一种现货电力市场发电机组滥用市场力违规识别方法

摘要

本发明涉及一种现货电力市场发电机组滥用市场力违规识别方法，该方法基于各种测试及均值聚类算法，具体包括数据采集步骤、发电机组滥用市场力的持留违规行为识别步骤、发电机组滥用市场力的串谋违规行为识别步骤。基于勒纳指数、剩余供应率指数、行为影响测试、价格影响测试以及经济调度模型模型对发电企业滥用市场力的持留行为进行识别；基于改进的均值聚类、报价曲线相似测试、报价持留水平测试对发电企业滥用市场力的串谋行为进行识别。与现有技术相比，本发明具有识别发电机组滥用市场力违规识别的效率高、准确率高、可信度高等优点。

说明书

技术领域

本发明涉及电力市场机组行为分析技术领域，尤其是涉及一种现货电力市场发电机组滥用市场违规识别方法。

背景技术

随着电力市场建设的不断深入与完善，发电企业在现货市场中的报价行为监管问题已经成为电力市场化改革中的关键问题。从世界范围的电力市场化历史经验来看，发电商的市场力过度使用会导致市场的低效运行、社会福利的无谓损失、甚至威胁电力系统的安全可靠运行。对于市场力的拥有者而言，行使市场力能够相对其不使用市场力时获得更多收益，无论该收益是在短期或者长期内实现，而其收益的获得则损害了社会整体福利，通过消费者或者生产商的利益损失获得，所以对具有市场力的市场主体，其滥用市场力的行为必须受到严格监管。因此，为了保证现货电力市场的公平竞争和健康发展，建立一套现货电力市场发电企业滥用市场力违规识别的方法，有利于维护电力市场的安全、稳定与可靠运行。现有的滥用市场力违规识别方法存在着两方面的问题：一是大多集中在概念定义、指标体系、市场建设经验以及理论层面的探讨研究，可行性较差，不能运用到工程实践当中；二是大多数研究仅单方面从分析指标或手段出发开展研究，无法将两者进行有机融合，从而形成一套切实可行的违规识别方法。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种现货电力市场发电机组滥用市场力违规识别方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种现货电力市场发电机组滥用市场力违规识别方法，该方法包括如下步骤：

S1：现货电力市场数据采集；通过电力交易机构、电网公司采集发电企业基础信息及电力市场运营数据。

S11，S1中所述发电企业基础信息包括发电企业装机容量、发电机组可用系数、发电机组成本信息、机组性能信息、机组运行情况；

S12，S1中所述电力市场运营数据包括市场主体申报信息、交易结果信息、交易结算信息、电网阻塞信息、线路潮流约束信息；

S2，基于勒纳指数、剩余供应率指数、行为影响测试、价格影响测试以及经济调度模型模型对发电企业滥用市场力的持留行为进行识别；

首先，对所有发电机组进行勒纳指数测试、剩余供应率指数测试及行为影响测试，对具有滥用市场力嫌疑的机组进行初步筛选，将其记为嫌疑机组。然后，再使用基准报价替代嫌疑机组的原始报价，同时使用经济调度模型对市场进行重新出清；最后，对嫌疑机组进行价格影响测试，未通过测试的机组即为滥用市场力进行持留的违规机组。具体地：

S21，对机组进行勒纳指数测试，未通过的机组则记为嫌疑机组；勒纳指数(LernerIndex，LI)通过市场出清电价与边际成本的偏差程度来衡量市场参与者的垄断力水平。具体定义如下：

式中：P为当前市场的出清价格；MC为机组的边际成本。在理想的市场中，机组的LI指数等于0；在一般市场中，机组的LI指数稍大于0；但若机组的LI指数过高，则说明机组有可能存在持留行为，本专利选定LI指数的合理范围为(0,0.25)。

S22，对机组进行剩余供应率指数测试，未通过的机组则记为嫌疑机组；发电机组的剩余供应率指数(Residual Supply Index，RSI)是指某一时段除该机组外，其他机组的市场份额之和。用公式表示如下：

式中：n为市场中所有机组的数量；q

S23，对机组进行行为影响测试，未通过的机组则记为嫌疑机组；行为影响测试是指将机组的实际报价与参考报价进行对比，若机组的实际报价偏离参考报价的程度过高，表明未通过行为影响测试。行为影响测试因子α的定义如下：

式中：P

在美国纽约州电力市场中，当α>2时行为影响测试不通过标准，在新英格兰、中西部电力市场，当α>3行为影响测试不通过。我国电力市场主体的集中度更高，应该设定更为严格的标准，本专利选定当发电机组的行为影响测试因子α>1.5时，行为影响测试不通过。

S24，使用基准报价替代嫌疑机组的原始报价，同时使用经济调度模型对市场进行重新出清；经济调度模型SCED(Security Constrained Economic Dispatch)是电力市场中用于出清计算得到各个节点分时电价的算法。

SCED模型以系统成本最优为目标：

式中：C(p

SCED模型的约束条件有：

系统平衡约束：

式中：p

系统备用约束：

式中：p

输电线路传输容量约束：

式中：p

发电机组爬坡约束：

-Δp

式中：Δp

发电机组最大最小出力约束：

式中：

线路潮流约束：

式中：

求解完上述模型之后，可以得到机组的出力、线路的潮流状态以及拉格朗日因子。此时，可得节点k的出清电价为：

式中：λ

LMP

S25，对嫌疑机组进行价格影响测试，未通过的机组则记为违规机组；行为影响测试与价格影响测试的不同之处在于行为影响测试衡量的是机组实际报价偏离参考报价的程度，而价格影响测试则是衡量了报价对边际节点电价的影响程度。定义价格影响测试因子β如下：

式中：Po

S3，基于改进的均值聚类、报价曲线相似测试、报价持留水平测试对发电企业滥用市场力的串谋行为进行识别；

首先，将步骤25)得出的违规机组作为初始的聚类中心，对所有机组进行均值聚类；然后，对各类机组分别进行报价曲线相似度测试，将未通过机组记为嫌疑机组；最后，对嫌疑机组进行报价持留水平测试，未通过报价持留水平测试的机组即为滥用市场力进行串谋的违规机组。具体地：

S31，筛选出未通过行为影响测试的k个机组，将其作为初始聚类簇心{λ

S32，计算各个初始聚类簇心

式中：Y为现货市场所规定的申报总段数；

S33，根据各个机组到簇心位置的距离大小对每一个机组所属的簇类重新分配，更新每个簇类的聚类中心，新的聚类中心计算方法如下：

式中：

S34，重复步骤32)和33)，直到聚类算法收敛为止。

S35，将机组对报价曲线相似度进行加权平均获得机组簇报价曲线相似度。机组对报价曲线相似度以两个机组报价曲线间的面积来衡量，机组A和机组B形成的机组对报价曲线相似度ρ

式中：p

以机组簇中有3台机组A,B,C为例，机组簇报价曲线相似度ρ

式中：ρ

机组簇报价曲线相似度克服了报价曲线相似度仅能分析两两发电商报价行为的缺陷，可以做到对两个以上的发电商报价行为进行分析。当机组簇的报价曲线相似度指标越大，说明机组簇内的若干个发电商报价曲线越相似，机组间组成串谋联盟的可能性也就越大。本专利划定该指标的合理标准为(0,0.8)。

S36，发电商组成串谋联盟是为了通过协商以共同抬高市场价格，联盟内部成员的报价有高有低，但是为了获得超额收益，联盟的整体报价水平却总是偏高。因此，本专利通过构建机组簇持留水平指标衡量机组簇的整体报价情况，其计算公式如下：

式中：I

若机组簇持留水平指标偏高，则说明该机组簇的整体报价水平高于其他市场成员，具备串谋联盟的特征。本专利划定该指标的合理范围为(0,1.2)，若机组未通过测试，将其记为滥用市场力进行串谋的违规机组。

本发明提供的电力现货市场等报价串谋机组识别方法，相较于现有技术至少包括如下有益效果：

一、在报价行为分析指标及手段的配合上，从市场力风险应做到事前防范、事中识别、事后处置为原则出发，构建了基于特定指标及均值聚类的现货市场报价行为分析方法。该方法首先对单个机组报价的持留行为进行分析，然后基于持留行为分析的结果对均值聚类算法进行改进，克服了传统均值聚类法需要人为指定聚类簇心的缺陷，减少了算法在初值及参数设置上的随机性，提高了算法的科学性。

二、本专利从机组滥用市场力进行持留及串谋的机理出发，基于我国全电量申报竞价的电力现货市场环境提出了机组簇报价曲线相似度及机组簇报价持留水平等指标，准确地反映了多个发电商的报价行为，有效地克服了现有指标的局限性。同时，建立了一套适用于现货电力市场的报价行为分析手段，各分析指标及手段能有效地对持留及串谋行为进行识别，可以有效地识别出发电机组在市场中滥用市场力的违规行为；

三、本专利所提方法较现有方法在可行性更强与可靠性更高，可以客观可靠地分析现货电力市场中发电机组滥用市场力的行为，有利于提升市场管理者对现货电力市场机组报价的分析与监控水平，可以大幅度地减少电力市场运营成本，促进改革红利进一步释放，具有较高的推广应用价值。

附图说明

图1为实施例中现货市场发电机组滥用市场力识别方法的流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。

实施例

如图1所示，本发明涉及一种现货市场发电企业滥用市场违规识别方法，以某地区电力市场的模拟数据为例进行实施例的展示，具体包括如下步骤：

S1：现货电力市场数据采集；通过电力交易机构、电网公司采集发电企业基础信息及电力市场运营数据，采集的数据具体如表1所示。

表1现货电力市场数据采集

S2，基于勒纳指数、剩余供应率指数、行为影响测试、价格影响测试以及经济调度模型模型对发电企业滥用市场力的持留行为进行识别；

S21，对所有发电机组进行勒纳指数测试，将未通过的机组记为嫌疑机组。所有发电机组的勒纳指数测试结果如表2所示。

表2发电机组的勒纳指数测试

S22，对所有发电机组进行剩余供应率指数测试，将未通过的机组记为嫌疑机组。所有发电机组的剩余供应率指数测试结果如表3所示。

表3发电机组的剩余供应率指数测试

S23，对所有发电机组进行行为影响测试，将未通过的机组记为嫌疑机组。所有发电机组的行为影响测试结果如表4所示。

表4发电机组的行为影响测试

S24，S25，使用基准报价替代嫌疑机组的原始报价，同时使用经济调度模型对市场进行重新出清；并对嫌疑机组进行价格影响测试，未通过测试的机组即为滥用市场力进行持留的违规机组。嫌疑机组的价格影响测试结果如表5所示，从表5中可以看出，机组1、2、3、4通过价格影响测试，机组5未通过测试，具有滥用市场力进行持留的违规行为。

表5嫌疑机组的价格影响测试

S3，基于改进的均值聚类、报价曲线相似测试、报价持留水平测试对发电企业滥用市场力的串谋行为进行识别；

S31-S34，将具有滥用市场的持留违规机组作为初始的聚类中心，对所有机组进行均值聚类，聚类结果如表6所示。

表6均值聚类结果

S35-S36，对各类机组分别进行报价曲线相似度测试，将未通过机组记为嫌疑机组。对嫌疑机组进行报价持留水平测试，未通过报价持留水平测试的机组即为滥用市场力进行串谋的违规机组。各簇类机组的报价曲线相似度测试及报价持留水平测试结果如表7所示，可以看出簇类II的机组未通过测试，具有滥用市场力进行串谋的违规行为。

表7簇类Ⅰ、Ⅱ的串谋行为指标

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的工作人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。