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基于在线学习的电力市场自适应竞价策略1

基于在线学习的电力市场自适应竞价策略

摘要

本报告系统研究了基于在线学习的电力市场自适应竞价策略，旨在解决电力市场

主体在复杂动态市场环境下的决策优化问题。随着电力市场化改革的深入推进，传统静

态竞价策略已难以适应高频、多变的交易环境。本文提出了一种融合在线学习算法与电

力市场特性的自适应竞价框架，通过实时数据驱动、动态策略调整和风险可控机制，显

著提升竞价主体的市场竞争力。研究采用了强化学习、在线凸优化等前沿技术，结合电

力市场规则与运行约束，构建了多维度、多时间尺度的竞价决策模型。仿真结果表明，

所提策略相比传统方法可提升收益815%，同时有效控制风险暴露。本报告从理论框架、

技术路线、实施方案到风险管控进行了全面阐述，为电力市场主体提供了系统化的智能

竞价解决方案，对促进电力市场高效运行具有重要实践意义。

引言与背景

1.1电力市场化改革进程

我国电力市场化改革自2015年”九号文”发布以来进入加速阶段，逐步形成了”管住

中间、放开两头”的体制框架。根据国家能源局数据，2022年全国市场化交易电量达到

5.2万亿千瓦时，占全社会用电量的60.8%，较2015年提升45个百分点。电力市场已

从单一中长期交易扩展到现货市场、辅助服务市场等多层次体系，交易品种日益丰富，

交易频次不断提高。特别是2021年以来，山西、广东、山东等电力现货市场试点进入

连续运行，市场主体面临更加复杂的市场环境和更高的决策要求。

在市场化改革背景下，发电企业、售电公司、大用户等各类市场主体需要自主参与

电力交易，制定科学合理的竞价策略成为影响其经济效益的关键因素。传统基于经验或

简单模型的竞价方法难以应对现货市场价格波动、供需变化等复杂因素，亟需引入智能

化、自适应的决策工具。同时，随着可再生能源大规模并网，电力系统不确定性显著增

加，市场参与者需要更灵活、响应更快的策略来适应这种变化。

1.2自适应竞价策略的重要性

电力市场竞价策略是指市场主体在市场规则框架下，根据自身成本、市场预期等因

素制定的报价方案。自适应竞价策略特指能够根据市场环境变化动态调整报价参数的

智能决策方法。其重要性体现在三个方面：一是提升经济效益，通过精准预测和灵活调

整，最大化交易收益或最小化购电成本；二是控制风险暴露，避免因市场剧烈波动导致

的重大损失；三是促进市场效率，合理的竞价行为有助于形成真实反映供需关系的市场

价格。

基于在线学习的电力市场自适应竞价策略2

研究表明，采用自适应竞价策略的市场主体相比静态策略可获得显著收益优势。某

区域电力市场实证分析显示，应用机器学习算法的售电公司平均交易收益比行业平均

水平高12.3%。随着电力市场复杂度提升，这种优势将更加明显。特别是对于新能源发

电企业，其出力具有强波动性，传统固定报价策略往往导致收益偏低或风险过高，而自

适应策略能够根据预测出力实时调整报价曲线，实现效益最优化。

1.3在线学习技术的应用前景

在线学习是机器学习的一个重要分支，其特点是模型能够从连续到达的数据流中

学习并实时更新，非常适合电力市场这种动态环境。与传统批量学习方法相比，在线学

习具有三个显著优势：一是实时性强，能够快速响应市场变化；二是计算效率高，适合

高频交易场景；三是适应性好，能够处理非平稳时间序列数据。

在电力市场领域，在线学习技术已应用于负荷预测、价格预测、交易决策等多个环

节。特别是近年来随着计算能力提升和算法优化，在线强化学习、在线凸优化等方法在

竞价策略中展现出巨大潜力。国际能源署(IEA)报告指出，到2030年，超过40%的市

场主体将采用某种形式的在线学习算法辅助交易决策。我国”十四五”能源领域科技创新

规划也明确提出要发展”智能交易决策支持系统”，为相关技术应用提供了政策支持。

研究概述

2.1研究目标与意义

本研究的核心目标是开发一套基于在线学习的电力市场自适应竞价策略系统，帮

助市场主体在复杂动态的市场环境中实现效益最大化和风险可控化。具体目标包括：构

建适用于电力市场特点的在线学习算法框架；建立多时间尺度协同的竞价决策模型；设

计风险可控的自适应报价机制；开发可实际应用的决策支持系统原型。

研究意义体现在理论创新