杨彦
- 作品数：8 被引量：76H指数：5
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- 基于协同进化算法求解寡头电力市场均衡被引量：17
- 2009年
- 建立并分析了考虑网络约束且能考虑需求方策略竞价的电力市场线性供给函数模型,在该市场框架中,独立系统运行员通过求解最优潮流来确定发电安排以及节点电价,市场策略性参与者通过竞标来追求最大利润。运用协同进化算法求取市场均衡,协同进化算法系一种智能代理仿真方法,借鉴了生态系统中协同进化机制的理念。多个算例被用来验证协同进化算法的有效性,实验结果表明如果市场存在纯策略均衡,该算法均能够快速收敛到均衡点,运用简便且具有较强的搜索能力。
- 杨彦陈皓勇张尧王野平荆朝霞谭科
- 关键词：电力市场纳什均衡网络约束协同进化算法
- 容量约束对电力市场均衡的影响被引量：4
- 2014年
- 输电容量约束是电力市场的重要特征,同时也深刻影响着电力市场运行。针对协同进化算法能够求取纯策略纳什均衡,多项式方程系统算法能够计算策略式博弈的所有纳什均衡,本文提出一种基于协同进化算法联同多项式方程系统算法的研究方法来分析电力市场纳什均衡,分析输电容量约束对电力市场均衡的作用。文中对一个3机5节点的电力市场进行了实验分析,结果表明该方法能有效求取纯策略市场均衡,同时能够求取一定条件下的混合策略均衡。输电容量约束不仅影响了市场均衡的分布,而且决定了纳什均衡的存在形式。
- 杨彦陈皓勇唐健
- 关键词：协同进化算法电力市场均衡
- 运用多项式方程系统算法求解电力市场均衡被引量：5
- 2010年
- 在电力市场不完全竞争模型分析中,求解市场的纳什均衡是一个重要任务,其中求解混合策略均衡以及判断是否存在多个均衡都是相当困难的课题。首先建立了考虑网络约束的古诺模型,然后运用属于收益矩阵方法类型的多项式方程系统算法求解市场可能存在的所有均衡。多项式方程系统算法引用支集的特征,将纳什均衡条件转化为多项式方程系统及其不等式约束,并运用软件包PHCpack求解该方程系统,而后通过甄别满足不等式条件的解来求取所有均衡。针对3节点测试系统,构建不同的实验场景来考察所提出算法的有效性,实验结果表明,在一定条件下,多项式方程系统算法能够求解到所有均衡,这表明该方法在实际电力市场分析中有较大潜力。
- 杨彦陈皓勇张尧王野平荆朝霞
- 关键词：电力市场古诺模型网络约束
- 银行信用卡大额分期业务风险及其防范
- 自2010年以来，央行已连续多次上调银行法定存款准备金率，前后共上调人民币存贷款基准利率5次，随着CPI水平的不断攀升，上调法定存款准备金率和存贷款基准利率必然是未来的一大趋势。因此，在信贷规模被严格控制的宏观背景下，信...
- 杨彦
- 关键词：信用卡
- 文献传递
- 智能代理模拟在电力市场中的运用被引量：10
- 2010年
- 基于智能代理的模拟仿真方法已成为电力市场研究的一种新颖而有效的途径.文中结合某一实际区域电力市场模拟系统的构建,介绍了适合模拟发电厂商报价的智能代理学习算法,详细阐述了VRE learning算法、Q-learning算法以及贪婪算法在模拟系统中的运用及实现框架,并分别探讨了学习算法在代理报价收敛问题上的不同处理方式.算例结果表明,智能代理模型及学习算法能够模拟发电厂商的理性竞价行为.
- 王野平杨彦荆朝霞陈皓勇陈天恩
- 关键词：电力市场智能代理仿真VRE贪婪算法
- 计及分布式发电和不完全信息可中断负荷选择的电力市场模型被引量：30
- 2011年
- 分布式发电(distributed generation,DG)与可中断负荷是智能电网的2种重要资源。针对电力用户停电意愿不尽相同,将配电公司的可中断负荷类型建模为离散分布的随机变量,进而建立具有分布式发电与不完全信息可中断负荷选择的配电公司能量获取模型,综合考虑到发电公司的竞价策略行为,最后建立了完整的不完全信息博弈下的电力市场模型。针对不完全信息博弈的特征,扩展改进了协同进化算法,并用于求解市场贝叶斯纳什均衡。修正的IEEE 9节点系统验证了模型与求解方法的有效性。结果表明分布式发电与可中断负荷、发电公司策略行为及不完全信息对市场均衡有着重要的影响。
- 杨彦陈皓勇张尧李方兴荆朝霞王玉荣
- 关键词：电力市场分布式发电可中断负荷不完全信息协同进化算法贝叶斯纳什均衡
- 基于博弈论的考虑输电网络约束电力市场均衡分析
- 世界各地的电力工业在最近几十年正进行或面临着一场规模巨大的重组改革。电力工业引入市场化竞争以提高社会效益及增强运行效率。然而在当前阶段,电力市场具有寡头垄断市场特性,电力公司可以通过策略性报价来影响市场电价。因此研究分析...
- 杨彦
- 关键词：电力市场纳什均衡协同进化算法贝叶斯纳什均衡负荷不确定性
- 文献传递
- 电力市场智能模拟中代理决策模块的实现被引量：15
- 2008年
- 在日前交易方式下,发电厂商为了追求长期最大利润,竞价策略显得尤其重要。通常,发电厂商运用的策略过于复杂,难以用传统的博弈论方法来建模。人工智能中强化学习Q-learning算法是一种自适应的学习方法,使代理能够通过不断与环境进行交互所得到的经验进行学习,适合在电力市场智能模拟中运用。文中在开放源代码的电力市场智能模拟平台AMES上,增加了发电厂商代理基于Q-learning的竞价决策程序模块,并在5节点测试系统上进行模拟。实验结果表明,运用基于Q-learning算法竞价决策使代理可以较好地模拟发电厂商的经济特性,且在相同条件下表现出比AMES原有的VRElearning算法更强的探索能力。
- 陈皓勇杨彦张尧王野平荆朝霞陈青松
- 关键词：竞价策略VRE
