張謙，蔡家佳，李春燕，劉樺臻，李東
DOI：10.13334/j.0258-8013.pcsee.162593
1）基于模糊貝葉斯學(xué)習(xí)的談判策略
電力公司和EV代理商在整個(gè)車網(wǎng)互動(dòng)過(guò)程中追求己方利益最大化。首先，EV代理商接受的最低放電電價(jià)須高于電動(dòng)汽車放電成本
圖1 談判流程圖
2）基于模糊概率的談判函數(shù)參數(shù)分析與計(jì)算
(1)EV代理商價(jià)格下限
EV代理商價(jià)格下限是EV代理商對(duì)電動(dòng)汽車放電成本及收益的預(yù)估，它主要由充電電價(jià)λch、電池?fù)p耗成本λloss和車主收益λpro組成。
(2)電力公司價(jià)格上限
由于電動(dòng)汽車響應(yīng)速度快，在電網(wǎng)調(diào)度中可替代備用機(jī)組。本文以調(diào)用備用機(jī)組的價(jià)格作為調(diào)用同容量電動(dòng)汽車的最大費(fèi)用，計(jì)算電動(dòng)汽車功率與電力公司可接受最高價(jià)格之間的關(guān)系。
(3)不確定性參數(shù)
兩個(gè)不確定性參數(shù)的計(jì)算均需要在收集對(duì)方信息的基礎(chǔ)上進(jìn)行預(yù)估。事實(shí)上，在不完全信息的環(huán)境下，雙方都無(wú)法精確得知對(duì)方某些信息，因此本文提出基于模糊概率對(duì)不確定性參數(shù)進(jìn)行預(yù)估，談判雙方的先驗(yàn)知識(shí)如表1所示。
表1 EV代理商與電力公司先驗(yàn)知識(shí)
3）仿真結(jié)果及靈敏度分析
(1) 采用貝葉斯學(xué)習(xí)前后的談判曲線如圖2所示，當(dāng)進(jìn)行到第六輪時(shí)雙方達(dá)成一致，最終成交價(jià)格為1.47元/(kW?h)。從圖2可以看出，經(jīng)過(guò)學(xué)習(xí)后的曲線由于斜率改變，談判次數(shù)有所減少。
圖2 兩種情況下的談判曲線
(2) 為研究最大談判次數(shù)對(duì)談判報(bào)價(jià)曲線的影響，本文對(duì)K值進(jìn)行靈敏度分析，計(jì)算出最大談判次數(shù)K在不同取值下(K值為5～15)，談判報(bào)價(jià)曲線如圖3所示。由圖3可知，當(dāng)談判次數(shù)K 的取值過(guò)小，可能導(dǎo)致談判不成功，取值過(guò)大，又將導(dǎo)致談判時(shí)間增加。
圖3 不同K值下的報(bào)價(jià)曲線
(3) 在談判伊始，談判雙方對(duì)對(duì)方信息估計(jì)的準(zhǔn)確性對(duì)談判過(guò)程的影響不容忽視。故本文進(jìn)一步分析了估計(jì)值對(duì)談判交點(diǎn)的影響，結(jié)果如圖4所示。由圖4可知，經(jīng)過(guò)貝葉斯學(xué)習(xí)后，談判成交價(jià)格更接近理論均衡價(jià)格點(diǎn)，尤其在雙方對(duì)對(duì)方估計(jì)值與實(shí)際值相差較大時(shí)，學(xué)習(xí)后的效果更為明顯。
圖4 估計(jì)值對(duì)談判交點(diǎn)的影響
在不完全信息的談判環(huán)境中，EV代理商和電力公司根據(jù)每輪談判對(duì)方的出價(jià)情況，結(jié)合模糊貝葉斯學(xué)習(xí)模型修正己方預(yù)估的對(duì)方信息，逐步調(diào)整報(bào)價(jià)直至達(dá)成交易。通過(guò)算例仿真得到以下結(jié)論：
1）通過(guò)基于模糊貝葉斯學(xué)習(xí)的電動(dòng)汽車放電電價(jià)談判策略進(jìn)行雙邊談判，可得到雙方接受的放電電價(jià)。貝葉斯學(xué)習(xí)后，談判次數(shù)減少，最終成交價(jià)格更接近理論均衡價(jià)格點(diǎn)。
2）通過(guò)談判次數(shù)所處位置可判斷雙方估計(jì)信息的準(zhǔn)確性。對(duì)于貝葉斯學(xué)習(xí)后的談判曲線，如果交點(diǎn)小于K/2，則雙方的估計(jì)值較準(zhǔn)確。
3）最大談判次數(shù)的合理設(shè)置能夠增加談判的成功概率，應(yīng)結(jié)合實(shí)際談判情景設(shè)定最大談判次數(shù)的最低限值。
。在電網(wǎng)負(fù)荷高峰期，若能夠以相同的價(jià)格調(diào)用與備用機(jī)組同容量的電動(dòng)汽車功率，電網(wǎng)將因電動(dòng)汽車響應(yīng)速度快的優(yōu)點(diǎn)而選擇調(diào)用電動(dòng)汽車，即電力公司有可接受的最大價(jià)格。此外，在每輪談判中雙方報(bào)價(jià)須考慮對(duì)方可承受的價(jià)格限值，即兩個(gè)不確定性參數(shù)：電力公司預(yù)估EV代理商所能接受的最小值和EV代理商預(yù)估電力公司所能接受的最大值
。因此，雙方在己方價(jià)格限值內(nèi)進(jìn)行談判。當(dāng)收到對(duì)方報(bào)價(jià)后，己方將根據(jù)雙方報(bào)價(jià)的價(jià)格差異運(yùn)用貝葉斯公式進(jìn)行知識(shí)更新。EV代理商和電力公司談判的整體思路如圖1所示。
的確定
的確定
和
的分析與計(jì)算
引文信息
張謙, 蔡家佳, 李春燕, 等. 基于模糊貝葉斯學(xué)習(xí)的電動(dòng)汽車放電電價(jià)談判策略[J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào), 2018, 38(1): 61-71.
ZHANG Qian, CAI Jiajia, LI Chunyan, et al. The negotiation strategy of discharging price of electric vehicle based on fuzzy bayesian learning[J]. Proceedings of the CSEE, 2018, 38(1): 61-71 (in Chinese)．
該團(tuán)隊(duì)隸屬輸配電裝備及系統(tǒng)安全與新技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（重慶大學(xué)），長(zhǎng)期專注于智能電網(wǎng)、電動(dòng)汽車與電網(wǎng)互動(dòng)、可再生能源消納、需求響應(yīng)方面的研究。張謙副教授為團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人，目前有在讀碩士研究生12名。該團(tuán)隊(duì)主持及主研各類科研項(xiàng)目30余項(xiàng)，其中包括科技部國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃（863計(jì)劃）項(xiàng)目1項(xiàng)，國(guó)家自然科學(xué)基金5項(xiàng)；公開(kāi)發(fā)表學(xué)術(shù)論文50余篇，申請(qǐng)及授權(quán)國(guó)家發(fā)明專利20余項(xiàng)。
張謙(1980)，女，副教授，碩士生導(dǎo)師，主要從事智能電網(wǎng)、電動(dòng)汽車與電網(wǎng)互動(dòng)、電力市場(chǎng)、電力系統(tǒng)分析與計(jì)算等方面的研究。近年來(lái)，主持和主研科技部國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)、國(guó)家自然科學(xué)基金及省部級(jí)項(xiàng)目10余項(xiàng)，主持和參研各類校企合作項(xiàng)目10余項(xiàng)。在國(guó)內(nèi)外重要期刊上發(fā)表論文20余篇，被SCI和EI核心檢索10余篇，申請(qǐng)及授權(quán)國(guó)家發(fā)明專利10余項(xiàng)。
蔡家佳(1991)，男，碩士研究生，主要從事電動(dòng)汽車與電網(wǎng)互動(dòng)研究。
李春燕(1975)，女，副教授，碩士生導(dǎo)師，主要從事電力系統(tǒng)分析與計(jì)算、配電網(wǎng)重構(gòu)、可再生能源的消納、需求響應(yīng)等方面的研究。主持和主研國(guó)家自然科學(xué)基金、省部級(jí)項(xiàng)目10余項(xiàng)，主持和參研各類校企合作項(xiàng)目10余項(xiàng)。在國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)刊物上發(fā)表論文20余篇，申請(qǐng)專利10余項(xiàng)，獲省部級(jí)科技獎(jiǎng)勵(lì)1項(xiàng)。
劉樺臻(1992)，女，碩士研究生，主要從事電動(dòng)汽車與電網(wǎng)互動(dòng)研究。
李東(1990)，男，碩士研究生，主要從事電動(dòng)汽車同步電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)控制研究。
