本文應用場景法描述電力市場中的不確定性，即應用帶有一定概率實現的不確定離散場景，描述多種不確定情形，將需求突變等帶有不確定性的不利情景組合定義為壞場景集。為規避市場不確定因素影響，保障電力競價市場的長期穩定運營，本文基于購電商角度，融合壞場景集法和電力競價機制的設計理念，以保價契約為實現媒介，設計了一種考慮風險規避的電力競價激勵政策，意在探索設計不確定條件下能夠有效抑制電價飛升的激勵性契約參數設計，以抑制市場不確定因素的長期擾動影響，該政策的設計思路如下：
�。�1）對發電商的歷史報價數據進行采集，估計發電商的成本報價曲線數據。
�。�2）將電力市場N個競價時段劃分為一個目標競價時域，選擇若干個目標發電商作為穩定報價標桿，依據這些目標發電商的個人理性約束和激勵相容約束，構建由報價曲線參數、發電出力、獎勵金額的典型數據對（A， B， Q，π）形成的激勵政策組合，設計激勵性保價契約。即在契約指定競價時域內，如果簽約發電商的中標電價和中標發電出力滿足激勵政策，即中標電量大于等于契約規定電量下限，且目標時域內的報價曲線在契約規定的標桿曲線之下，則給予其相應獎勵。
在購電商制定激勵性保價契約之后，針對給定的保價契約，發電商可依據其發電成本和歷史報價情況，選擇是否加入該保價契約。
論文主要研究內容可概述如下：
（1）基于雙層規劃模型的購電商與多發電商之間的Stackelberg博弈模型構建。上層規劃主要從購電商角度出發，由基于壞場景集的抗風險魯棒購電模型構成。下層規劃從各發電商角度出發，由發電商售電期望利潤模型構成。
�。�2）基于壞場景集的抗風險魯棒購電模型構建。為描述不確定因素影響下的風險性場景，本文以有限離散場景的枚舉描述競價過程中由多種不確定因素可能引發的市場需求突變情形：如夏季氣溫驟變引起的供需失衡情況、電網阻塞造成的局部供需失衡情況等，并引入“壞場景集”概念定義可能使電價飄升的多種風險場景組合。為設計合理的激勵性保價契約，使市場電價在目標競價時域內維持穩定，同時減輕壞場景下的`電價劇烈波動風險，基于購電商角度，構建了基于壞場景集的抗風險魯棒購電模型。模型假設發電商報價有一般性報價與投機性報價兩種策略選擇，其中投機性報價在一般場景下可能無法獲取高額利潤，但在壞場景（即需求突變）發生時可能謀取超額利潤，亦可能導致電價飛升現象。模型目標由平衡因子將目標時域內的期望平均電價和電價波動的抗風險魯棒度量組合而成，其中抗風險魯棒度量基于壞場景集概念定義。模型約束包括獎勵契約中標電量閾值約束、負荷平衡約束、發電商出力約束、電力系統潮流約束、發電商個人理性約束和激勵相容約束等。模型決策為確定激勵性保價契約的參數組合，即由報價曲線參數、發電出力、獎勵金額的典型數據對（A， B， Q，π） 。
�。�3）模型求解。
利用逆向推導方法求解一主多從的Stackelberg博弈模型：第一階段，在給定的（A，B， Q，π）數據對構成的激勵性政策下，各發電商確定是否接受契約；第二階段，購電商選擇標桿發電商組合，求解該組合對應的契約獎勵參數組合（A， B， Q， π），并依據第二階段得到的發電商對保價契約的響應，計算購電商可能支付的獎勵金額總和，以及目標時域內的期望電價績效（由平均電價和電價抗風險魯棒度量構成），并結合區間混沌優化算法，求解最優契約參數組合。
模型求解算法主體為標桿發電商組合搜索問題。以所有可行的標桿發電商組合作為解空間，提出一種區間混沌優化算法求解。其基本思路是：依據區間算法將解空間劃分為若干區域；通過模型約束檢測，判斷各區域解距離最優解得相近程度，依據相近程度劃定搜索速度；用立方映射生成初始混沌變量，在各可行區域借用類載波方法將混沌變量映射成初始可行組合，計算目標值，并不斷迭代搜索最優目標，直至滿足終止條件。
（4）數值算例驗證。應用混沌優化算法求解，并應用多Agent仿真（Multi—Agent Simulation）平臺模擬實時電力市場運營，探討了該激勵政策的現實可行性和有效性，并從微觀角度分析了該激勵政策下發電商的響應行為，仿真結果驗證了激勵政策的有效性。
文中所提出的激勵政策雖然主要適用于電力市場等非計劃內定價體系，但對于我國以計劃內定價為主要特征的電力經濟體系仍有一定的應用意義：可考慮政府替代購電商制定激勵政策，以稅收等轉移支付作為獎勵支付的手段，合理選定標桿發電商以發揮其示范作用，激勵發電商群體規范其供電行為，保障電力平穩供應。這將是下一步的研究方向。
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