一、博弈论及其在电力市场中的应用（论文文献综述）
马光文,张永锋[1]（2021）在《水电现货竞价关键技术研究进展》文中认为电力现货市场是现代电力体系的重要组成部分,对还原电力商品属性、发现价格和优化资源配置起着关键作用。水电受径流随机性影响,丰枯矛盾突出,出力不确定性大;水库受综合利用限制多,梯级电站联系紧,多主体上下游电站信息共享难;加上外送通道不足、断面阻塞严重等现状,水电参与电力现货市场面临诸多挑战。本文针对水电参与电力现货市场"量价"申报涉及的关键科学技术问题,包括市场出清价预测、发电能力优化、竞价策略、水电现货报价决策支持系统等,对国内外研究现状进行总结,对提出的数学模型和算法进行归纳,评述了现有方法的优缺点,对未来发展趋势进行展望,旨在为丰富我国电力现货市场理论和方法及水电企业生产经营提供参考。
赵文婷[2]（2021）在《并网型微电网源荷预测及优化运营管理研究》文中研究说明发展可再生能源可以有效对降低化石燃料的依赖以及环境的污染。传统的集中式发电和远距离传输的电网结构虽然运行稳定,但是也存在机组启动不够灵活、传输成本高以及供电形式单一等问题。开发和延伸微电网能够促进分布式电源大规模接入,解决可再生能源就地消纳问题。但是,微电网系统中的分布式发电具有很强的波动性,高效和安全的微电网电力交易以及能量调度是促进分布式能源就地消纳和保障微电网安全经济运行的关键。同时,随着储能技术的加入使得微电网市场参与交易的市场主体变得多元化,能源交易的去中心化模式可以有效降低能源市场的管理运营成本,但是存在一定的信息安全隐患。此外,微电网交易市场与电力调度机构的相对独立,会造成一定程度的资源浪费,从而降低了微电网整体运营效率。因此,如何构建一个灵活的、高效的、安全的微电网交易平台和微电网电力调度系统对微电网的发展、微电网技术的发展和推首先本文在梳理了微电网运营管理研究进展与理论的基础上,阐述了论文的选题背景和意义。深入分析了并网型微电网运营管理的理论基础和管理管理内容,揭示了发电侧发电预测与微电网交易市场运营、需求侧负荷预测与微电网交易市场运营、以及微电网交易市场与调度运行之间的逻辑联系,从而构建了并网型微电网源荷预测及优化运营管理模式的总框架。其次,进一步对并网型微电网发电侧光伏和风力发电预测以及需求侧微电网用户负荷预测的必要性进行研究。针对发电侧出力预测部分,首先对粒子群算法（Particle swarm algorithm,PSO）进行改进,将改进的粒子群优化算法（APSO）优化K-means算法从而对光伏和风电预测数据集进行相似日筛选,然后分析了光伏及风电历史数据和影响因素的特点,构建基于相似日优化和随机森林的光伏及风电场出力预测模型,以提高光伏发电和风力发电预测的准确性。针对需求侧用户负荷预测部分,根据电力负荷数据的数据类型及特点,使用优化的K-means算法APSO-K-means进行相似日筛选,然后构建自适应权重组合预测模型APSO-ARIMA-SVR以提高组合预测模型的泛化性,从而微电网需求侧用户负荷预测的准确性。发电预测以及用户负荷预测的预测方法的确定为后续并网型微电网优化运营管理模式提供了重要依据并奠定了基础。然后,根据目前微电网市场存在的问题以及安全高效的要求,对并网型微电网的市场运营主体的利益博弈与均衡进行研究,并构建并网型微电网电力交易市场运营模型。首先分析了目前电力市场交易模式的研究现状及局限性,探讨微电网交易市场的特点和亟待解决的问题,发现去中心化交易模式可以降低交易市场的运营成本,提高交易效率。然而,没有中间商运营的去中心化交易模式,存在安全性低的缺点。鉴于此,本文基于纳什均衡理论提出了一种适用于并网型微电网电力市场的交易策略。然后引入联盟区块链技术,保证交易过程的安全性和透明性。从而构建基于纳什均衡和联盟区块链技术的并网型微电网交易市场,打破传统的微电网市场交易模式,在提高电力交易效率,降低运营成本的同时,确保交易过程安全。最后,本文在并网型微电网交易市场研究的基础上,对并网型微电网市场交易下电力调度优化策略进行了研究。微电网系统经济性运行的基础是能量调度优化控制策略。通常,交易市场与调度机构是相对独立的,这样,可能会导致资源的优化配置效率较低,出现能量损失和浪费的情况,同时也会导致整体微电网的运行效率较低。将微电网电力交易市场与调度运行系统耦合,以电力市场来指导调度系统运行,可以提高微电网整体的灵活性,减少对电网的冲击,提高运行效率,节约微电网运营成本。因此,基于微电网电力市场交易信息,提出以交易市场指导调度系统的运行方案,使用松鼠优化算法对微电网系统的构建调度优化模型,对提高能量调度策略的自适应性具有重要的理论与应用价值。故本文在准确获取微电网新能源出力信息及负荷的基础上,依据微电网市场交易信息,制定合理的优化调度方案。并根据上述研究结果,对并网型微电网源荷预测及优化运营管理提出建议。本文对并网型微电网运营优化管理模式的研究,有助于有效落实国家节能减排工作、提升我国微电网发展整体技术水平,有助于微电网合理调配电网电量,优化资源配置。同时,充分利用新能源电力,对推进微电网并网建设和环境保护方面有重要意义。此外,本文研究的并网型微电网优化运营管理模式对新能源电力企业管理理论的发展也具有一定的学术价值。
苏贲[3]（2020）在《售电侧放开下电力市场化交易模式研究》文中认为改革开放以来我国经济快速发展,电力工业建设竿头直上。但是,电网企业计划性发展所形成的垂直一体化垄断式经营模式已无法适应当前经济发展的需要,为使市场在资源配置中发挥绝对性作用,我国进行了多次电力改革。当前,售电侧市场化改革显效呈着,在经济发达区域已形成售电业务群雄逐鹿的态势。对于电网企业,其地位已由传统售电主体转变为市场化竞争的参与者,如何更好地融入改革,提升核心竞争力,已经成为了新一轮电改后企业发展的重大课题,对售电侧开放下电力市场化交易模式改革进行研究显得尤为必要。首先,以我国当前电力交易模式为研究对象,分析了统购统销单边模式和多买多卖双边模式两种交易模式分别对电力价格定价、市场交易效率以及供需关系反映能力的影响;为借鉴国外成熟电力市场的改革经验,通过文献对美国、欧洲等电力交易市场进行研究,分析了集中式与分散式两种不同电力交易模式的特点。对新一轮电力改革背景和我国售电侧放开发展历程进行梳理,分析了售电侧放开后地方性电网企业、前向一体化的发电企业、工业园区售电公司以及未知独立售电公司将会对电网企业产生的影响。其次,对比分析了广东、浙江两地电力市场试点情况,对两地电力市场试点情况进行了经验总结。并结合国外成功经验,完善了售电侧放开下电力市场化交易模式的总体设想,采用电力市场初级发展阶段、中级发展阶段、成熟发展阶段分步实施的措施构建我国电力市场化交易模式,构建了售电侧放开下电力市场化交易基本框架模式,提出了售电侧放开下电力市场化交易模式完善建议。最后,分析了新一轮电改后的电力市场化交易风险,并提出了建立大数据电力交易平台、信息管理体系、黑名单制度三项风险应对措施。并从电网企业的角度出发,分析了电网企业售电侧放开前后运营及盈利的变化,对其售电侧放开后的企业定位和应对措施提出了建议。
张玲[4]（2020）在《基于前景理论的售电公司投标行为模拟》文中研究表明随着我国电力体制改革的不断深入,大量售电公司相继涌入,给市场带来了诸多不确定性影响。为降低电力市场的运营风险,保证市场稳定高效的运行,有必要对售电公司的投标行为进行分析模拟,以了解并防范可能的风险。目前研究者大多基于完全理性人的假设探讨售电公司的投标行为,但现实中售电公司自身认知能力有限,且存在各种风险偏好,难以做到完全理性,而是一种有限理性的决策者。因而,本文针对月度集中竞价电力市场,在有限理性框架下基于前景理论进行售电公司的投标行为模拟,分析了不同结算机制及报价方式下售电公司的投标行为,具体的研究内容如下:1.分别对电力市场中售电公司的投标行为与前景理论进行了回顾与总结,并探讨了前景理论在售电公司投标行为模拟中的适用性。研究认为,传统前景理论适用于按报价结算机制（Pay-As-Bid,PAB）下售电公司的投标行为模拟,对于按统一市场出清价结算的机制（Pay-AsClear,PAC）,平滑前景理论更为适用。2.针对PAB结算机制,建立了基于传统前景理论的有限理性售电公司投标行为模拟模型,包括单段投标行为模拟模型、多段投标行为模拟模型。同时,为进行参考比对,还建立了基于期望值理论的售电公司投标行为模拟模型,用以模拟完全理性人的竞价行为。并通过直接遍历法与遗传算法分别对上述模型进行了算例求解与灵敏度分析。结果表明,在PAB结算机制下,单段报价抑或多段报价,有限理性售电公司的申报电价均会随着激进程度的增大而提高,完全理性售电公司的三段投标策略则等同于单段投标策略;此外,灵敏度分析结果表明,利润参照点、权重偏好系数、风险规避系数等参数对PAB结算机制下售电公司的投标行为均具有显着影响。3.针对PAC结算机制,建立了基于平滑前景理论的有限理性售电公司投标行为模拟模型,包括单段投标行为模拟模型、多段投标行为模拟模型。同样,为进行对比,还针对完全理性售电公司建立了PAC机制下基于期望值理论的投标行为模拟模型,并探讨了该模型解的性质,证明了完全理性售电公司无论采用何种报价方式,申报电价均为终端用户合同电价。最后通过直接遍历法与遗传算法分别对上述模型进行了算例求解与灵敏度分析。结果表明,在PAC结算机制下,单段报价抑或多段报价,随着售电公司激进程度的增大,其申报电价均不断降低,预期收益也随之降低;此外,参照点、权重偏好系数、风险规避系数等参数均会影响PAC结算机制下售电公司的投标行为,其中以权重偏好系数?的影响最大。可见,相关结论与PAB结算机制下有明显不同,这对于业内更准确地理解售电公司的投标行为及其影响具有一定的参考价值。
史欣妮[5]（2020）在《吉林省落后煤电退出的路径及政策研究》文中进行了进一步梳理伴随我国逐步实现绿色可持续化发展的趋势,能源开始逐步转型为清洁环保型。近些年间,逐渐将长期使用的煤炭换成了绿色清洁的能源用于产能工作,并取得了相当进展,2018年,我国按照计划完成了对1.5亿万吨的煤炭进行清除并不将其用于产能计划当中,累计淘汰了 400万千瓦的煤电能。而目前,我国吉林省的煤电产业出现了许多瓶颈,许多煤电长期存在的问题没有得以解决,例如使用煤电进行产能长期处于供过于求的状态。为了解决该问题,吉林省不断提出新的关于鼓励民众用电的相关政策,但仍旧达不到用电需求量与供应量相匹配的要求。吉林省由于处于我国较高纬度的地区,冬日里温度较低,每年需要进行长达半年的供热,这样的需求导致供热电机的负荷量巨大,占据所有电机负荷量中的70%以上,这样在实际操控中就很难对电网进行调峰处理,煤电的使用量也就持续走下坡路。但是随着国家的绿色可持续能源的开发与发展,可再生的清洁能源开始占据能源市场,并且其凭借高效的产能效率与无可比拟的清洁程度,在与煤电的较量中占据上风,因此吉林省的煤电使用量开始明显下降,具体表现为,从2010年的煤电使用时长4514 h到2014年的3680 h,又到2017年的3406 h,煤电使用时长在不断下降,不仅低于全国平均的煤电使用时长4209 h,更是在2015年后趋于平稳,煤电与可再生能源配比过大。煤电作为落后产能,在吉林省退出已经是大势所趋,而其退出的过程中需要处理与解决各项问题,包括利益相关者的处置问题以及当地供电问题,因此需要对吉林省煤电的退出路径进行有效分析。本文首先分析了落后产能与区域产业发展规制的概念,然后利用可持续发展理论与生态经济和循环经济理论,先分析了吉林省煤电供需存在差异的现状,然后分析了煤电退出的四个路径,包括淘汰关停落后煤电产能、灵活性退出、背压式机组退出与战略封存四种方法,然后对此进行低碳转型的综合成效分析,并且基于博弈论的方式分析吉林省煤电退出的三方模型。最后提出吉林省煤电退出的实施路径,包括建立合理的关停补偿机制、建立容量电价机制、通过加速这就计划鼓励企业退出机电组等等措施,以便能够保证吉林省煤电退出实现应有的效果。
尹琦琳[6]（2020）在《计及资源不确定性的电力现货市场交易模型研究》文中研究说明在目前已有较为成熟中长期电量交易机制和众多具有竞争力市场主体的市场环境下,电力现货市场实现短期内的最优资源配置并保障电力实时平衡,承担诸如可再生能源出力和用户用电量波动以及电动汽车随机充电带来的不确定性影响,因而,如何合理构建电力现货市场交易模型,有效引导市场主体规范交易行为成为其建模的关键问题;同时,随着分布式资源渗透率逐渐提高,电力现货市场交易将会面临更严峻的考验,积极探究区块链技术与交易问题的契合度,成为电力现货市场实现有序运作的有力举措。本文以电动汽车充放电协调、用户需求侧响应以及预测误差惩罚机制为出发点,探究合理有效的电力现货市场交易模型;分析讨论了现货市场、分布式电源和区块链技术三者契合度及所需兼顾的发展方向。首先,本文从交易主体和交易模式两个方面对电力现货市场交易框架进行了分析,明确各类市场主体的特性及两种交易模式的适用情景,并从电力商品的特殊物理属性和需求侧响应两方面对我国的电力供需资源特性展开详细分析讨论。其次,本文建立了风电和电动汽车参与下日前市场与实时市场联动的电力现货市场交易模型。在现有电力现货市场研究较少涉及综合考虑“源-网-荷-储”交易模式设计的背景下,针对供给侧资源、需求侧资源以及电动汽车储能资源一一建模,建立综合计及电动汽车可调度能力、用户主动需求侧响应和供需双侧电量波动的电力现货市场交易模型,以此提高市场主体参与市场交易的积极性。再次,本文建立了计及惩罚机制的风电和电动汽车参与电力现货市场交易模型。为缓解风电与用户双侧实际电量波动对市场运转的不利影响,有效引导市场主体规范交易行为,在实时市场提出一种新型计及供需双侧电量波动的预测误差惩罚机制,并将核算出的惩罚结果引入到日前市场优化模型中。分析比较日前市场中引入惩罚结果前后发电商、用户以及电动汽车的交易情况。最后,从长远发展角度分析分布式电源参与电力现货市场的模式。通过分析分布式电源参与电力现货市场的可行性,考虑到分布式资源直接参与电力现货市场将会面临交易主体种类及数量增多、交易规模日益杂乱和信息数据不断扩增的难题,探究区块链技术在分布式电源市场化交易中的应用,并提出区块链技术在分布式电源市场化交易方面可能会面对的问题及解决措施。本文研究方向瞄准了电力市场发展新需求,给国内新的市场环境下电力现货市场的建设提供了一定的理论基础,并为相应市场模型仿真分析提供了参考。
高怡静[7]（2020）在《市场环境下发电商参与电力交易的报价行为推演研究》文中研究表明近年来,随着电力工业市场化相关政策的颁布,国内加快了电力市场试点建设的进程。由于我国在市场的框架构建、规则设置方面一定程度上依托欧美典型电力市场的成熟经验,对于其与我国实际国情适应度的讨论也愈发增加。同时,电力市场的发展存在阶段性目标,在不同的市场成熟度下如何进行市场主体的培育以及相关规则的验证也成为切实的问题。在此背景下,考虑到电力市场实际运行所带来的较高的试错成本,在市场环境和一定的规则设置下提前进行运行模拟,不仅有利于提高市场主体对交易流程的熟悉度,而且能够对市场规则有一个良性的反馈,为规则的制定修改提供可靠依据。本文从市场环境下的发电商竞价入手,考虑激励性需求响应在市场初级阶段对峰时电价的抑制作用,建立计及激励性需求响应的发电商竞价均衡模型,研究负荷侧存在响应后对发电商策略的影响。在此基础上,考虑市场后期发展的成熟度,提出了供需双侧报价下的发电商竞价均衡模型,并根据合谋报价对其策略选择和收益结果的影响,针对合谋行为的抑制提出建议。具体的工作如下:（1）建立了考虑激励性需求响应的市场出清模型。通过分析激励性需求响应的触发原理和作用机制,在发电侧单侧报价的市场出清模型中引入负荷侧的需求响应,建立了外层削减触发寻优-内层出清的双层优化模型,通过用户侧的主动削减使得用电高峰时刻的容量紧张及价格尖峰问题得以缓解,并分析其在不同情况下对于各类型负荷资源的调用情况。（2）建立了考虑激励型需求响应的发电商竞价均衡模型。在市场统一制定负荷侧削减补偿曲线的基础上,通过内层粒子群算法搜寻已知对手策略下个体最优,外层粒子群算法搜寻市场的整体均衡策略,观察在改变补偿系数、市场结构以及网络参数的情况下,需求响应的参与对发电商报价策略选择的抑制作用。（3）建立了供需双侧报价下的发电商合谋竞价均衡模型。通过综合考虑发电商结构性指标和行为性指标的评价方法,划分发电商联盟组合的类型,模拟其在不同组合方式下的合谋竞价策略选择。同时考虑金融差价合约参与市场后对于结算机制的影响,建立其在计及金融合约下的合谋竞价模型。通过不同场景下的合谋竞价模拟及对其竞价均衡结果的分析,对抑制市场中的勾结提出相应的建议。
代亚超[8]（2020）在《基于博弈论的智能电网需求侧能源定价策略设计》文中提出随着社会经济的不断发展,人们对于电能质量的需求标准也在不断的提高,传统电网已经很难满足社会发展的需求,因此智能电网应运而生。智能电网能够有效地解决用电危机以及电网中许多的复杂问题,其已经成为电力行业改革发展的趋势。需求侧响应是智能电网中的关键技术,它能够激励用户积极地参与电力系统的运营过程,改变其固有的耗能模式,从而使电网中的资源配置更加合理。定价策略是需求响应中最基础、最有效的手段之一,通过价格激励,能够使电网的能量调度更加合理,进而提高电力系统运行的经济性和可靠性。本文基于博弈理论的相关知识,主要研究了智能电网中的能源定价策略设计问题,论文的主要研究内容如下:首先,基于议价理论与非合作博弈理论,研究了电力市场中电能的定价问题。在电能批发市场中,多个电力公司共同推选出一个能源代理商,让其与发电公司就批发电价进行协商。该批发电价协商问题可以构建成议价模型,本文采用Raiffa-Kalai-Smorodinsky议价解（Raiffa-Kalai-Smorodinsky Bargaining Solution,RBS）实现了议价模型的最优解。在电能零售市场中,电力公司基于求得的批发电价来决策其最优的零售电价,从而使其收益达到最优。将电力公司之间的零售电价决策问题构建成非合作博弈模型,并通过价格迭代算法求得了博弈模型的纳什均衡解。然后,基于斯坦克尔伯格博弈与贝叶斯博弈理论,研究了能源市场中多种能源的定价问题。在能源市场中,考虑天然气公司是能源的提供者,能量枢纽公司能够将天然气转化成电能与热能并供给用户。通过贝叶斯博弈的相关理论,建立了能源用户之间的横向博弈模型,该博弈模型能够在保护能源用户能耗信息私密性的情况下最大化其效益;通过斯坦克尔伯格博弈的相关理论,构建了能源用户与能量枢纽公司之间的纵向博弈模型,该博弈模型能够使能量枢纽公司的效益得到优化。之后设计了一种基于能源供需平衡的价格调节机制,从而实现了能源市场中能源的供需平衡。并通过分布式迭代算法对多能源定价模型进行了求解,获得了能源的最优调节价格与最优零售价格。
常源[9]（2020）在《含高渗透率风电的风火网双层博弈网源联合规划》文中指出为应对全球性的能源和环境危机,风力发电以其可再生、清洁环保等优势得到了广泛应用。随着国家政策利好以及市场化建设的推动,大量资本涌入风电建设,风电装机容量与渗透率迅速提高,这加剧了与常规能源的发电竞争,同时也对电网的消纳能力提出了更高的要求。为了减少在风电高渗透率系统中因风电、火电和电网独立规划造成的投资浪费,并最大程度的促进风电的开发与消纳,本文基于博弈理论,以风电、火电和电网作为研究对象,建立含高渗透率风电的风火网双层博弈网源联合规划模型,以期在保证电力系统可靠稳定运行的基础上,追求最佳的投资效果和环保价值,主要工作总结如下:首先,调研并对比当前制约风电消纳的关键问题与网源协调规划的现有方法。针对风电高渗透率场景,结合可再生能源配额制与碳排放权交易机制等激励政策,分析风电公司、火电公司和电网公司在规划与运行过程中的收益结构,进而在博弈论框架下论述三者之间的竞争与合作关系。然后,根据风火网三方的博弈关系,结合当前的电力市场运作机制,确立各博弈主体的投资收益结构并建立收益模型,接着以风火电源容量和网架扩展方案为决策变量,建立含高渗透率风电的风火网双层博弈网源联合规划模型。其中,根据非合作博弈中的主从博弈,建立外层网源间规划模型,并完成对该模型的收敛性及最优均衡解唯一性的证明;根据合作博弈理论,建立内层电源间风火容量配置模型。其次,分析现有的合作博弈中利益分配方法的优缺点,针对本文建立电源间风火合作博弈容量配置模型,考虑到风电和火电企业在装机容量规模、成本结构和效益评价等方面存在较大的差异,采用现有方法无法达到最大程度的合作效益。因此提出一种新的以合作双方经济和环境增益度为准则的利益分配模型。最后,采用改进的IEEE-30节点系统进行算例仿真来验证所建立规划模型的有效性。分析博弈过程中的各参与者的策略选择变化,与传统规划方法的结果进行对比,以验证该方法的优越性。同时,计算了不同配额限额下的各方收益变化情况,对可再生能源配额最优值的设定进行了探讨。
袁超[10]（2020）在《混合仿真环境下电力中长期交易行为分析与安全校核建模研究》文中认为随着新电改的推进,我国电力系统年度计划电量逐渐被中长期交易电量所代替。无论电力市场中长期交易中交易主体不确定的市场行为、发电量的不均衡性亦或是交易结果随机性等因素产生预想不到的电网运行方式,导致潮流分布不均以及电网运行安全裕度下降,加大了系统运行方式安排的复杂性,可能导致严重的电力系统安全问题。因此本文就电力市场中长期交易过程中的电力交易行为建模与仿真分析、中长期交易安全校核模型两个方面展开相关研究,主要工作如下:在融合计算机代理模型和实验经济学的混合仿真方法下,基于大能源系统动态仿真平台（Dynamic Simulation Platform for Macro-Energy Systems,DSMES）开发电力市场交易仿真应用,结合统计分析、因果分析、行为分析三种研究范式进行发电商中长期交易行为分析。基于专家知识、先验知识和相关文献挖掘电力市场发电商交易行为的关键驱动因素,并据此采用贝叶斯网络模型,建立具有和真实参与者交易行为相同分布特性的交易行为代理模型,并对其有效性进行验证。针对市场环境下电量分散交易的特点,设计了基于混合仿真环境下市场成员申报交易意愿的中长期电量安全校核机制,包含事前极限电量计算和事后安全校核校正两步校核机制。对于中长期交易电量事前安全校核的现实需求,提出考虑电网实际运行条件的极限电量求解模型。该模型以安全约束机组组合为技术基础,综合考虑系统平衡约束、机组运行相关约束、电网安全约束及机组群中各机组与输电断面的灵敏度耦合约束计算各个机组的极限电量上下限。理论与仿真计算表明该方法很好考虑到系统安全约束及灵敏度耦合关系,对指导中长期电力交易的良性运行工作开展奠定了基础。在交易事后校核校正机制中,在提出一种合约分解优化模型基础上,构建对日电量的安全校核与安全校正的安全约束机组组合（SCUC）优化模型。将混合仿真环境下电力市场中已成交年度或月度多成分合约分解到日电量,作为约束条件,此外在满足系统安全约束及边界条件约束、机组开停机特性约束下得到电量合同执行可行性评估。并提出安全校正模型,针对线路阻塞问题提出电量合同修正方法。利用IEEE-118系统和某省网实际模型进行仿真测试,测试结果表明所提模型能够有效量化分析电量合同的可执行性,评估电量合同给电力系统带来的越界风险,并对不合理的电量合同提出考虑系统安全约束及机组开停机特性的修正建议,最终达到对电量的最小调整消除线路越限。
二、博弈论及其在电力市场中的应用（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、博弈论及其在电力市场中的应用（论文提纲范文）
（1）水电现货竞价关键技术研究进展（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 市场出清价预测 |
| 1.1 关联性预测方法 |
| 1.2 时间序列预测方法 |
| 1.3 人工智能预测方法 |
| 1.4 组合预测方法 |
| 2 水电发电能力优化 |
| 2.1 传统优化算法 |
| 2.2 智能型算法 |
| 2.3 并行计算方法 |
| 3 竞价策略研究 |
| 3.1 基于成本报价 |
| 3.2 预估竞争对手竞价行为的报价 |
| 3.3 基于博弈论的报价 |
| 3.4 基于拍卖理论的报价 |
| 3.5 基于人工智能方法的报价 |
| 4 水电现货报价决策支持系统开发 |
| 5 展望 |
（2）并网型微电网源荷预测及优化运营管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 并网型微电网经济运行优化管理研究现状 |
| 1.2.2 微电网市场交易 |
| 1.2.3 微电网分布式能源出力及负荷预测研究现状 |
| 1.2.4 文献评述 |
| 1.3 主要研究内容和创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文研究创新点 |
| 1.4 技术路线 |
| 第2章 并网型微电网源荷预测及优化运营研究的理论分析框架 |
| 2.1 相关理论基础 |
| 2.1.1 系统管理理论 |
| 2.1.2 预测理论 |
| 2.1.3 交易费用理论 |
| 2.1.4 最优化理论 |
| 2.1.5 协同理论 |
| 2.1.6 现代运营管理理论 |
| 2.2 微电网系统概述 |
| 2.2.1 微电网基本概念 |
| 2.2.2 并网型微电网基本构架 |
| 2.3 微电网并网运行管理的发展现状分析 |
| 2.3.1 微电网并网运行总则 |
| 2.3.2 并网型微电网建设发展概况 |
| 2.3.3 微电网并网运营发展现状 |
| 2.4 并网型微电网优化运营的管理内容 |
| 2.4.1 并网型微电网发电侧新能源发电预测与优化运营管理研究 |
| 2.4.2 并网型微电网需求侧用户负荷预测与优化运营管理 |
| 2.4.3 微电网电力市场与微电网调度运行机构 |
| 2.5 并网型微电网优化运营管理模式框架 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 并网型微电网发电侧光伏和风力发电功率预测 |
| 3.1 光伏发电系统短期功率预测模型及影响因素 |
| 3.1.1 光伏发电系统短期功率预测模型 |
| 3.1.2 光伏发电输出功率预测的影响因素 |
| 3.2 风电系统短期功率预测模型及影响因素 |
| 3.2.1 风力发电原理概述 |
| 3.2.2 风电输出功率的影响因素 |
| 3.3 微电网发电侧光伏及风力发电预测的主要研究方法 |
| 3.3.1 K-means聚类算法 |
| 3.3.2 改进粒子群算法 |
| 3.3.3 改进K-means聚类算法 |
| 3.3.4 随机森林算法 |
| 3.3.5 相关性分析方法 |
| 3.3.6 预测评价标准 |
| 3.4 并网型微电网发电侧光伏发电功率预测模型 |
| 3.4.1 构建基于随机森林模型的短期光伏发电功率预测模型 |
| 3.4.2 并网型微电网发电侧短期光伏发电功率预测实例仿真 |
| 3.5 并网型微电网发电侧短期风电功率预测模型 |
| 3.5.1 构建基于随机森林的短期风电功率预测模型 |
| 3.5.2 并网型微电网发电侧短期风电功率预测实例仿真 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 并网型微电网需求侧用户负荷预测 |
| 4.1 并网型微电网需求侧用户负荷预测研究方法 |
| 4.1.1 滚动灰色模型 |
| 4.1.2 自回归求积移动平均模型 |
| 4.1.3 支持向量回归机 |
| 4.2 基于标准差法的组合预测模型 |
| 4.2.1 标准差法确定组合权重 |
| 4.2.2 RGM-SVR组合模型 |
| 4.2.3 ARIMA-SVR组合模型 |
| 4.3 自适应权重组合预测模型 |
| 4.4 并网型微电网需求侧用户负荷预测实例仿真 |
| 4.4.1 数据处理 |
| 4.4.2 基于自适应权重组合预测模型的短期用户负荷预测流程 |
| 4.4.3 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 并网型微电网电力交易市场运营管理 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 区块链基本概念 |
| 5.1.2 联盟区块链技术 |
| 5.1.3 定价策略中的博弈模型 |
| 5.2 并网型微电网市场交易模型 |
| 5.2.1 微电网交易市场整体构架 |
| 5.2.2 并网型微电网运营主体利益博弈与均衡分析 |
| 5.2.3 智能合约的部署 |
| 5.3 并网型微电网市场交易模型实例仿真 |
| 5.3.1 数据来源 |
| 5.3.2 仿真结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于并网型微电网市场交易的电力经济调度优化管理 |
| 6.1 微电网系统经济运行优化分析 |
| 6.1.1 并网型微电网结构及系统运行主体概述 |
| 6.1.2 微电网能量调度策略与优化模型 |
| 6.2 并网型微电网能量优化求解方案 |
| 6.2.1 松鼠觅食算法 |
| 6.2.2 基于松鼠觅食算法的并网型微电网能量优化求解 |
| 6.3 并网型微电网能量优化模型实例仿真 |
| 6.3.1 基础数据 |
| 6.3.2 仿真结果 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 并网型微电网源荷预测及优化运营管理对策建议 |
| 7.1 并网型微电网一体化运营管理发展方案及建议 |
| 7.1.1 推动能量调度机构与微电网交易市场协同发展 |
| 7.1.2 整合微电网主体机构 |
| 7.2 并网型微电网优化运营管理的配套政策法规体系建设建议 |
| 7.2.1 动态调整微电网定价机制 |
| 7.2.2 建设灵活的市场模式 |
| 7.2.3 推进激励政策实施 |
| 7.3 本章小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（3）售电侧放开下电力市场化交易模式研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 研究方法与思路 |
| 第2章 相关概念和理论基础 |
| 2.1 电力市场概述 |
| 2.2 电力市场化交易模式改革价值 |
| 2.3 相关理论 |
| 2.3.1 交易成本理论 |
| 2.3.2 套期保值理论 |
| 2.3.3 博弈论 |
| 第3章 售电侧放开对电力市场的影响分析 |
| 3.1 售电侧放开的发展过程及对市场主体的影响分析 |
| 3.1.1 售电侧放开的发展过程 |
| 3.1.2 售电侧放开对市场主体的影响分析 |
| 3.2 售电侧放开对电力市场交易模式的影响分析 |
| 3.3 售电侧放开前电力市场交易模式存在问题及原因分析 |
| 3.3.1 当前电力市场存在的问题 |
| 3.3.2 电力市场问题主要原因分析 |
| 第4章 国外典型电力市场化交易模式及经验介绍 |
| 4.1 美国电力市场化交易模式 |
| 4.2 英国电力市场化交易模式 |
| 4.3 北欧电力市场化交易模式 |
| 4.4 国外电力市场化交易模式总结分析 |
| 第5章 售电侧放开下国内电力市场化交易模式案例分析 |
| 5.1 电力现货市场试点应用情况介绍 |
| 5.1.1 广东电力市场 |
| 5.1.2 浙江电力市场 |
| 5.2 两地电力市场试点情况对比分析 |
| 5.3 两地电力市场试点经验总结 |
| 第6章 售电放开下电力市场化交易模式应用研究及建议 |
| 6.1 完善电力市场化交易模式的总体设想 |
| 6.2 售电侧放开下电力市场化交易基本框架模式 |
| 6.2.1 中长期合约市场交易模式 |
| 6.2.2 现货市场交易模式 |
| 6.3 售电放开下电力市场化交易模式完善建议 |
| 第7章 电力交易体系运转保障机制 |
| 7.1 电力交易监管对策研究 |
| 7.1.1 电力交易组织的管理 |
| 7.1.2 市场主体管理 |
| 7.2 交易流程管理 |
| 7.3 电力市场防控体系 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
（4）基于前景理论的售电公司投标行为模拟（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 电力市场基本概念简介 |
| 1.2.2 所研究的电力市场规则介绍 |
| 1.2.3 售电公司投标行为模拟的研究现状 |
| 1.3 本文主要工作及内容安排 |
| 第2章 前景理论在售电公司投标行为模拟中的适用性分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 决策理论介绍 |
| 2.2.1 完全理性——期望值理论与期望效用理论 |
| 2.2.2 有限理性——前景理论系列 |
| 2.3 电力市场中售电公司投标行为分析 |
| 2.3.1 PAB机制下售电公司投标行为分析 |
| 2.3.2 PAC机制下售电公司投标行为分析 |
| 2.4 前景理论在售电公司投标行为模拟中的适用性分析 |
| 2.4.1 PAB机制下适用性分析 |
| 2.4.2 PAC机制下适用性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 PAB机制下基于传统前景理论的售电公司投标行为模拟 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于传统前景理论的售电公司单段投标行为模拟 |
| 3.2.1 模型建立 |
| 3.2.2 模型求解 |
| 3.3 基于传统前景理论的售电公司多段投标行为模拟 |
| 3.3.1 模型建立 |
| 3.3.2 特殊情况分析 |
| 3.3.3 模型求解 |
| 3.4 求解算法 |
| 3.4.1 遗传算法 |
| 3.4.2 直接遍历法 |
| 3.5 算例仿真与结果分析 |
| 3.5.1 PAB机制下售电公司单段投标行为模拟 |
| 3.5.2 PAB机制下售电公司多段投标行为模拟 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 PAC机制下基于平滑前景理论的售电公司投标行为模拟 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于平滑前景理论的售电公司单段投标行为模拟 |
| 4.2.1 模型建立 |
| 4.2.2 特殊情况分析 |
| 4.2.3 模型求解 |
| 4.3 基于平滑前景理论的售电公司多段投标行为模拟 |
| 4.3.1 模型建立 |
| 4.3.2 特殊情况分析 |
| 4.3.3 模型求解 |
| 4.4 算例仿真与结果分析 |
| 4.4.1 PAC机制下售电公司单段投标行为模拟 |
| 4.4.2 PAC机制下售电公司多段投标行为模拟 |
| 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 |
（5）吉林省落后煤电退出的路径及政策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 研究思路与方法 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 创新点 |
| 第2章 相关概念与理论基础 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 落后产能 |
| 2.1.2 区域产业发展规制的定义 |
| 2.1.3 区域产业发展规制的特征 |
| 2.1.4 区域产业发展规制对落后产能的强制性特征 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 可持续发展理论 |
| 2.2.2 生态经济理论 |
| 2.2.3 循环经济理论 |
| 2.3 落后煤电退出内涵 |
| 2.3.1 落后煤电退出原则 |
| 2.3.2 落后煤电退出动力因素 |
| 2.3.3 落后煤电退出的经济学解释 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 吉林煤电退出工作开展情况及相关分析 |
| 3.1 吉林省电力发展展望 |
| 3.1.1 吉林省电力需求展望 |
| 3.1.2 吉林省电力规划情景分析 |
| 3.1.3 煤电过剩规模估计 |
| 3.2 吉林省煤电发展分析 |
| 3.2.1 吉林省煤电总体发展情况分析 |
| 3.2.2 吉林省300MW及以下煤电机组发展现状分析 |
| 3.2.3 吉林省煤电机组未来发展方向 |
| 3.3 吉林省煤电中长期合理规模、现役机组定位优化及实施路径研究 |
| 3.3.1 煤电中长期合理规模及功能定位 |
| 3.3.2 煤电退出机制 |
| 3.3.3 低碳转型综合成效分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于完全信息动态博弈模型的落后煤电退出路径分析 |
| 4.1 完全信息动态博弈模型适用性分析 |
| 4.1.1 博弈类型 |
| 4.1.2 完全信息动态博弈 |
| 4.1.3 模型实用性分析 |
| 4.2 煤电退出博弈前提条件 |
| 4.2.1 退出基本假设 |
| 4.2.2 退出策略集合 |
| 4.3 煤电退出博弈均衡求解 |
| 4.3.1 退出博弈模型建立 |
| 4.3.2 退出博弈过程的命题和推论 |
| 4.3.3 三方共同作用的演化策略稳定性分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 吉林省煤电机组优化实施路径政策建议 |
| 5.1 建立合理的关停补偿机制 |
| 5.2 建立容量电价机制 |
| 5.3 通过加速折旧计划鼓励企业退出煤电机组 |
| 5.4 加快碳市场建设,推动煤电行业退出 |
| 5.5 用市场化深化煤电供给侧结构改革 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 研究成果及结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）计及资源不确定性的电力现货市场交易模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 电力市场交易发展概况及研究现状 |
| 1.2.1 国内外发展概况 |
| 1.2.2 计及可再生能源和电动汽车的电力市场交易研究现状 |
| 1.3 论文的主要工作及创新点 |
| 第二章 电力现货市场的交易框架及供需资源特性分析 |
| 2.1 电力现货市场交易框架 |
| 2.1.1 电力现货市场交易主体 |
| 2.1.2 电力现货市场交易模式 |
| 2.2 电力现货市场供需资源特性分析 |
| 2.2.1 电力商品特性 |
| 2.2.2 电力需求侧响应 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 未计及惩罚机制的电力现货市场交易模型 |
| 3.1 风电和电动汽车参与电力现货市场交易模型 |
| 3.1.1 供给侧资源模型 |
| 3.1.2 需求侧资源模型 |
| 3.1.3 电动汽车储能资源模型 |
| 3.1.4 基于主从博弈的日前市场交易模型 |
| 3.1.5 计及需求侧响应的实时市场交易模型 |
| 3.2 博弈论及其在日前市场交易模型中的应用 |
| 3.2.1 博弈论问题要素 |
| 3.2.2 博弈问题描述 |
| 3.2.3 Nash均衡 |
| 3.3 基于粒子群算法的模型求解方法 |
| 3.3.1 基于主从博弈的日前市场交易模型求解方法 |
| 3.3.2 计及需求侧响应的实时市场交易模型求解方法 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 日前市场交易情况及分析 |
| 3.4.2 实时市场交易情况及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 计及惩罚机制的电力现货市场交易模型 |
| 4.1 电力现货市场误差管理 |
| 4.2 计及供需双侧电量预测误差的惩罚机制 |
| 4.2.1 惩罚机制原理 |
| 4.2.2 计及惩罚机制的现货市场模型 |
| 4.3 算例分析 |
| 4.3.1 日前市场交易情况及分析 |
| 4.3.2 实时市场交易情况及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 计及分布式电源的电力现货市场交易机制 |
| 5.1 分布式电源与电力现货市场 |
| 5.1.1 电力现货市场的特点 |
| 5.1.2 分布式电源的特点 |
| 5.1.3 分布式电源与电力现货市场的契合度分析 |
| 5.2 区块链技术在分布式电源市场化交易中的应用 |
| 5.2.1 区块链技术概述 |
| 5.2.2 区块链技术在分布式电源市场化交易中的应用分析及挑战 |
| 5.3 计及分布式电源的电力现货市场交易机制设计 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的主要研究成果 |
| 致谢 |
（7）市场环境下发电商参与电力交易的报价行为推演研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外电力市场发展现状 |
| 1.2.2 发电商竞价研究现状 |
| 1.2.3 市场运营模拟研究现状 |
| 1.2.4 负荷侧需求响应研究现状 |
| 1.2.5 合谋竞价研究现状 |
| 1.3 此文的主要工作 |
| 第二章 考虑激励型需求响应下的市场出清模型研究 |
| 2.1 激励型需求响应的基本原理 |
| 2.1.1 激励型需求响应的触发原理 |
| 2.1.2 激励型需求响应的补偿方式 |
| 2.2 考虑激励型需求响应参与的单侧市场报价出清模型 |
| 2.2.1 市场出清模型 |
| 2.2.2 触发点求解模型 |
| 2.2.3 求解算法 |
| 2.3 算例分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 考虑激励型需求响应下的发电商竞价行为推演研究 |
| 3.1 激励型需求响应的作用机制 |
| 3.1.1 需求响应对市场出清的影响 |
| 3.1.2 激励型的需求响应补偿方式 |
| 3.2 激励型需求响应机制下发电商竞价均衡模型 |
| 3.2.1 日前市场发电商个体竞价均衡模型 |
| 3.2.2 市场整体均衡模型 |
| 3.2.3 求解算法 |
| 3.3 算例分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 供需双侧报价下的发电商合谋竞价行为研究 |
| 4.1 发电合谋竞价组合方式 |
| 4.1.1 发电商市场影响力判定 |
| 4.1.2 合谋集团组合方式 |
| 4.2 发电商合谋竞价出清模型 |
| 4.3 计及金融合约的发电商合谋的收益结算模型 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 不同组合方式下的发电商合谋竞价策略研究 |
| 4.4.2 考虑线路阻塞情况下的发电商合谋竞价策略研究 |
| 4.4.3 金融合约存在下的发电商合谋竞价策略研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
| 附录 |
（8）基于博弈论的智能电网需求侧能源定价策略设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.1.1 传统电网中的问题 |
| 1.1.2 智能电网概念的提出 |
| 1.1.3 需求侧响应的研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 智能电网的国内外研究现状 |
| 1.2.2 需求侧响应的国内外研究现状 |
| 1.2.3 博弈论在智能电网能源定价领域的研究现状 |
| 1.3 本文主要的研究内容以及结构安排 |
| 第2章 能源定价策略设计的相关理论方法介绍 |
| 2.1 博弈论的相关介绍 |
| 2.1.1 博弈论的基本概念 |
| 2.1.2 博弈论的基本要素 |
| 2.1.3 博弈论的基本分类 |
| 2.2 博弈论的相关分析方法 |
| 2.2.1 非合作博弈分析方法 |
| 2.2.2 势博弈分析方法 |
| 2.2.3 贝叶斯博弈分析方法 |
| 2.2.4 斯坦克尔伯格博弈分析方法 |
| 2.3 议价问题的相关理论 |
| 2.4 田口损失函数模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于议价理论和非合作博弈方法的电能定价策略 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统模型 |
| 3.2.1 发电公司的效益模型 |
| 3.2.2 电力公司的效益模型 |
| 3.2.3 电能代理商的效益模型 |
| 3.3 基于议价理论的批发电价定价模型 |
| 3.4 基于非合作博弈理论的零售电价定价策略 |
| 3.4.1 博弈问题描述 |
| 3.4.2 非合作博弈纳什均衡的存在性与唯一性 |
| 3.4.3 基于势博弈理论的零售电价定价模型 |
| 3.5 定价模型的求解算法 |
| 3.6 仿真结果分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于斯坦克尔伯格博弈与贝叶斯博弈的多能源定价策略 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统模型 |
| 4.2.1 能源用户的耗能收益模型 |
| 4.2.2 能量枢纽公司的收益模型 |
| 4.3 能源用户之间的贝叶斯模型 |
| 4.3.1 问题描述与模型建立 |
| 4.3.2 贝叶斯博弈纳什均衡解的存在性与唯一性 |
| 4.3.3 贝叶斯模型的求解 |
| 4.4 能量枢纽公司与能源用户之间的斯坦克尔伯格博弈模型 |
| 4.4.1 问题描述 |
| 4.4.2 能量枢纽公司与用户之间的博弈模型 |
| 4.5 仿真结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（9）含高渗透率风电的风火网双层博弈网源联合规划（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 新能源接入下的网源协调规划研究现状 |
| 1.3 基于博弈论方法的网源联合规划研究现状 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第2章 网源联合规划中的博弈论理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 博弈论概述 |
| 2.2.1 博弈论的要素 |
| 2.2.2 博弈论的分类 |
| 2.3 合作博弈的利益分配策略 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 高渗透率环境下的风火网博弈关系分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 高渗透率环境下的风电消纳问题分析 |
| 3.3 提升风电消纳能力的政策环境分析 |
| 3.3.1 可再生能源配额制与绿色证书交易机制 |
| 3.3.2 碳排放权交易机制 |
| 3.4 风火网联合规划的多主体博弈关系分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 双层博弈模式下风火网联合规划模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 外层网源间主从博弈规划 |
| 4.2.1 网源间主从博弈模型 |
| 4.2.2 博弈主体投资收益模型 |
| 4.2.3 主从博弈收敛性及最优均衡解唯一性证明 |
| 4.3 内层电源侧合作博弈规划 |
| 4.3.1 电源侧风火合作博弈模型 |
| 4.3.2 风火联盟利益分配模型 |
| 4.4 风火网联合规划模型求解 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 算例分析 |
| 5.1 典型系统及参数 |
| 5.2 博弈均衡结果及分析 |
| 5.2.1 双层博弈均衡结果 |
| 5.2.2 博弈过程收益变化分析 |
| 5.3 不同配额制限额对博弈均衡结果的影响 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研工作 |
| 致谢 |
（10）混合仿真环境下电力中长期交易行为分析与安全校核建模研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 电力市场发电商交易行为研究现状 |
| 1.2.1 发电商交易行为策略因素 |
| 1.2.2 发电商交易行为策略研究方法 |
| 1.3 中长期交易安全校核问题研究现状 |
| 1.4 本文主要研究工作 |
| 第2章 混合仿真实验环境构建及交易行为驱动因素分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 大能源系统动态仿真平台 |
| 2.3 电力市场交易混合仿真实验环境搭建 |
| 2.4 电力市场发电商行为代理模型构建方法 |
| 2.5 电力市场发电商交易行为驱动因素识别 |
| 2.5.1 发电商盈利模型分析(因果分析) |
| 2.5.2 基于历史数据挖掘(统计分析) |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于贝叶斯网络的发电商中长期交易行为建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于贝叶斯网络结构的发电商交易行为代理模型 |
| 3.2.1 贝叶斯网络原理 |
| 3.2.2 真实人的决策流程 |
| 3.2.3 基于实验经济学的混合仿真实验(行为分析) |
| 3.2.4 发电商行为代理模型贝叶斯网络结构 |
| 3.3 贝叶斯网络参数计算 |
| 3.4 贝叶斯网络结构有效性验证 |
| 3.5 实验结果及行为偏好分析 |
| 3.5.1 不同供需比下市场成交价格分析 |
| 3.5.2 有真实人参与与无真实人参与市场成交价对比分析 |
| 3.5.3 真实人在不同合约比例下申报价格、交易意向对比分析 |
| 3.5.4 真实人行为总结 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 中长期交易事前安全校核模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 极限电量计算原理 |
| 4.2.1 系统极限电量 |
| 4.2.2 灵敏度计算 |
| 4.3 极限电量安全约束机组组合模型 |
| 4.3.1 优化目标 |
| 4.3.2 约束条件 |
| 4.3.3 基于灵敏度耦合的改进模型 |
| 4.4 优化方法 |
| 4.5 极限电量模型算例分析 |
| 4.5.1 算例设计 |
| 4.5.2 算例分析 |
| 4.6 本章总结 |
| 第5章 中长期交易电量分解与事后安全校核模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 中长期交易合约电量分解优化模型 |
| 5.2.1 合约分解概述 |
| 5.2.2 合约分解方法流程 |
| 5.2.3 合约电量分解优化目标 |
| 5.2.4 合约电量分解约束条件 |
| 5.2.5 合约电量分解算法 |
| 5.3 中长期交易合约电量校核与校正模型 |
| 5.3.1 电量安全校核机组组合数学模型 |
| 5.3.2 电量安全校正数学模型 |
| 5.4 混合仿真环境下中长期交易安全校核模型算例分析 |
| 5.4.1 系统介绍及案例设计 |
| 5.4.2 IEEE118案例分析 |
| 5.4.3 某区域电网案例分析 |
| 5.5 本章总结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目及研究成果 |
| 致谢 |
| 附录 |
四、博弈论及其在电力市场中的应用（论文参考文献）
- [1]水电现货竞价关键技术研究进展[J]. 马光文,张永锋. 水力发电学报, 2021(08)
- [2]并网型微电网源荷预测及优化运营管理研究[D]. 赵文婷. 太原理工大学, 2021(01)
- [3]售电侧放开下电力市场化交易模式研究[D]. 苏贲. 湖北工业大学, 2020(11)
- [4]基于前景理论的售电公司投标行为模拟[D]. 张玲. 东南大学, 2020
- [5]吉林省落后煤电退出的路径及政策研究[D]. 史欣妮. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [6]计及资源不确定性的电力现货市场交易模型研究[D]. 尹琦琳. 太原理工大学, 2020(07)
- [7]市场环境下发电商参与电力交易的报价行为推演研究[D]. 高怡静. 东南大学, 2020(01)
- [8]基于博弈论的智能电网需求侧能源定价策略设计[D]. 代亚超. 燕山大学, 2020(01)
- [9]含高渗透率风电的风火网双层博弈网源联合规划[D]. 常源. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [10]混合仿真环境下电力中长期交易行为分析与安全校核建模研究[D]. 袁超. 南京师范大学, 2020(03)
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