深度文章｜泛在电力物联网环境下综合能源型售电公司参与电力市场竞争的报价策略研究

5.3 售电公司的最优报价策略

本文假设网络不存在阻塞现象。电力市场存在5 家售电公司参与竞争，其相关参数见表 2 。市场需求电量为 100 MW 。

根据泛在电力物联网可以获得更准确的得到售电成本 C i (i=1, 2, 3, 4, 5) 均服从密度为 [0.3, 2] 的正态分布，通过 Matlab 2014a 编写的 DFP 算法对式 (17) 进行求解计算，表 3 给出了当各售电公司自身达到贝叶斯纳什均衡时，最终售电量，报价以及自身收益结果。

达到贝叶斯纳什均衡后，若各售电公司均按表 3进行报价，不考虑网络约束， ETC 按各售电公司所报电价由低到高进行录用，售电公司 1 、 2 、 4 售出全部电量，售电公司 3 售出部分电量，而售电公司由于报价太高而没有被选中。各售电公司采用本文模型制定的报价均低于市场出清价，最终报价与市场出清的MAPE 值见表 4 。

6 结论

泛在电力物联网建设为综合能源型售电公司优化电力营销策略提供了良好的思路和有利的平台，本文依据泛在数据平台提供的全面海量精准的大数据，对短期负荷和市场出清电价进行了预测。

由结果分析可知，采用基于“气象相似日”的带自适应动态规划校正的 WNN 模型进行负荷预测时，在泛在电力物联网的大数据支撑下，负荷预测精度有所提高。而采用基于模糊聚类的 GA-BP 神经网络进行短期电价预测时，依托泛在电力物联网的全时空数据后，电价预测值与实际值偏差变小，更具参考价值。通过泛在平台的海量数据可以对售电成本进行更加准确的概率描述，使得求解贝叶斯竞价博弈模型时得到了质量较好的纳什均衡解。

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