本文采用EWA算法(Experience-weightedattraction algorithm)和MRE算法(Modified Roth-Erev algorithm)进行电力市场仿真,在此过程中针对算法里的收益参数定义了一种有效的计算方法,并基于广东省2017年电力市场规则设计了市场成员的分段报价策略,然后进行了四个仿真实验从购电商加权平均报价、发电商加权平均报价、出清价、出清量、收敛轮数等多方面进行评估,验证了EWA算法在电力市场仿真中的适用性和优越性。在相同的收益参数设置下EWA算法更加精细、智能,可以最大化满足各方利益需求;而MRE算法则比较粗略,较难满足市场需求,在相对宽松的收敛条件下只是收敛到局部最优。对于MRE算法的合理应用,应该根据具体环境设置合理的参数和较严格的收敛条件。