公平关切下零售商主导闭环供应链的定价策略

研究公平关切行为偏好对闭环供应链定价策略的影响,分别基于成员公平中性、制造商公平关切以及两者同时公平关切三种情况,构建了相应的利润决策模型。通过对均衡结果的分析比较发现:随着供应链成员企业公平关切程度的增大,新产品的批发价及零售价均会随之增加,但新产品销量及废旧产品回收率却随之减少;其次,制造商公平关切程度的增加始终促进自身利润及效用的增加,但却对主导零售商及闭环供应链系统的总利润造成了不利影响。     

返利模式下风险厌恶型零售商供应链中的定价与协调策略

返利作为一种典型的拉式促销策略,已被越来越多的企业所采用.文章针对由一个返利制造商和一个风险厌恶零售商组成的供应链,考虑到消费者对返利的敏感程度不同,通过建立集中决策和两种分散决策模型,研究返利制造商和风险厌恶零售商的定价策略,并分析零售商风险厌恶程度、返利敏感系数及返利兑现率等对供应链决策和利润的影响.结果表明:集中...     

零售商价格领导权结构下考虑专利保护的闭环供应链定价策略

很多零售商常处于其所在供应链的主导地位,针对零售商具有价格领导权并且考虑专利保护的闭环供应链进行分析,运用博弈理论得到了零售商、原制造商和再制造商的最优策略,以及最优策略关于再制造成本节约的变化规律。研究表明:随着再制造成本节约的增加,最优单位专利许可费和废旧产品回收价格逐步增加,最优产品批发价格和销售价格逐步降低,并通过数值算例表明:零售商、再制造商和供应链系统的利润逐步增加,原制造商的利润逐步减少。     

两周期零售商竞争下的闭环供应链的定价和协调策略研究

研究了两生命周期零售商竞争环境下的闭环供应链的定价和生产策略:第一个生命周期中,只有一个制造商和一个零售商,制造商利用原材料生产新制造产品;第二个周期中,制造商生产新制造产品的同时利用自己回收的废旧产品生产再制造产品,并且出现了竞争零售商。分别建立了两周期零售商竞争环境下的分散决策模型和集中决策模型,得到了最优定价和生产策略。结果表明:零售商竞争会降低产品的零售价,增加产品的销售量。制造商利用收益共享契约制定合适的批发价和收益共享比率能协调整个闭环供应链,与零售商实现共赢。最后给出了一个算例验证了上述结论。     

云计算在智能电网中的应用研究

随着现代电网规模的不断扩大,现有的电力系统网络越来越无法满足现代化建设发展的需求,具备自愈、互动、兼容等优点的智能电网成为未来电网的发展趋势.同时,智能电网概念的提出和逐步实现对电力系统的计算和存储能力提出了越来越高的要求.基于云计算技术并结合电力网络系统的特点,提出电力网络系统智能云的概念,在此基础上规划设计了电力系统智能云的体系结构并分析了电力系统智能云实现的关键技术.电力网络系统智能云技术的应用,能够在现有基础资源基本不变的情况下,大大提高电力网络系统的计算和存储能力,实现电力网络系统智能化、信息化和分级化的互动管理,减少电网建设投资,为构建现代化智能电网系统提供了明确的思路和研究方向.     

带有风能的智能电网多周期买电策略研究

本文研究带有风能随机供给的智能电网中传统能源的多周期买电问题,假设存在一个能源运营商集中负责智能电网传统能源的购买和消费。通过构建并求解动态规划模型,找到能源运营商在风能供给不确定性下的传统能源最优多周期买电策略。在最优买电策略下,能源运营商只有在当期电价足够小时才购买传统能源,其买电量与风能分布、价格信息和时间信息有关。在实际数据的基础之上,提供详实的数值实验对比研究了本文的最优买电策略和其他两种策略(实践中只考虑风能估计的策略和放弃利用风能的策略)在最小化总成本方面的效果,并验证了本文的最优买电策略在真实风能数据中的鲁棒性。     

基于多层博弈的智能电网住宅电力实时需求响应机制

通过建立多层博弈模型刻画智能电网系统中电力公司、家庭电力管理中心和家庭内各个电器设备间的电力实时需求响应过程。在此模型中,每个时段电力公司将电价通知各个家庭,每个家庭的电力管理中心接收到实时电价信息后为家庭内各个电器设备分配虚拟电价,各个设备则确定各自最优用电量并将其反馈给家庭电力管理中心,由其确定该家庭总用电量并发送至电力公司,电力公司再计算得到最优电价。证明了所建多层博弈模型的均衡存在唯一性,并得到均衡解。仿真结果验证了模型的有效性,并给出其实际应用价值。     

零售商占优下的两部定价合同与通道费

本文考虑由单个占优的零售商和单个供应商组成的二级供应链模型.在价格相依的随机需求下,研究分散系统下的批发价格合同与两部定价合同.在一定的条件下得到两种合同中供应链成员的最优决策和利润以及供应链系统的利润.分析表明,当零售商占优时两部定价合同比批发价格合同更有效.这在一定程度上说明当前零售业中收取通道费的合理性.     

零售商竞争环境下闭环供应链定价策略分析

以博弈论为基本研究方法，对由一个制造商与两个零售商所组成的闭环供应链系统在分散决策和集中决策下的定价模型进行了分析，得到了系统各成员的最优定价策略和利润，发现非合作分散决策会造成系统效率的损失。因此，提出一种基于收益共享的协调定价机制，实现了闭环供应链系统的协调，并使得闭环供应链系统整体利润达到集中决策时的利润水平。最后，通过数值仿真分析了两零售商之间的竞争系数和政府的经济补贴对供应链系统决策和利润的影响。     

随机需求下竞争零售商的定价策略研究

本文研究了随机需求下两竞争零售商的定价策略选择(响应性定价或清仓定价)、产品订货量及响应性价格的联合决策问题。通过将问题转化为一个三阶段的博弈模型,基于Kuhn-Tucker条件求解了两零售商不同定价策略子博弈下的均衡产品订货量及响应性定价决策,分析了不同定价策略子博弈下产品订货量及价格决策的差别以及潜在市场需求不确定(期望和方差变动)对订货量和定价策略的影响。数值分析结果表明,当潜在市场需求服从均匀分布时,响应性定价子博弈是帕累托最优策略,清仓定价子博弈是零售商的均衡策略,混合定价子博弈下两零售商的收益差距较大。     

智能电网下考虑风险的供电企业购电优化模型

针对智能电网带给供电企业购电决策的影响,提出了一种考虑风险的购电优化决策方法。智能电网建设并开展运营,发电侧考虑接纳更多的可再生能源发电,用电侧智能用电设备的使用导致主动负荷的出现等,这一系列变化给智能电网环境下供电企业购电决策带来一定程度的风险。首先,考虑了智能电网下负荷与风电出力不确定性给供电企业经营带来的风险,采用风险元传递理论与多目标规划理论,建立智能电网购电优化模型。然后,提出采用约束多目标粒子群优化算法(CMOPSO)对模型进行求解思路;最后,算例说明该模型的可行性,研究成果为我国智能电网运营风险管理提供新方法、新思路。     

含有压缩因子的粒子群优化灰色模型在智能电网中的应用

针对智能电网对用电量预测的需求和电力系统的负荷特性,在分析了灰色模型GM(1,1)的局限性以及基本粒子群算法在优化GM(1,1)背景值时所出现的不足的基础上,构建了具有压缩因子K的粒子群算法,以此来改进灰色模型的背景值,提出了含有压缩因子的粒子群优化灰色模型KPSO-GM,并把它用于智能电网中用电量预测。实例证明,该算法具有较高的预测精度,有利于提高智能电网的质量。     

基于多目标双层规划的智能电网虚假数据注入攻击研究

相对于传统电网,智能电网引入了先进的信息通信技术能显著提高企业生产效率和电力数据处理效率,但由于传统状态估计的漏洞,智能电网易受到虚假数据注入的攻击。现有的研究仅追求电力系统运营成本的最大化或攻击资源的最小化,没有考虑两者之间的均衡。基于此,本文考虑建立智能电网虚假数据注入攻击双层多目标规划模型,其中多目标表示电力系统运营成本与攻击成本之间的均衡,并结合IEEE 14总线算例进行分析,针对攻击者不同的攻击倾向给出了相应的虚假数据注入攻击策略。     

基于IMO-SLFDA的大规模分布式光伏并网的智能配电网相位平衡研究

分布式光伏的大量接入智能配电网后,可能导致三相电流的失衡,进而破坏配电系统的安全稳定性。对此,本文构建了以电流不平衡和电能损失最小化为目标的含分布式光伏的配电网优化的多目标模型,旨在解决大规模分布式光伏发电并网后配电网相位平衡的问题;然后,用随机单纯形法对混合蛙跳算法进行优化,改进了蛙跳算法求解优化问题时极易陷入局部最优以及计算效率较低的缺点,并和决策算法相结合,提出适用本文算例的改进的多目标混合蛙跳决策算法,确保能以极快的搜索速度和较高的计算精度得到最优解;最后,以IEEE-123节点三相不平衡测试系统为例,通过控制变量的相关操作实现配电系统的三相平衡。对比分析基础案例和优化算例的差异,验证了本文所提算法的先进性和实用性。     

低碳电网扩张策略:以南方电网公司为例

研究了需求随机环境下电力企业关于电源建设与电力调度的最优决策;考虑电源机组的能源结构约束与运营发电期内的碳排放总量约束,构建了以总成本最小化为目标的带补偿二阶段随机规划模型;定性分析了模型的最优解与装机容量等其它参数之间的联系;以南方电网公司为例,基于真实的数据并考虑政府的规划建议与企业自身的低碳化发展要求,利用情景生成法求解随机规划模型。结果反映了电力系统发展过程中环保绩效与总成本之间的矛盾之外,为企业在实践运作中计划期的电力建设决策以及运营期的发电决策提供了一些有价值的建议。