竞价模型范文（精选7篇）
竞价模型 第1篇
国务院办公厅2007年8月2日转发了国家发改委、环保总局、电监会、能源办等四部委共同制定的《节能发电调度办法(试行)》(国发办[2007]53号,以下简称《办法》)[1,2]。《办法》提出了节能发电调度模式的主要思路:改变传统的发电调度方式,取消平均分配发电利用小时数的做法,在保障电力可靠供应的前提下,按照节能、环保的原则,优先调度可再生发电资源,按照机组类型、能耗和污染物排放水平确定机组的发电次序,严格进行安全校核,大范围优化发电机组排序和机组组合,最大限度地减少能源消耗和污染物排放。该模式要求在保证电网安全稳定运行及连续可靠供电的前提下,分省按照机组能耗进行排序,然后按照边际能耗的不同在区域内进行优化、区域间进行协调。
目前,河南、四川等试点省正着手进行节能发电调度,实施发电调度后,减少了能耗高、污染大的小火电机组的发电利用小时数,充分发挥高效、环保、节能大机组的节能减排优势,可以达到节能减排的目的[3~9]。但由于各省(市)的装机构成存在很大差异,同一区域的各省(市)之间也存在着很大的节能空间。如果使得电力由边际能耗低的省流向边际煤耗高的省,就能在更大的范围内进行节能调度,加大节能减排效果的目的。
在实行节能发电调度的同时,我们也要进行区域电网电力市场的建设,通过市场进行资源优化配置,降低购电成本。本文就是要分析区域电网节能调度和电力市场竞价之间的联系,构造一种兼顾电力市场竞价交易的区域电网节能优化调度的算法和模型。使得通过区域优化,达到节约一次性能源、降低购电成本、优化资源配置的目的。
1 区域电网发电调度数学模型
1.1 区域电网节能调度数学模型
区域电网节能调度的目的是追求在全区域的范围内最大限度地节能,也就是使得全区域的总煤耗最小。这就需要在省内排序的基础上进行省间电力交换,电力由边际供电煤耗低的省份向边际供电煤耗高的省份流动。
各省的用电需求一定,如果各省的电都由本省的机组来发,就需要把各省的机组由煤耗从小到大的顺序排序,煤耗小的先发,根据用电需求得出边际机组。现在要在区域内优化,目标函数就是全区域的总煤耗最小。在分省排序的基础上,如果煤耗低省份的边际外机组经过网损折算后比高煤耗省份的边际内机组的煤耗还低,则可以进行替换,很显然,每发生一次这样的替换,都降低了全区域的总煤耗。由此可见,在分省排序的基础上进行省间替换,目标函数就变为了煤耗降低量最大。其数学模型为:
式(1)~(4)中:m为边际外机组的数目;n为边际内机组的数目;di,max为边际内机组i的机组容量;Pj,max为边际外机组j的机组容量;xi,j为边际内机组i被边际外机组j替换的容量,可以等价为线路潮流;CCRn(xi,j)为内边际机组的煤耗函数;CCRw(xi,j)为外边际机组的煤耗函数;Li,j(xx,j)表示省间网损折算成煤耗的非线性函数。
1.2 区域电力市场竞价交易数学模型
区域电网电力市场竞价的目的是追求全区域的总购电费最低。各省的用电需求一定,如果各省的电都由本省的机组来发,就需要把各省的机组按申报电价由低到高的顺序排序,申报电价低的优先发电,根据用电需求得出边际内机组和边际外机组。然后在省内排序的基础上进行区域内优化,电能由边际电价低的省份流向边际电价高的省份。在分省排序的基础上,如果边际电价低省份的边际外机组的报价加上输电成本后比边际电价省份的边际内机组的申报电价还低,则可以进行替换,很显然,每发生一次这样的替换,都降低了全区域的总购电费。由此可见,在分省排序的基础上进行省间替换,区域电力市场竞价交易的目标函数就变为了购电成本节约量最大。其数学模型为:
式(5)~(8)中:m为边际外机组的数目;n为边际内机组的数目;di,max为边际内机组i的机组容量;Pj,max为边际外机组j的机组容量;xi,j为边际内机组i被边际外机组j替换的容量,可以等价为线路潮流;SPn(xi,j)为内边际机组的报价函数;SPw(xi,j)为外边际机组的报价函数;Li,j(xx,j)表示输电成本折算成报价的非线性函数。
1.3 兼顾电力市场竞价的区域电网节能发电调度模型
从1.1节和1.2节的分析,我们可以看出节能调度和电力市场竞价具有相同的数学结构。其中节能调度的排序依据为机组的煤耗,竞价交易排序的依据为机组的报价。所以式(1)中为边际内外机组的煤耗函数之差,而式(5)中为边际内外机组的报价函数之差。虽然在竞价交易中,各发电企业的报价存在博弈,但机组的报价都会围绕发电成本报价。发电成本分为固定成本和变动成本,变动成本与机组的煤耗有着直接的关系。煤耗小的机组变动成本就低,反之高煤耗的机组也就意味着变动成本较高。所以就总体而言,大机组具有低煤耗,发电成本相对较小,在竞价交易中的申报价格往往低于小机组,从而具有竞争优势。从这种意义上说,节能调度与电力市场竞价交易具有相同的目标。通过市场竞价交易,也能达到节能降耗的目的。但由于各个电厂的固定成本存在一定的区别,而且变动成本除了与煤耗有关外,还与煤价有关,产煤省与非产煤省的煤价存在着一定的差别。所以两种调度机制不能完全等同,可以通过设置煤耗和价格的权重,将两种市场机制结合起来,建立一种兼顾电力市场竞价的区域电网节能调度模型。
构造机组排序参数函数PC(xi,j):
系统目标函数变为了,排序参数和最小,也就是通过省间替换,排序参数节约最大,即:
各种约束条件与1.1节,1.2节的模型一致。
从上面的分析我们可以看出,3种模式具有相同的数学模型,可以采用相同的算法解决跨省调度的问题。
2 区域电网发电调度算法
通过第1节的分析,我们发现无论采用何种市场机制进行调度,都可以先给参与市场的机组分配一个排序参数,这个参数有可能是机组的煤耗,可能是机组的申报电价,也可能是两者的以一定权重计算出来的一个值。区域电网省间调度可以将机组进行分省排序,排序参数低的机组优先满足本省,根据该省的用电需求确定出边际排序参数;然后在省内排序的基础上进行省间优化,电力由边际排序参数低的省份向边际排序参数高的省份流动。
省间的电力流动实际上就是省间的发电机组的替代,可以看作是一种省间的发电权转让,可以采用撮合的办法来解决这一问题。撮合交易是来自经济学领域的一个概念。买家按照报价由高到低依次排优先级,卖价按照报价由低到高依次排优先级。首先撮合优先级最高的买家和卖家的交易,然后撮合优先级次高的市场成员的交易,以此类推。高低匹配的撮合过程使得交易量可达到市场均衡时所能成交的最大量。如果减少某一对交易对象间的交易量,这部分交易量不能转移给报价差比其大的交易对,因为撮合过程保证了报价差大的交易对已经获得了尽可能大的交易量;如果这部分交易量转移给报价差比其小的交易对,不可能使总交易量增加,而以减少报价差大的交易量来增加报价小的交易量将使得总效用减少。可见,撮合交易能实现社会生产者与消费者剩余的最大化。同理,采用撮合的办法解决区域电网发电调度问题,可以实现总“节约排序参数”最大化,从而达到全区域总排序参数最小的目标。
在算法中我们考虑了跨省输电的线损折算和跨省联络线的输电限制。具体的算法流程如下:
(1)确定各省(市)的最小开机机组,这些机组的排序参数值设为0,优先发电。
(2)将省(市)的发电机组按排序参数由低到高排序,排序参数低者优先满足本省。
(3)根据省(市)的用电需求,找出各省(市)的边际发电机组。边际发电机组就将该省(市)的所有机组分为了边际内机组和边际外机组。
(4)构造发电替换匹配队。具体方法为将各个省(市)的边际外机组的排序参数除以(1-省间网损)折算到其他省(市),并与其他省(市)的边际内机组进行匹配。用其他省(市)的边际内机组的排序参数值减去该折算值,如果排序参数值之差大于0,则形成一个匹配对。依次循环,直至列出全部的匹配对。
(5)将匹配对按照排序参数差由大到小进行排序,排序参数差最大者优先“中标”,意味着组成该匹配队的两台机组进行替代发电。替代量为替代方的发电能力、被替方的发电能力和省间输电能力三者中的最小值。
(6)更新匹配对。先将上一步“中标”机组的可替换电力减去替代量,然后将可替换电力为0的机组从匹配队列中清除。
(7)更新省间联络线的可用容量。
(8)转到4进行“中标”,直至匹配队列为空或者省间联络线达到输送容量极限。
将以上算法的替换结果进行分省统计,得出跨省交易电力。
算法流程图如图1。
3 测算分析
为了分析区域电网实行节能发电调度的节能效果和对省公司购电成本的影响,我们取华中电网的冬季和夏季各一个典型日进行了模拟测算。对于节能调度模式和竞价模式采取第2节所示的模型和第3节所示的算法先省内排序,然后在省内排序的基础上进行省间替换。替换后统计各省的平均购电煤耗和平均购电价。某省的平均购电煤耗指供应本省用电需求的发电平均煤耗,如果发电来源于外省,则将外省的发电煤耗折算到本省。平均购电价的计算同理,如果发电来源于外省,则将外省的发电煤耗折算到本省,并加上跨省输电费。对于兼顾电力市场竞价的节能调度模式,我们取式(9)中的m值为0.7,n值为0.3,该模式简称兼顾模式。
测算中作如下假设:
(1)按照《办法》所规定的顺序,水电等优质能源先发,所以将省的发电需求先减去水电等优质能源的发电量,剩下的为火电的发电需求。我们的测算仅针对常规煤电机组。
(2)机组煤耗值采用设计煤耗。
(3)省内的安全约束用分区限制和最小开机代替。
(4)跨省输电必须满足跨省联络线的输送能力约束。
(5)先确定开机机组组合,所有开机机组采用等比例调峰。
3.1 节能分析
表1给出了不同模式下各省的平均煤耗。从表中我们可以看出,节能调度模式的平均煤耗要大大低于等利用小时,充分体现了节能调度带来的节能减排效应。在此模式下,夏季的平均煤耗要低于冬季的平均煤耗,因为夏季四川,湖南等水电大发,火电机组的发电需求减少,按照煤耗低的大机组优先发电的原则,小机组不能进入机组组合,所以夏季的平均煤耗较低。竞价交易,各机组按照固定成本加变动成本的报价方式,大机组煤耗下,变动成本相对较低,报价普遍低于小机组,所以在这种模式下也能取得一定的节能效果。但由于某些小机组已经运行多年,而大机组多为新建机组,还贷压力大,所以有些小机组也存在竞价优势。由于这个原因的存在,其节能效果比节能调度模式的节能力度要小一些。从表2我们可以看到,采用节能调度的节煤效果最显著,全区域全年可以节煤436万吨;其次是兼顾模式,可以节煤398万吨。
3.2 省公司购电成本分析
节能调度要顺利实施,就必须兼顾各方的利益,做到多赢,所以我们做了省公司平均购电成本的比较分析。表3给出了不同模式下各省平均购电价的数据,在测算中,等利用小时和节能调度模式下的购电价采用各电厂的批复电价,竞价模式和兼顾模式采用各企业的发电报价。从表中,我们可以看出,实行节能调度后,电网企业的平均购电成本有所升高,这是由于小机组大多未装脱硫设备,所以批复电价略低一些。而采用竞价交易和兼顾模式下,电网企业的购电成本就得到了降低,取得了很好的社会效益。
3.3 跨省交易量分析
我们对节能调度模式和兼顾模式的跨省交易进行了比较分析,所得测算结果如表4和表5所示。从表4我们可以看到在冬季跨省交易量不大,受电省为江西和四川。江西主要因为全省小机组偏多,四川则由于为水电大省,枯水期水电出力较小。从表5我们可以看到,夏季的跨省交易量明显大于冬季。同时我们还可以发现节能调度模式下,华中电网在夏季出现了煤电倒送现象,就是湖南、重庆等省的电力向产煤大省河南倒送。出现这种现象的原因,一是夏季湖北等省的水电满发,并供当地使用,使火电的边际机组容量上升,与河南相比形成竞争优势。而采用兼顾模式考虑了企业的发电成本,河南省的煤价低,与外省相比具有竞争优势,所以该模式下可以避免了能源倒流的现象。从表4和表5中,我们还可以看到,采用兼顾模式,跨省交易量增大,有利于全区域的资源的优化。
4 结论
本文分析了区域电网节能调度和电力市场竞价交易的数学模型,发现两者具有相同的数学结构,并且从某种意义上说两者具有类似的目标函数。在此基础上,本文提出了兼顾电力市场竞价交易的节能调度模型。通过华中电网的实际数据进行了各种模式的分析测算,通过测算证明了竞价交易也具有节能的效果。而兼顾电力市场竞价交易的节能调度模型,在节能效果仅次于节能调度的基础上,还具有降低省公司购电成本,增加跨省交易量,优化省间资源流动的效果,是一种值得推荐的区域电网节能调度模型。
参考文献
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竞价模型 第2篇
随着电力工业引入市场竞争, 逐步形成了电能市场和辅助服务市场, 发电商参与电力市场竞争是电力行业的发展趋势[1]。抽水蓄能是一种响应快速、运行方式灵活的电源形式, 由于其具有储能、调峰、调频等多种功能, 因而对于间歇性能源的发展起到了重要的辅助作用[2]。近年来, 随着电力工业重组、市场机制的引入, 围绕不同电力市场环境下抽水蓄能电站参与市场竞争的研究在我国也逐步得到重视。
目前, 国内外有关抽水蓄能的文献主要是关于抽水蓄能参与需求侧负荷管理问题[3,4]、抽水蓄能机组的优化调度或与其他电源形式的联合调度问题[5,6,7]、电力市场环境下抽水蓄能电站的经济效益评价和研究[8,9]。抽水蓄能机组参与市场化竞争的研究需要同时考虑机组运行的约束、机组运行出力决策以及市场竞价决策等多方面因素, 以实现电站市场效益的最大化。文献[10]结合市场环境下分段竞价的原理, 提出基于抽水蓄能电站削峰填谷作用的竞价模型, 但该竞价模型仅考虑了单一的市场模式, 不能实现抽水蓄能电站的市场价值最大化;文献[11-12]分别对抽水蓄能机组参加日前市场、双边合约和辅助服务市场的竞价策略进行了建模分析, 制定了市场化条件下的竞价策略, 但是二者没有涉及对竞价模型求解算法的优化。而且这些文献中均未考虑市场环境下的风险因素, 因此对于市场化条件下抽水蓄能机组的竞价决策问题尚需进行进一步的研究。
鉴于此, 本文提出一种电力市场条件下的抽水蓄能机组竞价决策模型。首先, 考虑抽水蓄能机组水头、机组出力限制的约束, 构建了抽水蓄能机组最优发电出力决策方法, 以及必要的机组运行约束条件;其次, 分别构建了日前市场、双边市场和辅助服务市场下的决策约束条件, 并在模型目标函数中将风险因素进行了量化;再次, 选取了蚁群算法, 并引入混沌变量进行搜索寻优;最后, 以某抽水蓄能电站数据作为算例对本文所提出的决策模型进行了验证。
1 电力市场背景下抽水蓄能电站竞价模型
1.1 抽水蓄能电站机组竞价参数
1.1.1 整数变量
抽水蓄能电站不同于一般火电厂或水电站, 在电力系统安全运行的前提下, 其定位是在用电需求低谷时段抽水“蓄”电, 在系统用电高峰时段“放”电。因此, 在构建模型之前, 首先设定如下2个整数变量。
其中, Mi (t) 为抽水蓄能电站运行状态, 其值1、0、-1分别代表电站处于发电状态、闲置状态和泵水状态;N为电站发电机组数量;T为运行循环周期内的总时段数。
定义每台机组在时段t开始的运行状态为Si (t) , 可能出现的运行状态为机组启动、机组停运、其他 (旋转或闲置) 3种, 则:
其中, xi (t) 、yi (t) 取值可为0、1但是不同时取1, 则{xi (t) , yi (t) }的取值组合可以为{1, 0}、{0, 1}、{0, 0}, 分别表示机组处于启动、停运和其他状态。
1.1.2 基于水头的水电站最优发电出力的确定
抽水蓄能电站的储能量受到水库水头的影响, 这一特征会影响其在电力市场中的竞争策略。抽水蓄能电站参与市场竞价时, 应保证在每一个时段的开始基于可用的水头尽可能使得发电出力最大, 从而获得最大的经济效益。
在任何时段t, 所储能量Est (上库所储水量v) 与上库的水头h之间的数学关系为:
可以采用分段线性化的方法近似求解非线性方程, 即转化成分段等效能量曲线[13]。
将等效能量曲线与发电机组的最高、最低出力限制综合在一起, 进行迭代计算, 可以确定机组上报最优可调发电出力, 如图1所示。
迭代计算步骤如图2所示。
1.1.3 机组泵水运行时间约束
在规定的运行循环周期内, 假设电站泵水功率恒定, 水库内水量无损失、无来源, 则电站上水库所存储的电能为:
其中, Eini为初始储能量;EP为机组泵水能量;EG为机组发电量;η为机组能效, 一般取值为67%;PG (j) (j=1, 2, …, tG) 为发电机组发电功率 (MW) ;PP (j) (j=1, 2, …, tP) 为机组泵水功率 (MW) 。
假设发电与泵水模式的转换时间为0, 且电站泵水功率为恒定, 由文献[11]可知, 在运行周期内电泵的最长蓄能运行时间为:
在后面寻优算法的迭代过程中, 该值可作为迭代终止的判定条件。
在通常情况下, 只有当储能成本和泵水成本再加上能效损失成本之和小于售电成本时, 抽水蓄能电站参与市场竞争才是经济有效的, 这是抽水蓄能电站决策者所遵循的利益衡量标准。因此, 对于抽水蓄能机组参与市场竞争需满足:
其中, pG、pP分别为电站购电、售电价格 (元/ (MW·h) ) 。
1.2 基于电力市场的抽水蓄能机组竞价决策
1.2.1 基于日前和双边合约的组合电力市场的机组竞价策略
在竞争性电力市场中, 抽水蓄能电站除了扮演保证电力系统安全运行的角色之外, 也可以以市场交易主体的身份参与电力市场竞价。策略性竞价问题是一个发电机组“自调度计划”问题, 它与传统的机组组合问题相关, 但又有不同之处。策略性竞争是指确定和实施一个最优的市场竞争策略, 即发电商要确定一个最优的发电出力 (MW) 、相应的发电价格 (元/ (MW·h) ) 和相应的发电时段, 以使得自己的发电盈利最大化。
a.基于双边合约的电力市场的机组竞价策略。
在双边合约电力市场中, 购售电双方是通过沟通协商的方式最终确定抽水蓄能机组的泵水购电电价pPb和发电售电电价pGb, 其协商基础就是根据预测的市场出清价 (MCP) 的极值和平均值以及式 (8) 的利益衡量标准[12]。
在本文中, 双边合约中售电量和购电量分别以发电时间和泵水时间来表示。其值的确定取决于抽水蓄能机组的泵水功率和发电功率的比例以及η, 即:
b.基于日前市场的机组竞价策略。
在双边合约的基础上, 组合市场中的决策者需要在日前市场中制定相应的竞价策略, 从而对双边合约交易进行补充, 其目标是售电收益的最大化。其竞价应满足:
1.2.2 基于抽水蓄能机组参与辅助服务市场的竞价策略
基于竞争性电力市场的最优竞价策略另一目标是找出所有的可进入市场中的机会, 从而获得最大的经济盈利。对于抽水蓄能电站而言, 除了其发电时参与电能市场交易的竞争, 还可在泵水和发电时参与系统备用容量服务市场交易的竞争。本文仅研究以10 min旋转备用 (TMSR) 和10 min非旋转备用 (TMNSR) 2种方式参与辅助服务市场:前者是在一段时间 (tP+tG) 内降低电泵所消耗的电能, 将其节约的电能以一个价格psr (元/ (MW·h) ) 作为系统同步备用容量服务出售给备用容量市场;后者是在机组处于闲置状态 (T-tP-tG) 时, 作为一个非同步备用容量以一个价格pnsr (元/MW) 向备用容量市场投标出售。
因此, 在综合考虑电能市场和辅助服务市场获利能力的条件下, 运行周期T内的电站收益可以表述为:
其中, RP、RA、CO分别为电能市场获益、辅助服务市场获益及电站运行维护成本 (元) ;int () 为取整函数;Coi、Csi、Cti、Cfi分别为机组运行成本、启动成本、停运成本和固定成本 (元) ;pbGi、pbPi、ppGi、ppPi分别为在双边合约市场、日前市场中抽水蓄能机组发电售电竞价和泵水购电竞价 (元/ (MW·h) ) ;pi、Pi分别为第i台机组的竞价和发电量;PbGi、PpGi、PbPi、PpPi分别为在双边合约市场、日前市场中抽水蓄能机组发电售电电量和泵水购电电量 (MW·h) ;psr为机组参与旋转备用辅助服务节约电能的出售电价 (元/ (MW·h) ) ;pnsr为机组参与非旋转备用辅助服务备用容量的容量价格 (元/MW) ;Psr、Pnsr分别为机组参与旋转备用的节约电能 (MW·h) 和参与非旋转备用辅助服务的备用容量 (MW) 。
1.3 考虑风险因素的抽水蓄能竞价决策
在电力市场环境下, 抽水蓄能电站将面临着众多与市场相关的不确定性因素, 发电商应该在收益最大化和风险最小化之间进行权衡。本文根据决策者对风险的认知体现考虑风险因素后的收益最大化问题, 进而构建竞价决策目标函数为:
其中, λ为风险因子, 0≤λ≤1, λ=0表示决策者未考虑任何风险因素, λ=1表示决策者的决策依据为风险最小化[14];R′为考虑风险因素后的抽水蓄能电站收益;E (Ri) 为未考虑风险因素的抽水蓄能电站收益的平均值;D (Ri) 为未考虑风险因素的抽水蓄能电站收益的方差。需要指出的是, 在这里仍然是以收益最大化为目标函数, 并没有对风险进行量化, 而是将决策者对风险大小的认知作为决策变量的参数。
由上述机组竞价决策及水电站实际运行条件可知, 抽水蓄能电站竞价决策的约束条件如下。
抽水蓄能机组参与市场竞争需满足:
抽水蓄能机组需满足爬坡率约束:
其中, ΔPimaxup、ΔPimaxdown分别为时段t-1和时段t发电机组的最大爬升和下降功率;Pi (t) 为发电机组在时段t的发电功率, i表示PGb、PPb、PGp、PPp这4种运行模式。
在日前和双边组合市场模式下须满足:
抽水蓄能机组的特性约束:
其中, Qmin、Qmax、Q′min、Q′max分别为时段t转化为电量的放水售电量的下限和上限、抽水购电量的下限和上限。
本文将采用蚁群算法对上述优化问题进行求解, 并在优化算法中引入混沌变量对优化过程进行改进, 具体算法流程参考文献[15-16]。
2 算例分析
2.1 原始数据及其处理
本文采用某抽水蓄能电站的运行工况及对未来某一天的MCP预测值为原始算例进行分析论证。该抽水蓄能电站为日调节电站, 总装机容量为1200 MW, 包括了4台300 MW的可逆混流式抽水蓄能机组, 电站上、下水库最大水头分别为535 m和493 m;其他参数为Qmin=Q′min=0, Qmax=Q′max=300 MW, 上、下爬坡率均为420 MW, ET=Eini=100 MW·h, PP=300 MW, η=0.747, Coi=1 095元、Csi=Cti≈0、Cfi=723元;日运行周期是从当日00:00开始, 次日00:00结束, 日运行周期开始上水库为正常水位;考虑容量成本因素、机会成本因素和效率成本因素设计备用服务的市场价格[17], 则psr=36.7元/ (MW·h) , pnsr=3.1元/MW。此外, 以水头为自变量, 分别给出了抽水蓄能机组发电出力的最高、最低功率限制曲线以及反映上水库储能量的等效能量曲线, 如图3所示。参考文献[18]给出的日前市场出清价的预测曲线, 并对各时段MCP按照升序排列得到24 h的复合MCP曲线, 见图4。
2.2 竞价决策分析及计算结果
2.2.1 组合市场竞价决策
根据本文所提组合电力市场竞价模型, 得到算例中抽水蓄能电厂在双边合约市场上的供参考的合约电价 (A2=150元/ (MW·h) , A3=355元/ (MW·h) ) , 及在日前市场上的购售电价极值 (A1=138元/ (MW·h) , A4=375元/ (MW·h) ) , 如图5所示。所得到的计算结果能够较好地反映电力市场模式下, 抽水蓄能电厂参与市场竞争的竞价策略。从图5中也可以看出, 在实行发电侧峰谷电价的模式下, 适当提高峰谷电价差可以提高抽水蓄能电厂收益, 进而更大限度体现抽水蓄能电厂的市场化运营中的调峰静态效益。
2.2.2 最优发电出力决策
根据1.1.2节提出的最优发电出力决策算法, 在日前和双边合约组合市场中抽水蓄能电厂的最优发电出力如图6所示。在日前市场上抽水蓄能电厂购售电价均优于双边合约市场确定的价格, 并且泵水模式下满出力运行, 发电模式下的发电出力投标值随着发电时间的推移呈逐渐下降趋势, 从而验证了本算法的有效性。
为进一步证明竞价模型在经济约束条件下的有效性, 本文将所提出的组合市场模式下的竞价策略分别与文献[19-20]中提出的经济策略进行比较, 如表1所示。表1反映了各种市场模式下的运行策略和电厂经济收益, 其他几种运营模式分别为单一日前市场、单一双边合约市场以及日前市场与辅助服务市场的组合。第1种模式下决策者只根据日前市场MCP预测曲线制定竞价策略, 第2种模式下决策者是以追求合约收益最大化为目标, 第3种模式下则同时考虑了日前市场和辅助服务市场上的综合收益最大化。由表可知, 辅助服务市场的引入能够明显增加抽水蓄能电厂的收益, 而且组合市场模式下的抽水蓄能电厂收益高于其他3种模式, 证明了本文所提出的竞价决策的合理性。
3 结论
成也竞价败也竞价 第3篇
但是, 谈到为百度盈收立下汗马功劳的“竞价排名”, 虽然以前也有不少人提出异议, 但随着国内最重要的媒体——央视对其曝光后, 却使百度受到了前所未有的严重质疑。各路人士提出了一个命题:百度的竞价排名是不是当初推出就是一种错误?
搜索引擎带来的竞价排名热
说到竞价排名就不得不说到搜索了。中国互联网协会副理事长高卢麟说, 中国网民的搜索引擎使用率为70%左右, 成为互联网应用中仅次于新闻信息浏览的第二大应用。2008年上半年, 搜索引擎用户增长了2300多万, 半年的增长率达到了15.5%。
搜索引擎在某种程度上成为网民使用互联网的入口, 当用户产生兴趣的时候上网去搜索, 然后他可以在网上可以看到所有他想看到的包括产品的信息。然后是行动, 买完了产品有了行动的体验之后又去分享, 分享又是通过互联网的。搜索是贯穿在整个环节的, 如果没有搜索的话, 任何一个环节没有办法完成。它不仅可以为网民提供信息, 还可以为企业提供有效的网络经营营销方式, 降低中小企业的经营成本。为了争夺这一市场份额, 国内几大搜索引擎展开了营销大战。搜索已经成为消费链条的关键一环, 是因为它有优秀的商业模式。第一代的搜索引擎公司是早期就倒闭了, 像早期的Attenlion也倒闭了, 1998年开始出现了竞价排名, 自此活下来的搜索引擎现在都很赚钱。
所谓关键词, 就是产品或服务的具体名称。例:有一个客户想在网上定购一批压缩机, 他会在百度搜索框中输入关键词“压缩机”, 寻找相关信息。竞价排名是一种按效果付费的网络推广方式, 由百度在国内率先推出。企业在购买该项服务后, 注册与产品相关的关键词, 每天有数亿人次在百度查找信息, 企业就会被查找这些产品的客户找到。如企业在百度注册“电气设备”这个关键词, 当消费者寻找“电气设备”的信息时, 参与竞价的企业就会优先被找到, 百度就按照点击企业的潜在客户访问数收费。
当年该商业模式一经推出, 便成为学院派研究的经典案例, 被各路学者视为网络营销的创举和高度优化的资源配置方式, 并以其投入小、回报高的高性价比使众多的中小企业趋之若鹜。据统计, 百度公司90%以上的业务营收来自于搜索竞价排名。
而今天, 令百度深陷泥潭的也正是其竞价排名模式, 股价的下挫显示资本市场对于百度竞价排名的盈利前景表示怀疑。业内人士认为, 由于百度搜索竞价是通过人工干涉自然搜索结果获得收益, 所以决定搜索结果的不完全是自然算法排序, 特别是在最重要的前几页搜索结果, 基本都是由百度来决定信息的排序以及用户的信息体验, 而其中的关键因素则是购买者出价——价高者得。这样一来, 只要付足够的钱, 各种虚假广告和违法网站就有了在百度上传播的渠道。
搜索引擎行业目前基本分为两类:一类是, 李开复为代表的谷歌派, 他表示谷歌不会采用人工干预搜索结果, 并认为被百度采用的竞价排名的商业模式不具有长期可持续的发展性。他认为, 搜索引擎的结果应当基于公正性, 不否认搜索引擎会有一些善意的人工干预, 这些行为是可以理解的。但利益驱使的人工干预性对行业影响更大, 包括付钱删除结果、对竞争对手降低排名等行为, 都将对行业发展造成伤害, 并呼吁其他的搜索引擎也能确保搜索结果的公正。这一表态直接将矛头指向了百度的竞价排名。
另一类是, 李彦宏为代表的百度派, 他认为影响搜索引擎公正性的关键问题不是竞价排名, 而是垃圾信息, 竞价排名则是为了解决这一难题而推出的。通过竞价排名, 有商业需求的网站可以出现在搜索结果前面, 从而使得群发垃圾信息获取搜索排名的作弊方式变得无效, 这样从总体上将更有利于用户体验。据百度介绍, 百度每天处理的作弊及垃圾站点数量, 大约在3万左右, 包括纯作弊网站、机器采集网站、钓鱼网站等。
由搜索引擎引发的竞价排名风波愈演愈烈。可以说是搜索引擎的商业模式导致了百度对关键词竞价排名的赢利扩张。有析人士认为, 竞价排名尽管迄今一直占百度总营收的80%, 但由于该模式将搜索结果与赞助商广告混淆在一起, 与搜索引擎作为媒体平台的公正性相抵触。长远而言, 百度必须改变其竞价排名模式, 向谷歌那样将搜索结果与赞助商广告进行切割。
为百度盈收立下汗马功劳的“竞价排名”, 随着国内最重要的媒体央视对其曝光后, 使百度受到了前所未有的严重的质疑。各路人士提出了一个命题:百度的竞价排名是不是当初推出就是一种错误?
竞价排名到底错在哪里
要论证这个命题, 那就得证明百度竞价排名存在难以避免的弊端。其实, 在百度竞价排名中如果有一种弊端是难以避免的, 就可以说其推出就是一种错误。我们发现其至少有四个弊端。
1、付钱多排名就靠前--难免见利忘义
据悉, 2008年第三季度, 百度以竞价排名为核心的网络营销收入9.182亿元, 占总收入的99.9%。正因为如此, 洪波才认为“百度就是一家以竞价排名为核心商业模式的互联网营销公司”, 如果百度放弃了搜索竞价排名模式, 那么只有死路一条, 毕竟在搜索身上探询新的赢利点, 是百度在国内的首创。
这是“竞价排名”最根本的错误。因为搜索引擎对网民访问各种网站有着引导作用, 其排名应该是对应关键词最公正的排名 (一般按点击率) , 然而, 竞价排名却因谁付钱多就排名最靠前, 其排名的逻辑与钱挂上了钩, 自然就变了味。
2、对拒付者予以屏蔽--难免公平缺失
百度对广告客户如此“宽容”, 对不愿与其合作的网站们却十分“严厉”, 频频封杀各种各样被他视为“作弊”的中小网站, 从而惹来了“众怒”, 不少网站站长因此结成了“反百度联盟”, 在一个叫做“反百度” (www.fanbaidu com) 的网站里集体抗议。也许百度声明这只是部分内部员工的个人行为, 并称要对这些员工进行处理, 但是毕竟这种情况的出现了, 难免就出现了不公平。况且, 在互联网相关监管措施缺位的情况下, 单靠搜索引擎网站自律是远远不够的。
3、对广告者疏于审核--难免李鬼频出
因为竞价排名, 百度搜索引擎的最前面几个几乎都是付钱买来的排位, 虽然有“推广”两个字跟在后面, 但许多搜索结果中前五个付钱的结果已经占据了几乎整个屏幕, 而其中又可能有不少李鬼, 自然会出现误导消费者的情况。也许百度声明这也是部分内部员工的个人行为, 但已经出现的事实不容否认:有假冒公司的广告占据了排名靠前的位置, 有没有经营执照的公司堂而皇之地通过搜索引擎大赚特赚。难道只要给钱, 李鬼可以替代李魁, 假的就可以招摇过市?对搜索竞价厂商投放广告的资质、真实性、合法性审核, 百度实质上处于不作为状态, 最终不但让搜索不再公正、客观, 而且让消费者很受伤, 不再相信搜索的真实性, 甚至对网络信息一概认为都是假的。应该说百度到了自我救赎、自我纯洁搜索竞价排名商业模式的时候了, 这是百度唯一能够继续存在和受到网民支持尊重的明智选择。
4、业务按照点击量收费--点击欺诈花样多
曾有百度竞价排名客户聚集在百度公司楼下, 打出“百度竞价欺骗客户, 恶意点击非法敛财”的标语, 抗议百度竞价排名欺骗客户, 通过恶意点击敛财, 并出示了一份由北京市第二公证处公正的公证书, 公证书显示抗议者是北京中北卫科癌症医学研究院等单位。
该单位在声明中称, 百度竞价的恶意点击高达70%。该单位自2003年1月4日开始在百度公司做竞价排名, 投入费用几百万元, 但抗议前的一年多以来, 所有关键字点击量呈几倍甚至几十倍的上升, 消费金额成倍增长, 效果越来越差, 通过第三方网络监测系统监测, 每天由大量通过以cpro.baidu.com点击他们的关键字, 来自这个网址的点击量占点击总量的70%, 这个cpro.baidu com是一个名为“百度主题推广”的项目, 声明称这个产品纯属百度公司为了欺诈客户而增设的“变相网址”, 通过恶意点击导致客户广告费增加, 损害他们的利益, 因此上门讨说法。据悉, 双方最终“秘密和解”, 百度开出的和解条件让对方很满意。
由此可见, 只要竞价排名仍然是百度的核心商业模式, 百度就永远摆脱不了层出不穷的质疑和曝光。
竞价排名的出路何在
当然, 互联网内常年口水战不断, 加上百度树大招风, 难免引来有心者争议。但近些年因百度竞价排名引起的风云事件、业内人士对百度的不断建议, 加上第三方监测机构对百度发出的预警等现象, 无不在提醒这位中国搜索引擎巨头应适当反思自己的策略。
“百度的竞价排名团队像保险销售员, 无孔不入, 游说客户”, 这是业内人士对百度竞价排名销售员的评价, “他们很疯狂, 不管对方是谁, 行为是否合法, 只要出钱多, 便能上百度头条。”这也是百度被人揭露收录违法医疗网站、败诉大众搬场的原因。“当然, 竞价排名销售员们的疯狂, 与百度内部的管理机制高压和混乱有直接关系”, 业内人士称, “竞价排名销售员们如哪月完不成百度规定的销售额, 便有立即被开除的危险。”
不透明的反作弊规则惹得众人猜议, 屏蔽很多中小网站后, 只一句“你作弊了”便打发完事。引得站长们揭竿而起, 成立反百度组织, 甚至怀疑百度的销售部和技术部勾结行事。
不透明的百度广告联盟分成制度, 让联盟会员们始终被牵着鼻子走。“我们永远不知道我们所得到底占了付出的多少比例, 只是每个月收到百度的一张账单, 只能获知本月从百度收入多少。”一位和百度合作密切的网站负责人感叹。
面对此些内忧, 没见百度过多在意。百度倒是在内忧暗藏的同时, 不断考虑如何扩张市场——进军日本、涉水C2C、参战新闻门户等, 意在大规模拓展市场。
扩张过急、过于强调市场, 而相应的管理跟不上, 制度又不透明, 这些恰恰是百度的症结所在。甚至有业内人士直言到, 搜索引擎竞价排名模式不会死, 这是比较成功的网络营销模式, 但李彦宏过分强调市场的观点迟早会吃亏。
集合竞价问题研究 第4篇
集合竞价在电子商务中起着重要的作用,它的主要特点是能降低投资风险,提高拍卖效率。传统拍卖大多采取非集合竞价方式,如第一价格密封拍卖(first-price sealed-bid auction),则竞胜标确定是一件十分容易的事情,只需将“标的”相同的最高价格的标分别挑出即可。如果有ɑ个标,m个待拍项目,则只需用O(ɑm)这么长时间。但是这种竞标方式风险大、效率低,往往难以达到预期的效果。相比传统方式,集合竞价有着良好的实际效果,但在同样条件下,集合竞价竞胜标确定要复杂得多,集合竞价的算法复杂度是指数级,属于NP问题。
1.1 问题定义
假设M为待拍项目的集合,任意投标人i可以对M中的单项或其项目的组合S∈M投标,标价为bi(S)。集合竞价的基本问题就是求解mɑx∑bi(si)(∪si=M)从而确定最优的竞胜标。
1.2 预处理
由于在问题求解的初期阶段,会遇到很多冗余标,影响算法运行效率,而这些冗余标能在线性时间内得到去除,故先对所有的标进行预处理能一定程度的提高算法运行速度。
预处理1:对“标的”相同的单一标,只保留其最高价格的标,即有
预处理2:对“标的”相同的组合标,只保留其最高价格的组合标。这样,其它的标可视为因无“竞争力”而被遗弃掉。
显然,预处理1先是淘汰掉“显性”的无竞争力的标;预处理2则是淘汰掉“隐性”的无竞争力的标,这种标具有一定的欺骗性。
本文所述的标均是经过上述处理后剩下的“标的”不同的标,共n个。
1.3 模型设计
根据问题的定义和预处理过程,我们给出集合竞价问题的基本模型:
模型说明:(1)模型以极大化拍卖商收益为目标,目的是求得最后的竞胜标;(2)X为一个可行解,即每个项目至多可以分配给一个标;(3)A为可行解空间,A中的可行解满足两个条件:a)彼此不相交b)所有可行解的并集为整个空间M。
从上面的模型中可以看出,集合竞价问题是一个组合问题。看似容易,但求解却是十分复杂的计算问题,是一个NP难题(NP hard problem)。
2 集合竞价问题算法设计——全排列穷举法
2.1 传统算法简介
Sandholm首先讨论了用穷举法的思想来对问题进行求解。他指出了该问题可行分配方案(即可行解)的精确数为∑Z(m,q)。这里的Z(m,q)表示将m个项目分配给q个。竞买人的分配方案数,是众所周知的第二类斯特林数,具有如下递推关系:
其中:Z(m,m)=Z(m,1)=1。
Sandholm根据上面的递推关系证明了可行的分配方案总数为O(m^m)。除非待拍卖的项目数(m<12左右)非常小,否则无法实现对全部的可行解空间进行搜索。
Rothdopf等提出了用动态规划法来对问题求解。算法的求解步数介于O(2^m)和O(3^m)之间,算法搜索的步数只与待拍卖项目数m有关,而与经过预处理后得到的标数n无关。动态规划法仍然不能求得待拍卖项目数(m>20)时问题的最优解。
本文采用的是数字全排列的穷举方法,设计思路清晰,方法直观,缺点是运算复杂度较高O(n!),只能解决n<12时的情况。
2.2 全排列穷举法的算法思想
注意到,精确算法的本质是要以某种方式遍历整个搜索空间,随后比较其竞标总额的大小,从而确定最优的竞胜标。而先前的各种算法的目的只是尽可能优化的遍历整个搜索空间,而其本质还是穷举。
算法思想:本文所用的全排列穷举法的主要思想是先求出给定的n个标的一个n-全排列,搜索空间内可能出现的所有情况就是n!个搜索序列,把这些序列存储在一个n!*n的数组中,然后在调用创建竞胜标的函数create Bid时运用这个数组,从而得到竞胜标。
2.3 全排列穷举算法的具体设计过程
设问题的规模为n,则问题的设计过程如下:
(1)建立一个用于计算n全排列的类range,该类中的主要成员包括Result、Insert Bid、Bridge、Factorial、Get Result。(2)计算全排列的思想:利用逆序数的一一对应性,逐个求出所有全排列,求出了所有的排列以后,在main函数调用create Bid函数,根据每个排列,创造一个标的,存储在一个二维数组中;(3)create Bid函数的设计思想:(1)设置存放标的数组t,t的初始值为空,位置指针指在队头位置;(2)从对应序列的第一个元素开始,如果和t没有相交,把该标的存放在t中,而t的队尾指针后移一格。(3)当遍历完一个排列的所有元素后,一次搜索算法结束。(4)t中的元素个数应为n。(5)计算每次搜索得到的标的的标价总和,存放在数组t_pay中。
2.4 当所有的空间都搜索完毕后,去t_pay中最打的元素,其对应的标的就是竞胜标,t_pay[i]的值就是最佳竞价。
3 全排列穷举算法的复杂度及优缺点
该算法主要的运算开销在求n的全排列,所以算法的复杂度为O(n!)。该算法简洁明了、易于实现,且覆盖整个搜索空间,故不会出错;但是,正是由于搜索空间较打,该算法存在着存储空间较大,算法复杂度较高,不能用于较大的n等缺点。
摘要：20世纪中期以来,随着纳什均衡理论的提出和发展,博弈论(game theory)逐渐成为一门新兴的科学,它涉及了经济学、管理学、计算机科学、社会学等各个领域,对社会的发展起了极大的推动作用。本文侧重在博弈论中一些具体问题的优化算法的实现与比较,以及其在高性能平台下的并行度和改进情况的分析和研究。
煤电联动与竞价上网问题研究 第5篇
在电力行业的诸多问题中, 电价问题无疑是最为敏感的。发电企业在相当长的时间中处于亏损状态, 而在电力的接收端, 对电价的变动又异常的敏感。出于对CPI等因素的考虑, 终端用电价格也不能大幅波动。所以, 在电力从产生到消费的整个链条中, 发电环节的煤电冲突和上网环节的竞价上网就成了最值得探讨的问题。
2 煤电冲突
2.1 电煤价格回顾
1994-2001, 国家对电煤价格实行指导价。除电煤以外的煤炭价格实行市场化, 但占煤炭销售近60%电煤价格仍然实行政府指导价。这就是所说的煤炭价格双轨制——煤炭市场的市场价和重点合同价并存。
2002 -目前, 电煤订货会。发改委组织电煤订货会, 组织煤炭、电力企业双边协商, 签订下一年度电煤采购合同。基本上实现了煤炭价格的市场化。下图是电煤历届电煤订货会最后的成交价格。从图中我们可以看出, 电煤合同价格一路飙高。目前电煤和市场煤价格基本相同。
2.2 电力价格回顾
2002年起, 电力体制改革步入实质性操作阶段。厂网分开后, 建设竞争性电力市场的改革正式开始。
为了理顺煤、电价格关系, 缓解煤电价格矛盾, 2004 年年底, 国家发改委确定建立市场化的煤电价格联动机制。以不少于6个月为一个煤电价格联动周期, 若周期内平均煤价较前一个周期变化幅度达到或超过5%, 将要求电力企业消化30 %的煤价上涨因素, 在此基础上, 将上网电价随煤炭价格变化调整, 以弥补发电厂成本的增加。如果没有超过5%, 则累计入下一个计价周期。2005年3月28日, 国家发改委出台了《上网电价、输配电价、销售电价的管理暂行办法》, 发电企业的上网电价在竞价上网前, 由政府价格主管部门按照合理补偿成本、合理确定收益和依法计入税金的原则核定, 或通过政府招标确定。
第一次煤电联动在2005年的5月, 销售电价上涨2.52分/千瓦时, 燃煤机组上网电价平均上调1.78分/千瓦时。而随后2005年11月份虽然再次满足了联动条件, 但并未有所动。2006年7月1日第二轮煤电价格联动启动, 电价上调2.09分/千瓦时, 其中将燃煤机组上网电价提高1.174分/千瓦时。 第二次电煤联动之后, 周期内已达到多次电煤联动条件, 但由于宏观条件 (CPI高涨) 没有启动。之后的电价上涨中, 会将煤价上涨作为一个考虑的因素。但是电煤联动的机制已经终止, 国家又回到“计划电”的时代。2008年7月1日, 全国销售电价平均提高2.61分/千瓦时, 其中补偿煤炭涨价的占1.64分2008年8月20日, 电力发电企业上网电价提高2分/千瓦时, 销售电价未涨。但发电企业的全行业亏损仍然显示现行电价过低, 不足以弥补煤炭价格上涨带来的成本上升。
2.3 煤电冲突的根本
从产业经济学的角度看, 造成中国煤电关系紧张的根源在于煤电企业之间所形成的纵向价格双轨制, 也就是指同时存在着两种价格形成机制和相应的价格管理体制。煤炭企业方面, 煤炭价格的形成由市场供求双方决定, 政府不参与直接调控, 这就形成了所谓的“市场煤”。而在发电企业方面, 上网电价不由买卖双方控制, 而是由发改委协调, 也就是国家规定上网电价, 这就是形成了所谓的“计划电”。煤炭冲突的根本, 实际上是“市场煤”与“计划电”的之间的冲突, 也就是两个价格形成与相应的价格管理体制之间的冲突。
2.4 缓解煤电紧张的途径
目前较为有效地缓解煤电冲突的途径之一就是具有区域垄断地位的处于产品生产下游的电力企业兼并处于上游的煤炭企业, 从而实现煤炭企业和电力企业的纵向一体化。这样就把煤炭企业和电力企业的纵向生产关系内化于企业。从产业组织学的角度出发, 电力企业与煤炭企业实行纵向一体化至少会带来以下两个方面的好处:一是纵向一体化能大大减少电力企业和煤炭企业之间的交易成本。二是纵向一体化使得电力企业可以获得确定的投入要素的供给, 或者说可以获得确定的要素产品市场, 从而避免原材料供给的不确定性所带来的损失。
3 竞价上网
3.1 竞价上网的历史
2002年的电力体制改革成功实现了电力行业的厂网分开和政企分开, 实现了厂网分开、竞价上网的运营模式。在这一模式下, 输电和配电仍然是垄断经营。这种模式允许存在独立发电厂IPP (Independent Power Producel) 。虽然IPP生产的电力仍由电网垄断企业单独收购, 再卖给广大电力用户, 但是IPP的出现表明, 发电侧电力市场的市场机制定价得以形成。
但是竞价上网也可能带来一些问题, 发电厂商在相互博弈的过程中, 很容出现或是共谋出高价或是竞争出低价而导致上网电价不能弥补成本 (如美国加州大停电) 等情况出现, 这样就有人质疑竞价上网是否是一种好的政策。
3.2 竞价上网的意义
设计竞价上网, 厂网分开制度, 根本目的是打破垄断, 理顺价格机制, 使电力价格市场化。目前发电侧的垄断已经打破, 从五大电力集团“跑马圈地”中, 我们就可以看出打破垄断的重要意义。电力行业专家比较一致地认为, 如果还是当初厂网不分的情况, 电源建设就不可能这么快。除了五大电力公司外, 地方和民营企业也获得了长足的发展, 这些共同奠定了电力大发展的坚实基础。
3.3 真正落实竞价上网的途径
然而厂网分开只是第一步, 真正要实现电力体系的市场化, 输配分开仍然是必然之路。只有输配分开, 才能造就真正的电力市场, 只有电厂和用户能够直接进行交易, 才会在整个电力环节上开展竞争, 竞价上网才有实质的意义。在目前的体制下, 电厂的买家没有选择, 用户的选择也只有一个, 即是国家电网。所以说仅在发电侧形成竞争还是远远不够的, 只有在供电侧同时形成竞争, 不光有“竞价上网”, 还有“竞价卖/买电”, 整个价格机制的改革才算完全完成。
当然输配分开涉及到数以千计的配电网络划分和建设, 其难度不亚于厂网分开, 尽管在不同地区会有具体的差异, 也会存在技术上的障碍, 但这种困难并不是不可克服的。电力节能调度政策是近几年来实施的少有的一项电力改革举措, 政策已经发布, 进展却举步维艰, 关键仍然是利益的再分配问题。
摘要：电力行业是关系到国计民生的重要行业, 而电价的制定并不能完全用传统经济学理论进行分析。而目前最值得探讨就是煤电联动与竞价上网问题, 因为前者关系到了发电企业的成本问题, 后者关系到了用户的电力成本问题。通过历史数据与现实情况相联系, 就煤电联动与竞价上网环节存在的上述问题进行了初步的分析。
关键词：电力行业,煤电联动,竞价上网
参考文献
[1]林伯强.电力短缺、短期措施与长期战略, [J].经济研究, 2004, (3) .
[2]于立, 刘劲松.中国煤、电关系的产业组织学分析, [J].中国工业经济, 2004, (9) .
输电阻塞下发电商竞价策略研究 第6篇
关键词：电力市场,竞价策略,阻塞管理,遗传算法
在实际的电力市场运作中, 特别是在许多用电负荷高增长区经常出现严重的输电阻塞现象, 而输电阻塞可能会明显改变发电商在电力市场中所处的竞争位置。阻塞区外的一些发电商会因为电力送不出去而减少利润, 而阻塞区内的发电商则会因此而减少竞争对手, 甚至会在某些子市场中处于垄断地位而获得超额利润。所以发电商的竟价策略中必须考虑预期的输电阻塞情况。
研究发电公司的最优报价策略或据此考察发电公司在电力市场中可能滥用市场势力的程度是近几年来国内外的研究热点之一[1,2]。文献[3]用简单的例子分析了发电公司可以利用输电网络阻塞甚至利用其所拥有的发电厂所在的独特的地理位置而故意引起输电阻塞来获取超额利润;文献[4]研究了输电网络约束对发电商纯策略均衡解的影响;文献[5]针对输电网络的可能运行状态求取发电商报价策略的纳什均衡, 但其计算量大并且纯策略纳什均衡可能不存在;文献[6]系统地构造解决输电阻塞的方法框架, 但没有详细说明如何得到阻塞情况下发电商的最优报价系数;文献[7]在文献[6]的基础上运用附加费用法构造了竞价策略模型并做了进一步的研究, 但不同的阻塞管理方法对应的竞价策略模型也是不一样的。为此本文利用节点电价法构造了考虑输电阻塞影响的发电商最优报价策略的双层优化模型, 并给出了相应的求解方法。
1 数学模型
1.1 发电商报价函数
为便于描述, 假设某电力市场中有N个发电商, 各发电商以1个等值机组进行报价, 同时考虑自己的生产成本、预测的系统负荷、市场规则以及对其他发电商的报价估计对风险的偏好等因素找出自己的最优竞价策略。假设市场规则要求线性报价, 则第i个发电商的报价函数为:
式中, qi为发电商i的出力, 并且Qimin≤qi≤Qimax;Qimax和Qimin分别是其有功出力的上下限值; μi (αi, βi) 为发电商i出力为qi时的报价, αi和βi为报价系数。
1.2 阻塞管理及发电商竞价模型
目前联营体模式下实际运行的电力市场大体采用三种不同的方法进行阻塞管理, 即:节点电价法、区域电价法和附加费法。其中, 节点电价法的一般做法就是将输电线路的潮流约束写入竞价的目标函数的约束条件中, 当达到输电线路约束时, 利用优化算法自动调整相关机组的交易电量以及所在节点的节点电价。
在电力联营体交易模式中, 采用节点电价法进行输电阻塞管理仍可看作是一种基于集中调度的OPF问题。
交易中心接受报价后, 在考虑线路输送容量约束以及线路断面传输容量约束的情况下, 按照实现系统购电费用最小为目标, 通过经济调度, 确定各发电商的节点实时电价以及相应机组的发电出力。该OPF问题可表述如下:
其中,
此时, 系统经济调度问题的拉格朗日函数为:
式 (6) 中, λ、μ、 η为拉格朗日乘子。
式 (6) 对qi进行求导可得相应节点的节点电价为:
式 (7) 中, ζi表示发电商i所在节点的节点电价。
此时发电商的利润为
式 (8) 中, Ci为发电机组的生产成本函数, 常用二次函数表示为:
式 (9) 中, ai、bi、ci为发电机组的生产成本系数。
发电商在竞价过程中追求利润最大化, 因此其竞价模型可描述为:
综上所述, 当考虑输电网络阻塞时, 发电商i的利润最大化问题可用双层数学模型来描述:第一层为发电商利润最大化模型即式 (10) ;第二层为考虑输电阻塞的经济调度模型即式 (1) —式 (5) , 且第二层为第一层的约束条件, 这样由这6个式子共同组成一个优化模型。
2 求解算法
本文以发电商i为研究对象, 为简化描述假设已得到竞争对手报价系数的估计值。用遗传算法求解第i个发电公司的最优报价策略 (i=1, 2, …, N) , 即最优报价系数αi和βi, 以及相应的利润。算法流程如图1所示。
图1中:遗传参数包括种群个体数量NIND, 最大遗传代数GEN, 变量范围RANGE, 交叉率XOVR, 变异率MUTR。
3 算例分析
以IEEE14节点标准系统为例, 应用本文所提出的方法进行仿真分析。图2为IEEE14节点系统接线图, 为了便于分析, 假设有5 个发电商, 各发电商以1台等值发电机组报价, 发电机所在节点及其机组参数见表1 (在实际应用时需要根据历史数据采用统计方法确定各机组的参数) 。
假设根据市场公布信息可知系统总负荷D=369.0 MW, 各节点负荷如图2所示。设线路3和线路15的输电容量分别为32 MW和19 MW, 而采用直流潮流模型计算线路潮流得支路3和支路15的线路潮流分别为40.4 MW和21.23 MW, 可见出现了潮流越界, 因此要考虑输电阻塞的影响。
表1中, ai单位为USD/h, bi单位为 (USD/MW·h) , ci单位为 (USD/MW2·h) 。
以发电商1为研究对象, 假定估计竞争对手的报价曲线系数为表1中的边际成本系数, 采用遗传算法求解发电商1在考虑输电容量约束时的最大利润模型。在算法的实现过程中, 采用英国设菲尔德大学推出的基于MATLAB遗传算法工具箱并采用实数编码。
令报价参数α1、β1分别在c1～2 c1和b1～2b1内变化, 种群规模为20, 最大迭代次数为100, 单点交叉概率取0.8, 变异概率取0.1。求得发电商1的最优报价系数为α1=0.136 USD/ (MW·h) , β1=3.664 USD/h, 利润W1=436.526 USD。相应的市场出清结果如表2所示。
若不考虑输电容量约束, 即在竞价模型中去掉约束式 (4) 和式 (5) , 同样按上述遗传算法可得发电商1的最优报价系数为α1=0.123 USD/ (MW·h) , β1=4.47 9USD/h, 利润W1′=385.874 USD。
可见, W1′<W1, 即在预测到线路3和线路15发生输电阻塞时, 发电商1采取本文方法得到的最优报价系数明显优于不考虑输电阻塞时的最优报价系数下的利润, 说明本文提出的模型及算法有利于发电商达到利润最大化。
4 结论
本文研究了在输电容量不足、可能发生网络阻塞的情况下发电公司的报价策略问题, 构造了计及输电容量约束的使发电商利润最大化的最优报价策略的双层优化模型, 并运用遗传算法对该模型进行求解。在系统边际电价参数的1～2倍之间搜索最优报价参数。本文提出的模型合理且求解算法简单, 算例分析表明, 采用本文所提方法获取输电阻塞时发电商的最优报价系数可以使发电商利润达到最大化。此外由于输电阻塞将导致市场出清电价上升, 发电商一般都会采取策略性报价来获得更高利润, 为抑制发电商利用输电阻塞蓄意抬高市场出清电价必须进行阻塞费用的合理分摊。因此, 如何降低阻塞费用, 防止投机行为以及由此带来的对发电商报价策略的影响是下一步的研究重点。
参考文献
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[2]杨根、周杰娜、胡志勇.基于博弈论和概率论的发电商竞价策略研究.继电器, 2006;34 (10) :41—44
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[5]余贻鑫, 陈晓明.考虑输电约束的古诺均衡求解方法.中国电机工程学报, 2005;25 (13) :68—72
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论搜索引擎竞价排名机制 第7篇
从百度屏蔽门事件看竞价排名
搜索引擎的价值来源于以下几个领域:信息发现、信息处理、信息私有、知识发现以及协同整合。整个中国搜索引擎市场的规模预计到2010年该数字将突破100亿。搜索引擎已经与电子邮件、即时通信并列互联网三大基础应用。 (1)
广告是搜索引擎企业的重要收入来源, 包括关键词广告、竞价排名、网络实名、固定排名、网站登录等。2008年中国搜索引擎广告整体市场规模近49.3亿元人民币, 占网络广告总体市场规模的比重接近三分之一。在所有搜索引擎广告中, 竞价排名近年来发展迅速。从全世界范围来看, 包括Google、Yahoo、MSN等在内的几乎所有著名搜索引擎都不同程度地开展了竞价排名业务。而最早将竞价排名引进我国的百度搜索, 其来自竞价排名的广告收入早已超过其总收入的80%。竞价排名作为一种广告拍卖机制, 对搜索引擎企业贡献的利润甚至超过了技术进步, 成为搜索引擎行业的支柱性盈利模式之一。 (2)
“竞价排名”这个词汇大规模地进入人们的视野, 应该归因于国内最大的搜索引擎公司百度。2008年的秋天, 百度遭遇“屏蔽门”, 让百度在大众心中的形象大打折扣。而这些, 都跟百度的竞价排名业务紧密相关。
竞价排名是这样一种广告机制:企业或商家注册自己相应的关键词, 而潜在用户使用搜索引擎并检索这些关键词时, 企业或商家的网站就会出现在醒目位置, 成为潜在客户比较靠前的选择。有统计显示, 65%~70%的网民在点击搜索结果的时候大致会对前10条进行浏览, 一旦所需信息得到满足, 越往后就越不会去看。所以排名靠前就意味着一种机会得到的靠前。
笔者认为, 就这种机制而言, 本身是没有问题的, 作为一种广告机制, 它在现当代中的运行其实是遵循了相应的经济规律。可是在百度屏蔽门中, 百度在获取到高额利润的同时, 却缺乏对相关企业的资格审核, 并且在明知企业已有违法行为时, 人为屏蔽负面信息, 这种道德的缺乏才是应被谴责的地方。
竞价排名中的相关博弈
一个正常的、早已存在于经济生活中的广告模式, 无所谓好坏。有的只是对不同利益方的不同利益诉求。
对搜索引擎公司而言。竞价排名机制所带来的丰厚利润让各搜索引擎公司难以割舍。竞价排名为百度带来了丰厚的利润, 2008年的第三季度, 百度以竞价排名为核心的网络营销收入9.182亿元, 占总收入的95%以上, 同比增长85.1%;净利润为3.479亿元人民币, 同比增长91.4%。
然而竞价排名带来的监管问题、信誉问题也同样显著。
不管是电视广告还是报纸杂志广告, 在笔者看来, 都是一种竞价排名。虽然这些广告不像搜索信息那样, 以列出一、二、三来证明广告客户之间存在竞争, 但我们明白, 表面上, 这些媒体是规定了一个价格, 然后广告客户自己上钩, 但实际上, 媒体早就根据市场行情、自身竞争力和广告效应, 做出了一个适当价位。电视时间、报纸版面是相对稀缺的资源, 所以也就会有显性竞价和隐性竞价。而谁也不敢保证这些媒体上的广告产品都百分之百真实, 也出过央视的虚假广告事件。而最后一再被提及的监管问题, 是传统媒体也好、新媒体也好, 都需要面对的问题。有问题的是监管机制, 而非竞价排名本身。
如果一个搜索网站信誉下降到一定程度, 造成用户流失, 相应地, 广告客户也会流失。这个循环过程, 中间任何一环如果出现严重问题而不及时改正, 最终会导致恶果。
对商家而言。总体来说, 在中国现今社会, 企业和商家的运作还是基本上遵从丛林法则的, 即优胜劣汰机制。一个成熟而良好运作的企业, “竞价排名”应是其整体良好营销的一个部分, 不管是在传统媒体上还是新媒体上, 毕竟广告是现代企业不可或缺的。
劣质的商品和服务, 初期经过竞价排名, 或许会逃过监管而获取相应利润, 但却经不起时间的检验, 毕竟今天的传媒早已经过了“魔弹论”时期, 群众也有了一定的媒介素养, 不是说什么好就会买什么的傻瓜。所以对于商家来说, 竞价排名应该是推广工具, 而不是投机取巧工具。
广告投放的精准问题向来是个问题, 而竞价排名对此是个很好的解决方法。根据关键词的点击数量收费, 除需要预防竞争对手的恶意点击外, 商家将自己的网站通过付一定费用的方式, 让它呈现在目标消费者前的概率更大, 这何异于付更多的款, 在好地段开家商店。其中需要解决的问题是, 商家、消费者、网站都知道游戏规则, 都具有此方面的媒介素养, 而不是对竞价排名产生错误理解。这点同样是网站平台应该解决的问题。
对消费者而言。如果百度事件存在欺骗, 那么欺骗性应该在于操纵这种技术, 却放弃社会道德和责任的人, 而不是技术本身。比如谷歌, 搜索显示界面分为左侧排名和右侧排名两部分, 所谓的竞价排名是指右侧的广告。谷歌右侧广告是基于关键字搜索的文字广告, 根据客户购买的关键字, 以纯文本方式将广告安置在相关搜素页面的右侧空白处, 每个页面最多放置8个这样的文字。谷歌左侧排名是指将指定网站出现在谷歌左侧排名搜索结果中的首页, 这与右侧有很大的差别。谷歌左侧排名是一种自然排名。 (3)
这种区分既可以告诉网民以纯技术手段得到的自然结果, 也可以显示通过竞价排名希望得到消费者关注的商家, 并且这种区分会让消费者很轻松地一目了然其中的差别。不管怎么说, 一个商家参与竞价排名, 其中本身只是一种周密的营销模式的表现。如果消费者能理解这一点, 反而可以更好地在这些积极参与市场竞争的商家中进行选择, 以达到双方的共赢。
这种共赢在于, 一方面消费者可以参与商家的市场竞争, 可以选择自己心仪的商品, 让有竞争力的产品有更大的生存空间, 也可以选择自然排名的结果, 可以选择是否支持竞价排名的商家。而另一方面, 也让这些商家在面对潜在客户的时候, 必须尽可能提高服务, 自我提升, 至少不能比自然排名的商家差, 否则就可能不被选择。
竞价排名前瞻之可能性
减小产品的同质化倾向的可能。产品的同质化一直以来是个让众多商家头疼的问题。在笔者看来, 竞价排名作为产品整体营销的一部分, 可以通过关键词的区分突出自身产品的优势与特点, 以使潜在消费者在搜索时能够更加准确地找到商品, 为自己在虚拟层面创造出一片蓝海。
当然, 这并不是从产品本身的改变和优势来提高竞争力, 但是这在外部消费者看来, 却会有很大的区别。这是在诚信的基础上对潜在消费群体构建了一个拟态环境。毕竟很多时候, 消费者并不能直接接触商品, 但需要尽可能地了解商品, 在这个层面, 就是这种宣传的生存空间。
完善监管机制, 权威提升的可能。缺乏切实有力的监管制度, 更多依靠搜索引擎公司的自律, 是不可能完全消除竞价排名中人为造成的诸如屏蔽、审核不严等问题的。而现在, 一方面, 大众对竞价排名逐渐有所了解, 提高自身的媒介素养;另一方面, 搜索引擎开发者也可考虑引入评价机制, 形成一种强有力的舆论监管。
比如, 在“大众点评网”, 有专门对餐馆的点评环节, 首先, 网站本身会对餐馆进行评价, 也会涉及餐馆的打分、排名等, 但随后的重点在于充分鼓励食客们的评价, 在此以信息的全面和客观赢得点击率。以此网站本身的做大也会渐渐形成口碑, 吸引更多的资金, 吸引更多的眼球。
对于搜索网站来说, 信誉是万万不可缺失的。百度之所以可以做到如此大规模, 与它一直以来本土化措施和较良好的媒体形象是分不开的。如果信誉度一而再再而三地下降, 那么它在国内搜索市场的垄断地位也非牢不可破。也许现在它还有一定的不可替代性, 但谁也不能保证没有异军突起和后来居上。用户的偏好和习惯非常重要, 但这并不是不可改变。只有知名度和美誉度并举, 努力为用户开发更好的服务, 才能让这个市场更加繁荣, 持续发展。
注释
1 (2) 姜晖、王浣尘、关树永:《基于GSP拍卖模型的搜索引擎竞价排名机制研究》, 《软科学》, 2008年12月·第22卷·第12期 (总第108期) , 第23页。