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申请/专利权人：国网安徽省电力有限公司经济技术研究院

摘要：本发明涉及一种基于量子遗传算法的省间电力现货市场申报策略优化方法，包括：对一组申报曲线进行初始化；模拟市场出清；构建市场参与者的申报策略样本生成模型；计算出各组合申报策略下市场参与者的支付矩阵，初始化一个全零矩阵，通过静态博弈方法求解市场均衡点，遍历支付矩阵，标志矩阵中最大元素对应的索引即为市场均衡点；按照市场均衡点处的申报策略进行省间电力现货交易申报。本发明可以在具有不完全信息特征的省间电力现货市场中得出较优申报策略，提高交易成功率及收益；考虑了购电方在现货市场中的博弈主动性；在不完全信息市场中模拟出策略样本，构建了多参与方博弈，可以更好的反映出每个参与者对现货市场出清价格的影响。

主权项：1.一种基于量子遗传算法的省间电力现货市场申报策略优化方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：1输入一组运行日市场参与者申报量[G0,G1,…,Gn]，其中，G0代表编号为0的市场参与者运行日申报总量，对一组申报曲线进行初始化；2模拟市场出清，将初始化后的一组申报曲线作为各市场参与者的初始策略，按照边际出清规则进行有序出清，并将出清结果反馈给各个市场参与者；3根据出清结果，构建市场参与者的申报策略样本生成模型，通过量子遗传算法优化下轮申报策略，模拟市场动态博弈，生成申报策略集；在动态博弈过程中，以上轮市场参与者的申报策略作为量子遗传算法的输入；4使用聚类方法对申报策略集进行降维，从申报策略集中提取出多个经典申报策略，组成经典申报策略集；5从各市场参与者的经典申报策略集中分别选取一个经典申报策略，构成组合申报策略，计算出各组合申报策略下市场参与者的支付矩阵，支付矩阵的形式为a0×a1×a2×…an×b，其中，a0、a1、a2、an为n+1个市场参与者的经典申报策略数；b为收益矩阵，即[b1,b2,…,bn+1]，用于储存该组合申报策略下各市场参与者的收益；6初始化一个全零矩阵作为寻找市场均衡点的标志矩阵，标志矩阵的形式为a0×a1×a2×…an，其中，a0、a1、a2…an为n+1个市场参与者的经典申报策略数；7通过静态博弈方法求解市场均衡点，遍历支付矩阵，同时记录收益矩阵中b1,b2直至bn+1取最大值时对应的支付矩阵的索引s0,s1,…sn+1，并使标志矩阵中索引为s0,s1,…sn+1对应的元素加1，标志矩阵中最大元素对应的索引即为市场均衡点；8按照市场均衡点处的申报策略进行省间电力现货交易申报。

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