本文關(guān)鍵詞： 電力多邊交易市場(chǎng) 電價(jià)差 多元線性回歸算法 廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 支持向量機(jī)算法 輔助決策　出處：《內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)》2013年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：電力市場(chǎng)環(huán)境下,電價(jià)是電力市場(chǎng)中資源流動(dòng)和利益分配的核心,市場(chǎng)的各參與方都以電價(jià)為基礎(chǔ)進(jìn)行交易。隨著內(nèi)蒙古電力多邊交易市場(chǎng)的發(fā)展,電價(jià)輔助決策算法亟待研究,以解決發(fā)電企業(yè)在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中的報(bào)價(jià)問(wèn)題,確保企業(yè)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益的最大化。 本文根據(jù)內(nèi)蒙古電力多邊交易市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)規(guī)則及市場(chǎng)環(huán)境進(jìn)行發(fā)電企業(yè)報(bào)價(jià)的輔助決策算法研究。首先對(duì)回歸算法、粒子群算法、灰色算法、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法以及各種算法相互配合使用等幾種主要優(yōu)化算法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行分析對(duì)比。再根據(jù)內(nèi)蒙古電力多邊交易市場(chǎng)特點(diǎn),分別提出基于多元線性回歸算法、廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及支持向量機(jī)算法報(bào)價(jià)的輔助決策算法,并運(yùn)用內(nèi)蒙古電力多邊交易市場(chǎng)歷史交易數(shù)據(jù)對(duì)算法進(jìn)行仿真。結(jié)果顯示,多元線性回歸輔助決策算法適用于決策電價(jià)差變化呈線性的情況,不適于決策電價(jià)差變化呈尖峰狀的情況；廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輔助決策算法和支持向量機(jī)輔助決策算法適宜于決策電價(jià)差變化呈尖峰狀的情況,不適用于決策電價(jià)差變化呈線性的情況,且當(dāng)電價(jià)差變化較大時(shí)廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輔助決策算法的決策效果好,而當(dāng)電價(jià)差變化較小時(shí)支持向量機(jī)輔助決策算法的決策效果好。最后針對(duì)單一決策算法在某些特定情況下電價(jià)差決策精度下降的問(wèn)題,進(jìn)一步提出基于時(shí)變權(quán)重的組合輔助決策算法。仿真結(jié)果顯示,組合輔助決策算法能夠弱化市場(chǎng)運(yùn)行中各種因素變化對(duì)決策結(jié)果準(zhǔn)確性的影響,提高發(fā)電企業(yè)參與市場(chǎng)報(bào)價(jià)的可靠性。 本文結(jié)合內(nèi)蒙古電力多邊交易市場(chǎng)特點(diǎn),研究了發(fā)電企業(yè)參與市場(chǎng)亟待解決的輔助報(bào)價(jià)決策問(wèn)題,提出了四種報(bào)價(jià)輔助決策算法,可以為發(fā)電企業(yè)參與市場(chǎng)報(bào)價(jià)和優(yōu)化運(yùn)營(yíng)提供科學(xué)的依據(jù),實(shí)現(xiàn)發(fā)電企業(yè)參與市場(chǎng)交易報(bào)價(jià)輔助決策目標(biāo)：一是為發(fā)電企業(yè)在市場(chǎng)中報(bào)價(jià)提供科學(xué)依據(jù),二是增加發(fā)電企業(yè)參與電力市場(chǎng)的收益。因此,本文提出的發(fā)電企業(yè)報(bào)價(jià)輔助決策算法具有理論意義和實(shí)用價(jià)值。
[Abstract]:Electricity market environment , electricity price is the core of resource flow and benefit distribution in electric power market , all the participants of the market are traded on the basis of electricity price . With the development of Inner Mongolia electric power multilateral trading market , the price - assisted decision - making algorithm needs to be studied , so as to solve the quotation problem of power generation enterprises in the market competition , and ensure the maximum economic benefit of enterprises . This paper analyzes the advantages and disadvantages of several main optimization algorithms , such as regression algorithm , particle swarm algorithm , grey algorithm , genetic algorithm , neural network algorithm and various algorithms . Based on the characteristics of Inner Mongolia electric power multilateral trading market , this paper studies the decision - making problem of auxiliary quotation for power generation enterprises to participate in the market . Four kinds of auxiliary decision - making algorithms are put forward , which can provide scientific basis for the participation of power generation enterprises in market quotation and optimization operation .

【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：F426.61;TP18;F726

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1494773