本發(fā)明涉及電力市場與經(jīng)濟，具體為一種考慮雙邊交易的零售商購售電策略的優(yōu)化方法。

背景技術：

1、電力市場改革的深入，零售商在雙邊交易中的購售電策略面臨著復雜的市場環(huán)境，電力市場、天然氣市場及碳交易市場間的相互關聯(lián)和市場波動的不可預測性，使得傳統(tǒng)的購售電策略在實際應用中存在缺陷。現(xiàn)有技術在風險管理、資源利用優(yōu)化及需求預測等方面的局限性，限制零售商在復雜市場環(huán)境中獲取穩(wěn)定利潤的能力。

2、首先，風險對沖策略的局限性在于現(xiàn)有的對沖方法多依賴于靜態(tài)或半動態(tài)模型，無法實時應對多變的市場波動，且傳統(tǒng)的對沖策略無法快速反應市場的極端變化，導致風險敞口無法有效控制，零售商在極端市場條件下易面臨損失。

3、其次，需求預測的精度與多元化特性是現(xiàn)有技術的缺陷，傳統(tǒng)的電力需求預測模型通常依賴歷史數(shù)據(jù)進行單一維度的預測，忽略用戶行為、天氣條件、經(jīng)濟因素等多維因素的影響，導致預測精度較低，此外，模型缺乏對用戶個性化需求的精確捕捉，無法根據(jù)用戶的價格敏感度進行個性化響應，降低售電策略的靈活性。

4、最后，多市場聯(lián)動與協(xié)同優(yōu)化的缺失使得零售商在多市場交易中無法進行有效的資源配置，現(xiàn)有技術在處理電力、天然氣和碳交易市場的協(xié)同交易時，缺乏多市場聯(lián)動的優(yōu)化機制，無法平衡各市場的資源利用效率與交易利潤，導致資源利用效率低，運營成本增加。

5、因此，本領域技術人員提供一種考慮雙邊交易的零售商購售電策略的優(yōu)化方法，以解決上述背景技術中提出的問題。

技術實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明提供一種考慮雙邊交易的零售商購售電策略的優(yōu)化方法，以解決上述背景技術中提出的問題。

2、為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術方案予以實現(xiàn)：一種考慮雙邊交易的零售商購售電策略的優(yōu)化方法，包括如下步驟：步驟1、數(shù)據(jù)收集與處理：

3、通過物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術，實時收集多源數(shù)據(jù)，且對原始數(shù)據(jù)進行清洗、去噪，使用特征工程技術提取與電力需求、價格波動相關的關鍵特征；

4、步驟2、需求預測與響應分析：

5、使用深度學習模型結合多任務學習，預測不同用戶群體和時間段的電力需求，基于需求預測，結合需求響應機制，分析用戶對電價變化的響應，以模擬用戶的行為經(jīng)濟學模型，預測不同激勵機制下的負荷調(diào)整潛力，整合至售電策略中。

6、步驟3、跨市場協(xié)同優(yōu)化：

7、建立電力市場、天然氣市場、碳交易市場的多目標協(xié)同優(yōu)化模型，使用分布式優(yōu)化算法，對不同市場間的交易策略進行協(xié)同優(yōu)化；

8、步驟4、動態(tài)風險對沖策略：

9、通過大數(shù)據(jù)平臺實時監(jiān)控電力市場價格波動、需求變化的信息，且使用動態(tài)對沖策略，結合傳統(tǒng)的金融工具和創(chuàng)新型對沖工具，在極端市場波動情況下，自動觸發(fā)對沖策略的調(diào)整；

10、步驟5、策略仿真與評估：

11、使用蒙特卡洛模擬對購售電策略進行情景分析，測試在不同市場條件下策略的表現(xiàn)，評估策略在市場價格劇烈波動、需求變化、供應鏈中斷極端情況時的收益與風險表現(xiàn)，以根據(jù)敏感性分析結果，調(diào)整模型參數(shù)和策略；

12、步驟6、優(yōu)化策略實施與動態(tài)調(diào)整：

13、根據(jù)需求預測、市場協(xié)同優(yōu)化和風險對沖策略的結果，制定具體的購電和售電計劃，通過自動化系統(tǒng)實施購售電決策，在實時市場條件變化時，系統(tǒng)自動調(diào)整購售電計劃和對沖策略，且定期更新需求預測模型、風險對沖模型，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)反饋優(yōu)化模型性能；

14、步驟7、反饋與優(yōu)化：

15、通過對歷史交易數(shù)據(jù)的分析，評估實際交易策略的效果，將結果反饋到模型中，持續(xù)優(yōu)化預測精度和對沖效果，以結合市場變化和技術發(fā)展，定期升級和優(yōu)化多市場聯(lián)動優(yōu)化模型和算法。

16、優(yōu)選的，所述步驟1中，數(shù)據(jù)清洗的目標是去除噪聲且填補缺失值，局部加權回歸是非參數(shù)回歸方法，用于處理數(shù)據(jù)中的噪聲和非線性趨勢，局部加權回歸公式為：

17、其中，yi為經(jīng)過局部回歸后的數(shù)據(jù)值，wj(xi)是第j數(shù)據(jù)點在第i位置的加權系數(shù)，權重由權重函數(shù)決定，高斯核函數(shù)：

18、

19、其中，θ是平滑參數(shù)，決定局部回歸的權重窗口寬度；

20、所述步驟1中，特征工程通過主成分分析由高維數(shù)據(jù)中提取關鍵特征，主成分分析的基本步驟是通過求解協(xié)方差矩陣的特征值與特征向量，將數(shù)據(jù)投影到低維空間；

21、給定原始數(shù)據(jù)矩陣x，其協(xié)方差矩陣為：

22、通過特征分解得到協(xié)方差矩陣的特征值λ1，λ2，...，λn及其對應的特征向量v1，v2，...，vn；

23、前k最大的特征值對應的特征向量構成新的低維特征空間；

24、新的低維特征矩陣z為：z＝x·vk，

25、其中，vk是前k特征向量構成的矩陣。

26、優(yōu)選的，所述步驟1中，對于時間序列數(shù)據(jù)的處理的方法是滑動窗口和自回歸模型；

27、滑動窗口：在電力需求預測中，滑動窗口用于由時間序列數(shù)據(jù)中提取短期的趨勢特征；

28、給定時間序列數(shù)據(jù)滑動窗口公式為：

29、

30、其中，k是窗口大小，yt為滑動窗口后的平滑值；

31、自回歸模型：用于預測未來的電力需求變化，自回歸模型公式為：

32、

33、其中，xt為時刻的需求數(shù)據(jù)，c為常數(shù)項，φi為自回歸系數(shù)，p為滯后階數(shù)，∈t為誤差項，

34、所述步驟1中，為進一步優(yōu)化數(shù)據(jù)特征選擇過程，使用lasso回歸來確定與電力需求波動強相關的特征，lasso的優(yōu)化問題公式為：

35、

36、其中，yi是目標變量，xi是輸入特征向量，β是回歸系數(shù)，λ是正則化參數(shù)，用于控制模型的稀疏性。

37、優(yōu)選的，所述步驟2中采用電價-需求彈性模型，基于變分推斷框架，以捕捉電力需求與電價變化間的復雜關系，模型算法公式如下：

38、定義需求響應為潛在變量模型，其中，用戶的電力需求d(t)由潛在變量z和電價p(t)共同決定：

39、d(t)＝f(p(t),z)+∈，其中，z是描述用戶行為模式的潛在變量，符合某先驗分布p(z)，∈是噪聲項，服從正態(tài)分布

40、變分推斷過程為計算潛在變量z的后驗分布，即通過擬合變分分布q(z來逼近真實的后驗分布，優(yōu)化目標為最小化變分自由能：

41、

42、其中，kl(q(z)||p(z))是變分分布q(z)和先驗分布p(z)間的kl散度，[logp(d|p，z)]是變分分布下的對數(shù)似然。

43、優(yōu)選的，所述步驟2基于組合優(yōu)化的電價激勵機制，在需求響應過程中，激勵機制是影響用戶負荷調(diào)整的因素，以提出基于組合優(yōu)化的激勵機制設計模型，旨在通過電價激勵最大化用戶的負荷響應，用戶響應的效用函數(shù)建模公式：

44、定義用戶的效用函數(shù)，描述電價激勵p(t)對負荷調(diào)整d(t)的影響：

45、u(d(t))＝α·log(d(t))-β·p(t)-γ·c(t)，

46、其中，α、β和γ是效用函數(shù)中的參數(shù)，c(t)是用戶在時間t的負荷調(diào)整成本；

47、激勵機制的組合優(yōu)化問題，為最大化用戶負荷調(diào)整的總效用，提出組合優(yōu)化問題，目標是為不同時間段設計最優(yōu)的電價激勵方案，使總負荷響應最大化：

48、約束條件包括：

49、電價波動限制：電價不能過度波動，保證市場穩(wěn)定：

50、|p(t+1)-p(t)|≤δpmax，

51、負荷調(diào)整限制：用戶負荷調(diào)整不能超出合理范圍：

52、|p(t+1)-p(t)|≤δpmax，

53、組合優(yōu)化問題通過動態(tài)規(guī)劃或遺傳算法求解，以實現(xiàn)效用最大化。

54、優(yōu)選的，所述步驟3中，引入動態(tài)多目標優(yōu)化方法，結合分布式計算與時間依賴的決策模型，進行電力、天然氣和碳市場的協(xié)同優(yōu)化。

55、多目標優(yōu)化問題定義：定義優(yōu)化目標函數(shù)，在時間t上優(yōu)化各市場的總效益：

56、其中，f1(x(t))是電力市場中的收益函數(shù)，x(t)為電力市場中的交易量，f2(y(t))是天然氣市場中的成本函數(shù)，y(t)為天然氣市場中的交易量，f3(z(t))是碳交易市場中的碳排放交易效益，z(t)為碳市場的交易量；

57、協(xié)同約束條件，在跨市場協(xié)同優(yōu)化中，需要考慮各市場間的資源聯(lián)動與約束條件；

58、能源耦合約束：天然氣和電力市場的聯(lián)動關系，通過燃氣發(fā)電實現(xiàn)天然氣的電力轉換：pgas(t)＝ηconv·g(t)，

59、其中，pgas(t)是通過燃氣發(fā)電得到的電力量，g(t)是天然氣消耗量，ηconv是轉換效率；

60、碳排放限制：電力和天然氣市場的交易需要符合碳排放限制：

61、celec(t)+cgas(t)≤cmax，

62、其中，celec(t)和cgas(t)是電力和天然氣市場的碳排放量，cmax是總碳排放的上限；

63、創(chuàng)新性目標平衡機制，在不同市場的目標函數(shù)存在沖突，引入動態(tài)權重調(diào)整機制來平衡不同目標函數(shù)的權重：

64、

65、其中，λi(t)是目標函數(shù)fi在時間t的動態(tài)權重，通過以下公式進行調(diào)整：

66、此公式通過梯度上升調(diào)整各目標的權重，α是步長參數(shù)，確保權重動態(tài)調(diào)整。

67、優(yōu)選的，所述步驟3中，為應對多市場協(xié)同優(yōu)化問題的復雜性，引入分布式優(yōu)化算法，交替方向乘子法以實現(xiàn)各市場獨立決策，保持全局協(xié)同；

68、多市場優(yōu)化問題通過admm進行分解，各市場獨立優(yōu)化其收益函數(shù)，后通過全局更新協(xié)同各市場的解；

69、定義分布式問題的局部優(yōu)化目標函數(shù)：

70、電力市場的局部問題：

71、其中，z1(t)是全局更新的共享變量，ρ是懲罰參數(shù)；

72、天然氣市場的局部問題：

73、碳市場的局部問題：

74、各局部市場的解通過admm方法相互協(xié)調(diào)，全局變量z(t)在各時間步進行如下更新：zi(t+1)＝zi(t)+ρ·(x(t)+y(t)+z(t))，

75、通過更新步驟，電力、天然氣、碳市場的獨立解在各時間步被協(xié)調(diào)，使得全局目標函數(shù)逐步優(yōu)化。

76、優(yōu)選的，所述步驟4中，為在電力、天然氣和碳交易市場的波動性中進行風險對沖，提出多市場自適應動態(tài)對沖模型，該模型通過機器學習方法，結合市場實時數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整對沖策略；

77、自適應風險度量公式：定義市場的動態(tài)風險敞口為e(t)，是電力市場、天然氣市場和碳市場中持有資產(chǎn)價值的波動的函數(shù)，具體形式為：

78、

79、其中，σelec(t)、σgas(t)、σcarbon(t)表示電力、天然氣、碳市場在時間t的波動率，β1、β2、β3是電力、天然氣和碳市場的風險敏感度；

80、風險敞口e(t)用于衡量當前市場波動對總資產(chǎn)的風險暴露，與靜態(tài)對沖不同，風險敏感度β是動態(tài)調(diào)整的，根據(jù)市場波動情況在時間上不斷變化；

81、對沖策略通過合適的金融工具組合來最小化風險暴露，假設在市場中使用期貨、期權和碳信用合約金融工具，定義對沖工具組合的優(yōu)化目標為：

82、

83、其中，wf、wo、wc是期貨、期權、碳信用合約的對沖權重，δf(t)、δo(t)、δc(t)表示期貨、期權、碳信用合約的對沖效應；

84、此優(yōu)化目標的目的是通過調(diào)整對沖工具的權重，最小化市場風險敞口e(t)，與傳統(tǒng)的靜態(tài)對沖策略不同，引入對沖工具的動態(tài)權重調(diào)整機制；

85、對沖工具的動態(tài)調(diào)整公式為保證對沖策略隨市場變化實時調(diào)整，對沖權重wf(t)、wo(t)和wc(t)采用以下更新公式：

86、

87、其中，αf、αo、αc是學習率參數(shù)，是總損失函數(shù)，反映風險敞口和對沖工具組合的匹配程度。

88、優(yōu)選的，所述步驟5中，引入強化學習方法來進行策略的自適應評估和優(yōu)化，通過強化學習，策略能根據(jù)仿真結果實時調(diào)整，根據(jù)不同的市場情景自適應地學習最優(yōu)的購售電策略；

89、策略評估的強化學習框架，定義策略評估問題為馬爾科夫決策過程，其中，狀態(tài)st包括市場狀態(tài)，行動at為當前購售電策略，回報rt為策略在情景下的收益，策略評估的目標是學習最優(yōu)策略，使得長期累積收益最大化：

90、

91、其中，γ是折扣因子；

92、強化學習的策略更新采用近端策略優(yōu)化算法更新策略，優(yōu)化目標為：

93、

94、其中，rt(θ)是新舊策略的比值，at是優(yōu)勢函數(shù)。

95、優(yōu)選的，所述步驟6中，在動態(tài)調(diào)整策略的過程中，需要考慮電力市場、天然氣市場和碳市場的聯(lián)動關系，為此，引入多市場協(xié)同優(yōu)化的動態(tài)調(diào)整機制；

96、協(xié)同優(yōu)化的拉格朗日乘子法，多市場的協(xié)同優(yōu)化問題通過拉格朗日乘子法進行求解，定義各市場的目標函數(shù)為felec(x)、fgas(y)和fcarbon(z)，且考慮市場間的耦合約束g(x,y,z)≤0，拉格朗日函數(shù)為：

97、

98、其中，λ是拉格朗日乘子；

99、實時耦合調(diào)整為動態(tài)調(diào)整各市場間的協(xié)同關系，拉格朗日乘子的更新采用以下公式：

100、λt+1＝λt+α·g(xt,yt,zt)，

101、其中，α是步長參數(shù)。

102、本發(fā)明提供一種考慮雙邊交易的零售商購售電策略的優(yōu)化方法。具備以下有益效果：

103、1、本發(fā)明通過引入動態(tài)對沖策略，結合傳統(tǒng)金融工具與創(chuàng)新對沖工具，能實時監(jiān)控市場波動且自動調(diào)整對沖頭寸，且零售商能在極端市場條件下迅速應對，降低市場波動風險，在電力、天然氣、碳市場跨市場交易中顯著降低整體風險敞口，保護零售商的利潤，提升在多變市場環(huán)境中的抗風險能力。

104、2、本發(fā)明通過多市場聯(lián)動的協(xié)同優(yōu)化模型，零售商能同時優(yōu)化電力、天然氣和碳交易市場的資源配置，提高各市場的資源利用效率，且在協(xié)同交易策略下減少碳排放成本，確保零售商在多市場中獲得最大化的利潤，同時符合環(huán)境和可持續(xù)發(fā)展的要求。

105、3、本發(fā)明通過深度學習和多任務學習結合多源數(shù)據(jù)，需求預測的精度顯著提升，零售商能根據(jù)不同用戶的價格敏感度進行個性化響應調(diào)整，模型能提高預測精度，以動態(tài)激勵機制優(yōu)化用戶負荷，幫助零售商在不同時間點靈活調(diào)整售電策略，更好地滿足用戶需求，提升整體運營效益。