Research on the Bidding Behavior of Generation-Side Enterprises Based on Stochastic Evolutionary Games

投标 数学优化 计算机科学 进化稳定策略 进化博弈论 趋同(经济学) 理论(学习稳定性) 经济 博弈论 数理经济学 数学 微观经济学 经济增长 机器学习
作者
Hui Yang,Jun Mo
出处
期刊:IEEE Transactions on Power Systems [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:37 (5): 3693-3703 被引量:32
标识
DOI:10.1109/tpwrs.2021.3138400
摘要

The massive access to renewable energy sources in smart grids and their inherent uncertainties have led to large fluctuations in the power market's demand margin for conventional electrical energy. Therefore, the stability of the bidding behavior on the power generation side will be affected. To describe the interference of uncertain factors on the bidding process of power generation enterprise groups, we introduce Gaussian white noise into the bidding game. Additionally, taking into account the mutual promotion or mutual inhibition between strategies within the group, we introduce strategy influence factors to improve the replicator dynamics equation. Then, a stochastic evolutionary game model is proposed and solved according to the stability judgment theorem of the stochastic differential equation. The stability and convergence speed of the traditional evolutionary game model and the proposed model are compared in the evolution process of the group strategy. The simulation results show that the strategy with the greater influence is more decisive for the direction of group evolution and the speed of evolution to a stable equilibrium point. Additionally, the proposed model can reflect fluctuations in the evolution process of decision-makers, which promotes the speed with which players evolve toward the optimal strategy.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
lmg发布了新的文献求助10
2秒前
xianle完成签到,获得积分10
2秒前
灵活又幸福的胖完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
班玛仲完成签到,获得积分10
2秒前
Parker发布了新的文献求助10
4秒前
水孩子发布了新的文献求助10
4秒前
付创完成签到,获得积分10
4秒前
干净又晴完成签到,获得积分10
5秒前
李相赫完成签到,获得积分10
6秒前
小小宏完成签到,获得积分10
6秒前
闪闪的灵的应助被IAz采纳,获得10
6秒前
十七完成签到 ,获得积分10
6秒前
Millllllo完成签到,获得积分10
6秒前
Eddie完成签到,获得积分20
6秒前
7秒前
大大学习完成签到,获得积分10
7秒前
乐乐的应助被maolei69采纳,获得10
7秒前
FashionBoy的应助被灝男采纳,获得10
8秒前
cincrady完成签到,获得积分0
8秒前
落后妖妖完成签到 ,获得积分10
8秒前
木兮完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
y1完成签到,获得积分20
9秒前
成就若山完成签到,获得积分10
9秒前
zxy完成签到,获得积分20
10秒前
按时毕业完成签到,获得积分10
10秒前
小电驴完成签到,获得积分10
10秒前
愉快怀绿完成签到,获得积分10
11秒前
飞飞wolf完成签到,获得积分10
11秒前
初景发布了新的文献求助10
12秒前
Seventeen完成签到,获得积分10
12秒前
辛勤的剑完成签到,获得积分10
13秒前
大模型的应助被Eddie采纳,获得10
14秒前
14秒前
领导范儿的应助被Parker采纳,获得10
14秒前
飞快的南安完成签到,获得积分10
15秒前
调皮艾丽卡完成签到,获得积分10
15秒前
zxy发布了新的文献求助10
15秒前
Jasper的应助被绿果果采纳,获得10
16秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
拉伸高分子熔体中缠结行为的模拟和小角中子散射研究 1080
Encyclopedia of Modern Artificial Intelligence 1000
Особенности технологий и методов информационно-психологических войн СССР с Великобританией и США в период 1939-1953 гг 1000
Analyses de reconnaissances de dettes passées devant les échevins d'Ypres (1249-1291) 600
Cellulose and Cellulose Derivatives: Synthesis, Modification and Applications 600
Experimentelle und numerische Modellierung des dynamischen Trag- und Verformungsverhaltens von hochflexiblen Schutzsystemen gegen Steinschlag 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8147708
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9545684
关于积分的说明 21670890
捐赠科研通 7734498
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3423614
关于科研通互助平台的介绍 2548579
邀请新用户注册赠送积分活动 2466574