一種基於拍賣理論的智能電網需求側中繼功率分配方法

2023-11-10 03:50:08 2

1.本發明涉及智能電網中通信網絡優化技術領域，尤其是一種基於拍賣理論的智能電網需求側中繼功率分配方法。


背景技術：

2.智能電網是對電網進行智能化改造，基於集成化、高速雙向通信網絡，配備了先進的傳感技術、測量技術、控制方式與決策支持系統，使電網能夠在安全、高效、經濟化狀態下運行。與普通電網相比，它更完整，更全面，但也帶來了許多問題。智能電網每秒鐘都會產生大量複雜且相互關聯的數據。為滿足提高數據傳輸效率，需要對智能電網通信網絡進行合理的資源分配和優化，使通信網絡建設能夠全面、均衡的考慮各類因素和指標，從而更好的支撐智能電網運營。
3.電力系統自動發電控制(automatic generation control，agc)是實現發電功率和負荷功率平衡、保持電網頻率為規定值和聯絡線交換功率為計劃值的重要手段。agc是通過調節發電功率跟隨負荷功率的隨機擾動對電力系統的安全、優質、經濟運行發揮著重要的作用，因而自動發電控制是保證電力市場正常開展的重要工具之一。
4.智能電網運用自動抄表技術，使安裝在用戶處的智能電錶可以對電力信息進行第一時間處理，藉助無線網絡系統，將數據傳輸給主站，並隨時接受來自主站的指令。即電力公司與用戶之間是雙向通信，電力公司通過部署dau來收集信息和下發指令。下行傳輸過程中dau發送控制命令給用戶，上行傳輸過程中收集用戶需求信息給電力公司。因大量信息同時傳輸會導致信道擁塞，從而產生丟包，此時電力公司通過購買agc服務來調節偏差，從而導致電力公司成本增加。因此我們需要考慮更優的通信資源優化分配方法來降低電力公司成本。
5.為了達到期望的效果，很多先進的通信技術應用於智能電網的需求側響應中，其中將合作中繼技術引入智能電網需求側通信網絡中，可以減小因為大量數據同時傳輸造成的數據包丟失，提高信息傳輸速率，降低電力公司成本，提升了需求側響應的性能；認知無線電技術認知無線電被提出來解決頻譜稀缺的問題，它能減小通信網絡的中斷概率，增加空閒頻譜的利用率；還有學者將經濟學知識引入無線網絡中，進而解決無線網絡中的資源分配問題。
6.基於此，在上述的研究中，協作中繼可以減小數據包丟失率，減小電力公司成本。但由於電力公司和中繼具有較強的自私性，對數據轉髮帶來較大負面影響，從而無法為其他用戶提供數據轉發服務，所以通信資源利用率低，因此需要設計合理的激勵機制，使中繼協作意願提升，從而更加積極地幫助電力公司進行數據轉發；同時，還需要保障中繼和電力公司雙方利益的最大化。此外，在通信網絡中，信道增益是不穩定的，信道增益的不穩定性會給系統帶來誤差。
7.目前拍賣理論僅在無線網絡中應用廣泛，針對智能電網需求側通信資源特有的成本模型，引入拍賣理論的研究還很少。


技術實現要素：

8.本發明需要解決的技術問題是提供提出一種基於拍賣理論的智能電網需求側中繼功率分配方法，解決了智能電網通信資源利用率低的問題，能夠實現中繼功率分配，實現了電力公司成本最小化和中繼收益最大化。
9.為解決上述技術問題，本發明所採用的技術方案是：
10.一種基於拍賣理論的智能電網需求側中繼功率分配方法，包括以下步驟：
11.步驟1，獲取第一初始參數和第二初始參數；
12.步驟2，根據第一初始參數，構建電力公司成本模型；中繼作為賣家，中繼功率作為資源，電力公司作為買家；
13.步驟3，根據第二初始參數，構建中繼收益模型；將電力公司和中繼之間的互動構成拍賣過程；中繼發送初始中繼功率價格，電力公司接收到中繼功率的價格後，計算出電力公司的投標量；
14.步驟4，根據逆向求解方法，對作為買方的電力公司成本模型進行求解，得到電力公司投標量；
15.步驟5，對作為賣方的中繼收益模型求解，得到最優的中繼功率單價。
16.本發明技術方案的進一步改進在於：步驟1中，所述第一初始參數包括到達數據集中器單元的速率、網關到用戶的正確傳輸概率、數據集中器單元到網關的發射功率、中繼到網關的功率、電力公司自動發電控制服務的成本單價、擬合係數、直接負荷誤差、電力公司的投標量和中繼功率的單價；所述第二初始參數包括目標中斷閾值、網關的信噪比閾值。
17.本發明技術方案的進一步改進在於：步驟2中，所述構建電力公司成本模型具體包括以下步驟：
18.2.1，採用溫度調節的直接負荷控制方案，其中加熱、通風和空調提供調節服務；具體來說，電力公司控制中心在測量出暖通空調的溫度設置後，根據調節信號周期性地發出控制指令來開啟和關閉暖通空調；將數據包丟失率p
l
從1％，2％變化到10％，通過使用matlab仿真和easyfit軟體來獲取負荷控制策略的跟蹤誤差分布，跟蹤誤差服從正態分布；
19.標準差和數據包丟失率之間的函數關係如下：
20.μ＝ap
l-b，σ＝cp
l-d
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
21.式中，p
l
為數據包丟失率，表示為t
in
是到達數據集中器單元的速率，ri為網關i的接收速率，g是網關到用戶的正確傳輸概率；μ和σ分別表示負荷控制跟蹤誤差的期望和標準差，a、b、c、d均為常數，且均為matlab和easyfit實驗中的擬合係數；
22.為了保證信息傳輸的可靠性達到99％，電力公司需購買μ+3σ的agc服務量，即p(μ-3σ≤x≤μ+3σ)≥99％；
23.電力公司到用戶採用解碼—轉發合作中繼傳輸方式，在第一個時隙和第二個時隙接收到的信號在網關處合併，以mrc最大合併比的方式接收，網關i的信道容量為：
[0024][0025]
式中，wi表示帶寬，表示dau到網關的傳輸功率，p
ir
表示中繼到網關的傳輸功率，
表示dau到網關的信道增益，表示中繼到網關的信道增益；n0表示高斯白噪聲；
[0026]
記ri＝ciτ，其中τ＝ln2，τ是實際的傳輸速率佔信道容量的比例，為了方便推導，網關i的接收速率表示為：
[0027][0028]
式中，pr表示中繼總功率，bi表示電力公司的投標量，θ表示中繼的保留投標量參數，是一個正常數；定義投標向量b＝[b1,b2,
…
,bn]為當前網絡中所有參與拍賣的用戶發送的投標量；
[0029]
2.2，網關採用最大比例合併方式接收信息是為了可靠的接收信息，因此，中繼到網關的傳輸速率與dau到網關的傳輸速率之和應小於dau到中繼的傳輸速率，即：
[0030][0031]
式中，g
i,r
表示dau到中繼的信道增益；
[0032]
中繼分配給每個dau的功率之和受中繼總功率的限制，即：
[0033][0034]
通常，實際通信環境容易受到物體影響而形成衰落，造成信道增益的不確定性；通過引入中斷概率條件將信道增益進行轉化，約束條件如下：
[0035]
pr{ri≥γ}≥1-ε
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0036]
式中，γ表示中斷概率閾值，ε表示趨近於零的數；
[0037]
中斷概率約束條件涉及多個不確定的信道增益值，為方便求解，給出以下信道增益向量g和功率向量p：
[0038][0039][0040]
此時，網關的中斷概率約束條件表示為：
[0041]
pr{g
t
p≤n0}≥1-ε
[0042]
引理：信道增益向量的期望為：
[0043][0044]
協方差為：
[0045][0046]
得到第i個電力公司agc服務的成本：
[0047][0048]
式中，pa為電力公司自動發電控制服務的單價，a、b、c、d為常數且matlab中的擬合係數，t表示採樣周期；
[0049]
2.3，電力公司租用中繼功率幫助其轉發信息，因此電力公司需要支付給中繼一定的費用，購買中繼功率的成本為：
[0050][0051]
式中，ui表示中繼功率單價；
[0052]
2.4，電力公司i的總成本為：優化問題描述為：
[0053][0054]
本發明技術方案的進一步改進在於：步驟3中，構建中繼收益模型具體包括以下步驟：
[0055]
步驟3.1、中繼的目標是幫助電力公司i轉發信息，提高信息傳輸的質量並且降低數據包丟失率，因此中繼的效用函數表示為：
[0056][0057][0058][0059]
式中，表示電力公司i支付給中繼的報酬，表示中繼幫助電力公司i轉發信息消耗的能量成本；ui表示中繼功率單價，ωi表示中繼發送功率的成本因子；傳輸信息的能耗遠大於接收信息的能耗，因此將接收信息的能耗忽略不計；
[0060]
3.2，中繼的策略是通過決定中繼功率單價來提升自身效用，因此，中繼的優化問題表示為：
[0061][0062]
本發明技術方案的進一步改進在於：步驟4的具體步驟為：
[0063]
4.1，將優化問題(p1)和問題(p2)構成一個拍賣博弈，拍賣博弈均衡解表示如下：
[0064]
令表示(p1)的解，為(p2)的解；對於任何具有b＞0且u＞0的點bi、ui，能滿足以下條件則為所提拍賣博弈的均衡解：
[0065][0066][0067]
式中，表示b-i
表示
[0068]
4.2，由於優化問題是非凸函數，首先採用連續凸逼近算法將(p1)中目標函數轉化為凸函數，p1通過如下的下屆轉化：
[0069]
其中，ρ,δ是兩個正係數，假設在邊界x＝x0是連續並且緊密的，得到：
[0070]
假設x在邊界x0處是連續且緊密的，得到：
[0071]
ρlogx+δ≤log(1+x)
[0072]
通過調整自變量z對目標函數進行優化，z0是轉化後問題的最優解；給出一個確定值ρ(ρ≥0)和δ假設z等於z0，將其帶入到公式，有：
[0073][0074]
根據ρlogx+δ≤log(1+x)，得到以下三個推論：
[0075]
a)ρ是有效係數滿足；
[0076]
b)當ρ＜1時，是一個凸函數；
[0077]
c)當x＝x0時，的值等於
[0078]
根據以上推論能夠總結出，是滿足ρlogx+δ≤log(1+x)的最大值；因此，係數選擇如下：
[0079][0080]
對投標量b進行變量替換，令
[0081]
為了解決上述優化問題，採用拉格朗日對偶方法求解，拉格朗日函數表示為：
[0082][0083]
令
[0084][0085]
式中，λ,vi,γi都是拉格朗日乘子，優化問題等價於拉格朗日函數的最小化；
[0086]
假設d(λ,vi,γi)＝maxbl(b,λ,vi,γi)，優化問題轉換為以下對偶問題：
[0087][0088]
對偶優化問題分解為兩個子問題，投標量更新和拉格朗日乘子更新；
[0089]
求偏導得：
[0090][0091]
式中，
[0092]
投標量最優解表達式：
[0093][0094]
乘子更新表達式：
[0095][0096]
本發明技術方案的進一步改進在於：步驟5的具體步驟為：
[0097]
梯度下降法就求解最優功率單價為：
[0098][0099]
式中a1＝wiρipa(a+tc)gpr,ηi為迭代步長；當對偶函數滿足|d(k+1)-d(k)|≤κ時，算法將會停止。
[0100]
由於採用了上述技術方案，本發明取得的技術進步是：
[0101]
1、本發明將經濟學中的拍賣理論引入智能電網需求側合作中繼功率的分配中，通過拍賣理論建模電力公司與中繼之間的交易過程，構建了電力公司與中繼的效用函數；進而將智能電網需求側合作中繼功率的分配問題轉化為電力公司成本最小化問題和中繼收益最大化問題；電力公司效用函數根據直接負荷控制誤差的統計分析、投標量以及中繼功率單價建立，中繼的效用函數根據中繼功率單價和自身消耗成本建立；同時考慮信道增益的不確定性給系統帶來的誤差，通過引入中斷概率約束條件，在統計信道狀態信息下獲取確定的信道增益；最後通過採用拉格朗日對偶方法，求解出電力公司最優投標量，進而得到中繼分配功率；採用梯度法求解出最優中繼價格；實現了增加中繼收益的同時，也降低了電力公司的總成本，進而提高了整個系統的社會福利，有效緩解了資源利用率較低的現狀。
[0102]
2、本發明中引入拍賣理論，能夠有力地激勵中繼和電力公司雙方參與資源分配過程，並且可以解決交易過程中信息不對稱的問題，避免了欺騙行為而造成的效益損失，可以有效緩解資源利用率較低的現狀。
附圖說明
[0103]
為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖做以簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發明的一些實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動性的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖；
[0104]
圖1為本發明實施例中基於拍賣理論的智能電網需求側中繼功率分配方法的流程圖；
[0105]
圖2為本發明實施例中電力公司通信系統模型圖；
[0106]
圖3為本發明實施例中電力公司和中繼之間拍賣互動的結構圖；
[0107]
圖4為本發明實施例中使用的基於魯棒控制的分布式迭代算法和梯度下降法的流程圖。
具體實施方式
[0108]
需要說明的是，本發明的說明書和權利要求書及上述附圖中的術語「包括」和「具有」以及他們的任何變形，意圖在於覆蓋不排他的包含，例如，包含了一系列步驟或單元的過程、方法、系統、產品或設備不必限於清楚地列出的那些步驟或單元，而是可包括沒有清楚地列出的或對於這些過程、方法、產品或設備固有的其它步驟或單元。
[0109]
本技術實施例通過提供一種基於拍賣理論的智能電網需求側中繼功率分配方法，解決了現有技術中存在的「智能電網通信資源利用率低」的問題，大體思路為：將電力公司和中繼之間的互動構成拍賣過程，通過求解均衡解得到最優的中繼功率單價和電力公司投標量，從而得到最小的電力公司成本和中繼的最大效用函數。
[0110]
下面結合附圖及實施例對本發明做進一步詳細說明：
[0111]
如圖2所示，由電力公司、數據集中器單元dau、網關和用戶組成的電力通信網絡，其中信息傳輸過程中包括傳輸鏈路；其中多個dau共用一個中繼，中繼也屬於epc網絡中的一部分。考慮一個一般的場景，多個電力公司租用一個中繼，中繼協助dau轉發信息，需要最小化電力公司成本；中繼幫助電力公司轉發信息得到收益，同時自身消耗一定的代價。電力公司通過發送投標量的方式購買中繼功率，中繼根據自身效用函數更新中繼功率價格，並根據電力公司的投標量進行功率分配。因此，將電力公司和中繼之間的互動構成拍賣過程，通過求解均衡解得到最優的中繼功率單價和電力公司投標量，從而得到最小的電力公司成本和中繼的最大效用函數。具體優化目標如圖3所示。
[0112]
如圖1所示，一種基於拍賣理論的智能電網需求側中繼功率分配方法，包括以下步驟：
[0113]
步驟1，獲取第一初始參數和第二初始參數；
[0114]
所述第一初始參數包括到達數據集中器單元(dau)的速率、網關到用戶的正確傳輸概率、數據集中器單元(dau)到網關的發射功率、中繼到網關的功率、電力公司自動發電控制(agc)服務的成本單價、擬合係數、直接負荷誤差、電力公司的投標量和中繼功率的單價；
[0115]
所述第二初始參數包括目標中斷閾值、網關的信噪比閾值(snr)。
[0116]
步驟2，根據第一初始參數，構建電力公司成本模型；中繼作為賣家，中繼功率作為資源，電力公司作為買家；
[0117]
構建電力公司成本模型具體包括以下步驟：
[0118]
2.1，採用溫度調節的直接負荷控制方案，其中加熱、通風和空調提供調節服務；具體來說，電力公司控制中心在測量出暖通空調的溫度設置後，根據調節信號周期性地發出控制指令來開啟和關閉暖通空調；將數據包丟失率p
l
從1％，2％變化到10％，通過使用matlab仿真和easyfit軟體來獲取負荷控制策略的跟蹤誤差分布，跟蹤誤差服從正態分布；
[0119]
標準差和數據包丟失率之間的函數關係如下：
[0120]
μ＝ap
l-b，σ＝cp
l-d
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0121]
式中，p
l
為數據包丟失率，表示為t
in
是到達數據集中器單元(dau)的速率，ri為網關i的接收速率，g是網關到用戶的正確傳輸概率；μ和σ分別表示負荷控制跟蹤誤差的期望和標準差，a、b、c、d均為常數，且均為matlab和easyfit實驗中的擬合係數；
[0122]
為了保證信息傳輸的可靠性達到99％，電力公司需購買μ+3σ的agc服務量，即p(μ-3σ≤x≤μ+3σ)≥99％；
[0123]
電力公司到用戶採用解碼—轉發(df)合作中繼傳輸方式，在第一個時隙和第二個時隙接收到的信號在網關處合併，以mrc最大合併比的方式接收，網關i的信道容量為：
[0124][0125]
式中，wi表示帶寬，表示dau到網關的傳輸功率，p
ir
表示中繼到網關的傳輸功率，表示dau到網關的信道增益，表示中繼到網關的信道增益；n0表示高斯白噪聲；
[0126]
記ri＝ciτ，其中τ＝ln2，τ是實際的傳輸速率佔信道容量的比例，為了方便推導，網關i的接收速率表示為：
[0127][0128]
式中，pr表示中繼總功率，bi表示電力公司的投標量，θ表示中繼的保留投標量參數，是一個正常數；定義投標向量b＝[b1,b2,
…
,bn]為當前網絡中所有參與拍賣的用戶發送的投標量。
[0129]
2.2，網關採用最大比例合併方式接收信息是為了可靠的接收信息，因此，中繼到網關的傳輸速率與dau到網關的傳輸速率之和應小於dau到中繼的傳輸速率，即：
[0130][0131]
式中，g
i,r
表示dau到中繼的信道增益；
[0132]
中繼分配給每個dau的功率之和受中繼總功率的限制，即：
[0133][0134]
通常，實際通信環境容易受到物體影響而形成衰落，造成信道增益的不確定性；通過引入中斷概率條件將信道增益進行轉化，約束條件如下：
[0135]
pr{ri≥γ}≥1-ε
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0136]
式中，γ表示中斷概率閾值，ε表示趨近於零的數；
[0137]
中斷概率約束條件涉及多個不確定的信道增益值，為方便求解，給出以下信道增益向量g(g加粗和不加粗為兩個含義)和功率向量p：
[0138][0139][0140]
此時，網關的中斷概率約束條件可以表示為：
[0141]
pr{g
t
p≤n0}≥1-ε
[0142]
引理：信道增益向量的期望為：
[0143][0144]
協方差為：
[0145][0146]
證明：
[0147]
以為例，d
i,d
表示dau到網關的距離，k表示路徑損耗，l表示路徑損耗指數，服從如利分布，瑞利信道下信道增益的期望為：
[0148][0149]
概率密度函數為：
[0150]
期望為：
[0151][0152]
方差為：
[0153][0154]
又
[0155][0156]
進而方差為：
[0157][0158]
因為各增益之間相互獨立，則g的信道增益為g的方差為證明完畢。
[0159]
定理1：對於任何中斷概率閾值ε∈(0,1)，有分布式魯棒機會約束：
[0160][0161]
等價於一個凸二階錐約束：
[0162][0163]
上式中上式中為g的均值矩陣；h是g的協方差矩陣。
[0164]
得到第i個電力公司agc服務的成本：
[0165][0166]
式中，pa為電力公司自動發電控制服務的單價，a、b、c、d為常數且matlab中的擬合係數，t表示採樣周期。
[0167]
2.3，電力公司租用中繼功率幫助其轉發信息，因此電力公司需要支付給中繼一定的費用，購買中繼功率的成本為：
[0168][0169]
式中，ui表示中繼功率單價；
[0170]
2.4，電力公司i的總成本為：優化問題可以描述為：
[0171][0172]
步驟3，根據第二初始參數，構建中繼收益模型；將電力公司和中繼之間的互動構成拍賣過程；
[0173]
構建中繼收益模型具體包括以下步驟：
[0174]
步驟3.1、中繼的目標是幫助電力公司i轉發信息，提高信息傳輸的質量並且降低數據包丟失率，因此中繼的效用函數可表示為如下：
[0175][0176][0177][0178]
式中，表示電力公司i支付給中繼的報酬，表示中繼幫助電力公司i轉發信息消耗的能量成本；ui表示中繼功率單價，ωi表示中繼發送功率的成本因子；傳輸信息的能耗遠大於接收信息的能耗，因此將接收信息的能耗忽略不計；
[0179]
3.2，中繼的策略是通過決定中繼功率單價來提升自身效用，因此，中繼的優化問題可以表示為：
[0180][0181]
步驟4，根據逆向求解方法，對作為買方的電力公司模型進行求解，得到電力公司投標量；
[0182]
具體步驟為：
[0183]
4.1，將優化問題(p1)和問題(p2)構成一個拍賣博弈，拍賣博弈均衡解表示如下：
[0184]
令表示(p1)的解，為(p2)的解；對於任何具有b＞0且u＞0的點bi、ui，能滿足以下條件則為所提拍賣博弈的均衡解：
[0185][0186][0187]
式中，表示b-i
表示
[0188]
4.2，由於優化問題是非凸函數，首先採用連續凸逼近算法將(p1)中目標函數轉化為凸函數，p1可以通過如下的下屆轉化：
[0189]
其中，ρ,δ是兩個正係數，假設在邊界x＝x0是連續並且緊密的，可得到:
[0190]
假設x在邊界x0處是連續且緊密的，可以得到：
[0191]
ρlogx+δ≤log(1+x)
[0192]
通過調整自變量z對目標函數進行優化，z0是轉化後問題的最優解。給出一個確定值ρ(ρ≥0)和δ假設z等於z0，將其帶入到公式，有：
[0193][0194]
根據ρlogx+δ≤log(1+x)，可以得到以下三個推論：
[0195]
a)ρ是有效係數滿足；
[0196]
b)當ρ＜1時，是一個凸函數；
[0197]
c)當x＝x0時，的值等於
[0198]
根據以上推論，可以總結出，是滿足ρlogx+δ≤log(1+x)的最大值。因此，係數選擇如下：
[0199][0200]
對投標量b進行變量替換，令
[0201]
為了解決上述優化問題，採用拉格朗日對偶方法求解，拉格朗日函數表示為：
[0202][0203]
令
[0204][0205]
式中，λ,vi,γi都是拉格朗日乘子，優化問題等價於拉格朗日函數的最小化；
[0206]
假設d(λ,vi,γi)＝maxbl(b,λ,vi,γi)，優化問題可以轉換為以下對偶問題：
[0207][0208]
對偶優化問題可以分解為兩個子問題，投標量更新和拉格朗日乘子更新。
[0209]
求偏導可得：
[0210][0211]
式中，
[0212]
投標量最優解表達式：
[0213][0214]
乘子更新表達式：
[0215][0216]
步驟5，對作為賣方的中繼模型求解，得到最優的中繼功率單價；
[0217]
具體步驟為：
[0218]
梯度下降法就求解最優功率單價為：
[0219][0220]
其中a1＝wiρipa(a+tc)gpr,
[0221]
式中ηi為迭代步長；當對偶函數滿足|d(k+1)-d(k)|≤κ時，算法將會停止。算法流程如圖4所示。
[0222]
本實施例考慮由五個dau共用一個中繼的通信網絡。dau的傳輸功率為3w，中繼總的傳輸功率為5w，到達dau的速率為0.8，網關到用戶的正確傳輸概率為0.8，中繼的最大傳
輸功率為30w，噪聲等級為10-9
db，傳輸帶寬為1mhz，信道增益的固定損耗為0.097/d
l
，路徑損失指數l為4。根據本發明得出最優的功率分配分別為0.36、0.43、0.22、0.35、0.17，中繼功率單價分別為15.82、21.36、14.23、15.63、13.77。通過與沒有引入拍賣理論的方案進行對比，電力公司的成本降低了3.4％，中繼收益提升了15.7％。因此拍賣理論的引入大大降低了電力公司的成本，同時增加了中繼的收益，二者達到雙贏。
[0223]
最後應說明的是：以上各實施例僅用以說明本發明的技術方案，而非對其限制；儘管參照前述各實施例對本發明進行了詳細的說明，本領域的普通技術人員應當理解：其依然可以對前述各實施例所記載的技術方案進行修改，或者對其中部分或者全部技術特徵進行等同替換；而這些修改或者替換，並不使相應技術方案的本質脫離本發明各實施例技術方案的範圍。