一种基于市场信息学习的风电商参与日前-实时市场主动投标方法技术

技术编号:46627138 阅读:0 留言:0更新日期:2025-10-14 21:24
本发明专利技术涉及电力市场技术领域,尤其涉及一种基于市场信息学习的风电商参与日前‑实时市场主动投标方法,包括建立风电商参与日前‑实时市场交易的双层模型;构造条件分布并计算最优投标策略;将风电商报价‑分布信息的连续空间离散化为分层球形覆盖,并为每个球构造置信上界;在每次市场出清前接收可观测信息,选择置信上界最大的球并随机抽取报价策略提交;更新选中球的样本数量和收益预期,根据置信半径与球半径的对比结果激活新球以实现空间细分;迭代执行步骤四和步骤五,直至风电商预期利润损失满足收敛条件。本发明专利技术解决了风电商以主动方式参与日前‑实时市场报价的策略难以根据市场可观测信息更新即时调整影响市场收益的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力市场,具体为一种基于市场信息学习的风电商参与日前-实时市场主动投标方法


技术介绍

1、随着全球能源系统加速脱碳,全球各地风电装机占比迅速攀升。这种高比例可变可再生电源让风电场不仅要应对出力不确定带来的实时偏差成本,还在市场中具备影响清算价格的“价格制定者”能力,使传统“价格接受者”假设下的随机优化投标策略逐渐失效。

2、现有风电商的价格制定者模型大多依赖情景化混合整数二层优化,既需要掌握其他市场主体的私有投标信息,也面临规模大、求解慢的问题,不符合市场拍卖愈发高频化的发展趋势。同时,这些方法通常未能充分利用风功率、负荷与价格预测等易得的市场可观测信息,导致风电商市场投标策略不能实时调整。本文提出的基于市场信息学习的风电商市场主动投标方法,可在仅依赖公开预测数据且无需下层市场细节的前提下,自适应学习最优报价,并在理论上实现零利润损失,为风电商在日前-实时双层市场中的策略出价提供了一条计算高效、信息友好的新路径。


技术实现思路

1、针对相关技术中的问题,本专利技术提出一种基于市场信本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于市场信息学习的风电商参与日前-实时市场主动投标方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种基于市场信息学习的风电商参与日前-实时市场主动投标方法,其特征在于,所述的步骤一具体包括以下步骤:

3.根据权利要求1所述的一种基于市场信息学习的风电商参与日前-实时市场主动投标方法,其特征在于,所述的步骤二具体包括以下步骤:

4.根据权利要求1所述的一种基于市场信息学习的风电商参与日前-实时市场主动投标方法,其特征在于,所述的步骤三具体包括以下步骤:

5.根据权利要求1所述的一种基于市场信息学习的风电商参与日前-实时市场...

【技术特征摘要】

1.一种基于市场信息学习的风电商参与日前-实时市场主动投标方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种基于市场信息学习的风电商参与日前-实时市场主动投标方法,其特征在于,所述的步骤一具体包括以下步骤:

3.根据权利要求1所述的一种基于市场信息学习的风电商参与日前-实时市场主动投标方法,其特征在于,所述的步骤二具体包括以下步骤:

4.根据权利要求1所述的一种基于市场信息学习的风电商参与日前-实时市场主动投标方法...

【专利技术属性】
技术研发人员:常亮邹涛孙晨夏越庞雪微郑杨
申请(专利权)人:淮河能源电力集团有限责任公司
类型:发明
国别省市:

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1