基于用户电器分类的智能电网实时定价研究

目前,电力运行环境日趋复杂,电力体制改革也在不断进行。针对电力行业逐渐向信息化转变、能源利用率较低以及用户与电力公司交互性不高的现状,提出了一种电器分类实时定价模型。该模型根据不同类型用户的用电器进行分类,电力公司根据不同类型电器的用电情况实时制定出不同种类电器的用电价格,以便引导用户在不同时段根据不同类型电器的电价来使用电器,控制居民的用电行为。智能电表的使用,可使用户了解到不同电器的实时电价,并以此调整使用电器,电力公司也随时得到用户的用电量来调整电价和供电量,达到削峰填谷的作用。此模型既有时效性也能使供需双方用电效用最大化。最后通过数值实验对比分析,结果验证了所提出的模型的有效性。     

智能电网实时电价社会福利最大化模型的研究

社会福利最大化模型及其推广、改进的模型是目前智能电网实时定价的有效方法之一。通过计算社会福利最大化模型的拉格朗日乘子,即影子价格,确定电力电价。本文对社会福利最大化中供电量下限(即最小发电量)在模型中的作用进行了研究,在一个符合通常实际情况的假设下,得到了去掉供电量下限的等价模型。所获得的模型减少了一个区间约束和一个变量。最后说明了简化的模型仍然适用于目前使用的在线对偶方法求解。     

基于平均电价的在线电动汽车充电排程定价机制

考虑在一个区域内单个充电站为多辆电动汽车(充电顾客)提供充电服务的排程与定价问题.充电顾客的排程(排序)有三种可选择的机制,即从高到低将待充电顾客按下列准则进行排序:1)顾客充电的总报价;2)顾客充电的单位报价;3)顾客在当前时间点之前已充电量的价值.基于上述充电排程机制,提出了一种基于顾客已充电量的平均电价且不依赖未来充电需求的定价机制,证明了所提出的排程定价机制具有个体理性和激励兼容特性.与已有的按顾客获得的最后一单位待充电价格进行定价的方法相比,研究发现:在第1)或第2)种排程机制下,所提出的定价机制顾客充电最终支付价格的期望相同,但方差减小;在第3)种排程机制下,所提出的定价机制顾客最终支付价格的期望和方差均减小.算例结果展示了所提出定价机制在减小充电顾客最终支付价格不确定性方面的作用与效果.     

基于平均电价的在线电动汽车充电排程定价机制北大核心CSCDCSSCI

考虑在一个区域内单个充电站为多辆电动汽车(充电顾客)提供充电服务的排程与定价问题.充电顾客的排程(排序)有三种可选择的机制,即从高到低将待充电顾客按下列准则进行排序:1)顾客充电的总报价;2)顾客充电的单位报价;3)顾客在当前时间点之前已充电量的价值.基于上述充电排程机制,提出了一种基于顾客已充电量的平均电价且不依赖未来充电需求的定价机制,证明了所提出的排程定价机制具有个体理性和激励兼容特性.与已有的按顾客获得的最后一单位待充电价格进行定价的方法相比,研究发现:在第1)或第2)种排程机制下,所提出的定价机制顾客充电最终支付价格的期望相同,但方差减小;在第3)种排程机制下,所提出的定价机制顾客最终支付价格的期望和方差均减小.算例结果展示了所提出定价机制在减小充电顾客最终支付价格不确定性方面的作用与效果.     

基于收益管理的邮轮客舱分配与定价模型

基于收益管理的思想对邮轮客舱分配与定价问题进行了研究。结合邮轮运营中的个性化特点,例如消费者团体人员构成多样、较长的预售周期以及救生位和儿童看护人员的数量限制等。在不失一般性的前提下,建立了整数规划模型用以确定在预售周期内的不同预售阶段中各种客舱类型的待售数量及其价格,以达到使邮轮公司收益最大化的目的。实验分析表明,该模型在实际应用中是有效的且呈现出显著的年增长趋势,可明显提高邮轮公司的收益。此外,设计了一种基于韦伯分布的EM算法用以解决模型中涉及到的需求量的无约束估计问题。数值算例研究表明,该算法收敛速度快且无约束估计过程可靠有效。     

基于机器学习的企业定价算法研究

本文根据经济微观仿真模型ASPEN的定价机理,提出了一种自动学习算法.该算法借鉴分类器系统中的规则及消息系统和信任分配系统,模拟了企业通过渐进学习得到最大利润下的价格的过程.文中以一个简单经济模型中的两个企业代理人的价值竞争为例,将算法的定价与理论计算法的结果进行了比较,比较结果表明该算法很好地实现了企业定价的自动学习.     

基于拍卖机制下的企业并购定价分析

并购的定价是整个并购过程中参与者最关心、最敏感的问题。只有合理的价格,才能促进并购的发生,保证并购双方的最终收益。文章首先采用传统并购估价方法结合实物期权定价理论对企业价值进行评估,给出了并购中目标企业估价的模型。继而利用博弈论的研究方法研究不确定条件下不同并购方之间策略互动,最后给出拍卖参与者的均衡出价策略。     

中国地震巨灾期权定价机制研究

中国是遭受地震灾害最严重的国家之一,青海玉树地震将巨灾风险管理的课题再次摆到了研究者和决策者的面前.本文在剖析中国地震巨灾期权发展现状的基础上,借鉴并改进了海内外相关研究结论,构建了中国地震巨灾期权的定价模型,并对其进行了实证计量和讨论.通过对其定价机制的实证研究,本文对推动中国地震巨灾期权的发展提出了必要的政策建议.     

浅析财政补贴下的公用事业定价机制

公用事业定价机制的目标是政府在财政支出高效的前提下,提供财政补贴,企业获得社会平均资金利润率,消费者支付平价乃至低价的公用事业产品,从而促进社会公平,促进社会和谐.公用事业定价机制的核心是市场机制加政府规制.     

策略延迟下众筹项目的定价和激励决策

本文研究了投资者的策略延迟行为对众筹项目的定价以及激励决策的影响。策略延迟是指投资者在投资过程中自动按照估值在相应阶段投资,并且部分投资者会刻意延迟投资来搭便车的行为。本文采用了一个两阶段模型来刻画投资者的投资行为,并进一步对比序列到来模式（投资者没有策略延迟）与同时到来模式（投资者有策略延迟）中的贝叶斯均衡。研究结果表明,当发起人采用价格激励的方式提高成功率时,投资者的策略延迟行为可能会影响最优的激励策略。当存在固定目标约束时,如果投资者没有策略延迟行为,发起人应该激励前期投资者,通过弥补他们等待成本的方式提高成功率;反之如果投资者出现策略延迟行为,对项目估值较高的投资者会自动在前期投资并且愿意承受更高的价格,此时发起人应该反过来激励后期投资者。当不存在目标约束时,不论投资者是否有策略延迟行为,发起人都应该始终激励前期投资者以获得更高的成功率以及期望收益。     

分散式供应链中信息共享的定价激励模型

从供应商的角度出发,针对一个供应商和多个零售商组成的分散式二级供应链,提出使用价格歧视策略来激励零售商参与信息共享.根据Stackelberg主从对策模型,在企业利润最大化约束下,建立了供应链中的定价激励模型.解出了供应商的最优定价策略,并比较了零售商之间的销售量和利润.最后从博弈论的角度,将本定价激励模型与统一定价模型进行了对比.     

多重随机环境下跨国采购和定价联合决策模型

在批发价、汇率和需求的三重随机波动环境下,考虑跨国采购与定价联合决策问题。本文主要利用随机过程来刻画批发价和汇率的随机性,并将两者的统计规律性纳入带有随机需求的决策模型的理论框架,进而给出跨国采购和定价联合决策模型及其可靠性评估机制。模型的相关结论表明:其一、不同周期的最优策略受到批发价与汇率波动的交互影响,当批发价和汇率波动性的重叠效应具有下降趋势时,销售商所采取的最优策略为增加一定的采购量,以实现系统的期望利润目标;其二、当批发价与汇率统计结构的属性为不可约遍历马氏链时,随机系统的下行风险具有良好的稳定性;其三、决策者可以通过本文提出靶向成本区间的上穿评估机制刻画随机系统的成本涨幅特征及其变化趋势,以解决供应商的最佳选择问题,从而达到了规避风险的运营目标。     

基于B-S期权定价模型的V2G备用合约协调机制研究

基于V2G备用市场的风险中性交易特点及实践中常用的“保底收购,随行就市”合约价格机制,构建了电网公司实施期权进行套期保值前后的电动汽车用户电量预留决策模型,并对比分析了Stackelberg博弈和合作博弈下渠道双方的反馈均衡策略与最优收益。研究结果表明：仅简单地采用市场保护性的合约价格机制,将使得V2G备用市场的交易风险完全由电网公司来承担,从而无法防止其在市场行情不好时的机会主义行为;在此基础上,电网公司选择购买期权以规避由V2G备用市场价格波动所带来的风险,但是分散决策时的均衡收益小于集中决策最优收益。为此,进一步引入“B-S期权定价+预留协作+保证金”契约机制使得合作系统达到完美协调,且渠道双方的期望收益都得到Pareto改进,并给出了均衡时的V2G备用预留协作系数、交易保证金以及合约电价之间满足的解析关系。算例分析结果验证了本文提出的模型与理论分析的可行性。     

建设用地指标和建设用地的序贯拍卖定价机制研究

现行建设用地指标定价机制未能有效反映其真实价值,使得农民缺乏复垦闲置宅基地来提供建设用地指标的意愿。针对指标和建设用地的互补性特点,以及指标价值是开发商私人信息的特征,本文构建第一价格和第二价格两种密封拍卖下的互补品序贯拍卖模型,研究建设用地指标和建设用地的定价机制。理论和仿真分析得出两种拍卖下的建设用地指标和建设用地价格,并通过对比分析得出不同目标下的最优定价机制。研究发现,两种拍卖下,竞标人的建设用地指标报价均随着土地价格增值系数增加而提高,随着竞标人数递增而降低;序贯二价下的竞标人建设用地指标及建设用地的报价均高于序贯一价;序贯二价下,持有建设用地指标的竞标人获得建设用地的概率更高。因此,地方政府可采用适当提高土地闲置费用的方法,以此提高失地农民复垦权益,激励农民复垦闲置宅基地,增加建设用地指标供给;同时,采用序贯二价拍卖,提高建设用地指标和土地的利用效率。     

Quality of Service Based Pricing Schemes for Content Sharing in Peer‐to‐Peer Networks

In this paper, we study quality‐of‐service (QoS) based pricing schemes that serve as incentive mechanisms to induce sharing behaviors in Peer‐to‐Peer (P2P) networks. We incorporate operational QoS metrics into users’ utility functions and demonstrate how they affect individual users’ content sharing decisions. Using a game‐theoretic model, our study reveals how organizations respond to the changes of operational QoS metrics in their design of pricing schemes for various business objectives at different stages of network evolution. Our results show that a higher upload capacity can foster rational sharing to start when the network is small; however, it also discourages sharing behaviors when the network becomes large. In order to induce a socially optimal behavior, a pricing scheme will not charge users for requesting content while compensating them for sharing content. Such compensation is found to increase faster with the network size when the network is large. In order to maximize the profit of a monopolistic provider, however, a pricing scheme will charge content requests with a positive price while providing less compensation to sharing users compared to the socially optimal scheme. When the network size is small, such compensation can be even negative, which implies that a monopolistic provider discourages content sharing when the network is small, but encourages it when the network becomes larger. In addition, we find that more information about peer upload capacity discourages peers to share.