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研究背景：随着新能源的快速发展，电力市场中新能源发电商参与竞争投标成为趋势。新能源发电的波动性和随机性导致其在市场竞争中面临挑战，配置储能成为提高新能源市场竞争力的有效途径。然而，储能资源的利用率不高，投资成本高，回报率低，共享储能具有潜力解决这些问题。
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研究目的：提出一种新能源发电商和储能运营商（ESO）之间的储能租赁共享模式，旨在提高储能资源的利用率，并通过电力市场博弈分析来研究该共享模式对市场竞争结果的影响。
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研究方法：
- 建立了一个双层博弈模型，上层基于讨价还价博弈理论确定储能租赁价格，下层为多时段非合作博弈模型，考虑新能源发电商、ESO和传统发电商作为价格影响者参与市场竞争。
- 使用非线性互补方法将双层博弈模型转化为单层优化问题进行求解。
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主要结论：
- 租赁共享模式下，风电商和光电商的投标偏差能有效减少，提高市场竞争力。
- 租赁共享模式有助于提高整个市场的社会效益。
- 储能投资容量和运行成本对租赁价格有显著影响，降低运行成本有助于提高租赁价格和各方利润。
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算例分析：通过具体案例分析，验证了所提出的租赁共享模式的合理性和有效性，展示了该模式对市场电价的“削峰填谷”作用以及对市场参与者利润的正面影响。
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未来研究方向：考虑到实际中鼓励新能源发电商以报量报价方式参与市场竞争，未来研究将进一步考虑传统发电商、新能源发电商等市场参与者以供应函数方式参与电力市场竞争，并比较研究报量竞争与报量报价竞争对市场结果的影响。
这篇论文为新能源发电商参与电力市场竞争提供了新的策略和理论支持，对于推动新能源的高效利用和电力市场的稳定运行具有重要意义。
为了复现论文中的仿真实验，我们需要遵循以下步骤，并使用程序语言（这里以Python为例）来实现：
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初始化参数：定义电力市场的关键参数，包括新能源发电商、储能运营商（ESO）和传统发电商的参数。
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构建模型：根据论文中的描述，构建双层博弈模型，包括上层的租赁价格优化模型和下层的多时段非合作博弈模型。
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实现算法：实现非线性互补方法，用于将双层博弈模型转化为单层优化问题。
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运行仿真：使用构建的模型和算法，运行仿真实验，获取不同市场情况下的博弈结果。
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分析结果：对比不同情况下的市场均衡结果，验证租赁共享模式的有效性。
以下是使用Python语言表示的仿真复现思路的伪代码：
# 导入必要的库
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
# 初始化参数
def initialize_parameters():
# 这里包括新能源发电商、ESO和传统发电商的参数初始化
# 例如：renewable_generators_parameters, eso_parameters, conventional_generators_parameters
pass
# 构建双层博弈模型
def build_bi_level_game_model(parameters):
# 根据论文中的模型描述，构建双层博弈模型
# 包括上层的租赁价格优化模型和下层的多时段非合作博弈模型
pass
# 实现非线性互补方法
def nonlinear_complementarity_method(model):
# 实现非线性互补方法，用于转化双层博弈模型为单层优化问题
# 返回优化问题的解
pass
# 运行仿真
def run_simulation(model):
# 使用构建的模型和非线性互补方法，运行仿真实验
# 获取不同市场情况下的博弈结果
pass
# 分析结果
def analyze_results(simulation_results):
# 对比不同情况下的市场均衡结果
# 验证租赁共享模式的有效性
pass
# 主函数
def main():
# 初始化参数
parameters = initialize_parameters()
# 构建双层博弈模型
model = build_bi_level_game_model(parameters)
# 运行仿真
simulation_results = run_simulation(model)
# 分析结果
analyze_results(simulation_results)
if __name__ == "__main__":
main()本专栏栏目提供文章与程序复现思路，具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》
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