緒論1.1研究背景及意義1.1.1研究背景電力作為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心能源，在各行各業(yè)中扮演著不可或缺的角色，為生產(chǎn)和生活提供了穩(wěn)定的動(dòng)力支持和能源供給。隨著經(jīng)濟(jì)不斷增長和工業(yè)化進(jìn)程的加速，電力需求持續(xù)增加，成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的重要因素之一。然而，近年來我國電力行業(yè)面臨新挑戰(zhàn)。首先，國家宏觀經(jīng)濟(jì)放緩對(duì)電力需求造成了沖擊，部分行業(yè)產(chǎn)能過剩，導(dǎo)致電力需求減少。其次，工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整改變了電力消費(fèi)模式，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)減少和新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展導(dǎo)致電力需求增長放緩（華潤電力控股有限公司，2019）。1.1.2研究目的電力市場正在經(jīng)歷著深刻的變革。在電力體制改革不斷深入的背景下，競爭已成為未來電力市場發(fā)展的主導(dǎo)方向。因此，售電公司必須把電力市場營銷作為其核心業(yè)務(wù)之一，以滿足市場需求為中心開展經(jīng)營管理活動(dòng)（徐瑤，2020）。這需要對(duì)當(dāng)前電力市場供需形勢進(jìn)行深入的分析，完善決策管理機(jī)制和體系，制定積極有效的決策方案，并根據(jù)市場變化不斷改進(jìn)和完善，以進(jìn)一步拓展市場，提升經(jīng)濟(jì)效益。1.1.3研究意義理論意義學(xué)術(shù)研究及其理論拓展對(duì)電力市場發(fā)展也具有重要的意義。學(xué)術(shù)研究可以為電力市場提供理論支持，探索可行的解決方案，指導(dǎo)實(shí)踐操作。理論拓展可以為電力市場發(fā)展提供新的思路和方法，推動(dòng)電力市場向更高層次、更成熟的階段發(fā)展?，F(xiàn)實(shí)意義電力市場發(fā)展與售電公司競爭力提升、市場健康發(fā)展以及用戶利益保障等密切相關(guān)。售電公司的競爭力提升不僅可以促進(jìn)電力市場的健康發(fā)展，而且增強(qiáng)自身公司市場競爭力，從而推動(dòng)市場化改革的深入進(jìn)行（趙懿雯、溫家興、陳斐等，2024）。同時(shí)，售電公司競爭力的提升也可以促進(jìn)供電企業(yè)的提質(zhì)增效，提高服務(wù)水平和用戶滿意度，從而保障用戶的利益。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1國外研究現(xiàn)狀在國外，售電公司的市場競爭也備受關(guān)注，許多歐洲國家積極推動(dòng)可再生能源發(fā)展，售電公司需要制定相應(yīng)的決策來集成大量可再生能源并優(yōu)化其利用，同時(shí)售電公司與科技公司、能源公司等跨界合作，共同開發(fā)創(chuàng)新的售電方案和服務(wù)模式，這涉及到光伏、風(fēng)力等可再生能源的預(yù)測、調(diào)度和市場交易決策。美國售電公司正在積極采用智能電網(wǎng)技術(shù)和數(shù)字化解決方案，以提高電網(wǎng)運(yùn)行效率、靈活性和可靠性。他們需要制定決策來引入智能計(jì)量、遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)、虛擬電廠等技術(shù)，包括電力購銷合同簽訂、市場定價(jià)策略、風(fēng)險(xiǎn)管理等決策，以保證公司盈利并應(yīng)對(duì)市場波動(dòng)（劉立、曹敏、白永秀，2017）。在一些東南亞國家，電力供應(yīng)的可靠性和穩(wěn)定性仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)。售電公司需要制定決策來提高電力供應(yīng)的可靠性，包括加強(qiáng)電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施、改進(jìn)供應(yīng)鏈管理和制定緊急備用計(jì)劃等（孫杉，2021）。1.2.2國內(nèi)研究現(xiàn)狀在國內(nèi)，隨著電力市場改革的深入推進(jìn)，售電公司的競爭日益激烈，研究售電方案和決策優(yōu)化模型成為學(xué)術(shù)和實(shí)踐領(lǐng)域的熱點(diǎn)。目前，國內(nèi)學(xué)者主要關(guān)注于以下幾個(gè)方面：包括售電模式比較，涉及對(duì)不同售電模式的優(yōu)劣進(jìn)行評(píng)估，以及如何選擇最適合的售電模式（王天航，2023）；以及決策優(yōu)化模型，采用數(shù)學(xué)規(guī)劃和優(yōu)化算法構(gòu)建模型，以提高售電效率和市場競爭力（張?jiān)评住⒂犰o、牛東曉等，2019）。1.2.3研究現(xiàn)狀總結(jié)國內(nèi)外關(guān)于售電公司制定售電方案和決策優(yōu)化模型的研究正在不斷深入和拓展，未來將更加注重?cái)?shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化決策和綠色能源整合等方向的研究。1.3研究內(nèi)容和目標(biāo)1.3.1具體研究內(nèi)容售電價(jià)格建模：研究售電價(jià)格的影響因素，包括發(fā)電成本、市場需求、競爭對(duì)手價(jià)格等，建立售電價(jià)格預(yù)測模型。售電方案設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)不同類型的售電方案，如峰谷電價(jià)、分時(shí)電價(jià)、套餐電價(jià)等，以滿足不同用戶的不同需求。決策優(yōu)化模型：建立基于數(shù)學(xué)規(guī)劃、優(yōu)化算法的決策優(yōu)化模型，以幫助售電公司制定最優(yōu)的銷售策略和方案。市場競爭分析：分析售電市場的競爭格局和競爭策略，研究售電公司之間的競爭關(guān)系和定價(jià)行為。智能化決策：應(yīng)用智能算法和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，提高決策的精準(zhǔn)度和效率，優(yōu)化售電方案和決策模型。1.3.2具體研究目標(biāo)確定最優(yōu)售電方案：通過研究用戶需求和市場環(huán)境，確定最適合的售電方案，提高用戶滿意度，增加銷售量。提高決策效率：建立決策優(yōu)化模型，提高售電公司的決策精準(zhǔn)度和效率，降低運(yùn)營成本，提高盈利能力。優(yōu)化價(jià)格策略：通過售電價(jià)格建模和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，制定更具競爭力的價(jià)格策略，提高市場份額和盈利水平。預(yù)測市場變化：運(yùn)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，建立市場預(yù)測模型，提前發(fā)現(xiàn)市場變化趨勢，及時(shí)調(diào)整銷售策略，降低經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。1.4研究方法和技術(shù)路線1.4.1研究方法基于電力市場經(jīng)濟(jì)學(xué)理論和運(yùn)籌學(xué)方法，分析售電市場的特點(diǎn)、競爭機(jī)制和價(jià)格形成規(guī)律。采用數(shù)據(jù)分析、建模與優(yōu)化算法相結(jié)合的方法，從用戶行為數(shù)據(jù)和市場環(huán)境數(shù)據(jù)中提取有用信息。利用機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)學(xué)建模和優(yōu)化算法，構(gòu)建售電價(jià)格預(yù)測模型和決策優(yōu)化模型。通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證模型的有效性和穩(wěn)定性，優(yōu)化售電方案并評(píng)估方案的效果。結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，驗(yàn)證模型的預(yù)測準(zhǔn)確性和決策效果，并不斷改進(jìn)模型。考慮數(shù)據(jù)獲取、模型建立和應(yīng)用成本等因素，對(duì)方案的可行性進(jìn)行綜合評(píng)估。1.4.2技術(shù)路線本文的技術(shù)路線如圖1所示：圖SEQ圖\*ARABIC1電力市場售電公司決策優(yōu)化模型技術(shù)路線圖2電力市場化改革及售電公司售電模式電力市場化改革不僅是中國電力行業(yè)發(fā)展的必然趨勢，也是國際電力行業(yè)不斷演變的大勢所趨。隨著電力體制改革的不斷推進(jìn)，近年來售電公司的數(shù)量和參與市場交易的方式不斷增加，市場競爭也日益激烈。本章首先回顧了電力市場改革的歷程，介紹了過去的改革進(jìn)程以及當(dāng)前電力市場化交易的方式。其次，探討了售電公司的售電模式和面臨的收入風(fēng)險(xiǎn)，介紹了新興市場主體及其在市場環(huán)境下的情況。本文的研究重點(diǎn)是廣東地區(qū)電力市場的售電公司及其售電模式，因此下文將以廣東地區(qū)的電力市場情況為主要研究對(duì)象，并以此為基礎(chǔ)展開全文的討論。2.1電力市場改革進(jìn)程2017年，廣東省已經(jīng)完成了對(duì)省級(jí)電網(wǎng)的輸配電價(jià)改革，建立了輸配電價(jià)機(jī)制的基本框架，這是輸配電價(jià)“從無到有”的首要進(jìn)展，并且逐步完成了對(duì)區(qū)域電網(wǎng)的輸配電價(jià)核定。同年8月，國家能源局在《關(guān)于啟動(dòng)電力現(xiàn)貨市場建設(shè)試點(diǎn)工作的通知》本刊訊.國家發(fā)展改革委、國家能源局聯(lián)合下發(fā)《關(guān)于開展電力現(xiàn)貨市場建設(shè)試點(diǎn)工作的通知》[J].電力與能源,本刊訊.國家發(fā)展改革委、國家能源局聯(lián)合下發(fā)《關(guān)于開展電力現(xiàn)貨市場建設(shè)試點(diǎn)工作的通知》[J].電力與能源,2017,38(05):500.2020年8月，《電力中長期交易基本規(guī)則》發(fā)展改革委能源局關(guān)于印發(fā)《電力中長期交易基本規(guī)則》的通知[J].中華人民共和國國務(wù)院公報(bào),發(fā)展改革委能源局關(guān)于印發(fā)《電力中長期交易基本規(guī)則》的通知[J].中華人民共和國國務(wù)院公報(bào),2020,(22):55-70.2022年，廣東電力市場總交易量達(dá)到了5308.9億千瓦時(shí)，其中包括市場直接交易2985.7億千瓦時(shí)以及電網(wǎng)代購2323.2億千瓦時(shí)。全年持續(xù)開展中長期、現(xiàn)貨、綠電和需求響應(yīng)等多層次市場交易，切實(shí)落實(shí)國家有關(guān)中長期“量足價(jià)穩(wěn)”的要求，確保中長期電量高比例覆蓋。2022年年底，南方電網(wǎng)公司全面推廣數(shù)字化售電交易平臺(tái)，數(shù)字化售電平臺(tái)成為電力零售新模式。從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來看，僅2023年上半年，全國電力市場化交易電量達(dá)到26501億千瓦時(shí)，占全社會(huì)用電量比重的61.5%，比上年同期增長了6.7%。隨著新的市場主體不斷增加，售電公司作為其中的一部分，吸引了越來越多行業(yè)的優(yōu)秀人才加入。近年來，全國范圍內(nèi)售電公司的增長速度驚人，截至2024年3月底，全國電力交易中心注冊(cè)的售電公司數(shù)量已達(dá)3625家，其中僅廣東省就有341家，市場潛力巨大。在過去十年的電力行業(yè)改革過程中，電力市場一直穩(wěn)健而迅速地朝著市場化和健康化的方向發(fā)展，不斷為國民經(jīng)濟(jì)和電力行業(yè)自身的發(fā)展注入新的活力。2.2電力市場售電模式種類及其運(yùn)作方式在最新一輪電力體制改革中，電力市場的售電模式和類型變得越來越多樣化。中長期交易作為主導(dǎo)，現(xiàn)貨市場交易作為補(bǔ)充的電力市場化交易體系已逐步形成并得到完善（荊朝霞、李煜鵬、趙昱宣等，2024）。這兩種交易方式在交易組織方式、交易時(shí)序以及價(jià)格機(jī)制等方面存在顯著差異。以下圖為當(dāng)前我國電力市場主體交易體系的示意圖（圖2）。結(jié)合廣東省電力市場試點(diǎn)要求和相關(guān)市場運(yùn)營規(guī)則等文件，本文將介紹電力中長期交易、現(xiàn)貨交易以及兩種售電模式之間的銜接機(jī)制。圖SEQ圖\*ARABIC2電力市場主體交易體系2.2.1電力中長期交易模式電力市場的中長期交易機(jī)制是指電力市場中的一種交易方式，用于滿足未來較長時(shí)間段內(nèi)的電力需求和供應(yīng)。在電力市場中，中長期交易通常涉及未來數(shù)月到數(shù)年的時(shí)間跨度。這種交易機(jī)制通常由電力發(fā)電廠、電力供應(yīng)商、大型工業(yè)企業(yè)以及電力需求側(cè)參與。它們通過長期合同或其他形式的協(xié)議，約定未來一段時(shí)間內(nèi)的電力購買或出售價(jià)格、數(shù)量等交易條款（叢野，2021）。電力市場的中長期交易機(jī)制可以幫助電力供應(yīng)商和需求方更好地規(guī)劃未來的電力供應(yīng)和需求，降低市場風(fēng)險(xiǎn)，提高市場效率。同時(shí)，這種機(jī)制也為電力市場的參與者提供了更多的靈活性，使其能夠更好地應(yīng)對(duì)未來的市場變化和需求波動(dòng)。圖3為2022年廣東省中長期電力交易成交電量餅狀圖。圖SEQ圖\*ARABIC32022年廣東省中長期電力交易成交電量（單位：億千瓦時(shí)）2.2.2電力現(xiàn)貨交易模式電力現(xiàn)貨交易模式是指電力市場中一種即時(shí)的、基于短期供需情況進(jìn)行交易的模式（關(guān)立、常江、孫大雁等，2024）。在這種交易模式下，電力的購買和銷售是在即時(shí)或近期內(nèi)完成的，通常涉及一天或幾天內(nèi)的交易周期。由于中長期交易機(jī)制的計(jì)算周期較長，導(dǎo)致交易結(jié)果與市場實(shí)時(shí)平衡情況不相符，進(jìn)而影響了偏差考核的結(jié)果，使得交易結(jié)果顯得不夠公平，也為實(shí)際交易帶來了一定的阻力。因此，引入現(xiàn)貨交易方式變得必要，以充分發(fā)揮市場資源優(yōu)化配置的能力，修正中長期交易的偏差，從而保障市場化電力量的實(shí)時(shí)平衡（孟亦超，2019）。2.2.3市場合同轉(zhuǎn)讓交易模式市場合同轉(zhuǎn)讓交易是指電力市場中的一種交易形式，通常發(fā)生在電力市場的合同層面。這種交易允許電力市場參與者將其已簽訂的電力合同轉(zhuǎn)讓給其他參與者。在電力市場中，電力合同通常用于確定電力供應(yīng)和購買的條件，包括電力交付時(shí)間、數(shù)量、價(jià)格、支付方式等。然而，由于市場變化、需求波動(dòng)或其他因素，合同雙方可能需要調(diào)整其合同，這時(shí)候就需要進(jìn)行合同轉(zhuǎn)讓交易。市場合同轉(zhuǎn)讓交易的出現(xiàn)有助于增加市場的靈活性和效率，使市場參與者能夠更好地應(yīng)對(duì)市場變化和風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，它也為市場參與者提供了更多的交易選擇和機(jī)會(huì)。然而，合同轉(zhuǎn)讓也可能帶來一定的風(fēng)險(xiǎn)和成本，因此在進(jìn)行合同轉(zhuǎn)讓交易時(shí)，市場參與者需要謹(jǐn)慎考慮各種因素，并遵守市場規(guī)則和監(jiān)管要求。2.2.4需求響應(yīng)交易模式在電力市場中，需求響應(yīng)交易模式是一種通過激勵(lì)電力用戶調(diào)整其用電行為來平衡電力供需的機(jī)制。需求響應(yīng)的主要目標(biāo)在于通過減少高峰時(shí)段的用電需求，或者在電力系統(tǒng)面臨緊張情況時(shí)減少用電，以提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性（王為帥、張雪梅、許帥等，2024）。需求響應(yīng)交易模式的實(shí)施可以有效地提高電力系統(tǒng)的靈活性和可靠性，減少高峰時(shí)段的電力需求，降低系統(tǒng)運(yùn)行成本，并促進(jìn)清潔能源的利用。同時(shí)，它也為參與需求響應(yīng)的電力用戶提供了降低能源成本的機(jī)會(huì)，提高了用電效率。2.3廣東省電力交易市場概況2022年，廣東電力市場順利實(shí)施現(xiàn)貨全年連續(xù)不間斷運(yùn)行；發(fā)布中長期分時(shí)段交易實(shí)施方案，試點(diǎn)開展多日分時(shí)段集中競爭交易；常態(tài)化組織綠電交易，推動(dòng)新能源試點(diǎn)參與現(xiàn)貨市場，助力雙碳目標(biāo)實(shí)現(xiàn)；印發(fā)2022年市場化需求響應(yīng)實(shí)施方案和細(xì)則，以市場化機(jī)制引導(dǎo)用戶主動(dòng)“削峰填谷”。2.3.1市場主體截至2022年底，共有51025家市場主體進(jìn)入市場目錄，同比增長39.57%，全年新增14467家市場主體。從售電公司的地市分布來看，售電公司仍以廣州、深圳兩地?cái)?shù)量居多，共占全省總數(shù)的62.11%。2.3.2市場結(jié)構(gòu)2022年，發(fā)電側(cè)市場集中度指數(shù)（HHI）根據(jù)美國能源署HHI評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，HHI指數(shù)小于1000為市場處于充分競爭狀態(tài)，處于1000-1800區(qū)間為適度集中狀態(tài)，高于1800則為高度集中狀態(tài)。處于1137-1411之間，平均值1310，總體上屬于“低集中寡占型”市場結(jié)構(gòu)；用電側(cè)市場集中度指數(shù)（HHI根據(jù)美國能源署HHI評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，HHI指數(shù)小于1000為市場處于充分競爭狀態(tài)，處于1000-1800區(qū)間為適度集中狀態(tài)，高于1800則為高度集中狀態(tài)。2.4主要兩種售電模式的經(jīng)濟(jì)效益2.4.1電力中長期交易模式的經(jīng)濟(jì)效益在確保營收穩(wěn)定性與預(yù)見性方面，中長期交易制度為企業(yè)提供了收入安全性和供應(yīng)確定性，這對(duì)發(fā)電企業(yè)的長遠(yuǎn)規(guī)劃布局和資本運(yùn)作具有關(guān)鍵意義。尤其是大型用電企業(yè)，通過簽訂長期合約，能夠?qū)崿F(xiàn)電價(jià)的鎖定在相對(duì)平緩且經(jīng)濟(jì)的成本區(qū)間內(nèi)，從而有助于削減開支并有效管控不確定性風(fēng)險(xiǎn)。（黃姍姍、葉澤、羅邁等，2023）。2.4.2電力現(xiàn)貨交易模式的經(jīng)濟(jì)效益現(xiàn)貨交易體制因其強(qiáng)大的靈活性特征，能夠快速適應(yīng)市場需求及價(jià)格變化動(dòng)態(tài)，進(jìn)而助力供需關(guān)系的有效協(xié)調(diào)，確保電力市場的穩(wěn)健運(yùn)作。從市場價(jià)格探索機(jī)制看，現(xiàn)貨交易模式能夠?qū)崟r(shí)揭示市場價(jià)格，準(zhǔn)確映射出市場供需狀態(tài)及其引起的電力價(jià)值波動(dòng)，為各市場參與者提供關(guān)鍵性的定價(jià)信息和決策參考坐標(biāo)。另外，此種交易模式通常蘊(yùn)含更高的競爭屬性，有助于減少各類市場參與主體的交易成本支出，進(jìn)一步激發(fā)市場公平競爭氛圍和提升市場透明度水平。（胡晨、杜松懷、蘇娟等，2016）。2.5售電公司購售電風(fēng)險(xiǎn)與市場競爭手段2.5.1風(fēng)險(xiǎn)來源售電公司在購售電過程中面臨多種風(fēng)險(xiǎn)來源，其中一些主要風(fēng)險(xiǎn)包括：市場價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)：電力市場價(jià)格可能會(huì)因供求變化、天氣條件、燃料價(jià)格波動(dòng)等因素而波動(dòng)。售電公司購買電力時(shí)，如果市場價(jià)格高于其銷售價(jià)格，則可能面臨虧損；反之亦然。需求變化風(fēng)險(xiǎn)：市場需求的變化可能會(huì)導(dǎo)致售電公司銷售的電力量與預(yù)期不符。例如，如果客戶用電需求減少或增加，而售電公司未能及時(shí)調(diào)整供應(yīng)計(jì)劃，可能會(huì)導(dǎo)致庫存積壓或無法滿足客戶需求。政策和法規(guī)風(fēng)險(xiǎn)：電力市場受政府監(jiān)管，政策和法規(guī)的變化可能會(huì)影響售電公司的經(jīng)營環(huán)境和盈利能力。例如，政府調(diào)整電價(jià)政策、能源政策或環(huán)保法規(guī)可能會(huì)直接影響售電公司的成本和收入。2.5.2風(fēng)險(xiǎn)管理售電主體的風(fēng)險(xiǎn)管理是指售電公司通過識(shí)別和評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)等環(huán)節(jié)，認(rèn)真考量和評(píng)估本公司的風(fēng)險(xiǎn)承受能力，并采取相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)控制措施（張君富、婁紅紅、李威，2023）。在電力市場研究中，常用的風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量指標(biāo)包括均值-方差模型（Varianceofthecost）、風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（ValueatRisk,VaR）、條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（ConditionalValueatRisk,CVaR）等（蘇偉，2016）。其中，CVaR模型是應(yīng)用最廣泛的，具有均勻性、次可加性、平移不變性和單調(diào)性等特點(diǎn)，計(jì)算簡便，能夠真實(shí)反映投資組合中潛在的風(fēng)險(xiǎn)信息，適用于組合優(yōu)化問題。售電公司應(yīng)根據(jù)上述模型制定風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法和風(fēng)險(xiǎn)管理策略，以滿足自身購售電需求的同時(shí)，盡可能減少風(fēng)險(xiǎn)損失，確保獲得穩(wěn)定的盈利。2.7本章小結(jié)了解我國電力市場化改革腳步，明確電力市場交易相關(guān)機(jī)制，認(rèn)識(shí)售電公司作為新的市場主體的運(yùn)營和發(fā)展模式，對(duì)于電力市場化改革和售電公司參與市場競爭的研究有著重要的理論價(jià)值。為此，本章首先回顧了廣東省的電改歷程，結(jié)合電改相關(guān)文件，重點(diǎn)介紹了電力中長期和現(xiàn)貨交易兩大交易機(jī)制，在此基礎(chǔ)上總結(jié)了售電公司的類型、運(yùn)營模式及其參與市場交易面臨的風(fēng)險(xiǎn)等，為后續(xù)的研究提供理論支持。3中長期交易機(jī)制下售電公司購電策略優(yōu)化研究當(dāng)前階段，電力中長期交易因其實(shí)現(xiàn)的大規(guī)模交易體量、較長的交易周期及廣泛的涵蓋范圍，成為了當(dāng)前市場化交易的核心內(nèi)容。在此情境下，售電企業(yè)亟需關(guān)注如何依照市場運(yùn)營規(guī)范靈活調(diào)整報(bào)價(jià)電價(jià)、科學(xué)配比購電份額，以期達(dá)到最大程度提升自身售電利潤的目的。本章節(jié)將聚焦于中長期電力交易機(jī)制，全方位審視多元化的市場交易產(chǎn)品類別，并將合同轉(zhuǎn)讓交易和偏差電量考核機(jī)制納入市場化電力電量平衡體系之內(nèi)（湯旸、劉翊楓、王靜等，2022）。通過構(gòu)建一套面向售電公司購電策略優(yōu)化的模型，旨在追求售電收益的最大化，同時(shí)采用改良型混合自適應(yīng)細(xì)菌覓食優(yōu)化算法（ABFO-PSO）對(duì)該模型進(jìn)行有效的求解與驗(yàn)證。3.1中長期交易機(jī)制下售電公司交易流程電力中長期交易的獨(dú)特性在于，它是一種具有前瞻性的電能使用權(quán)買賣，與常規(guī)商品交易有很大區(qū)別。這種模式涉及買賣雙方提前約定電價(jià)及未來確定時(shí)間的電能供應(yīng)，旨在匹配預(yù)估的用電需求，加固市場穩(wěn)定度，抑制不確定性風(fēng)險(xiǎn)，并守護(hù)電力系統(tǒng)運(yùn)行的安全與可靠性。以廣東省為例，售電企業(yè)作為市場核心成員，經(jīng)歷從籌備、交易到履約的完整流程，該流程細(xì)分為：合同籌備、市場交易互動(dòng)、及后續(xù)執(zhí)行階段，包括但不限于合約擬定、市場競價(jià)、安全審核、調(diào)度部署、電量計(jì)量與計(jì)費(fèi)，以及必要的偏差調(diào)整措施，形成了一個(gè)閉環(huán)操作體系（賈晨、杜欣慧，2019）。這一系列步驟流程如圖6所示，當(dāng)買方與賣方形成交易意愿后，電力交易中心負(fù)責(zé)整合這些信息，并在經(jīng)過電力調(diào)度部門的安全核查后，促成購售雙方簽訂市場化交易合同（趙建偉，2022年）。交易執(zhí)行完畢后，基于電網(wǎng)企業(yè)提供的關(guān)口電能量測量數(shù)據(jù)作為結(jié)算基準(zhǔn)，交易中心實(shí)行統(tǒng)一抄表計(jì)費(fèi)程序，根據(jù)用戶實(shí)際耗電量與協(xié)定電價(jià)生成每月結(jié)算賬單，向用戶收取電費(fèi)，并據(jù)此核算售電公司的實(shí)際偏差考核費(fèi)用及其售電收益。圖SEQ圖\*ARABIC6售電公司交易流程3.2售電公司購電策略優(yōu)化決策模型3.2.1優(yōu)化決策的目標(biāo)函數(shù)假設(shè)售電企業(yè)采取一體化代理策略，將眾多用戶的總體電力需求整合起來，藉此構(gòu)建規(guī)模效應(yīng)以參與市場競標(biāo)活動(dòng)。在此過程中，企業(yè)會(huì)綜合運(yùn)用雙邊會(huì)談、集中競拍以及合同轉(zhuǎn)讓等多種市場購電手段。在這種模式下，售電公司在獲取購銷差額利潤的同時(shí)，也讓用戶得以享受低于現(xiàn)行目錄電價(jià)水平的直接交易電價(jià)優(yōu)惠。本文的核心目標(biāo)函數(shù)設(shè)定為探尋售電公司在購售電業(yè)務(wù)中利潤最大化的策略與方法。R(1)式中：R_total為售電公司年利潤；Fse為售電收益；Cbn、Ccb、C售電收益考慮到廣東省購售電市場已廣泛向各類用戶開放，本研究特聚焦于某一類售電公司及其服務(wù)的相同電壓等級(jí)用戶群，以此作為市場參與度的典型代表，深入分析其在全電量市場化交易中的行為與影響，則售電收益可表示為：F(2)式中：I為售電公司用戶數(shù)量；λse為對(duì)應(yīng)售電價(jià)；Qse(雙邊協(xié)商交易的購電成本售電企業(yè)依據(jù)用戶電量需求，優(yōu)先通過與發(fā)電企業(yè)的雙邊談判來確定電量和電價(jià)，包含年雙邊協(xié)商分解到月和月度雙邊協(xié)商交易，相應(yīng)的購電費(fèi)用為C(3)式中：N1為與該售電公司進(jìn)行雙邊協(xié)商交易的發(fā)電企業(yè)數(shù)量；Pbn,i為與第i個(gè)發(fā)電企業(yè)的雙邊協(xié)商交易電價(jià)；Qbn,i集中競價(jià)交易的購電成本集中競價(jià)作為電力中長期交易的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，依托交易中心平臺(tái)，依據(jù)供需狀況，通過競價(jià)機(jī)制實(shí)施月度電量交易，凸顯其成本效率、價(jià)格透明度及市場機(jī)制優(yōu)勢。此模式憑借合理的價(jià)值波動(dòng)引導(dǎo)投資與資源優(yōu)化配置。在廣東省實(shí)踐框架內(nèi)，雙方先在線上提交競價(jià)電量和價(jià)格意向，競價(jià)遵循價(jià)格與時(shí)間雙優(yōu)先原則，實(shí)行高價(jià)不匹配、低價(jià)優(yōu)先結(jié)合早報(bào)優(yōu)先的匹配邏輯，完成月度配對(duì)，確立交易伙伴、電量和價(jià)格等，執(zhí)行按月結(jié)算規(guī)則，其交易機(jī)制概覽見圖7。圖SEQ圖\*ARABIC7集中競價(jià)交易示意圖圖7展示的流程中，購售電雙方依各自電價(jià)高低排序，配對(duì)形成交易對(duì)，隨后依優(yōu)先層級(jí)逐一清算。遇相同報(bào)價(jià)，先申報(bào)者優(yōu)先進(jìn)成交易，直至一方電量耗盡或報(bào)價(jià)差距逆轉(zhuǎn)為負(fù)，此時(shí)交易終止，并以雙方報(bào)價(jià)的中位數(shù)作為最終成交價(jià)。在集中競價(jià)環(huán)境下，精準(zhǔn)制定電價(jià)和電量申報(bào)策略對(duì)售電企業(yè)至關(guān)重要。電價(jià)設(shè)定過高可能削弱盈利，過低則交易無果；電量申報(bào)亦須謹(jǐn)慎，過多可能導(dǎo)致偏差考核風(fēng)險(xiǎn)上升，過少除考核費(fèi)用外，還可能影響用戶供電穩(wěn)定。理想狀態(tài)下，假設(shè)售電企業(yè)申報(bào)電量全數(shù)成交，并且假設(shè)等概率與任一發(fā)電企業(yè)成交，則其成交電價(jià)可參考所涉發(fā)電企業(yè)報(bào)價(jià)的均值來估算。此時(shí)的成交電價(jià)和購電成本為P(4)C(5)式中：Pcb,jt為最終與發(fā)電企業(yè)j的成交電價(jià)；πs為不同場景發(fā)生的概率；Pcb,jft為模擬發(fā)電企業(yè)j的市場申報(bào)電價(jià)；合同轉(zhuǎn)讓交易的購電成本為有效管理偏差電量帶來的風(fēng)險(xiǎn)，售電企業(yè)需利用電量監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)，實(shí)時(shí)監(jiān)測用戶用電，及時(shí)調(diào)整策略以減少經(jīng)濟(jì)損失。建議采納合同轉(zhuǎn)讓方式應(yīng)對(duì)特殊情況，即售電企業(yè)在難以履行合同電量時(shí)，可引入第三方接手部分或全部電量義務(wù)，并需在一周內(nèi)將轉(zhuǎn)讓協(xié)議報(bào)電力交易中心備案，以保障合同順利執(zhí)行。假定合同轉(zhuǎn)讓交易采用雙邊協(xié)商方式，買賣雙方自主協(xié)商交易電量和電價(jià)，合同轉(zhuǎn)讓交易費(fèi)用為C(6)式中：N3為與售電公司進(jìn)行合同轉(zhuǎn)讓交易的發(fā)電企業(yè)數(shù)量；Pct,kt為與發(fā)電商k的合同轉(zhuǎn)讓交易電價(jià)；Qct,kt為對(duì)應(yīng)交易電量，當(dāng)售電公司電量短缺時(shí)，Qct,kt偏差電量考核費(fèi)用偏差電量考核機(jī)制作為中國現(xiàn)貨市場成型前的過渡措施，是售電企業(yè)參與中長期交易時(shí)不容忽視的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，因其執(zhí)行力與成效顯著而備受關(guān)注。各區(qū)域市場規(guī)則的差異導(dǎo)致考核辦法不一，涵蓋考核電量基數(shù)、責(zé)任主體及結(jié)算規(guī)定等多方面。近期，《廣東現(xiàn)貨電能量市場交易細(xì)則》明確了省內(nèi)偏差電量處理新規(guī)則，采取預(yù)公告月度平衡法，無論電量盈余或短缺均將受罰。具體到售電公司，其購電計(jì)劃與實(shí)際用戶用電曲線的匹配度，每15分鐘為一個(gè)考核周期，允許的偏差幅度為購電計(jì)劃的±2%，超額部分則將面臨嚴(yán)格的偏差電量考核。本文采納的偏差考核模式為全面考核制，售電企業(yè)需全額承擔(dān)偏差后果。費(fèi)用結(jié)算規(guī)則如下：偏差在2%范圍內(nèi)豁免考核費(fèi)用；超出部分，若實(shí)際用電超出計(jì)劃，則超出電量按當(dāng)月集中競價(jià)最高價(jià)計(jì)費(fèi)；若實(shí)際用電少于計(jì)劃，短缺電量則依據(jù)當(dāng)月集中競價(jià)最高價(jià)的特定比例繳納考核費(fèi)。W(7)Q(8)式中：Qft為售電公司計(jì)劃用電量；Qset為實(shí)際用電量；α為免考核電量范圍；Sdp1t和3.2.2優(yōu)化決策的約束條件中長期交易機(jī)制下售電公司購電策略優(yōu)化的約束條件包括雙邊協(xié)商交易約束0≤Qbn,it(9)集中交易市場約束報(bào)價(jià)Pcbgmin≤Pcbg((10)合同轉(zhuǎn)移交易約束Qctmin≤k=1(11)Pct(t)=(12)Qctmax=(13)Qctmin=-(14)偏量電量考核約束Sdp1(t)=(15)Sdp2(t)=(16)式中：Pcbgmax和Pcbgmin分別為售電公司在集中市場報(bào)價(jià)的上下限；Qctmax、Qctmin分別為合同轉(zhuǎn)讓交易電量的上下限；Act3.2.3優(yōu)化決策的模型求解售電公司中長期購電策略優(yōu)化的模型求解是一個(gè)基于多變量的非線性隨機(jī)優(yōu)化問題，本文采用基于自適應(yīng)細(xì)菌覓食優(yōu)化的改進(jìn)粒子群算法（AdaptiveBacterialForagingOptimization-ParticleSwarmOptimization，ABFO-PSO）進(jìn)行優(yōu)化求解（YanjuanH、LeitingP、WenjunLetal，2024）。3.3ABFO-PSO混合算法3.3.1粒子群算法粒子群算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）是一種模仿生物群體智能的全局優(yōu)化方法，靈感源于鳥類集體覓食的行為。（C.K、S.L、A.N.Detal，2024）。它將問題求解空間比作空域，每個(gè)解如同一個(gè)在空中尋覓最佳位置的粒子。PSO以其高速運(yùn)算能力、出色的并行處理特性和實(shí)現(xiàn)的簡便性，在諸如調(diào)度、決策等多領(lǐng)域的優(yōu)化問題中展現(xiàn)卓越效能，尤其在電力系統(tǒng)中，其應(yīng)用潛力巨大。PSO算法起初為粒子群設(shè)定起始位置與速度，隨后在迭代過程中持續(xù)刷新個(gè)體最優(yōu)解及整個(gè)群體的最佳記錄。粒子依據(jù)自身最優(yōu)狀態(tài)與群體中的最優(yōu)狀態(tài)（全局最優(yōu)）不斷調(diào)整航向與速度，通過這一系列自我調(diào)整與相互學(xué)習(xí)的循環(huán)，推進(jìn)至更優(yōu)解區(qū)域，直至收斂于一個(gè)較理想的解集。假設(shè)問題的目標(biāo)搜索空間有S維，粒子群體由M個(gè)粒子組成，其中第i個(gè)粒子的位置Xi和速度Vi均可表示為一個(gè)S維向量，其中i=1,2,…,Xi=(xi1,(17)Vi=(vi1,(18)分別用pbesti和gbest表示第Pbesti=(Pbest(19)gbest=(gbest1,(20)粒子根據(jù)自身經(jīng)驗(yàn)和群體經(jīng)驗(yàn)更新自己的位置和速度，并反復(fù)迭代，更新公式為Vij(t+1)=ωVi(t)+c1rand(21)Xit+1=X(22)式中：rand為介于0~1之間的隨機(jī)數(shù)；c1、c2為學(xué)習(xí)因子，通常取c1=c2；ω為慣性權(quán)重系數(shù)，通常取ω=[0.4,0.9]。由式可以看出，粒子的速度更新受三個(gè)因素共同影響：首先是慣性因素，體現(xiàn)粒子既有速度的延續(xù)性；其次是認(rèn)知因素，即粒子趨向自身最優(yōu)解的認(rèn)知行為；以及社會(huì)因素，即展示粒子間相互作用及趨向群體最優(yōu)的趨勢圖SEQ圖\*ARABIC8單個(gè)粒子速度更新示意圖3.3.2菌群自適應(yīng)搜索算法2002年P(guān)assino教授提出了一種新的仿生進(jìn)化算法，細(xì)菌覓食算法（BacterialForagingOptimization，BFO）。這是一種創(chuàng)新的仿生策略，靈感來源于大腸桿菌的覓食機(jī)制。BFO算法以其良好的穩(wěn)健性和實(shí)現(xiàn)的簡便性著稱，通過模仿大腸桿菌的四大關(guān)鍵行為：趨化性、聚集群集、繁殖與遷移，將算法中的每個(gè)“細(xì)菌”視為解空間中的一個(gè)潛在解。算法通過這些行為的迭代模擬，逐步導(dǎo)航至問題的最佳解集。大腸桿菌的覓食活動(dòng)受內(nèi)在調(diào)節(jié)機(jī)制及外界環(huán)境條件制約，通過鞭毛和纖毛的動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)向來調(diào)整行進(jìn)路線。它們?cè)谑澄锍渑鎱^(qū)域駐留，直至資源耗盡；而當(dāng)遭遇食物稀缺，便會(huì)根據(jù)環(huán)境線索與過往經(jīng)驗(yàn)調(diào)整覓食路徑，朝向更豐富的食物源。這種策略確保了大腸桿菌能在限定時(shí)間內(nèi)最大化能量獲取。采用θi(j,k,l)表示種群中第i個(gè)大腸桿菌第l次遷徙、第k次復(fù)制和第j次趨化過程后的位置；Ji(j,k,l)第i個(gè)大腸桿菌第l次遷徙、第k次復(fù)制和第j次趨化過程后的適應(yīng)度值，下面具體介紹標(biāo)準(zhǔn)BFO趨化操作趨化操作是BFO算法的核心，包含游動(dòng)和翻轉(zhuǎn)，一定程度上決定了算法的收斂能力。直線游動(dòng)表示細(xì)菌在富含營養(yǎng)的環(huán)境里沿固定路徑前進(jìn)；而方向翻轉(zhuǎn)則是細(xì)菌在食物稀少區(qū)域探索新路徑的機(jī)動(dòng)表現(xiàn)。一般而言，細(xì)菌先向著隨機(jī)選定的方向移動(dòng)一步，若此方向的適應(yīng)度有所提升，則沿此路徑繼續(xù)前行，若該方向適應(yīng)度沒有改善，或在該方向的游動(dòng)步數(shù)到達(dá)上限Ns，則細(xì)菌進(jìn)行翻轉(zhuǎn)，朝著另一個(gè)隨機(jī)方向游動(dòng)，直到達(dá)到最大趨向次數(shù)Nc，如此循環(huán)。趨化過程的公式表示為θi(j+1,k,l)=θi(j,k,l)+C(i(23)式中：C(i)為第i個(gè)細(xì)菌的游動(dòng)步長；?(聚集操作作為群居覓食生物，細(xì)菌通過信號(hào)交流調(diào)整各自適應(yīng)度的過程稱為聚集。融入聚集機(jī)制至趨向步驟，能更逼真地反映大腸桿菌群體的聚合行為，確保個(gè)體在保持聚集傾向的同時(shí)，仍保留一定的獨(dú)立性。此時(shí)，細(xì)菌的適應(yīng)度函數(shù)表示為Ji(j+1,k,l)=Ji(j,k,l(24)式中：P(j+1,k,l)={θi(j,k,l)|i復(fù)制操作復(fù)制過程模擬自然選擇，淘汰適應(yīng)力弱者并增殖強(qiáng)者。當(dāng)BFO算法至趨化上限時(shí)，實(shí)施繁殖，執(zhí)行優(yōu)勝劣汰，維持群體穩(wěn)定。復(fù)制過程以細(xì)菌的能量值J?ealt?yi為基準(zhǔn)（能量高代表覓食能力及適應(yīng)度強(qiáng)，留存機(jī)會(huì)大），去除能量較低的一半群體，復(fù)制能量較高者以保數(shù)量不變。復(fù)制完畢，新老細(xì)菌在規(guī)模與覓食能力上實(shí)現(xiàn)世代延續(xù)。細(xì)菌的能量值JJ(25)遷徙操作BFO算法的遷徙操作用來描述個(gè)體和區(qū)域環(huán)境的突變，即每個(gè)細(xì)菌都有一定概率死亡或被隨機(jī)發(fā)配到其他位置。假設(shè)細(xì)菌以某個(gè)概率執(zhí)行遷徙操作，并隨機(jī)分配到新的尋優(yōu)位置，產(chǎn)生新的子代個(gè)體。經(jīng)過遷徙操作，可以避免細(xì)菌陷入局部最優(yōu)，進(jìn)而更好的尋找到全局最優(yōu)解。在BFO算法中，解空間被看作是食物的分布，而細(xì)菌則代表解的候選解。它們依靠感應(yīng)周遭環(huán)境線索，靈活調(diào)整行進(jìn)路線，在搜尋中持續(xù)進(jìn)化。3.3.3基于BFO的PSO優(yōu)化模型基于BFO（BacterialForagingOptimization）的PSO（ParticleSwarmOptimization）優(yōu)化模型結(jié)合了生物菌群覓食算法（BFO）和粒子群優(yōu)化算法（PSO）的特點(diǎn)，以提高優(yōu)化效果和收斂速度。BFO算法是一種基于生物菌群覓食行為的優(yōu)化算法，模擬了細(xì)菌在環(huán)境中尋找食物的過程。它通過模擬化學(xué)物質(zhì)擴(kuò)散、細(xì)菌趨向性、營養(yǎng)梯度增強(qiáng)等生物行為來實(shí)現(xiàn)優(yōu)化搜索。PSO算法則是一種群體智能算法，模擬了鳥群或魚群等生物群體的群體行為。每個(gè)粒子代表了潛在解空間中的一個(gè)解，并且通過不斷地調(diào)整自身位置和速度來搜索最優(yōu)解（楊文軒、李永堅(jiān)、匡朝平等，2024）。將BFO與PSO相結(jié)合，可以利用BFO的尋優(yōu)策略和PSO的全局搜索能力，使得算法更加具有魯棒性和收斂性。此外，在局部搜索過程中，若選擇的C(i)較大，則搜索的跳躍性大，粒子容易錯(cuò)過最優(yōu)值，若較小，則算法搜索能力不足，計(jì)算效率降低；且固定的C(i)無法體現(xiàn)不同適應(yīng)度的細(xì)菌具有的不同能量，無法得到最優(yōu)解的具體值，降低了BFO算法的局部搜索精度。因此，本文將自適應(yīng)步長思想引入到BFO算法中，綜合考慮細(xì)菌i的適應(yīng)度值和最大、最小變量邊界對(duì)細(xì)菌個(gè)體的影響，形成ABFO算法。算法賦予細(xì)菌記憶靈敏度SeniSeni=JiJmax(26)C(i)=C(i)?Seni?(27)式中：Seni為細(xì)菌i的靈敏度；Xmax和Xmin為變量的邊界；JABFO-PSO混合算法流程如圖9所示。圖SEQ圖\*ARABIC9ABFO-PSO算法流程采用該混算法進(jìn)行購電策略優(yōu)化的求解步驟如下。（1）輸入售電企業(yè)的電價(jià)信息、用戶電量需求等，同時(shí)設(shè)定ABFO-PSO算法的參數(shù)，如群體數(shù)量與最大迭代回?cái)?shù)。（2）隨機(jī)生成粒子位置與速度，并依據(jù)目標(biāo)函數(shù)評(píng)估各粒子適應(yīng)度。（3）更新粒子的位置和速度，并計(jì)算適應(yīng)度值，保留當(dāng)前全局最優(yōu)的購電策略gbest和個(gè)體最優(yōu)的購電策略pbest。（4）隨機(jī)執(zhí)行翻轉(zhuǎn)并移動(dòng)，通過對(duì)比翻轉(zhuǎn)前后適應(yīng)度判斷是否改進(jìn)，若翻轉(zhuǎn)有益，則沿此方向自適應(yīng)調(diào)整步長C(i)，直至滿足最大前進(jìn)步數(shù)Ns，否則轉(zhuǎn)向步驟（5（5）持續(xù)翻轉(zhuǎn)，判斷是否滿足最大趨化次數(shù)Nc，若滿足，轉(zhuǎn)至步驟（3），若不滿足，轉(zhuǎn)至步驟（4（6）判斷迭代次數(shù)是否達(dá)到最大迭代次數(shù)，若是轉(zhuǎn)向步驟（7），否則轉(zhuǎn)向步驟（3）。（7）此時(shí)的全局最優(yōu)解gbest即為售電公司的最優(yōu)購電策略，并輸出此時(shí)的目標(biāo)函數(shù)。3.4本章小結(jié)本章立足于電力市場中長期交易機(jī)制，設(shè)計(jì)了一套購電策略優(yōu)化模型，綜合考量雙邊協(xié)商、集中競價(jià)、合同轉(zhuǎn)讓及偏差電量考核等多重交易要素。在求解過程中，采用了ABFO-PSO混合算法，該算法將原始的PSO算法與BFO算法相結(jié)合，并融入自適應(yīng)步長策略，顯著強(qiáng)化了算法在局部最優(yōu)解附近的探索能力。模型通過均衡利用各類交易方式，優(yōu)化購電結(jié)構(gòu)，有效提升售電公司盈利并減少偏差考核風(fēng)險(xiǎn)，展現(xiàn)出一定的實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值。4針對(duì)中長期交易機(jī)制下售電公司購電策略優(yōu)化研究的結(jié)果計(jì)算4.1數(shù)據(jù)來源本文以12個(gè)月為交易優(yōu)化周期，以廣東省廣州市某售電公司為優(yōu)化對(duì)象。通過對(duì)當(dāng)?shù)厥垭姽镜膶?shí)際市場調(diào)研，選擇該公司1種類型的售電價(jià)分別為601元/MW·h，假設(shè)售電公司提前簽訂了2個(gè)雙邊協(xié)商電價(jià)，分別為500元/MW·h和504元/MW·h，合同轉(zhuǎn)讓交易價(jià)格系數(shù)Act=54.8元/MW·h，Bct=56.7元/MW·h。此外售電公司在集中競價(jià)市場的報(bào)價(jià)上下限設(shè)定為[490,550]元/MW·h，取α=0.02，β=1，γ=3（郭曼蘭、陳皓勇、張聰，2017考慮到參與月度集中競價(jià)的發(fā)電企業(yè)數(shù)量多，且不同企業(yè)報(bào)價(jià)影響因素復(fù)雜，時(shí)間跨度長，因此難以采用確定的模型描述。參考2022年廣東省電力市場的交易價(jià)格數(shù)據(jù)，以該省某發(fā)電企業(yè)一年的報(bào)價(jià)為期望，以3.152為方差，采用蒙特卡洛法模擬生成504.2結(jié)果分析采用ABFO-PSO混合算法進(jìn)行中長期交易機(jī)制下售電公司購電策略優(yōu)化研究，算法的參設(shè)置為：種群粒子數(shù)M為80，最大迭代次數(shù)為200，學(xué)習(xí)因子c1=c2=2，慣性權(quán)重ω=0.729趨化次數(shù)Nc=20，最大前進(jìn)步數(shù)Ns=5，目標(biāo)函數(shù)F=-R_total，并構(gòu)造罰函數(shù)處理約束條件，圖4-6所示為該混合算法在matlab（2020a）下的部分程序（圖10）、部分目標(biāo)函數(shù)及其約束條件（圖11）和部分運(yùn)行結(jié)果（圖圖10部分程序截圖圖11部分目標(biāo)函數(shù)及其約束條件截圖圖12部分運(yùn)行結(jié)果截圖為了確認(rèn)所提算法的有效性，我們對(duì)比測試了PSO、BFO及ABFO-PSO三種算法對(duì)目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化效果，每種算法獨(dú)立執(zhí)行20次實(shí)驗(yàn)，其收斂結(jié)果如圖13所示。所有算法均導(dǎo)向某一最優(yōu)解，其中PSO算法展現(xiàn)出最快的收斂速度，但精度略遜；BFO算法通過多次趨化逐步逼近較佳解；而ABFO-PSO算法綜合二者優(yōu)勢，不僅確保了優(yōu)化精度，還在某種程度上加速了優(yōu)化進(jìn)程。圖13適應(yīng)度曲線對(duì)比圖14所示，彩色線為模擬生成的發(fā)電企業(yè)報(bào)價(jià)，紅線為優(yōu)化得到的售電公司在集中競價(jià)市場的申報(bào)電價(jià)。該策略確保申報(bào)電價(jià)基本符合市場動(dòng)態(tài)，即發(fā)電成本升高時(shí)相應(yīng)提高報(bào)價(jià)以確保競價(jià)成功，反之則降低報(bào)價(jià)以降低成本。圖14集中競價(jià)交易電價(jià)圖15展示的是售電企業(yè)在不同市場—雙邊協(xié)商、集中競價(jià)及合同轉(zhuǎn)讓的預(yù)期購電量分配。4月、9月和10月，因集中競價(jià)市場價(jià)格偏高，企業(yè)傾向于在雙邊協(xié)商增加購電量。而在其他月份，鑒于集中競價(jià)市場的透明度和大額交易吸引力，購電量主要來源于此。合同轉(zhuǎn)讓因包含額外費(fèi)用且涉及電量偏差較小，故在電量平衡調(diào)整時(shí)審慎使用，按需靈活買賣以優(yōu)化整體購電策略。圖15市場購電量優(yōu)化結(jié)果實(shí)際情況中，用戶實(shí)際用電與預(yù)估存在較大變數(shù)，導(dǎo)致售電企業(yè)常面臨計(jì)劃與實(shí)際用電量不符的挑戰(zhàn)，進(jìn)而承受偏差電量考核風(fēng)險(xiǎn)。表2呈現(xiàn)了預(yù)測誤差引致的考核情況，僅允許2%的電量偏差豁免，而諸如4月、6月、9月、10月及12月，因偏差超限，售電企業(yè)需支付考核費(fèi)用。對(duì)比圖15的優(yōu)化結(jié)果，在偏差電量較大時(shí)，售電企業(yè)通過合同轉(zhuǎn)讓交易調(diào)節(jié)，如在2月、4月與5月售電量，12月則購入，以平衡偏差。這表明，售電企業(yè)需在提升預(yù)測準(zhǔn)確度的同時(shí)，促進(jìn)用戶遵照計(jì)劃用電，并推動(dòng)用戶電量均衡，共擔(dān)偏差風(fēng)險(xiǎn)。表SEQ表\*ARABIC2市場競價(jià)偏差電量考核結(jié)果月份偏差電量/MW·h免考核電量/MW·h考核電量/MW·h偏差電量考核費(fèi)用/元1月-41.925±191.918002月-154.683±172.566003月186.348±204.748004月-214.846±212.9651.8801034.1875月-169.204±217.474006月-396.617±226.587170.03093516.3467月-215.856±251.484008月240.45±278.647009月-372.37±236.745135.62574593.54110月-217.606±192.68624.91913705.62611月-54.789±134.4660012月191.896±162.56929.32648388.263圖11為售電公司收益的計(jì)算結(jié)果。為了更客觀地分析購電模式差異對(duì)售電公司運(yùn)營收益的影響，表3展示了4種不