[发明专利]基于金融工具的多层级电力市场交易信息定制发布方法在审

专利信息
申请号: 201611095331.3 申请日: 2016-12-02
公开(公告)号: CN106611374A 公开(公告)日: 2017-05-03
发明(设计)人: 杨强;严明辉;穆亚明;马红英;黄宋波;王睿琛;孙瑜;杨隽;杨欣 申请(专利权)人: 云南电网有限责任公司玉溪供电局
主分类号: G06Q40/04 分类号: G06Q40/04;G06Q50/06
代理公司: 广州圣理华知识产权代理有限公司44302 代理人: 顿海舟,李唐明
地址: 653100 *** 国省代码: 云南;53
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摘要:
搜索关键词: 基于 金融工具 多层 电力 市场 交易 信息 定制 发布 方法
【权利要求书】:

1.基于金融工具的多层级电力市场交易信息定制发布方法,包括以下步骤:第一、对购电主体和售电主体进行分层分级的分类;第二、引入金融期权方法,设计交易主体交易模式和交易策略;第三,建立可定制交易信息管理发布方法,其特征在于:建立可定制交易信息管理发布方法包括以下步骤:

S100、信息定制:根据电力市场交易的内容需要和发布流程业务需要进行信息定制;

S200、信息采集:根据信息定制的内容对交易双方的主体、申报电量、申报价格、申报时间、交易方式进行信息收集;

S300、信息同步:将采集信息和营销数据交易信息同步更新,信息同步后进行信息发布和数据库更新;

S400、信息发布:将反映市场供需情况、市场电价的信息发布到相关数据平台、网站、交易中心;

S500、信息显示:将发布信息通过图形、表格、数据、web形式显示出来。

2.根据权利要求1所述的基于金融工具的多层级电力市场交易信息定制发布方法,其特征在于,对购电主体和售电主体进行分层分级的分类,包括以下步骤:

S210、数据准备,收集售电主体、购电主体数据;

S220、选择用户属性,建立潜类别分类模型;

S230、依据AIC准则、BIC准则确定潜在类别数量,选择最优潜类别模型;

S240、利用Mplus程序,计算概率分布值,进行模型参数优化;

S250、通过归类计算得到售电主体、购电主体分类结果。

3.根据权利要求1所述的基于金融工具的多层级电力市场交易信息定制发布方法,其特征在于,引入金融期权方法,设计交易主体交易模式和交易策略,包括以下步骤:

S310、初始化:N个售电主体,M个购电主体,售电主体成本参数,敲定价格、电价方差、风险规避指数参数;

S320、基于现货市场交易规则,售电主体和购电主体通过实现目标函数的最优来实现交易过程;售电主体通过利润最大化、购电主体通过效用最大化实现自身利益需求;

引入期权后,设计不同交易主体的目标函数

售电主体的利润目标为:

购电主体的效用

其中:

售电主体的目标函数为:

<mrow><munder><mrow><mi>m</mi><mi>a</mi><mi>x</mi></mrow><msub><mi>q</mi><mrow><mi>g</mi><mi>i</mi></mrow></msub></munder><mi>E</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>&pi;</mi><mrow><mi>g</mi><mi>i</mi></mrow></msub><mo>)</mo></mrow></mrow>

s.t.

πgi=λqgi+ygi-Ci(qgi) (4)

ygi=kgi(F-max(λ-f,0)) (5)

<mrow><mi>&lambda;</mi><mo>=</mo><mi>r</mi><mo>-</mo><mi>s</mi><munder><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>j</mi><mo>&Element;</mo><mi>N</mi></mrow></munder><msub><mi>q</mi><mrow><mi>g</mi><mi>i</mi></mrow></msub><mo>+</mo><mi>&epsiv;</mi><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>6</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>

Ci(qgi)=0.5aiqgi2+biqgi (7)

公式(4)为利润函数,公式(5)为期权收益,公式(6)为电力逆需求函数,公式(7)为发电成本;

其中,F期权价格,f为敲定价格,kgi为期权出售电量;ygi为期权收益;λ为现货市场电价;ai、bi为成本系数,qgi为售电量;

购电主体的目标函数为实现效用的最大化:

<mrow><munder><mrow><mi>m</mi><mi>a</mi><mi>x</mi></mrow><msub><mi>k</mi><mrow><mi>d</mi><mi>i</mi></mrow></msub></munder><msub><mi>U</mi><mi>i</mi></msub><mo>=</mo><mi>E</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>&pi;</mi><mrow><mi>d</mi><mi>i</mi></mrow></msub><mo>+</mo><msub><mi>y</mi><mrow><mi>d</mi><mi>i</mi></mrow></msub><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><msub><mi>&xi;</mi><mi>i</mi></msub><mi>V</mi><mi>a</mi><mi>r</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>&pi;</mi><mrow><mi>d</mi><mi>i</mi></mrow></msub><mo>+</mo><msub><mi>y</mi><mrow><mi>d</mi><mi>i</mi></mrow></msub><mo>)</mo></mrow></mrow>

式中:Ui为购电商i的用电效用;ydi为购电商i在期权市场上的收益;πdi为购电商i在现货市场的收益;ξi为购电商i的风险规避指数;E(πdi+ydi)为购电商i的期望收益;Var(πdi+ydi)为购电商i收益的方差;和表示现货市场电价及其平方的期望值;si为购电商i对现货电价变化的需求弹性,λ为现货市场电价,为需求随机变量的概率密度函数,F期权价格,f为敲定价格,kdi为期权出售电量;ydi为期权收益;

S330、运用Swarm仿真平台工具,购电主体和售电主体以自身利益最大化目标实现电力电量和电价的匹配交易,最终输出期权电量、期权电价、现货电量、现货电价、交易策略;

S340、调整参数,寻找使社会福利最优的交易模式和交易策略。

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