中国电力Electric Power《中国电力》网络首发论文题目：考虑中长期交易的电力现货市场发电商竞价均衡分析作者：李晓刚，刘骐源，冯源吴，吴敏，陈中阳，冯冬涵收稿日期：2025-07-21网络首发日期：2025-12-05引用格式：李晓刚，刘骐源，冯源吴，吴敏，陈中阳，冯冬涵。考虑中长期交易的电力现货市场发电商竞价均衡分析[J/OL].中国电力.https://link.cnki.net/urlid/l1.3265.tm.20251205.1305.006▣网络首发：在编辑部工作流程中，稿件从录用到出版要经历录用定稿、排版定稿、整期汇编定稿等阶段。录用定稿指内容已经确定，且通过同行评议、主编终审同意刊用的稿件。排版定稿指录用定稿按照期刊特定版式（包括网络呈现版式）排版后的稿件，可暂不确定出版年、卷、期和页码。整期汇编定稿指出版年、卷、期、页码均已确定的印刷或数字出版的整期汇编稿件。录用定稿网络首发稿件内容必须符合《出版管理条例》和《期刊出版管理规定》的有关规定：学术研究成果具有创新性、科学性和先进性，符合编辑部对刊文的录用要求，不存在学术不端行为及其他侵权行为：稿件内容应基本符合国家有关书刊编辑、出版的技术标准，正确使用和统一规范语言文字、符号、数字、外文字母、法定计量单位及地图标注等。为确保录用定稿网络首发的严肃性，录用定稿一经发布，不得修改论文趣目、作者、机构名称和学术内容，只可基于编辑规范进行少量文字的修改。出版确认：纸质期刊编辑部通过与《中国学术期刊（光盘版）》电子杂志社有限公司签约，在《中国学术期刊（网络版）》出版传播平台上创办与纸质期刊内容一致的网络版，以单篇或整期出版形式，在印刷出版之前刊发论文的录用定稿、排版定稿、整期汇编定稿。因为《中国学术期刊（网络版）》是国家新闻出版广电总局批准的网络连续型出版物(ISSN2096-4188,CN11-6037亿)，所以签约期刊的网络版上网络首发论文视为正式出版。考虑中长期交易的电力现货市场发电商竞价均衡分析李晓刚，刘骐源，冯源昊，吴敏，陈中阳，冯冬涵(1.国家电网有限公司华东分部，上海200120：2.上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室，上海200240)摘要：为研究中长期市场交易对现货市场运行的影响关系，分析发电商在现货市场中的报价策略，提出了一种模拟电力现货市场发电商竞价均衡的双层优化模型和多智能体深度强化学习(multi-agent deepreinforcement learning,MADRL)求解算法。引入供需比表征现货市场供需关系，并使用前景理论刻画发电商的有限理性行为特征，以此分析中长期市场交易对现货市场中发电商报价策略的影响。在MADL求解过程中，将发电商建模为智能体，现货市场出清建模为环境，通过迭代求解得到均衡状态下各发电商的报价策略和现货市场出清价格。以中国东部区域包含8家发电商的实际电力系统为例开展仿真，结果表明，该MADL算法可以有效求解各发电商的报价策略，准确模拟不同中长期市场设置对现货市场运行的影响。研究结论可为电力交易机构评估发电商竞价行为和制定市场规则提供参考依据。关键词：中长期市场：现货市场：双层模型：均衡分析：强化学习D0I:10.11930/.issn.1004-9649.202507063Equilibrium Analysis of Generator Bidding in the Electricity Spot MarketConsidering Medium-and Long-term TransactionsLI Xiaogang',LIU Qiyuan2,FENG Yuanhao2,WU Min',CHEN Zhongyang',FENG(1.East China Branch of State Grid Corporation of China,Shanghai 200120,China:2.Key Laboratory of Control of Power Transmission and Conversion of the Ministry of Education,Shanghai JiaoTong University,Shanghai 200240,China)Abstract:To examine how medium-and long-term(MLT)market transactions affect spot-market operations andto analyze generators'bidding strategies in the spot market,this paper proposes a bilevel optimization model anda multi-agent deep reinforcement learning (MADRL)algorithm to simulate the bidding equilibrium of generatorsin the electricity spot market.A supply-demand ratio is introduced to characterize spot-market tightness,and theprospect theory is employed to capture generators'bounded-rational behavior,thereby analyzing the impact ofMLT transactions on bidding strategies of generators in the spot market.In the MADRL solution process,generators are modeled as agents and market clearing is modeled as the environment;iterative training yieldsequilibrium bidding strategies for each generator and the corresponding spot-market clearing prices.A case studyon an actual power system in Eastem China involving eight generators demonstrates that the proposed MADRLapproach effectively computes generators'bidding strategies and accurately simulates the influence of differentMLT market settings on spot-market operations.The findings provide quantitative guidance for power tradinginstitutions to assess strategic bidding and to design coordinated rules for the joint operation of MLT and spotmarkets.This work is supported by Science and Technology Project of East China Branch of State Grid Corporation ofChina (No.52992424000W).Keywords:medium-and long-term market;spot market;bilevel model;equilibrium analysis;reinforcementlearning