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智能电网经济学：
通过竞争模拟的策略指导
Wolfgang Ketter
荷兰伊拉斯姆斯大学鹿特丹管理学院
John Collins
美国明尼苏达大学
Carsten Block
德国卡尔斯鲁厄理工学院
未来的可持续能源系统需要的不仅仅是高效，清洁，低耗的可再生能源; 他们也需要有效的价格信号来激励可持续能源消费以及更好地实时调整能源需求和供应。
我们知道如何构建能够实时记录能源使用的“智能电网”[1] 组件，并帮助消费者更好地管理其能源使用情况。但是，这只是技术基础。真正反映能源稀缺性的可变能源价格会激励消费者转移负荷以最小化成本，并使生产者更好地调度生产力[12] 。这对于开发更多可持续能源基础设施的努力至关重要，这些能源基础设施将基于风能和太阳能等可变输出能源的比例不断增加。不幸的是，2000年加州能源危机[4]等严重的市场崩盘使决策者理所当然地对建立新的零售级能源市场感到担忧。
市场的表现取决于参与者的经济动机行为，但拟议的零售能源市场对于直接的博弈论分析来说太复杂。基于代理的模拟环境已经被用于研究批发能源市场的运作[19]，但是这些研究无法全方位地探测到参与者的意料之外的自利或者破坏行为。另一方面，智能电网试点项目[9]在极端情况下测试系统动态的能力有限。它们也缺乏开放市场的竞争力，因为一个简单的项目组合通常控制和优化试点地区所有部分的相互作用。因此，我们正在开发一个开放竞争的市场模拟平台，该平台将根据对零售电力市场结构和运营的稳定研究成果，来解决策略指导的需求。这些结果将有助于决策者创建能够为能源生产者和消费者提供预期激励的机构。他们还将帮助开发和验证能够有效管理这些机构中的零售实体的智能自动化技术。
我们把这个愿景称为能源交易代理竞争（Power Trading Agent Competition），因为它是一个适用于电力市场的交易代理竞争的例子（参考www.tradingagents.org）。
背景
现在的电网基础设施按照严格的等级制度组织：少数集中控制中心管理相对较少的大型发电厂，并根据能源需求预测安排其生产。它们通常来自日常批发市场和长期合同，受天气预报和综合负荷情况的影响，即不同消费群体的平均历史消费时间序列。预计的短缺和盈余在区域间批发市场进行交易，但受跨区域电网互连能力限制。
减少碳排放和化石能源资源日益减少的需求正导致对风能和太阳能等可变输出能源的依赖增加，但有效利用这些资源将需要能源用户适应可持续能源的可用性。此外，许多家庭和企业正在安装小型分布式和可变输出的可再生能源。它们连接到中低压配电网，并且不在集中管理的控制之下。与此同时，智能计量设备和需求侧管理设备（DSM）正安装在客户场所，以帮助他们监控和积极管理其能源使用情况。因此，客户需求弹性将增加，通过综合负荷分布进行需求预测将变得更加困难，尤其是随着使用时间和实时能源价格关税的出台。
美国国家标准与技术研究院（NIST）最近发布了智能电网互操作性标准路线图的初稿[24]。NIST表示，最高优先级是需求响应和消费者能效措施。 他们特别指出，如果没有市场信息，客户无法有效参与批发或零售能源市场。
同样，2009年10月，欧盟委员会宣布了战略能源技术计划（SET Plan）[8]以及技术路线图草案。本路线图提到的优先行动之一是开发所谓的“智能城市”，以高效智能地管理当地的能源生产和消费（见http://www.amsterdamsmartcity.com）。
多智能体建模与竞争
电力生产和分配系统是复杂的自适应系统，需要实时管理以平衡生产与需求。电力市场正在从中央监管体系向分散化市场转变[11]。由于我们没有足够的经验来建立分散的能源系统并预测它们对经济的影响，所以这些转变是非常危险的。我们在最近的历史中观察到，设计这些系统的失败可能会造成重大损害。加州能源市场[4]和安然公司的崩溃让人怀疑解除对电力行业的管制是否明智，并且证明竞争性电力市场的成功关键取决于市场设计，需求响应，能力储备，财务风险管理和可靠性控制电力供应链。因此，在将这些想法应用到现实世界之前，在无风险的模拟环境中彻底测试系统和市场设计建议非常重要。
尽管传统的优化和模拟工具继续为市场运作提供许多有用的见解，但它们反映参与这些市场的代理商的多样性的能力有限，每个市场都有独特的业务策略，风险偏好和决策流程。部分为了解决这些缺点，过去几年基于代理的建模和模拟已成为研究能源市场的主要工具。例如，电力市场复杂适应系统模型（EMCAS）电力模拟是代理模拟，它代表了电力系统以及在其中工作的生产者和消费者的行为[18]。Sueyoshi和Tadiparthi [20]描述了MAIS，这是一个基于代理的决策支持系统，用于在加州能源危机之前和期间分析和了解美国批发电力市场的动态价格变化。许多研究已经使用基于代理的计算经济学（ACE）[22]方法来研究电力批发市场，例如[17,25,21]。
所有这些研究主要集中在批发电力市场，而不是零售市场。由于这些模拟是由独立的研究小组建立的，因此他们测试全部范围（会有潜在的破坏可能性）策略行为的能力受到组内研究人员的想象力的限制。竞争模拟方法通过构建丰富的模拟市场环境来扩展ACE，其中一种代理类型（Power TAC情况下的零售能源代理）面临来自同类型代理的竞争。正如供应链管理交易代理竞争（TAC SCM）[7]一样，我们接着邀请了独立的研究小组实现他们自己的代理来操作这个角色，并在模拟市场中相互对抗。这为市场设计提供了更加严格的测试，并为这些代理商提供了战略选择和决策程序的深入知识。例子包括约旦等人的经验博弈论工作[10]和凯特等人的经济制度工作[14]。
图1：Power TAC方案的主要组成部分。
竞争情景
Power TAC方案的主要组成部分如图1所示。相互竞争的团队将建立贸易代理商，充当利己主义的“经纪人”，以实现利润的目的来汇总能源供需。在现实世界中，经纪人可以是能源零售商，商业或市政机构或合作社。经纪人将通过与零售客户（家庭，中小型企业，电动车辆拥有者）的合同以及在模拟真实世界市场（如欧洲或北美的批发电力市场）的批发市场进行交易来购买和销售能源。经纪人彼此竞争，试图通过向匿名小客户群体（家庭，小企业）提供关税合同和向大客户（如重要生产设施，或热电联产（CHP）单位的复合温室）谈判独单独谈判合同来吸引客户。合同条款可能包括对能源消费和生产的固定或变动价格，以及其他激励措施，例如节能回扣，甚至是签约奖金或提前退出处罚。为电动汽车充电可能会有单独的合同，这可能会限制在高需求期间的充电，甚至可以在某些时候向客户支付将能量回馈给电网的费用。可变价格可能遵循固定的时间表(例如，日/夜定价)，或者它们可能是完全动态的，可能有特定的价格变动通知。动态定价可以激励一些客户投资“智能”设备，这些设备可以接收价格信号，并调整能耗以控制成本。
模拟的设计主要是从经济而不是技术角度来模拟电力市场，因此我们目前不模拟物理基础设施。（可以在[3]中找到一个完整的假设列表）在未来，我们预计将市场模拟与物理模拟相结合，以便能够评估市场能源分配的技术可行性。
经纪人代理面临挑战，要通过一系列交替的合约和执行阶段来规划他们在多个时间尺度上的活动。在签约阶段（计划期限：数周至数月），经纪人必须通过提供关税合同和谈判个别合同来建立他们的消费者、生产者和电动汽车客户的投资组合。在随后的执行阶段（计划期限：数小时到数天），经纪人转向运营层面，平衡其签约用电消费者波动的能源需求与签约能源生产商的实际产出。供需之间的差异必须通过在批发电力市场购买或销售来调节。 零售市场的动态因此影响批发市场，反之亦然。该模拟包括一系列的客户模型，包括电动汽车，热电联产，太阳能电池板和风力涡轮机，以及多种私人家庭模型，根据相似的偏好来聚成一类。这些模型的一个重要特征是它们对价格变化的响应[2]。
为了增强竞争场景的真实性，它被设计为在生产、消费和天气信息的真实历史数据中，或在格式化的数据中，以及从客户调查和试验项目中获得的不同类别客户的偏好模型中进行操作。
图2：签约流程。 关税产品与单独合同谈判同时进行。
签约阶段
经纪人在签约阶段的主要目标是与买卖电力的客户签订高质量的关税和个人合同组合。在接下来的执行阶段，理想的投资组合至少在预期中是盈利和平衡的。次要目标是管理财务和供需失衡风险。例如，一个代理商将受益于具有价格合理的能源，当其负荷组合中的需求预计最高时，该能源可产生预期的电力。可预测性也很重要，并且通常会随着数量和无关的发电能力和负载的平衡组合而提高。风险可以通过获取无关资源和负载来进行控制，这些资源和负载可以通过获取存储容量、通过获取灵活的发电能力（平衡电力）、通过出售可变价格合同以及通过在批发市场上交易期货合同来实现实时平衡。
在模拟时间线上，签约阶段代表了短时间（大概60-120秒），在此期间，经纪人同时就单个合同和关税进行谈判，如图2所示。合同语言允许经纪人及其客户表达各种涵盖一系列领域概念的条款和条件，包括：
时间：包括时间点，时间间隔，周期（日，周，月等）和时间关系（之前，之后，期间等）。这些条款可用于指定合同期限，价格变化信号的前置时间以及其他与时间相关的问题。
能源：包括生产或消耗的能源总量，以及生产或消费（电力）的比率。合同或关税也可以指定可以远程控制的电量，例如在高峰需求期间每小时关闭家用热水器15分钟。这种可远程控制的资源或负载统称为平衡能力。
资金：协议必须根据时间(一次性注册费用或奖金、固定的月分配费用)、时间和能源(千瓦时的固定或可变价格)指定支付给客户或从客户处支付。
沟通：合同授予和终止，价格变动通知，平衡能力可用性等。
通常，公司会把确定客户偏好的任务委托给营销部门，或者将新产品(关税)的商业潜力估算出来，或者外包给专门的服务提供商。在竞争情景下，经纪人可以向市场情报服务部门（请参照图2）索取这些信息。市场情报服务还为经纪人提供合同下所有消费者和生产者的历史消费时间序列。通过这些时间序列，经纪人将能够估计随着时间的推移将有多少发电和消费能力可用，以及其投资组合是否均衡。
图3：执行阶段的实体和活动
发布关税
匿名的能源消费者和生产者可以选择接受或不接受关税提供的合同。经纪人代理在竞争激烈的市场中面临的问题是如何知道特定的关税是否会“出售”。在现实世界中，企业不断地调整各自的关税优惠，试图以其产品吸引最“理想”的顾客。
模拟这一过程的一种方法是允许经纪人在多个“回合”中提供关税，通过不确定的回合数来阻止经纪人的战略行为。在每一回合中，代理商都可以从他们目前的产品中增加或减少关税。然后，市场情报服务会运行一个客户偏好模型来分配客户提供的关税。每个回合结束后，所有经纪人都会得到同意他们提供的每个关税的客户数量，然后他们可以向市场情报服务机构询问与其当前提供的每种关税相关的预计客户群的预测“需求概况”。这些只是针对当前偏好个别关税的客户的集合时间序列。
谈判合同
个人合同通过RFQ流程进行谈判，由大客户（电力生产商和消费者）发起，并与继续感兴趣的经纪人进行一轮或多轮交易。当任何一方接受当前合同，或者客户或所有经纪人选择退出时，流程都会结束。为了避免需要个体合同的压倒性经纪人出现，参与这一过程的最小实体将是（模拟的）大型工业，商业或政府实体，它们消费或产生比个人家庭或小企业更多的权力。
执行阶段
在签约阶段结束时，代理人已经了解其合同承诺。一个执行阶段（见图3）模拟了这些合同到位的时间段，通常是一到两周。除了强烈的昼夜效应之外，能源需求也在工作日和周末之间显着不同。该设计确保在每个执行阶段中包含这两种类型的日期。执行阶段的确切时间长度是从随机分布中提取出来的，但事先并未透露给代理人，以减少竞争中不希望出现的结束游戏效应。在这个阶段，时间被分成与在批发市场交易的时间单位相对应的离散“时间段”。
在每个执行阶段开始时，经纪人代理有机会请求历史和预测数据，调整其可变价格，并在时钟开始运行之前在批发市场进行交易。在此设置间隔期间，所有时间段的能源都可以交易。
图4：一个代理在执行阶段的视图
平衡供需
在设定期之后，代理可以随时在交易所进行交易并设定可变价格。在每个时间段结束时，代理商会收到一份绩效报告，列出每个合同和关税的供求量。对于每个未来的时间段，经纪人必须保持对其预期的总供求情况的预测。市场情报部门会通过收费来提供基于对大部分资源和负载的历史生产消费情况的预测，但由于一些可再生能源是依赖于天气的，因此这些发电机的实际未来产量在统计上会失真，以模拟天气的不准确性预测。考虑到这些信息，代理的任务是调整价格，并在批发市场进行交易，以达到预期的平衡。生产和消费之间的偏差超过经纪人自身的平衡能力时，将从配电公司（DU，模拟的一部分）收取（昂贵的）平衡电费。
配电公司必须实时确保供需之间的精确平衡。所有经纪商投资组合中任何剩余的不平衡将由配电公司使用自己的资源（“旋转备
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