随着电力系统改革的不断推进,电力市场化的不断发展,需求侧响应作为优化市场资源配置的一种方式越来越受到学界关注。需求侧响应可以通过调节电价的方式,灵活地激励用户控制负荷:高峰期提高电价,低谷期降低电价,以此保证电力系统的稳定运行,提高电力市场的经济效益。需求侧定价策略可以实现电力公司和电力用户的效益优化,是优化电力市场的主要途径之一。本文基于经济学领域中的非合作博弈理论、分层博弈理论和合作博弈理论,对电力市场中的电力公司和电力用户进行建模分析,通过优化算法,找到最优的定价策略,为电力公司和电力用户的电能调度和用电决策问题提供指导。本文的主要研究内容如下所示:首先,研究了多个互相竞争的电力公司零售电价决策问题。基于电力公司的售电收益、购电成本以及电能调节成本,建立了电力公司收益的数学模型。在构建电能调节成本模型时,考虑了用户的辅助调节作用,设计了激励价格并通过迭代算法找到了最优的激励价格。考虑了电力公司之间的竞争性、信息的私密性,将多个电力公司之间的关系建模成一个非合作的贝叶斯博弈模型。研究了贝叶斯博弈的纳什均衡解,并通过FP算法找到了纳什均衡解。仿真验证了本文所提出的贝叶斯博弈方法能有效解决电力公司之间的不完全信息博弈问题,电力公司可以通过定价优化自己的收益。其次,研究了电力公司与电力用户之间的竞争问题。基于贝叶斯博弈理论,建立了电力用户之间的横向博弈模型,在保证信息私密性的前提下最大化用户的个人收益;基于分层博弈理论,建立了电力公司和用户之间的纵向博弈模型,最大化电力公司的效益。设计了根据电能的供需不匹配度进行调节的价格机制。通过迭代算法,价格收敛到平衡点。仿真验证了所提出方法能通过改变定价,来提高电力公司和用户的效益,实现电力市场的供需匹配。最后,研究了电力用户的用电决策问题。基于卡特尔机制将用户之间的交互问题制定为一个合作博弈问题,将电力用户的收益优化问题制定为一个社会福利最优问题,即所有用户的整体收益最优,提高了帕累托效率。采用了Powell算法来解决多维变量寻优问题,找到了问题的最优解。考虑了用户在合作的过程中可能出现自私的行为,设计了惩罚机制来避免不合作的行为出现,保证合作的稳定运行。仿真验证了提出的合作策略相比于纳什均衡策略能提高电力用户的收益、降低用电成本。此外,仿真结果证明:在卡特尔机制下,用户背离合作的行为会降低自己的收益,本文设计的机制能抑制用户的不合作行为。