电力市场中的 coincident峰值定价建模：挑战与峰值削减效能
系统与控制
2026-05-19 v1 系统与控制
摘要
coincident峰值（CP）定价在美国电力市场中广泛用于分配容量和传输成本。本文发展了一种基于行为博弈论的框架，用于CP驱动的负荷转移，构建了非线性成本分配模型与日前（单次决策）和实时（序列学习）决策过程的耦合。我们考察了两种更新规则，即最佳响应动力学（BRD）和虚假学习动力学（FPD），并在连续和有限动作空间中进行分析，以量化灵活性、动作分辨率和参与度对峰值结果的影响。利用ERCOT峰值日数据，我们发现FPD可靠地降低系统峰值，而BRD更为波动且在容量紧张时可能导致峰值上升。更细的动作分辨率改善了峰值削减，而在总灵活性固定的情况下，参与者数量基本中性。同时，信息提供者的信号可能引发从众行为，而响应感知或多样化信号则有助于峰值削减。这些结果凸显了CP定价的潜力与局限性：平滑信息和细粒度控制的重要性不亚于可用灵活性的多少。该框架为系统运营商和消费者提供了实用指导：对于ISO，广播平滑的CP信号并设置最小可控容量阈值可增强协调；对于消费者，更大的灵活性和更细的控制分辨率可改善成本节省和峰值削减效果。
引用
@article{arxiv.2605.16794,
title = {Modeling Coincident Peak Pricing in Electricity Markets: Challenges and Peak Shaving Effectiveness},
author = {Qian Zhang and Sadie Zhao and Lucy Diao and Conleigh Byers and Yiling Chen and Derya Cansever and Le Xie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.16794},
year = {2026}
}
备注
Coincident Peak Pricing, Demand Response, Game Theory, Peak Shaving