【顶级EI复现】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附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

在电力体制改革不断深化的背景下，售电侧市场逐步放开，售电商作为连接电力批发市场与终端用户的关键纽带，其经营策略的优化直接影响市场效率与自身竞争力。当前，终端用户对电力消费的需求呈现出多元化、个性化特征，单一的零售电价模式已难以满足不同用户的用电偏好；同时，多级电力市场（如日前市场、实时市场、辅助服务市场等）的完善为售电商购电提供了更多渠道，但也增加了购电决策的复杂性。

主从博弈理论作为分析具有层级决策结构问题的有效工具，能够精准刻画售电商（主导方）与用户（跟随方）之间的决策互动关系，以及售电商在多级市场中的购电策略优化过程。因此，复现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研究，不仅可为售电商制定科学的经营策略提供理论支撑，还能为电力零售市场的健康发展提供参考，具有重要的理论价值与实践意义。

二、主从博弈理论基础

（一）主从博弈的基本框架

主从博弈（Stackelberg Game）由主导方（Leader）和跟随方（Follower）组成，其决策过程具有明显的先后顺序：主导方首先根据市场环境与自身目标制定决策策略，跟随方在观察到主导方策略后，结合自身利益最大化目标做出响应决策；主导方在制定策略时，会充分预判跟随方的最优响应，最终实现双方策略的均衡（Stackelberg 均衡）。

在本研究中，售电商作为主导方，负责设计多元零售套餐并制定多级市场购电计划；用户作为跟随方，根据售电商推出的零售套餐，选择符合自身用电需求的套餐并调整用电行为。二者的决策互动构成主从博弈关系，均衡状态下，售电商与用户的利益均达到最优。

三、多元零售套餐设计模型

（一）套餐参数设计

结合用户需求差异，售电商设计的多元零售套餐需包含以下核心参数：

1. 电价类型：分为固定电价套餐（适合用电负荷稳定、对价格波动敏感的用户）、分时电价套餐（适合用电负荷峰谷差异明显、可灵活调整负荷的用户）、实时电价套餐（适合对电价敏感且具备智能调控能力的工业用户或商业用户）。

1. 用电补贴：对选择错峰用电、参与需求响应的用户给予补贴，如峰谷差补贴（用户在谷段多用电可获得补贴）、需求响应补贴（用户在电网负荷高峰时削减负荷可获得补贴）。

1. 供电可靠性承诺：针对对供电可靠性要求较高的用户（如医院、数据中心），推出高可靠性套餐，承诺供电中断时间不超过阈值，若超出则给予赔偿（如按中断时长支付违约金）。

1. 附加服务：如绿色电力选项（用户可选择一定比例的可再生能源电力，电价略高于常规电力）、储能配套服务（为用户提供储能设备租赁，降低用户峰谷用电成本）。

（二）套餐差异化设计逻辑

基于用户细分理论，将用户分为居民用户、商业用户、工业用户三类，针对不同用户的需求特征设计差异化套餐：

1. 居民用户：重点优化固定电价与分时电价套餐，降低套餐复杂度，同时提供 “家庭用电套餐 + 光伏消纳补贴” 组合（鼓励居民安装分布式光伏），套餐参数设计以 “低价格 + 低调整成本” 为核心。

1. 商业用户（如商场、写字楼）：推出 “分时电价 + 需求响应补贴” 套餐，结合商业用户峰时用电集中的特点，通过高峰补贴激励用户将部分负荷转移至谷时，套餐参数设计以 “灵活性 + 成本节约” 为核心。

1. 工业用户：提供 “实时电价 + 供电可靠性承诺 + 储能服务” 套餐，满足工业用户对电价敏感性高、供电可靠性要求严格、负荷调控潜力大的需求，套餐参数设计以 “高可靠性 + 高收益” 为核心。

四、多级市场购电策略模型

五、复现关键注意事项

1. 数据预处理：需对原始市场价格数据与用户负荷数据进行清洗，剔除异常值（如因设备故障导致的负荷突降、市场极端价格），并通过插值法补全缺失数据，确保数据准确性。

1. 参数校准：用户效用函数、风险厌恶系数等模型参数需根据实际用户调研数据或历史数据校准，例如通过问卷调查获取居民用户对负荷调整的不便成本系数，通过售电商历史风险决策数据校准风险厌恶系数。

1. 求解稳定性：由于实时市场价格具有随机性，需采用蒙特卡洛模拟法生成多组价格场景，验证均衡解的稳定性，避免因单一价格场景导致结果偏差。

1. 灵敏度分析：分析关键参数（如用户负荷弹性、长期合约价格）变化对均衡解的影响，明确策略的适用范围与鲁棒性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[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):15.

[2] 宋大为,尹硕,何洋,等.基于虚拟电厂的多元小微主体参与现货市场的竞价策略[J].南方电网技术, 2021, 015(009):75-84.DOI:10.13648/j.cnki.issn1674-0629.2021.09.010.

[3] 颜静,数学.随机产出和需求下的最优阈值控制策略研究[D].天津大学[2025-11-11].

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