考虑实时市场联动的电力零售商鲁棒定价策略附Matlab代码

原创于 2025-06-24 10:24:47 发布 · 718 阅读

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🔥 内容介绍

在电力市场环境下，电力零售商面临实时市场价格波动、用户需求不确定性等多重挑战。本文提出一种考虑实时市场联动的电力零售商鲁棒定价策略，通过分析实时电力市场与零售商运营的关联机制，构建基于鲁棒优化理论的定价模型。该模型以最大化零售商利润为目标，同时考虑市场价格波动、用户需求响应等因素的不确定性，采用情景树结合鲁棒优化方法进行求解。通过算例仿真，验证了该策略能够在复杂市场环境下有效降低零售商经营风险，实现稳健收益，为电力零售商的定价决策提供了科学依据和实用方法。

关键词

电力零售商；实时市场联动；鲁棒定价策略；鲁棒优化；情景树

一、引言

1.1 研究背景

随着电力体制改革的不断深入，电力市场逐渐从传统的垄断经营模式向市场化竞争模式转变。电力零售商作为电力市场中连接发电侧与用户侧的重要主体，其经营决策直接影响着自身的经济效益和市场竞争力。在现货市场、辅助服务市场等电力实时市场不断发展完善的背景下，电力价格呈现出显著的实时波动性，新能源发电占比的提升以及用户用电行为的多样化，也使得电力需求的不确定性日益增加。这些因素给电力零售商的定价策略制定带来了巨大挑战，传统基于固定成本和简单需求预测的定价方式已难以适应复杂多变的市场环境。因此，研究考虑实时市场联动的电力零售商定价策略，对提高零售商的市场适应能力和盈利能力具有重要意义。

1.2 研究现状

国内外学者针对电力零售商定价策略展开了大量研究。部分研究聚焦于传统电力市场环境下的定价模型，如基于成本加成的定价方法，这类方法虽然计算简单，但无法充分考虑市场动态变化。随着电力市场的发展，越来越多的研究开始关注市场环境因素对定价的影响。一些学者采用随机规划方法，将市场价格和用户需求的不确定性通过概率分布进行描述，构建随机定价模型，然而该方法依赖于准确的概率分布假设，在实际复杂多变的市场中，概率分布往往难以精确获取。鲁棒优化方法因无需精确的概率信息，能够在不确定性集合内保证决策的稳健性，逐渐应用于电力领域。已有研究将鲁棒优化应用于电力系统调度、机组组合等问题，但在电力零售商定价策略中的应用仍有待深入，特别是考虑实时市场联动的鲁棒定价研究相对较少。因此，本文基于鲁棒优化理论，研究考虑实时市场联动的电力零售商鲁棒定价策略，以填补这一研究空白。

二、实时市场联动与零售商运营分析

2.1 实时电力市场特性

实时电力市场涵盖现货市场和辅助服务市场等，其价格具有高频波动、受多种因素影响的特点。在现货市场中，电力价格会因发电成本（如燃料价格波动、新能源发电出力变化）、电网运行状态（如线路阻塞、负荷峰谷差异）等因素实时变动。例如，当新能源发电因天气原因出力下降时，为满足电力需求，火电等传统能源发电增加，导致发电成本上升，现货市场价格随之上涨。辅助服务市场则通过提供调频、调压、备用等服务，保障电力系统的安全稳定运行，其价格同样受系统运行需求和市场供需关系的影响。

2.2 实时市场联动对零售商的影响

实时市场价格的波动直接影响电力零售商的购电成本和售电收益。当实时市场价格上涨时，零售商若不能及时调整售电价格，将面临购电成本增加、利润压缩甚至亏损的风险；反之，价格下跌时，若售电价格调整不及时，可能导致用户流失。同时，实时市场的运行状态会影响零售商的电力采购策略。例如，在系统出现电力供应紧张时，零售商可能需要在辅助服务市场购买备用容量，增加运营成本。此外，用户对实时市场价格变化的响应，也会改变其用电行为，进而影响零售商的售电需求。例如，当实时电价较高时，用户可能会减少高耗能设备的使用，或参与需求响应项目，调整用电时间。

三、鲁棒定价模型构建

3.1 模型假设

假设电力零售商在电力市场中处于价格接受者地位，即其购售电行为不会对市场价格产生显著影响。

考虑用户需求具有不确定性，且用户需求对价格具有一定的弹性，即用户用电量会随着售电价格的变化而改变。

假设实时市场价格的波动范围已知，通过构建不确定性集合来描述其变化。

3.2 目标函数

3.3 约束条件

四、模型求解方法

4.1 情景树构建

采用情景树方法对市场不确定性进行离散化处理。首先，根据历史市场数据和市场预测信息，确定影响市场价格和用户需求的关键因素，如新能源发电出力、负荷水平等。然后，利用蒙特卡洛模拟生成大量的市场情景。对生成的情景进行聚类分析，筛选出具有代表性的情景，并构建情景树。情景树的根节点代表初始市场状态，分支节点表示不同的市场情景演变，每个情景对应一组市场价格和用户需求参数。

4.2 鲁棒优化求解

将原鲁棒定价模型转化为混合整数线性规划问题进行求解。通过引入辅助变量和约束条件，将目标函数中的

ξ∈Ξmin

操作转化为线性约束。对于情景树中的每个情景，在满足相应约束条件下，求解零售商的最优售电价格。最终，得到在不确定性集合内能够保证零售商利润稳健的定价策略。利用商业求解器（如 CPLEX、Gurobi）对转化后的模型进行高效求解。

五、算例分析

5.1 算例设置

以某地区电力市场为背景，构建一个包含电力零售商、多个发电企业和用户群体的仿真算例。假设电力零售商可从现货市场和双边合同市场购电，向居民用户和工业用户售电。设定仿真周期为一天，分为 24 个时段。根据历史数据，确定实时市场价格波动范围、用户需求价格弹性系数、合同电量等模型参数。通过蒙特卡洛模拟生成 1000 个市场情景，经聚类筛选后保留 10 个代表性情景构建情景树。

5.2 结果分析

定价策略对比：将本文提出的鲁棒定价策略与基于随机规划的定价策略和传统固定定价策略进行对比。结果显示，在不同市场情景下，鲁棒定价策略能够保证零售商利润在一定范围内波动，而随机规划定价策略受概率分布假设影响较大，在部分情景下利润波动剧烈，传统固定定价策略在市场价格波动较大时，利润明显低于其他两种策略。

利润与风险分析：计算不同定价策略下零售商的平均利润和利润标准差。鲁棒定价策略的平均利润虽略低于随机规划定价策略在理想概率假设下的利润，但利润标准差最小，表明其经营风险最低。传统固定定价策略的平均利润和标准差均较低，说明其既无法实现高收益，也难以抵御市场风险。

策略敏感性分析：对模型中的关键参数（如市场价格波动范围、用户需求价格弹性系数）进行敏感性分析。结果表明，随着市场价格波动范围增大，鲁棒定价策略的优势更加明显，能够更好地应对价格不确定性；用户需求价格弹性系数的变化对定价策略和利润也有显著影响，需求弹性越大，零售商越需要灵活调整价格以适应市场变化。

六、结论

本文提出的考虑实时市场联动的电力零售商鲁棒定价策略，通过构建鲁棒优化模型，有效应对了市场价格波动和用户需求不确定性带来的挑战。算例分析表明，该策略相比传统定价策略和随机规划定价策略，能够显著降低零售商经营风险，实现稳健收益。后续研究可进一步考虑更多复杂的市场因素，如电力市场竞争、用户异质性等，完善鲁棒定价模型，同时探索与需求响应、储能配置等策略的协同优化，提升电力零售商的综合竞争力。