王德昊，王 颖，曹荣章，张凯锋

（1.复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室（东南大学），江苏省南京市 210096；2.南瑞集团有限公司（国网电力科学研究院有限公司），江苏省南京市 211106；3.智能电网保护和运行控制国家重点实验室，江苏省南京市 211106）

0 引言

2015年，“中发〔2015〕9号文”［1］发布，中国逐步放开售电市场，大量售电商参与到电力市场竞争中［2-3］。作为发电商与用户之间的纽带，售电商合理制定自身购售电策略十分重要［4-6］。如何购得足够的电量对售电商获取利润犹为重要，其在购电时的投标优化需要更多关注。

针对市场成员的投标对出清电价的影响，研究中常将其分为价格接受者（price-taker）和价格制定者（price-maker）两类。小型公司市场份额小，投标行为对出清电价影响很小，常被认为是价格接受者；大型公司市场份额大，投标行为对出清电价影响较大，被称为价格制定者［7］。价格接受者和价格制定者理论上没有绝对界限，市场任何参与者都会影响出清电价，只是程度不同［8-10］。为方便研究，学术界通常对二者采用不同的方法。不考虑投标对出清电价的影响（即价格接受者）时，典型方法是基于预测的市场价格进行投标优化［11-12］。文献［13］和文献［14］分别采用鲁棒优化对发电商和用户的投标行为建模，文献［15］基于价格区间给出了发电机组的报价曲线。

考虑投标的影响（即价格制定者）时，典型方法主要有4类：①基于代理的建模技术，将市场参与者统一建模，模拟市场交易过程［16-19］；②基于博弈论，分析各市场成员的投标策略空间，构建博弈模型，求解纳什均衡，以获取售电商的最优投标策略［20-23］；……