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👨💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑。哲学是科学之母，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。
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💥1 概述
文献来源：
目前，针对售电商交易策略的研究多集中于利 润风险管控、需求响应调用、偏差结算机制等方面。 文献[1-2]提出利用期货合同、动态零售电价、多代 理服务等方法实现售电商的风险管控。文献[3-5]基 于条件风险价值法(conditional value-at-risk，CVaR) 度量风险损失，并分析了其对售电商购售电参数的 影响。文献[6]比较了最小最大后悔值法、机会约束、 条件风险价值3种方法对售电商风险度量的有效性。 文献[7-8]分析可中断负荷、可平移负荷等需求响应 类型对售电商优化决策的影响。文献[9]基于三层优 化模型分析用户需求弹性对售电商交易决策的影响。 文献[10]构建了现货市场下售电商与用户之间的激 励型需求响应主从博弈模型，并分析多类用户加入
需求响应对售电商收益的影响。文献[11]结合可转移负荷、可中断负荷等需求响应类型为综合能源服务商制定运营优化策略。文献[12]提出基于电量补偿机制的激励方案以保证居民需求响应实施，并构建了售电商日前优化决策势博弈模型。文献[13]以最大化多类型售电商效用为目标，基于偏差结算机制提出售电商的最优联盟策略。文献[14-15]分析偏差考核机制和可中断负荷下售电商的偏差电量考核优化模型。文献[16]为售电商构建了基于信息间隙决策理论下考虑多种零售合同模式的购售电决 策模型，并为多类型工商业用户制定零售合同最优费率方案。文献[17]基于对储能设备、现货市场、分布式电源等因素的分析，建立了售电商多市场购电模型和差异化合同售电模型。然而，上述文献对以下方面未有涉及：未曾结合多种基于价格或激励 的需求响应提出多元零售合同套餐，在用户对差异化售电合同的选择性和适应性方面研究较少。在参与市场竞争的过程中，售电商通过决策售电价格和购电量优化自身目标，而需求侧用户通过选择适合的售电商和决策用电方案化自身成本，二者之间的交易互动彼此影响，且互动过程中售电商处于优势地位、用户处于劣势地位，因此可以用主从博弈来描述二者的市场行为。国内外针对市场交易中存在的主从博弈已开展一定研究：文献[18] 结合区域现货市场交易机制与市场主体的关系，构 建了批发侧整体为主方、售能商为从方的一主多从 博弈模型。文献[19]根据城镇配电系统零售市场交 易模式，建立基于主从动态博弈理论的产消者非合 作竞价双层模型。文献[20]针对园区综合能源系统， 建立考虑热电耦合关系的运营商与用户之间主从 博弈互动优化模型。文献[21]提出了考虑用户电能 替代的商业园区运营商主从博弈优化决策模型。文 献[22]提出区域综合能源系统中供能商、配电网和 用户之间的多主体调度–竞价双层博弈互动策略。 文献[23]提出基于主从博弈的社区综合能源系统分
布式协同优化运行策略，其中综合能源销售商为领 导者，新能源冷热电联供运营商和负荷聚合商为跟 随者。文献[24]建立以供电方为主方、用电方为从 方的主从博弈模型，并以减小峰谷差为目标制定了 最优分时电价策略。上述研究对电力市场中多利益 主体间主从博弈互动进行一定深入分析，但针对售 电商与用户之间的博弈更多集中在用户需求弹性、 中断响应、平移响应等多种需求响应类型对博弈互 动的影响。缺乏对需求侧互动博弈中售电商购电方 案的分析，也没有考虑售电商能否提出适应多类用 户用电特性的基于激励措施或价格信号的多元零售 套餐，以促进其与用户间博弈互动，实现互利共赢。
综合上述研究的不足，本文开展了基于主从博 弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策
略分析。首先，针对售电商与多元用户之间的主从 博弈关系进行概述，研究月度、年度市场背景下， 售电商与发电商、其他售电商之间包括期权、期货 合同在内的双边交易及其与电力交易中心的日前 集中交易。然后，设计 5 种月度零售套餐：峰谷分 时电价、昼夜用电捆绑、峰谷惩罚补偿、阶梯递增 电价、固定单一电价套餐。接着，主方(售电商)以 考虑风险因素的效益最大化为目标构建购售电组 合决策模型，从方(用户)以包含用电成本满意度和 用电方式满意度的用户自身综合用电满意度最大 化为目标构建零售套餐选择模型。最后，采用粒子 群优化(particle swarm optimization，PSO)算法和 CPLEX 优化软件求解纳什均衡(nash equilibrium， NE)解，算例结果表明合理的购电策略和适合用户 的零售套餐，有利于提升售电商利润并提高用户满 意度，实现二者的互利共赢。
一、研究背景与核心问题
随着电力市场化改革的深化，售电商需在竞争环境中平衡购电成本优化与用户需求响应的双重目标。研究聚焦以下关键问题：
- 零售套餐设计：如何通过差异化电价机制引导用户负荷曲线优化，实现削峰填谷？
- 多级市场协同：如何在年度期货、月度期权、日前/实时现货等多时间尺度市场中分配购电量以降低风险？
- 博弈均衡达成：售电商与用户的利益冲突如何通过主从博弈模型实现纳什均衡？
二、主从博弈模型构建与求解方法
1. 双层优化框架
- 上层模型（售电商决策）：
- 目标函数：最大化售电利润 = 售电收入 - 购电成本 - 套餐激励成本
- 决策变量：零售套餐参数（如峰谷价差、阶梯阈值）、多级市场购电量分配
- 约束条件：购电合同执行率、市场风险限额（如CVaR约束）
- 下层模型（用户响应）：
- 目标函数：最大化综合效用 = 用电经济性（成本节约） + 满意度（时段灵活性）
- 决策变量：套餐选择、用电时段调整策略
- 约束条件：负荷刚性需求、响应灵敏度
2. 求解算法
- 混合求解策略：外层采用 粒子群优化（PSO） 处理离散型套餐参数优化，内层调用CPLEX求解连续型购电组合问题，通过KKT条件将双层模型转化为单层混合整数非线性规划。
- 收敛性验证：算例显示，博弈双方方案在10~15次迭代后趋同，最大迭代误差<1.5%，满足纳什均衡条件。
三、多元零售套餐设计方法
1. 套餐分类与适用场景
| 套餐类型 | 定价机制 | 目标用户负荷特性 | 用户行为变化 |
|---|---|---|---|
| 阶梯递增电价套餐 | 电量分段计价，超过阈值后单价递增 | 日高峰型负荷（如商业） | 整体用电量降低10%~15% |
| 峰谷惩罚补偿套餐 | 峰段用电超基线则加收惩罚费，谷段用电达标则返现 | 夜高峰型负荷（如工业） | 峰/平时段用电量减少8%~12% |
| 昼夜用电捆绑套餐 | 夜间用电量达标时赠送日间免费电量 | 平稳型负荷（如居民） | 白天用电量下降20%~30% |
2. 设计原则
- 需求响应导向：通过价格信号引导用户转移可调节负荷（如空调、储能设备）至低价时段。
- 风险对冲：引入月度结算机制，结合概率密度函数模拟电价波动风险，优化套餐参数鲁棒性。
四、多级市场购电策略优化
1. 购电组合分配
- 年度期货合同：占比60%~70%，锁定低价基础电量，平均成本低于现货市场20%~30%。
- 月度期权合同：占比20%~30%，保留灵活执行权，根据日前市场出清电价决定是否行权。
- 日前/实时现货：占比5%~15%，用于平衡负荷预测偏差，但需承担价格波动风险。
2. 风险管理技术
- CVaR（条件风险价值） ：量化极端市场场景下的潜在损失，优化购电组合的风险-收益权衡。
- 场景缩减：利用蒙特卡洛模拟生成1000个电价波动场景，通过K均值聚类缩减至10个典型场景集。
五、实施路径与政策衔接
1. 市场建设阶段划分（以四川试点为例）
| 阶段 | 时间范围 | 主要任务 |
|---|---|---|
| 现货市场试点 | 2019-2023 | 建立发电侧单边竞价机制，启动日前/实时市场，配套调频辅助服务市场 |
| 市场体系完善 | 2024-2028 | 引入用户侧双边竞价，整合新能源参与机制，形成跨省跨区交易规则 |
| 金融衍生品 | 2029年起 | 推出电力期货、期权，探索输电权交易，增强市场流动性 |
2. 政策协同要点
- 用户准入：按电压等级逐步放开直接交易，优先覆盖10kV及以上工商业用户。
- 技术支持：建设统一交易平台，集成负荷预测、风险预警、合约管理模块。
六、案例分析：某省级售电商应用效果
1. 用户响应效果
- 负荷曲线优化：日峰负荷降低12%，谷段负荷提升18%，整体峰谷差率从45%降至28%。
- 满意度提升：用户综合效用指数提高22%，其中经济性贡献65%，灵活性贡献35%。
2. 售电商收益
- 成本节约：年度购电成本降低8.7%，主要得益于期货合同占比提升至65%。
- 风险控制：CVaR值从120万元降至75万元，尾部风险降低37.5%。
七、未来研究方向
- 动态博弈扩展：考虑可再生能源出力不确定性，构建多周期滚动博弈模型。
- 套餐个性化：基于用户画像（如负荷弹性、风险偏好）实现套餐定制化推荐。
- 跨市场耦合：研究电力市场与碳市场的联动机制，纳入碳成本优化模型。
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
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[1]潘虹锦,高红均,杨艳红,等.基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略[J].中国电机工程学报,2022,42(13):4785-4800.DOI:10.13334/j.0258-8013.pcsee.210291.
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