电力市场报价方案的预测和优化

电力市场报价方案的预测和优化作者：吴超学位授予单位：东南大学参考文献(68条)1.GreenRCompetitioningeneration:theeconomicfoundations2000(02)2.DavidAKRestructuringtheelectricitysupplyindustryinAsia19983.曾鸣电力市场理论及应用20004.于尔铿.韩放.谢开.曹肪电力市场19985.姚建刚.章建.银车来电力市场运营及其软件开发20026.周丽英电力市场技术支持系统设计[学位论文]硕士20047.陈皓勇.王锡凡机组组合问题的优化方法综述[期刊论文]-电力系统自动化1999(5)8.肖颖.印永华.郭剑波利用多目标模糊动态规划法进行抽水蓄能电站的运行优化1997(10)9.MdSayeedSalamHydrothermalSchedulingBasedLagrangianRelaxationApproachtoHydrothermalCoordination1998(01)10.倪二男.管晓宏.李人厚梯级水电系统组合优化调度方法研究[期刊论文]-中国电机工程学报1999(1)11.HWeiSasaki.HKubokawaADecoupledSolutionofHydrothermalOpltimalPowerFlowProblembyMeansofInteriorPointMethodandNetworkProgramming1998(02)12.华东电力市场运营规则(征求意见稿)200513.华东电力市场运营规则200514.华东电力市场月度竞价实施细则200415.刘福斌华东电力市场介绍200516.杜松怀.温步瀛.蒋传文电力市场200417.言茂松.李玉平.辛洁晴.李晓刚从加州电力危机看稳健的当量电价体系[期刊论文]-电网技术2001(6)18.朱成章美国加州电力危机和美加大停电对世界电力的影响[期刊论文]-中国电力2003(11)19.史连军.韩放中国电力市场的现状与展望[期刊论文]-电力系统自动化2000(3)20.吴耀忠.安骏.倪彪发电市场竞价模式解析[期刊论文]-华东电力2005(10)21.张毅.钟金.白晓民考虑网损和输电约束的发电竞价交易方法[期刊论文]-电力系统自动化2000(7)22.张显.王锡凡.王建学.胡泽春发电商长期电能分配策略研究[期刊论文]-中国电机工程学报2005(1)23.沈瑜.夏清.江健健.康重庆.许洪强.曹志东.张元鹏电力市场短期交易计划新模型及其求解策略研究[期刊论文]-电力系统自动化1999(18)24.陈永权基于神经网络与博弈论相结合的发电公司竞价策略方法研究[学位论文]硕士200225.刘猛电力市场分析与独立发电厂电价预测[学位论文]硕士200426.胡朝阳.孙维真.汪震.王康元.甘德强.韩祯祥考虑市场力的短、中、长期电价预测[期刊论文]-电力系统自动化2003(22)27.闻新.周露.李翔.张宝伟RATLAH神经网络仿真与应用200328.黄日星.康重庆.夏清电力市场中的边际电价预测[期刊论文]-电力系统自动化2000(22)29.胡朝阳成本分摊理论和竞价博弈方法在电力市场中的应用研究[学位论文]博士200330.AShefrinCaliforniaElectricityMarketCrisis:ViewpointoftheSystemOperator200131.DGan.DVBourcierLocationalMarketPowerScreeningandCongestionManagement:ExperienceandSuggestions2002(01)32.飞思科技产品研发中心神经网络理论与MATLAB7实现200533.牛东晓.曹树华.赵磊.张文文电力负荷预测技术及其应用199834.邓聚龙灰理论基础200235.吴晓莉.林哲辉MTLAB辅助模糊系统设计200236.楼顺天.胡昌华.张伟基于MATLAB的系统分析与设计一模糊系统200137.杨建刚人工神经网络实用教程200138.周志华.曹存根神经网络及其应用200439.向国全.董道珍BP模型中的激励函数和改进的网络训练法[期刊论文]-计算机研究与发展1997(2)40.袁亚湘.孙文瑜最优化理论与方法199741.MartinTHagan.HowardBDemuth.MarkHBeale神经网络设计200242.袁曾任人工神经元网络及其应用199943.喻宗泉模糊神经系统的典型结构[期刊论文]-自动化与仪表1999(1)44.陈应茂供热供电煤耗计算方法1998(03)45.骆济寿.张川电力系统优化运行199046.国家电力监管委员会华东电力市场运营规则200447.韩学山.柳焯考虑发电机组输出功率速度限制的最优机组组合1994(11)48.GeraldBSheble.GeorgeNFahdUnitCommitmentLiteratureSynopsis1997(01)49.DilionIntegerProgrammingApproachtotheproblemofOptimalUnitCommitmentwithProbabilisticReserveDetermination1978(06)50.WilliamLPetersonACapacityBasedLagrangianRelaxationUnitCommitmentwithRampRateConstraints1995(02)51.KSSwarup.SYamashiroUnitCommitmentSolutionMethodologyUsingGenericAlgorithm2002(01)52.蔡超豪.蔡元宇机组优化组合的遗传算法1997(01)53.吴金华.吴耀武.熊信艮基于退火演化算法和遗传算法的机组优化组合算法[期刊论文]-电网技术2003(1)54.高山.单渊达遗传算法在机组启停中的应用及改进[期刊论文]-东南大学学报（自然科学版）2000(3)55.雷英杰.张善文.李续武.周创明MATLAB遗传算法工具箱及应用200556.李蔚.刘长东.盛德仁.陈坚红.任浩仁.袁镇福.岑可法基于免疫算法的机组负荷优化分配研究[期刊论文]-中国电机工程学报2004(7)57.RudolphGConvergenceAnalysiSofCanonicalGeneticAlgorithms1994(01)58.汪近能遗传算法的改进及应用[期刊论文]-南京邮电学院学报(自然科学版)1997(4)59.黄聪明.陈湘秀小生境遗传算法的改进[期刊论文]-北京理工大学学报2004(8)60.吴晓莉.林哲辉MATLAB辅助模糊系统设计200261.楼顺天.胡昌华.张伟基于MATLAB的系统分析与设计一模糊系统200162.刘炳文VisualBasic.NET200463.阿惟VisualBasic.NET进销存程序设计200364.曹岩.陈桦精通Visio2002简体200365.陈战林.耿宏运VisualBasic.NET高级编程范例200366.张龙祥UML与系统分析设计200167.东方人华SOLServer2000与VisualBasic.NET数据库入门与提高200268.华东电力市场运营规则(印发稿)0509202005相似文献(10条)1.期刊论文夏吉广.张维存.尹怡欣.XIAJi-guang.ZHANGWei-cun.YINYi-xin基于RBF网络的电力市场清算电价预测-中国制造业信息化2005,34(5)采用RBF网络模型对电力市场中的清算电价进行预测,聚类算法采用改进的模糊C均值聚类,减小了野值对输出结果的影响,隐层的输出采用聚类结果的隶属度函数,省掉了对径向基函数宽度的计算.通过美国加州电力市场公布的历史数据对该模型进行验证,结果表明该模型应用于电价预测具有较高的预测精度,并且具有训练速度快、不存在局部极小和过拟合等优点.2.学位论文杨晓花基于双向拍卖的日前电力市场节点电价预测与求解2006电力市场化的主要目的是通过引入竞争，为电力产业升级提供一个可靠的、低成本的平台。它既是一项复杂的系统工程，也是一门开放性、综合性和发展性的学科。其中，电力市场交易规则和竞价机制的设计是决定电力市场能否成功的关键。我国的电力市场改革自20世纪90年代中期开始起步，通过借鉴国外电力市场理论与实践经验，进行电力资产重组和试点先行，逐步形成了现今以发电侧市场为主的单边电力市场。随着我国电力市场改革的进一步推进，输电网开放、允许配电商和大用户直接竞价购电将是我国今后电力市场改革的一个重要发展趋势。也即意味着竞争的进一步引入，将打破单边电力市场格局，形成双边(多边)电力市场。本论文正是基于该前提，引入了在经济学上对于同质商品竞争可以形成最高市场效率的交易模式——双向拍卖，讨论了应用该模式的日前电力市场的运营特点和交易规则，并在此基础上建立了以市场总剩余最大化为目标函数的节点电价模型。该模型以系统各节点的交易电量为控制变量，计及传输线路容量约束和功率平衡约束，是一个多变量非线性优化模型。考虑到传统遗传算法在求解此类问题时所存在的收敛性能与收敛速度不能兼优的缺陷，本文提出采用控制参数随种群进化状况自适应调整的改进遗传算法求解上述节点电价模型，并详细介绍了算法流程设计，完成了C语言程序编制，最后，论文以17节点的电力测试系统为例，计算了该系统在双向拍卖日前电力市场中的节点电价、各节点收益和相应的潮流分布。结论同时表明：改进自适应遗传算法与传统遗传算法相比具有更优的全局收敛性能。另外，为使内容结构更加完善，论文还从电价预测的角度出发，介绍了一种改进BP神经网络算法，利用日前电力市场中的节点电价历史数据，进行节点电价预测。算例证明：该电价预测算法具有较为理想的预测精度，从而为电力市场成员构造最优报价策略提供了一定的决策依据。3.期刊论文李郁侠.石晓俊.段凌剑.高福荣.LIYu-xia.SHIXiao-jun.DUANLing-jian.GAOFu-rong电力市场中周末边际电价预测方法研究-西安理工大学学报2005,21(1)针对周末边际电价的特殊性,采用相似搜索和人工神经网络(ANN)建立了预测周末电力市场边际电价的数学模型,并运用Matlab6.5中的神经网络工具实现了预测模型.实例计算的结果表明该方法有效.4.学位论文刘达电力市场中电价预测模型方法及应用研究2007在电力市场中，电价不仅和市场参与者的利益息息相关，也影响着社会和经济的众多方面，因此是各方关注的焦点。准确的电价预测，无论对于政府监管机构、电力企业还是公众都具有深远的意义。电力市场中的电价波动大，不同市场中的电价特性差异也很大，很难采用同一方法建模预测。本文在对电力市场中电价影响因素分析的基础上，选择合适的模型进行建模。在建模之前，首先对电价的最重要的影响因素-负荷进行了预测：采用遗传算法(GeneticAlgorithm，GA)优化的支持向量机(SupportVectorMachine，SVM)对短期负荷进行预测；采用综合考虑季节影响和节假日影响的灰色优化模型对中长期负荷进行预测，为短期电价预测和中长期电价预测做好准备。针对平稳日前市场中的电价，采用考虑外生变量的广义自回归条件异方差(GeneralAutoregressiveConditionalHeteroskedasticity，GARCH)进行预测。GARCH模型很好地考虑了电价的群集性波动，而外生变量则增强了模型对外界因素的响应。同时考虑到电价波动剧烈，在GARCH建模之前，先对原始的电价序列先采用小波(Wavelet)进行预处理，将电价分为概貌序列和细节序列，对概貌序列采用GARCH建模，并将预测结果直接作为电价预测值。算例研究表明，该模型预测效果要好于普通的时间序列建模效果。对波动较大的日前市场电价(尤其是夏季高峰电价)，采用神经网络和SVM等智能算法进行预测。针对神经网络对输入变量较为敏感的特点，在采用神经网络建模之前先采