一种产消者交易决策方法、存储介质和装置

1.本发明涉及电力系统领域，具体涉及一种产消者交易决策方法、存储介质和装置。


背景技术：

2.随着电动汽车的销量逐年攀升，屋顶光伏、小型风电的不断普及推广，柔性负荷参与需求响应的技术日渐成熟，大量“产消者”的出现为可交易能源市场的建立提供了大量潜在用户。当这些潜在用户发展为固定市场参与者时，他们的报量总额将决定市场的规模大小，而其报价的价值目标则影响着市场的经济效益。由于产消者作为参与主体在可交易能源市场中的重要性与能动性，了解产消者的需求与目标，建立其交易决策模型变得至关重要。
3.现有研究在建立产消者交易模型时，除了考虑电价对其参与交易产生的激励作用外，也开始考虑能源偏好、社会关系等非经济因素带来的影响，并通过数学建模、神经网络等方法对这些因素进行定量描述。此外，部分研究以产消者群体作为目标对象，从其决策心理的底层逻辑出发，通过创新可交易能源市场机制以期达到激发产消者调节潜力，提高全网能源利用效率的目的。但这些研究在求解产消者最优决策方案时，通常将其资源作为一个整体进行优化配置，未考虑到产消者在参与交易时出于对决策安全性、潜力性和预期目标的综合考量，更倾向于在主观上根据个人偏好设立多个报价目标，然后进行报量分配，即先进行多个目标独立优化决策，然后综合考虑总体决策方案的最优性。现有研究未能考虑上述产消者在参与可交易能源市场时存在的多种心理需求，提供一种切实可行的交易决策模型，导致产消者难以根据自身实际需求确定各交易时段应上报的合理报量报价，以寻求自身偏好下的效益最优。


技术实现要素：

4.针对现有技术的不足，本发明提出了一种产消者交易决策方法、存储介质和装置。
5.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
6.一种产消者交易决策方法，包括：
7.将产消者按照风险态度划分为多个心理账户，建立各个心理账户的主观价值函数，以期望值最大原则为目标获取各个心理账户的主观价值函数的合理报价；以各个心理账户的合理报价和负荷成本为决策变量和约束条件构建报量协同优化模型；基于合理报价和报量协同优化模型调整产消者在电力交易中的交易时间和交易量并更新产消者的报价参数。
8.进一步地，所述心理账户包括低风险购售电账户m1，高风险购售电账户m2以及中风险购售电账户m3；
9.低风险购售电账户m1满足风险进取型函数为:
10.其中，b为报价，f(b)为报价为b时竞价成功的概率，k1≥0为低风险产消者风险回避程度的系数，其值越大表示产消者越回避风险；
11.高风险购售电账户m2满足风险进取型函数为:
12.其中，k2≥0为高风险产消者风险进取程度的系数，其值越大表示产消者越追求风险；
13.中风险购售电账户m3满足风险进取型函数为:w3[f(b)]＝f(b)。
[0014]
进一步地，所述主观价值函数包括产消者在报价为b、预期报价目标为ra、偏执系数为ka时竞价成功的主观价值函数v(b,ra,ka)和竞价失败的主观价值函数v_(b，ra，ka)；
[0015]
竞价成功，且产消者为卖方，b≥ra时：v(b，ra，ka)＝b；
[0016]
竞价成功，且产消者为卖方，b＜ra时：
[0017]
竞价成功，且产消者为买方，b≤ra时：其中，μ(t)为各时段峰谷电价；
[0018]
竞价成功，且产消者为买方，b＞ra时：
[0019]
竞价失败时：v-(b，ra，ka)＝0；通过期望值公式分别计算出每个报价对应的期望值，选择最大期望值对应的报价作为三个心理账户m1、m2、m3的合理报价；
[0020]
期望值e＝竞价成功直观价值
×
竞价成功概率权重+竞价失败主观价值
×
(1-竞价成功概率权重)。
[0021]
进一步地，所述以各个账号的合理报价和负荷成本为决策变量和约束条件构建报量协同优化模型包括以下步骤：
[0022]
基于主观价值函数获取低风险购售电账户的合理报价b1(t)，高风险购售电账户的合理报价b2(t)和中风险购售电账户的合理报价b3(t)；
[0023]
获取产消者的负荷成本；产消者的负荷成本包括不可调负荷功率z(t)、可调负荷功率i(t)、光伏发电量y(t)、储能充电功率b
ch
(t)、储能放电功率b
dis
(t)；
[0024]
构建协同优化模型：
[0025]
q1(t)+q2(t)+q3(t)＝y(t)-l(t)-z(t)+b
dis
(t)-b
ch
(t)
[0026]
式中c
dep
为储能充放电单位折旧成本，u
ac
(t)为空调舒适度下降效用函数，α为高风险购售电账户m2对应的机会成本损失系数，β为中风险购售电账户m3对应的可交易能源市场交易风险系数；q1(t)、q2(t)、q3(t)依次为b1(t)、b2(t)、b3(t)对应的报量；l(t)、b
ch
(t)、b
dis
(t)依次为b1(t)、b2(t)、b3(t)对应的负荷决策变量。
[0027]
进一步地，所述更新产消者的报价参数包括更新风险态度系数k1、k2和预期报价目标ra。
[0028]
进一步地，所述风险态度系数k1、k2的更新函数为：
[0029]
若产消者为卖方：
[0030]
若产消者为买方：
[0031]
其中，bk为产消者上一轮的报价，和为上一轮达成交易的买方和卖方的最高报价；和为
[0032]
上一轮达成交易的买方和卖方的最低报价。
[0033]
进一步地，所述预期报价目标ra的更新函数为：
[0034]
若产消者为卖方
[0035][0036]
若产消者为买方
[0037][0038]
其中
[0039][0040]
其中n(k)为第k轮的竞价调节参数且n≥kn，conk表征产消者对在第k轮成交的信心；kround为当前竞价轮数；kn为竞价总轮数；为当前时段累计成交电量；市场初期所有成员的报量之和
[0041]
另一方面，本发明还提供一种存储介质，其中存储有多条程序，所述程序用于由处理器加载并执行以实现上述任一所述的产消者交易决策方法的计算机程序。
[0042]
第三方面，本发明还提供一种产消者交易决策装置，包括处理器，适于执行各条程序，所述程序由处理器加载并执行以实现上述任一种产消者交易决策方法的计算机程序。
[0043]
本发明的有益效果：
[0044]
本发明区别于现有研究往往将产消者交易决策作为一个单目标优化问题，本发明考虑了产消者在进行交易决策时会设立多种目标，通过提出模型更全面地量化了产消者的多元化需求，有利于产消者参与电力资源的分配；提高了产消者使用新能源的积极性，同时便于可交易能源中心实现引导新能源就地消纳和实时平衡，促进能源交易经济高效进行。
附图说明
[0045]
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
[0046]
图1为本技术的一个交易时段竞价流程图；
[0047]
图2为本技术的报价决策图；
[0048]
图3为本技术的风险态度图；
[0049]
图4为本技术的主观价值函数图。
具体实施方式
[0050]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
[0051]
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“开孔”、“上”、“下”、“厚度”、“顶”、“中”、“长度”、“内”、“四周”等指示方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的组件或元件必须具有特定的方位，以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
[0052]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0053]
一种产消者交易决策方法，包括以下内容：
[0054]
基于产消者在可交易能源市场中存在的多种需求，以行为经济学中的心理账户理论为解释依据，建立了产消者多目标分段报价模型。
[0055]
如图2所示，针对产消者参与交易的不同需求设立多个心理账户，同时对应于不同的风险态度函数，体现产消者对决策安全性与潜力性的考量，并建立了产消者对报价所得效益的主观价值函数，体现预期目标对决策的影响，最后根据期望值最大原则求解每个账户对应的合理报价。
[0056]
多个心理账户包括确保基本用电需求或最低利润的低风险购售电账户m1，为寻求降低用电成本的高风险购售电账户m2以及用于最大化本地的绿色交易中风险购售电账户m3。
[0057]
风险态度函数如图3所示，包括对应于低风险购售电账户m1的风险规避型函数，风险规避型代表产消者会降低预期，以更具竞争力的价格争取竞价成功，因此会低估报价成功的概率：
[0058]
其中，f(b)为报价为b时竞价成功的概率，k1≥0为产消者风险回避程度的系数，其值越大表示产消者越回避风险；
[0059]
对应于高风险购售电账户m2的风险进取型函数，风险进取型代表产消者预期较高，希望采取能谋求更多自身利益的报价决策来参与竞价，因此会高估报价成功的概率：
[0060]
其中，f(b)为报价为b时竞价成功的概率，k2≥0为产消者风险进取程度的系数，其值越大表示产消者越追求风险；
[0061]
以及对应于中风险购售电账户m3的风险中立型函数，风险中立型代表产消者能更理智客观的看待报价成功的概率：w3[f(b)]＝f(b)
[0062]
其中，f(b)为报价为b时竞价成功的概率。
[0063]
主观价值函数，包括产消者在报价为b、预期报价目标为ra、偏执系数为ka时竞价成功的主观价值函数v(b,ra,ka)，竞价失败的主观价值函数v_(b,ra,ka)。产消者对报价b的主观价值受预期报价目标ra的影响，当交易结果未达到预期时，产消者感知为损失，出于对既定目标的渴求，产消者对效益会出现偏执心理，表现出主观价值偏差。
[0064]
当竞价成功时：
[0065]
如图4所示，若产消者为卖方b≥ra时，即报价达到预期报价目标时，出于风险规避的目的，产消者对报价的主观价值等于其原值，其价值函数为：
[0066]
v(b，ra，ka)＝b
[0067]
当b《ra时，出于利益的贪求，此时的产消者是风险寻求的，为了达到ra，产消者会尽可能提高报价以实现目标ra，因此该段价值函数凹向下方，其价值函数为：
[0068][0069]
若产消者为买方，当b≤ra时，其价值函数为：
[0070][0071]
其中，μ(t)为各时段峰谷电价。
[0072]
而当b＞ra时，该段价值函数凹向下方，其价值函数为
[0073][0074]
产消者对账户m1的收益评估态度更谨慎，对账户m2的收益评估态度更包容，对账户m3的收益评估态度则更客观，在同等交易结果偏离预期目标的情况下，产消者对于m1的反应将比对m2的反应更灵敏，因此三个账户的偏执系数k
a，1
、k
a，2
、k
a，3
满足k
a，1
＞k
a，2
＞k
a，3
。
[0075]
当竞价失败时：产消者无法在可交易能源市场中达成交易的电量可以与电网交易，但这会带来收益的减少或成本的增加，由于可交易能源市场为其带来的价值增量为0，所以
[0076]
v_(b，ra，ka)＝0
[0077]
故竞价失败时最优决策报价的求解过程为先设置对应参数，构造各心理账户决策模型，按照期望值公式：
[0078]
期望值e＝竞价成功直观价值
×
竞价成功概率权重
[0079]
+竞价失败主观价值
×
(1-竞价成功概率权重)
[0080]
在交易时段t，对三个账户m1、m2、m3，从上网电价p
sell
开始，以固定步长逐步提高报价b1、b2、b3到μ(t)，代入每个报价的竞价成功直观价值v1、v2、v3，竞价失败主观价值v1_、v2_、v3_与竞价成功概率权重w1、w2、w3求对应期望值e1、e2、e3，选择最大期望值对应的报价作为各账户的合理报价b1(t)、b2(t)、b3(t)。低风险购售电账户m1的期望值公式具体为：
[0081]
max m1：e
v，1
(b1)＝v1(b1，r
a，1
，k
a，1
)
×
w1[f(b1)，k1]
[0082]
+v1_(b1，r
a，1
，k
a，1
)
×
{1-w1[f(b1)，k1]}
[0083]
高风险购售电账户m2的期望值公式具体为：
[0084]
max m2：e
v，2
(b2)＝v2(b2，r
a，2
，ka，2)
×
w2[f(b2)，k2]
[0085]
+v2_(b2，r
a，2
，k
a，2
)
×
{1-w2[f(b2)，k2]}
[0086]
中风险购售电账户m3的期望值公式具体为：
[0087]
max m3：e
v，3
(b3)＝v3(b3，r
a，3
，k
a，3
)
×
w3[f(b3)]
[0088]
+v3_(b3，ra，k
a，3
)
×
{1-w3[f(b3)]}
[0089]
式中：r
a，1
、r
a，2
、r
a，3
分别为m1，m2，m3中的预期报价目标；k
a，1
、k
a，2
、k
a，3
分别为m1，m2，m3中的偏执系数；k1、k2分别为m1，m2中的风险态度系数。
[0090]
(2)基于产消者这一新型市场主体拥有资源的特殊性，以多目标报价为导向建立了包含光伏、空调、储能等分布式资源的报量协同优化模型。
[0091]
在交易时段t，若产消者不可调负荷功率为z(t)、可调负荷(如空调)功率为l(t)、
光伏发电量为y(t)、储能充电功率为b
ch
(t)、储能放电功率为b
dis
(t)。得到三个账户各时段的合理报价b1(t)、b2(t)、b3(t)后，通过报量协同优化模型得到产消者在多目标报价下获得一日最大总收益时对应的各账户各时段报量q1(t)、q2(t)、q3(t)与相应负荷一日内各时段的用电安排。。
[0092]
报量协同优化模型为：
[0093]
式中c
dep
为储能充放电单位折旧成本，u
ac
(t)为空调舒适度下降效用函数，α为高风险购售电账户m2对应的机会成本损失系数，β为中风险购售电账户m3对应的可交易能源市场交易风险系数。
[0094]
报量协同优化模型的约束条件包括：
[0095]
a.报量满足
[0096]
q1(t)+q2(t)+q3(t)＝y(t)-l(t)-z(t)+b
dis
(t)-b
ch
(t)
[0097]
对于未安装光伏的用户，则y(t)＝0
[0098]
b.空调满足
[0099]
设室内温度为h(t)，空调用电量为l(t)，此时的室外温度为h
0ut
(t)，则空调模型如下：
[0100]
h(t)＝h
out
(t)-[h
out
(t)-h(t-1)]e-1/rc
+ρl(t-1)
[0101]
其中r和c是空调的等热容和热阻，ρ是用户空调的工作模式和效率参数，正值表示制热，负值表示制冷。
[0102]
由于当空调参与能源交易时，室内温度h(t)会偏离用户的偏好温度h，因此设置一个效用函数u
ac
(t)表征用户对于舒适度下降的价值评估：
[0103]uac
(t)＝a
ac
[h(t)-h]2[0104]aac
表示用户对舒适度的敏感程度。在实际生活中，室内温度的取值应该在一个合理的范围内，设用户设定的可接受室内最低温度与最高温度为h
ac
和对空调温度有如下约束：
[0105][0106]
c.光伏满足
[0107]
光伏发电量与光照与环境温度有关，设在t时段的某产消者的光伏发电量y(t)在一定误差范围δ内符合预测发电量值y
pred
(t)
[0108]
y(t)＝y
pred
(t)+δ
[0109]
δ＝ε
×ypred
(t)
[0110]
式中δ为在[-0.005，0.005]之间服从均匀分布的一个随机数。
[0111]
d.储能满足
[0112]
采用线性soc模型作为约束条件，对于某一时段t，b
ch
(t)为充电功率，bdis(t)为放电功率
[0113][0114]
t＝0，2，3，...，23
[0115]smin
≤s(t+1)≤s
max
[0116]bmin
≤b
ch
(t)/b
dis
(t)≤b
max
[0117]
0≤δt≤1
[0118]
式中，s(t)为荷电状态，η
ch
与η
dis
为充放电效率，e
bi
是电池容量。
[0119]
(3)基于最大化可交易能源市场交易量与扩大产消者市场参与收益，采用目前24时段多轮报价市场机制与产消者报价参数自动更新规则来进行产消者的决策交易。
[0120]
为扩大产消者在可交易能源市场的交易量，实现本地供需平衡，减少大量分布式资源上网带来的不利影响，设计了目前24时段多轮报价市场机制与产消者报价参数自动更新规则。
[0121]
市场机制的具体竞价流程、匹配机制与结算方法如下：
[0122]
a.一天分为24个交易时段，每个交易时段为1个小时，产消者在一个交易时段只能选择一种身份参与交易，即作为卖方进行售电或作为买方进行购电。
[0123]
b.市场参与者需在交易目前一天的特定时间段进行各交易时段的竞价投标，并在竞价结束后保证按成交电价与电量执行订单。(由于对产消者来说，在可交易能源市场中进行电力交易的效益总是优于与电网交易的)
[0124]
c.为了尽可能让买卖双方的购售电需求在可交易能源市场得到满足，激发他们参与本地市场的积极性，促进新能源就地消纳与动态供需平衡，在一个交易时段采取多轮集中竞价的方式进行出清。
[0125]
d.每轮报价为一个交易周期，买卖双方提交自己的报价、报量，形成购售电订单，将售电订单升序排列，购电订单降序排列，待匹配购售订单为报价最低的售电订单与报价最高的购电订单，若售电订单报价大于购电订单报价，则匹配失败，进入下一轮竞价，否则匹配成功形成交易订单，成交价为买卖双方报价的平均值，成交量为双方报量的较小值，达成交易的订单退出匹配序列，更新购售订单序列，此时报价次高的售电订单与报价次高的购电订单成为待匹配订单，以此类推。
[0126]
e.匹配失败或仍有余量的用户，将根据交易中心反馈的交易信息进行报价更新，进入下一个交易周期，继续进行匹配，直到匹配成功或出清结束。
[0127]
f.当市场中无可交易余量(买卖双方一方余量为0)或完成最后一轮竞价时出清结束，对于未成交的电量，卖方按上网电价与电网进行结算，买方按此时的各时段峰谷电价与电网进行结算。
[0128]
一个交易时段竞价流程如图1所示，这里举例说明一轮竞价匹配机制
[0129][0130]
假设在首轮竞价过程中，abcd提交了售电订单，efgh提交了购电订单，将售电订单升序排列，购电订单降序排列后，从报价最低的售电订单a与报价最高的购电订单g开始匹配，成交量为二者报量的较小值80mw，成交价为二者报价的平均值(5+30)/2＝17.5(元/mw)，然后售电订单a的剩余电量20mw与报价次高的购电订单g继续匹配，成交价为二者报价的平均值(5+25)/2＝15(元/mw)，以此类推，直到未匹配订单中购电订单最高报价小于售电订单最低报价，本轮竞价结束。
[0131]
交易中心记录下本轮达成交易的买、卖双方最高报价15元/mw、30元/mw与最低报价5元/mw、20元/mw，该交易时段累计成交电量220mw，市场初期所有成员的报量之和280mw，反馈给余量不为0的用户b、c、h进行报价更新。
[0132]
产消者报价参数更新方式为：每轮竞价过后，交易中心会向用户反馈前一轮交易信息：各账户成交量、当前竞价轮数kround，竞价总轮数kn，上一轮达成交易的买卖双方最高报价与最低报价该交易时段前几轮累计成交电量市场初期所有成员的报量之和(卖方和买方总报量中的较小值)，对于存在未交易电量的账户，自动更新报价参数包括
[0133]
风险态度系数k1、k2的更新：上一轮竞价失败，用户行为趋于保守，账户m1规避风险意识增强(k1增大)，账户m2追求风险意识减弱(k2减小)
[0134]
若产消者为卖方，则第k+1轮的风险态度系数为:
[0135][0136]
若产消者为买方，则第k+1轮的风险态度系数为:
[0137]
[0138]
预期报价目标ra的更新：上一轮竞价失败，市场可交易余量减小，为增大下一轮成功出清的概率，买方将倾向于增大报价预期目标，卖方将倾向于减小报价预期目标。定义信心函数conk表征产消者对在第k轮成交的信心，量化产消者对以高效益报价中标的信心随着交易轮次的递进和可交易余量的减少而下降。
[0139][0140][0141]
其中n(k)为第k轮的竞价调节参数且n≥kn
[0142]
若产消者为卖方，则第k+1轮的预期报价目标为:
[0143][0144]
若产消者为买方，则第k+1轮的预期报价目标为:
[0145][0146]
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。