本文应用场景法描述电力市场中的不确定性，即应用带有一定概率实现的不确定离散场景，描述多种不确定情形，将需求突变等带有不确定性的不利情景组合定义为坏场景集。为规避市场不确定因素影响，保障电力竞价市场的长期稳定运营，本文基于购电商角度，融合坏场景集法和电力竞价机制的设计理念，以保价契约为实现媒介，设计了一种考虑风险规避的电力竞价激励政策，意在探索设计不确定条件下能够有效抑制电价飞升的激励性契约参数设计，以抑制市场不确定因素的长期扰动影响，该政策的设计思路如下：
（1）对发电商的历史报价数据进行采集，估计发电商的成本报价曲线数据。
（2）将电力市场N个竞价时段划分为一个目标竞价时域，选择若干个目标发电商作为稳定报价标杆，依据这些目标发电商的个人理性约束和激励相容约束，构建由报价曲线参数、发电出力、奖励金额的典型数据对（A， B， Q，π）形成的激励政策组合，设计激励性保价契约。即在契约指定竞价时域内，如果签约发电商的中标电价和中标发电出力满足激励政策，即中标电量大于等于契约规定电量下限，且目标时域内的报价曲线在契约规定的标杆曲线之下，则给予其相应奖励。
在购电商制定激励性保价契约之后，针对给定的保价契约，发电商可依据其发电成本和历史报价情况，选择是否加入该保价契约。
论文主要研究内容可概述如下：
（1）基于双层规划模型的购电商与多发电商之间的Stackelberg博弈模型构建。上层规划主要从购电商角度出发，由基于坏场景集的抗风险鲁棒购电模型构成。下层规划从各发电商角度出发，由发电商售电期望利润模型构成。
（2）基于坏场景集的抗风险鲁棒购电模型构建。为描述不确定因素影响下的风险性场景，本文以有限离散场景的枚举描述竞价过程中由多种不确定因素可能引发的市场需求突变情形：如夏季气温骤变引起的供需失衡情况、电网阻塞造成的局部供需失衡情况等，并引入“坏场景集”概念定义可能使电价飘升的多种风险场景组合。为设计合理的激励性保价契约，使市场电价在目标竞价时域内维持稳定，同时减轻坏场景下的`电价剧烈波动风险，基于购电商角度，构建了基于坏场景集的抗风险鲁棒购电模型。模型假设发电商报价有一般性报价与投机性报价两种策略选择，其中投机性报价在一般场景下可能无法获取高额利润，但在坏场景（即需求突变）发生时可能谋取超额利润，亦可能导致电价飞升现象。模型目标由平衡因子将目标时域内的期望平均电价和电价波动的抗风险鲁棒度量组合而成，其中抗风险鲁棒度量基于坏场景集概念定义。模型约束包括奖励契约中标电量阈值约束、负荷平衡约束、发电商出力约束、电力系统潮流约束、发电商个人理性约束和激励相容约束等。模型决策为确定激励性保价契约的参数组合，即由报价曲线参数、发电出力、奖励金额的典型数据对（A， B， Q，π） 。
（3）模型求解。
利用逆向推导方法求解一主多从的Stackelberg博弈模型：第一阶段，在给定的（A，B， Q，π）数据对构成的激励性政策下，各发电商确定是否接受契约；第二阶段，购电商选择标杆发电商组合，求解该组合对应的契约奖励参数组合（A， B， Q， π），并依据第二阶段得到的发电商对保价契约的响应，计算购电商可能支付的奖励金额总和，以及目标时域内的期望电价绩效（由平均电价和电价抗风险鲁棒度量构成），并结合区间混沌优化算法，求解最优契约参数组合。
模型求解算法主体为标杆发电商组合搜索问题。以所有可行的标杆发电商组合作为解空间，提出一种区间混沌优化算法求解。其基本思路是：依据区间算法将解空间划分为若干区域；通过模型约束检测，判断各区域解距离最优解得相近程度，依据相近程度划定搜索速度；用立方映射生成初始混沌变量，在各可行区域借用类载波方法将混沌变量映射成初始可行组合，计算目标值，并不断迭代搜索最优目标，直至满足终止条件。
（4）数值算例验证。应用混沌优化算法求解，并应用多Agent仿真（Multi—Agent Simulation）平台模拟实时电力市场运营，探讨了该激励政策的现实可行性和有效性，并从微观角度分析了该激励政策下发电商的响应行为，仿真结果验证了激励政策的有效性。
文中所提出的激励政策虽然主要适用于电力市场等非计划内定价体系，但对于我国以计划内定价为主要特征的电力经济体系仍有一定的应用意义：可考虑政府替代购电商制定激励政策，以税收等转移支付作为奖励支付的手段，合理选定标杆发电商以发挥其示范作用，激励发电商群体规范其供电行为，保障电力平稳供应。这将是下一步的研究方向。
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