng)低于或等于系統(tǒng)邊際電價(jià)λs（t）。對(duì)于成功競(jìng)價(jià)的發(fā)電機(jī)組i，其對(duì)應(yīng)時(shí)段的現(xiàn)貨交易上網(wǎng)電量表達(dá)式如下。

2發(fā)電成本分析

發(fā)電成本包括燃料費(fèi)、管理費(fèi)、檢修費(fèi)和發(fā)展費(fèi)。參與競(jìng)價(jià)的單位可以是機(jī)組、發(fā)電廠或發(fā)電公司，競(jìng)價(jià)的周期可以是年、月、日或小時(shí)。下面先研究單時(shí)段發(fā)電成本曲線，包括二次成本曲線和線性成本兩種情況。通常認(rèn)為發(fā)電成本是發(fā)電功率的二次函數(shù)，即對(duì)發(fā)電公司（或發(fā)電廠、發(fā)電機(jī)組）i，設(shè)發(fā)電功率P在短時(shí)間（如1h）內(nèi)恒定不變，則1h內(nèi)該發(fā)電公司的發(fā)電成本Ci與發(fā)電功率Pi間有如下的二次函數(shù)關(guān)系。

3競(jìng)爭(zhēng)性報(bào)價(jià)策略及其最優(yōu)算法

發(fā)電廠進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)性報(bào)價(jià)的策略主要可以分為以下3種［4］。1）基于預(yù)測(cè)市場(chǎng)出清價(jià)（MCP）的競(jìng)爭(zhēng)性報(bào)價(jià)方法如果一個(gè)發(fā)電廠可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)MCP，那么只要報(bào)出稍微低于MCP的價(jià)格即可獲利。由于在大多數(shù)電力市場(chǎng)中可供查詢(xún)的公開(kāi)數(shù)據(jù)十分有限，因而十分精確地預(yù)測(cè)MCP比較困難。2）基于預(yù)測(cè)其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手報(bào)價(jià)行為的方法這種方法需要對(duì)整個(gè)市場(chǎng)中所有競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的報(bào)價(jià)策略和費(fèi)用函數(shù)的各項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，然后利用概率論或者模糊數(shù)學(xué)的方法得到報(bào)價(jià)方案。3）基于遺傳算法（GA）的競(jìng)爭(zhēng)性報(bào)價(jià)方法這是目前最為先進(jìn)的報(bào)價(jià)方法。電力市場(chǎng)不是一個(gè)完全意義上的競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)，而是一個(gè)典型的寡頭壟斷市場(chǎng)。遺傳算法是經(jīng)濟(jì)學(xué)上研究寡頭壟斷市場(chǎng)常用的工具之一，是專(zhuān)門(mén)研究?jī)蓚€(gè)及兩個(gè)以上有利益沖突的個(gè)體，在有相互作用的情況下，如何進(jìn)行各自?xún)?yōu)化決策的理論。因此，用遺傳算法來(lái)研究電力市場(chǎng)主體的行為應(yīng)該是很合適的。

4遺傳算法在競(jìng)價(jià)策略分析中的應(yīng)用

近年來(lái)，新出現(xiàn)的人工智能技術(shù)（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等）已越來(lái)越多地應(yīng)用于電力工業(yè)領(lǐng)域。遺傳算法是一種基于自然選擇和群體遺傳學(xué)的隨機(jī)、迭代、進(jìn)化和并行搜索的算法。與傳統(tǒng)方法相比，具有可并行性、全局最優(yōu)性、不依賴(lài)問(wèn)題模型的特性，以及計(jì)算簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)。遺傳算法應(yīng)用在競(jìng)價(jià)策略中，是允許發(fā)電企業(yè)直接測(cè)試市場(chǎng)報(bào)價(jià)策略的一般假設(shè)，但要基于一定的前提條件。例如，先假設(shè)機(jī)組容量和系統(tǒng)結(jié)算價(jià)格相關(guān)的拍賣(mài)利潤(rùn)，并進(jìn)一步假設(shè)前者是同時(shí)與表單關(guān)聯(lián)，并測(cè)試了大量可能的交易規(guī)則，從中搜索出有利的投標(biāo)策略。遺傳算法僅需要很少的信息，其高效、靈活的特性對(duì)競(jìng)價(jià)策略的分析將是非常有效的。

4.1利潤(rùn)函數(shù)主要研究的對(duì)象是基于利潤(rùn)最大化的火力發(fā)電企業(yè)競(jìng)價(jià)決策模型，其目標(biāo)函數(shù)是單個(gè)報(bào)價(jià)時(shí)段單個(gè)機(jī)組利潤(rùn)的最大化。

4.2算法尋優(yōu)遺傳算法的優(yōu)化過(guò)程可以理解為：在正常工作條件下的電力企業(yè)，根據(jù)市場(chǎng)出清價(jià)格預(yù)測(cè)未來(lái)期間的接收或釋放電能最優(yōu)化，同時(shí)要滿足約束條件的限制，通過(guò)對(duì)目標(biāo)函數(shù)評(píng)價(jià)其優(yōu)劣的市場(chǎng)信息。第一步：參數(shù)編碼讓該單元的運(yùn)行周期為24h，每1周期被分成48個(gè)時(shí)隙。考慮到實(shí)際需要和減少計(jì)算時(shí)間，可以合并幾個(gè)小時(shí)的時(shí)隙。據(jù)市場(chǎng)交易規(guī)則，相應(yīng)地每個(gè)周期產(chǎn)生4～10個(gè)報(bào)價(jià)，即初始報(bào)價(jià)程序。第二步：生成初始報(bào)價(jià)方案基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)邊際價(jià)格預(yù)測(cè)區(qū)間來(lái)控制其誤差范圍，以滿足渦輪機(jī)技術(shù)條件下的限制。可以將基礎(chǔ)報(bào)價(jià)員的報(bào)價(jià)心理分為冒險(xiǎn)型、中性型和保守型三種類(lèi)型，構(gòu)建了初始報(bào)價(jià)方案。第三步：適應(yīng)度函數(shù)在投標(biāo)約束時(shí)，引入懲罰函數(shù)的影響。如果目標(biāo)函數(shù)值較大時(shí)，如果少量的違反約束，那么解決方案是好的，需要相應(yīng)的程序應(yīng)給予大量引用的適應(yīng)值。第四步：遺傳操作選擇算子，采用排序適應(yīng)函數(shù)的方法，將同一代群體小的M個(gè)染色體按適應(yīng)度函數(shù)值從小到大排列，記為1至m。直接取分布概率為。

5結(jié)語(yǔ)

電力市場(chǎng)環(huán)境下，電能交易價(jià)格的高度不確定性給發(fā)電商帶來(lái)了很大的交易風(fēng)險(xiǎn)。因此，制訂合理的交易策略，合理的分配電能市場(chǎng)和雙邊合同市場(chǎng)交易份額有助于發(fā)電商在最大程度上實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化和風(fēng)險(xiǎn)最小化的交易目標(biāo)。但電力市場(chǎng)的實(shí)施，必須要打破壟斷，引入競(jìng)爭(zhēng)，著重發(fā)展電力市場(chǎng)的競(jìng)價(jià)自由化。

作者：袁毅張?chǎng)螁挝唬荷虾Ｊ心想娏Γ瘓F(tuán)）有限公司上海電力通信有限公司