CN112488776A - 市场双侧报价下计及中长期合约的发电商市场力监测方法及系统 - Google Patents

市场双侧报价下计及中长期合约的发电商市场力监测方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种市场双侧报价下计及中长期合约的发电商市场力监测方法及系统，所述方法包括以下步骤：考虑电力市场双侧报价下中长期合约及负荷侧报价，建立发电商竞价出清模型；采用粒子群算法迭代求解竞价出清模型，得到市场均衡时的发电商边际价格和市场出清价格；基于市场结构性HHI指标、发电商动态行为性Lerner指标和相对收益提升率指标，利用线性功效函数处理三类指标，得到发电商在市场中的市场力。本发明考虑了目前电力市场的建设进展，引入了负荷侧报价及中长期合约因素，解决了市场力难以定量分析的问题，能够更加准确的识别及衡量市场力，保证良好的市场竞争，提高电力市场运行效率。

Description

市场双侧报价下计及中长期合约的发电商市场力监测方法及 系统
技术领域
本发明属于电力系统技术领域，尤其涉及一种市场双侧报价下计及中长期合约的发电商市场力监测方法及系统。
背景技术
经验表明，电力系统的市场化改革所取得的经济及社会效益是显著的促进发电竞争，降低发电成本，提高生产效率和设备利用率等。但是欧美发达国家电力市场的经验也指出，在发电市场建设和运营的初期，一些发电商往往会行使它们所拥有的市场力来操纵市场，其结果是电力市场整体经济效率降低，用户经济利益受损，甚至会危及电网安全运营。因此，如何有效的对电力市场的市场力进行识别、度量和防范减轻，是未来电力市场设计过程中不可忽视的问题。
随着电力现货市场的改革稳步推进，各地试点陆续选择了更符合市场资源配置价值发现的发电负荷双侧竞价的现货市场路线。结合我国电力市场中长期交易现状，提出市场双侧报价下计及中长期合约的发电商市场力的监控具有重要意义。
发明内容
本发明的目的在于提供一种市场双侧报价下计及中长期合约的发电商市场力监测方法及系统，通过市场力的定量分析，有助于市场运营方识别、衡量和平抑市场力，降低市场运营风险，提高电力市场运行效率。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
第一方面，本发明提供一种市场双侧报价下计及中长期合约的发电商市场力监测方法，包括以下步骤：
考虑电力市场双侧报价下中长期合约及负荷侧报价，建立发电商竞价出清模型；
采用粒子群算法迭代求解竞价出清模型，得到市场均衡时的发电商边际价格和市场出清价格；
基于市场结构性HHI指标、发电商动态行为性Lerner指标和相对收益提升率指标，利用线性功效函数处理三类指标，得到发电商在市场中的市场力。
本发明进一步的改进在于：所述考虑电力市场双侧报价下中长期合约及负荷侧报价，建立发电商竞价出清模型的步骤，具体包括：
建立发电机组报价模型：
Figure BDA0002861547430000021
式中：Ci(PGi)为发电商i的燃料成本函数；PGi为发电商i的出力；ai、bi、ci分别为燃料成本的一项次系数、二次项系数和常数项系数；
发电商根据自身的边际成本，将边际成本与策略系数的乘积作为报价提交给独立系统运营商ISO，发电商的电能投标曲线为：
p(PGi)＝ki(aiPGi+bi)
式中，p(PGi)为发电商i的电能投标曲线；ki为发电商i的电能投标系数；
建立负荷侧报价模型：
负荷侧的报价曲线：
p(Qi)＝eiQi+fi
其中，ei和fi分别为负荷侧报价的一次系数和常数项，并且满足ei<0；Qi为负荷侧i参与市场的电量；
建立ISO出清模型：
Figure BDA0002861547430000022
Figure BDA0002861547430000031
式中，bus为网络中节点的集合；branch为线路集合；Gen为发电机集合；Load为负荷集合；θ为节点相角为节点数；B为网络导纳矩阵；Sij为输电线路最大容量限制；Pimin和Pimax分别为发电机的最小和最大技术出力；
建立发电商收益模型：
Figure BDA0002861547430000032
式中，pi和qi是发电商签订的合约价格和合约量，λi为现货市场出清得到的节点电价，PGi为发电机中标量，n为发电机个数。
本发明进一步的改进在于：所述采用粒子群算法迭代求解竞价出清模型，得到市场均衡时的发电商边际价格和市场出清价格的步骤，具体包括：
根据ISO出清模型得到当前竞价策略下的出清电价和各发电商中标量，代入发电商收益模型获得发电商收益，每个发电商以发电机组报价模型得到收益最大化时的竞价策略为最优竞价策略，当所有参与市场竞争的发电商都不能通过竞价策略的改变增加收益时，市场达到均衡状态，此时ISO出清模型解得市场均衡时的发电商边际价格和市场出清价格。
本发明进一步的改进在于：所述采用粒子群算法迭代求解竞价出清模型，得到市场均衡时的发电商边际价格和市场出清价格的步骤，具体包括：
采用改进的粒子群算法搜索竞价出清模型的均衡解，得到市场均衡时的发电商边际价格和市场出清价格。
本发明进一步的改进在于：改进的粒子群算法由双层构成：内层粒子群负责搜索在已知对手策略的情况下，发电商i个体策略的最优解，并向外层粒子群算法返回个体发电商收益计算的最大值，外层粒子群负责搜索所有发电商的策略组合。
本发明进一步的改进在于：以HHI系数作为衡量市场发电容量集中度的指标；HHI系数的表达式为：
Figure BDA0002861547430000041
其中，Xi和X分别对应发电商i的容量和市场整体的容量情况，n为市场中所有发电商的个数；根据HHI系数获得发电商i在静态情况下的影响力指标：
Figure BDA0002861547430000042
发电商i动态行为性Lerner指标为：
Figure BDA0002861547430000043
其中，mcp为市场统一的出清价格，pi为发电商i的边际成本；
发电商i相对收益提升率指标为：
Figure BDA0002861547430000044
其中，Πi为发电商i的收益提升额，Π为市场总体收益提升额的平均值。
本发明进一步的改进在于：所述利用线性功效函数处理三类指标，得到发电商在市场中的市场力，具体包括：
线性功效函数法的处理方式如下所示：
Figure BDA0002861547430000045
式中，data代表各指标原始数据，max值代表各指标数据中的最大值，min值代表指标数据中的最小值；
发电商i在静态情况下的影响力指标、发电商i动态行为性Lerner指标和发电商i相对收益提升率指标经过线性功效函数处理后的数值之和，为该发电商i在市场中的市场力。
市场双侧报价下计及中长期合约的发电商市场力监测系统，包括：
电力网络及市场成员参数输入模块，用于获取目标网络物理参数和对应市场成员参数；
发电商市场力输出模块，用于考虑电力市场双侧报价下中长期合约及负荷侧报价，建立发电商竞价出清模型；将获取到的网络参数和市场成员参数输入到竞价出清模型中，采用粒子群算法迭代求解竞价出清模型，得到市场均衡时的发电商边际价格和市场出清价格；基于市场结构性HHI指标、发电商动态行为性Lerner指标和相对收益提升率指标，利用线性功效函数处理三类指标，得到发电商在市场中的市场力。
一种设备，其包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如所述的市场双侧报价下计及中长期合约的发电商市场力监测方法。
相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：
本发明考虑了目前电力市场的建设进展，引入了负荷侧报价及中长期合约因素，通过建立发电商竞价出清模型，模拟市场实际运营和出清结算流程，计算出参与市场竞价的发电商市场力，解决了市场力难以定量分析的问题，能够更加准确的识别及衡量市场力，保证良好的市场竞争，提高电力市场运行效率。
附图说明
图1是本发明的一个实施例中一种市场双侧报价下计及中长期合约的发电商市场力监测方法的流程示意图；
图2是6机5节点网络拓扑图；
图3是未计及中长期合约的发电商市场力综合评价指数示意图；
图4是计及金融合约的发电商市场力综合评价指数示意图；
图5是计及物理合约的发电商市场力综合评价指数示意图；
图6是本发明实施例提供的一种市场双侧报价下计及中长期合约的发电商市场力监测系统的示意图；
图7是本发明实施例提供的一种市场双侧报价下计及中长期合约的发电商市场力监测设备的示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例1
请参阅图1所示，本实施例提供了一种市场双侧报价下计及中长期合约的发电商市场力监测方法，包括以下步骤：
(1)考虑电力市场双侧报价下中长期合约及负荷侧报价，建立发电商竞价出清模型；
(2)采用粒子群算法迭代求解竞价出清模型，得到市场均衡时的发电商边际价格和市场出清价格；
(3)基于市场结构性HHI指标、发电商动态行为性Lerner指标和相对收益提升率指标，利用线性功效函数处理三类指标后，得到发电商在市场中的市场力。
步骤(1)具体包括：
(1-1)建立发电机组报价模型
以发电出力的二次函数表征机组的发电成本：
Figure BDA0002861547430000061
式中：Ci(PGi)为发电商i的燃料成本函数；PGi为发电商i的出力；ai、bi、ci分别为燃料成本的一项次系数、二次项系数和常数项系数。
发电商根据自身的边际成本，将边际成本与策略系数的乘积作为报价提交给独立系统运营商ISO(Independent System Operator)，发电商的电能投标曲线为：
p(PGi)＝ki(aiPGi+bi)
式中，p(PGi)为发电商i的电能投标曲线；ki为发电商i的电能投标系数。
(1-2)建立负荷侧报价模型
由于市场合谋主要产生于电力市场不断重复的出清过程中，认为此时的市场已进入机制较为成熟的阶段，因此负荷侧可以自由选择报价曲线，提交给ISO进行市场出清，负荷侧的报价曲线：
p(Qi)＝eiQi+fi
其中，ei和fi分别为负荷侧报价的一次系数和常数项，并且满足ei<0；Qi为负荷侧i参与市场的电量；
(1-3)建立ISO出清模型
ISO的出清目标为社会福利的最大化，最终的目标函数为购电成本与发电成本之间的差值。采用直流最优潮流的出清方法，考虑节点功率平衡约束、支路潮流越限约束、发电商出力越限约束以及负荷削减量的约束，建立ISO出清模型：
Figure BDA0002861547430000071
Figure BDA0002861547430000072
式中，bus为网络中节点的集合；branch为线路集合；Gen为发电机集合；Load为负荷集合；θ为节点相角为节点数；B为网络导纳矩阵；Sij为输电线路最大容量限制；Pimin和Pimax分别为发电机的最小和最大技术出力。
(1-4)建立发电商收益模型
①不考虑合约时发电商的收益函数：
Figure BDA0002861547430000081
其中，C为发电商i所属联盟集团，λi为发电商所在节点的节点电价。
②在考虑中长期合约时，发电商的收益函数变化为：
Figure BDA0002861547430000082
式中，pi和qi是发电商i签订的合约价格和合约量，λi为现货市场出清得到的节点电价，PGi为发电机中标量，n为发电机个数。
步骤(2)具体包括：
采用改进的粒子群算法搜索竞价出清模型的均衡解；改进的粒子群算法由双层构成：内层粒子群负责搜索在已知对手策略的情况下，发电商i个体策略的最优解，并向外层粒子群算法返回个体发电商收益计算的最大值，外层粒子群负责搜索所有发电商的策略组合。
根据ISO出清模型得到当前竞价策略下的出清电价和各发电商中标量，代入发电商收益模型获得发电商收益，每个发电商以发电机组报价模型得到收益最大化时的竞价策略为最优竞价策略，当所有参与市场竞争的发电商都不能通过竞价策略的改变增加收益时，市场达到均衡状态，此时ISO出清模型解得市场均衡时的发电商边际价格和市场出清价格。
步骤(3)具体包括：
在市场力的监测中，结构性指标最直观的表现形式为市场占有率，一般以HHI系数作为衡量市场发电容量集中度的指标。HHI系数的表达式：
Figure BDA0002861547430000083
其中，Xi和X分别对应发电商i的容量和市场整体的容量情况，n为市场中所有发电商的个数。HHI系数越大，说明市场中的容量集中于少数的发电商手中，这部分发电商更容易因为自身的影响力行使市场力。因此，为衡量单个发电商装机在市场中的占有情况，可以根据HHI系数的计算方式选用公式来表征发电商在静态情况下的影响力：
Figure BDA0002861547430000091
Lener指标主要衡量的是市场出清价格与发电商边际成本之间的偏离度。Lener指数越高，表明发电商行为性市场力越大。其表达式如下：
Figure BDA0002861547430000092
其中，mcp为市场统一的出清价格，pi为发电商i的边际成本。
此外，考虑发电商利用市场力策略性报价以提高自身收益的内在动力，提出相对收益提升率指标，反映市场中某一发电商的收益提升与整体市场参与者平均收益提升的差别。其表达式如下：
Figure BDA0002861547430000093
其中，Πi为发电商i的收益提升额，Π为市场总体收益提升额的平均值。
综合三类指标的评价，得到最终对于发电商的分类结果。由于三类指标的单位、数量级各不相同，需要通过原始数据处理来达到消除此类不良影响的目的。以下采用较为常规的线性功效函数法的方法进行处理，使得各指标数据标准化，其得到的规范值范围为0～1。线性功效函数法的处理方式如下所示：
Figure BDA0002861547430000094
式中，data代表各指标原始数据，max值代表各指标数据中的最大值，min值代表指标数据中的最小值。按照该公式的转换方式，指标数据数值越大，所反映的该指标维度评分数值会越大，其代表的市场影响力评判结果也就越强。
市场结构性HHI指标、发电商动态行为性Lerner指标和相对收益提升率指标，利用线性功效函数处理后相加之和，为发电商在市场中的市场力。
下面采用6机5节点测试系统，网络拓扑结构如图3所示。发电商的基本信息如表1所示，负荷用户基本信息如表2所示。
表1
Figure BDA0002861547430000101
表2
Figure BDA0002861547430000102
根据发电商的容量情况，计算各发电商在市场结构性指标结果如表3所示。
表3
Figure BDA0002861547430000103
(1)不考虑中长期合约
作为对比例，未考虑中长期合约时，在独立竞价情况下得到各发电商的竞价情况如表4所示。
表4
Figure BDA0002861547430000111
根据Lerner指标的计算公式，得到行为性指标的结果及归一化处理情况如表5所示：
表5
Figure BDA0002861547430000112
将两项指标相加，得到最终的评价结果及市场影响力排名如表6所示。
表6
Figure BDA0002861547430000113
图4为评价指标的叠加示意图，由图可知，发电商的行为评价结果与结构性指标之间互为补充，通常情况下发电商容量占比越高，其报高价的可能性越大。但是在各发电商独立报价的算例模拟中，由于负荷侧存在弹性，发电侧报价较低，除1号发电商选择较高的报价以外，其余发电机均以边际电价进行申报。根据行为性指标的定义公式，由于市场统一的边际出清电价一致，发电机的边际成本成为影响其价格偏离度的唯一因素。2号机组和5号机组因为较低的成本，成为市场中发电比例最高的机组(满发)，因此其边际价格与实际出清价格之间的偏离度相对较低，也就产生了相对较高的Lerner指标。而1号机组由于成本的常数项较高，因此即使在未中标情况下，边际价格仍然高于市场出清价，其产生的Lerner指标为负数，其行为对市场的影响力相对较弱。综合两项指标，整个市场中机组影响力的排名由强至弱依次为：G2>G6>G1>G5>G3>G4。
(2)考虑金融合约
设置发电商签约的合约比例为其最大发电容量的20％，现货市场中仍选择以全电量的方式进行出清，合约价格统一设置为26￥/MW。在发电商独立竞价时，得到其策略及收益情况如表7所示。
表7
Figure BDA0002861547430000121
根据Lerner指标的计算公式，得到行为性指标的结果及归一化处理情况如表8所示，由于金融合约的金融性质，可见其对动态行为性指标的影响相当小。
表8
Figure BDA0002861547430000122
将两项指标相加，得到最终的评价结果及市场影响力排名如表9所示。
表9
Figure BDA0002861547430000131
上表给出了综合两项指标的影响力排名，考虑金融合约时整个市场中机组影响力的排名由强至弱依次为：G6>G2>G5>G1>G3>G4。
(3)考虑物理合约
设置发电商签约的物理合约比例为其最大发电容量的20％，物理合约电量不再参与现货竞价，签订电力物理合同的发电商竞价市场中的投标容量将相应减少，合约价格统一设置为26￥/MW，在发电商独立竞价时，得到其策略及收益情况如表10所示。
表10
Figure BDA0002861547430000132
根据Lerner指标的计算公式，得到行为性指标的结果及归一化处理情况如表11下所示。
表11
Figure BDA0002861547430000133
将两项指标相加，得到最终的评价结果及市场影响力排名如表12所示。
表12
Figure BDA0002861547430000141
上表给出了综合两项指标的影响力排名，考虑物理合约时整个市场中机组影响力的排名由强至弱依次为：G6>G2>G3>G5>G1>G4。
实施例2
图6是本发明实施例2提供的一种市场双侧报价下计及中长期合约的发电商市场力监测系统的示意图。
本实施例可适用对双侧报价市场中计及中长期合约的发电商市场力监测，该系统可采用软件和/或硬件的方式实现，该系统可以配置于终端设备中。该市场双侧报价下计及中长期合约的发电商市场力监测系统包括：电力网络及市场成员参数输入模块和发电商市场力输出模块。
电力网络及市场成员参数输入模块，用于获取目标网络物理参数和对应市场成员参数；
发电商市场力输出模块，用于考虑电力市场双侧报价下中长期合约及负荷侧报价，建立发电商竞价出清模型；将获取到的网络参数和市场成员参数输入到竞价出清模型中，采用粒子群算法迭代求解竞价出清模型，得到市场均衡时的发电商边际价格和市场出清价格；基于市场结构性HHI指标、发电商动态行为性Lerner指标和相对收益提升率指标，利用线性功效函数处理三类指标，得到发电商在市场中的市场力。
本发明实施例2所提供的市场双侧报价下计及中长期合约的发电商市场力监测系统，可以用于执行本发明实施例1所提供的市场双侧报价下计及中长期合约的发电商市场力监测方法，具备执行方法相应的功能和有益效果。
值得注意的是，上述监测系统中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
实施例3
图7是本发明实施例3提供的一种市场双侧报价下计及中长期合约的发电商市场力监测设备的示意图，本发明实施例为本发明上述实施例1发电商市场力监测方法的实现提供服务，可配置上述实施例2中的市场力监测系统。
图7示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性设备12的框图。图7显示的设备12仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图7所示，设备12以通用计算设备的形式表现。设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图7未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图7中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该设备12交互的设备通信，和/或与使得该设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且，设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图7所示，网络适配器20通过总线18与设备12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合设备12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的发电商市场力计算方法。
通过上述设备，解决了发电商市场力的定量分析问题，有助于市场运营方识别、衡量和平抑市场力，降低市场运营风险，提高电力市场运行效率。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (9)

1.市场双侧报价下计及中长期合约的发电商市场力监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
考虑电力市场双侧报价下中长期合约及负荷侧报价，建立发电商竞价出清模型；
采用粒子群算法迭代求解竞价出清模型，得到市场均衡时的发电商边际价格和市场出清价格；
基于市场结构性HHI指标、发电商动态行为性Lerner指标和相对收益提升率指标，利用线性功效函数处理三类指标，得到发电商在市场中的市场力。
2.根据权利要求1所述的市场双侧报价下计及中长期合约的发电商市场力监测方法，其特征在于，所述考虑电力市场双侧报价下中长期合约及负荷侧报价，建立发电商竞价出清模型的步骤，具体包括：
建立发电机组报价模型：
Figure FDA0002861547420000011
式中：Ci(PGi)为发电商i的燃料成本函数；PGi为发电商i的出力；ai、bi、ci分别为燃料成本的一项次系数、二次项系数和常数项系数；
发电商根据自身的边际成本，将边际成本与策略系数的乘积作为报价提交给独立系统运营商ISO，发电商的电能投标曲线为：
p(PGi)＝ki(aiPGi+bi)
式中，p(PGi)为发电商i的电能投标曲线；ki为发电商i的电能投标系数；
建立负荷侧报价模型：
p(Qi)＝eiQi+fi
其中，ei和fi分别为负荷侧报价的一次系数和常数项，并且满足ei<0；Qi为负荷侧i参与市场的电量；
建立ISO出清模型：
Figure FDA0002861547420000021
Figure FDA0002861547420000022
式中，bus为网络中节点的集合；branch为线路集合；Gen为发电机集合；Load为负荷集合；θ为节点相角为节点数；B为网络导纳矩阵；Sij为输电线路最大容量限制；Pimin和Pimax分别为发电机的最小和最大技术出力；
建立发电商收益模型：
Figure FDA0002861547420000023
式中，pi和qi是发电商签订的合约价格和合约量，λi为现货市场出清得到的节点电价，PGi为发电机中标量，n为发电机个数。
3.根据权利要求2所述的市场双侧报价下计及中长期合约的发电商市场力监测方法，其特征在于，所述采用粒子群算法迭代求解竞价出清模型，得到市场均衡时的发电商边际价格和市场出清价格的步骤，具体包括：
根据ISO出清模型得到当前竞价策略下的出清电价和各发电商中标量，代入发电商收益模型获得发电商收益，每个发电商以发电机组报价模型得到收益最大化时的竞价策略为最优竞价策略，当所有参与市场竞争的发电商都不能通过竞价策略的改变增加收益时，市场达到均衡状态，此时ISO出清模型解得市场均衡时的发电商边际价格和市场出清价格。
4.根据权利要求2所述的市场双侧报价下计及中长期合约的发电商市场力监测方法，其特征在于，所述采用粒子群算法迭代求解竞价出清模型，得到市场均衡时的发电商边际价格和市场出清价格的步骤，具体包括：
采用改进的粒子群算法搜索竞价出清模型的均衡解，得到市场均衡时的发电商边际价格和市场出清价格。
5.根据权利要求4所述的市场双侧报价下计及中长期合约的发电商市场力监测方法，其特征在于，改进的粒子群算法由双层构成：内层粒子群负责搜索在已知对手策略的情况下，发电商i个体策略的最优解，并向外层粒子群算法返回个体发电商收益计算的最大值，外层粒子群负责搜索所有发电商的策略组合。
6.根据权利要求1所述的市场双侧报价下计及中长期合约的发电商市场力监测方法，其特征在于，以HHI系数作为衡量市场发电容量集中度的指标；HHI系数的表达式为：
Figure FDA0002861547420000031
其中，Xi和X分别对应发电商i的容量和市场整体的容量情况，n为市场中所有发电商的个数；根据HHI系数获得发电商i在静态情况下的影响力指标：
Figure FDA0002861547420000032
发电商i动态行为性Lerner指标为：
Figure FDA0002861547420000033
其中，mcp为市场统一的出清价格，pi为发电商i的边际成本；
发电商i相对收益提升率指标为：
Figure FDA0002861547420000034
其中，Πi为发电商i的收益提升额，Π为市场总体收益提升额的平均值。
7.根据权利要求6所述的市场双侧报价下计及中长期合约的发电商市场力监测方法，其特征在于，所述利用线性功效函数处理三类指标，得到发电商在市场中的市场力，具体包括：
线性功效函数法的处理方式如下所示：
Figure FDA0002861547420000041
式中，data代表各指标原始数据，max值代表各指标数据中的最大值，min值代表指标数据中的最小值；
发电商i在静态情况下的影响力指标、发电商i动态行为性Lerner指标和发电商i相对收益提升率指标经过线性功效函数处理后的数值之和，为该发电商i在市场中的市场力。
8.市场双侧报价下计及中长期合约的发电商市场力监测系统，其特征在于，包括：
电力网络及市场成员参数输入模块，用于获取目标网络物理参数和对应市场成员参数；
发电商市场力输出模块，用于考虑电力市场双侧报价下中长期合约及负荷侧报价，建立发电商竞价出清模型；将获取到的网络参数和市场成员参数输入到竞价出清模型中，采用粒子群算法迭代求解竞价出清模型，得到市场均衡时的发电商边际价格和市场出清价格；基于市场结构性HHI指标、发电商动态行为性Lerner指标和相对收益提升率指标，利用线性功效函数处理三类指标，得到发电商在市场中的市场力。
9.一种设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一项所述的市场双侧报价下计及中长期合约的发电商市场力监测方法。
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