基于遗传算法的发电厂竞价策略研究

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1、东南大学硕士学位论文基于遗传算法的发电厂竞价策略研究姓名:戴士云申请学位级别:硕士专业:控制工程指导教师:陈森发;张国平20061001基于遗传算法的发电厂竞价策略研究研究生:戴士云导师:陈森发东南大学摘要随着电力市场改革的逐步深入,发电企业要完成从行政管制下单纯的发电设备运行向竞争环境下企业的全面运营转变。发电厂商要通过竞价获得发电的机会,成为真正的市场参与者。如何在新的形势下,协调好各投资方利益,实现电力工业的长期可持续发展已经成为我国电力发展亟待解决的问题。各发电商都希望充分利用自己拥有的信息,合理安排自己的发电规划,合理申报电力价格,以获得最大

2、利润。申报的电力价格是否合理在很大程度上影响发电厂商所占市场份额,所以怎样制定和实施合理有效的报价策略,以最大限度地回避风险、增加收益,成为发电厂商最为关注的问题。遗传算法是一种宏观意义下的仿生算法,它模仿的机制是一切生命与智能的产生与进化过程。它通过模拟达尔文“物竞天择,适者生存”的原理鼓励产生好的结构,通过模仿孟德尔的遗传变异理论在迭代过程中保持已有的结构,同时寻找更好的结构。它使用群体搜索技术,通过对当前群体施加选择、交叉、变异等一系列遗传操作,产生新一代群体,并逐步使群体进化到包含或接近最优解的状态。作为一种新的全局优化搜索算法,由于其具有思想

3、简单、易于实现、应用效果明显等优点而被众多应用领域所接受,并得到了广泛的应用。本文分析了电厂竞价问题提出的实际背景;详细叙述了遗传算法的基本理论;介绍了当前电力市场中发电厂上网竟价的基本原理:构建基于利润最大化的发电厂竟价决策数学模型;并且针对该模型,设计了求解的具体的遗传算法;最后,将建立的基于遗传算法的发电厂报价数学模型应用于A电厂,经过实际运营和现场检验,效果良好,对该厂在电力市场中的实际报价有重要的指导意义和战略意义。关键词:电力市场;遗传算法;竞价策略;数学模型ResearchofBiddingStrategyBasedonGeneticAl

4、gorithmforPowerPlant.,Graduate:DaiShi—yunSupervisor:ChenSen-faSoutheastUniversityAbstractWiththegradualdevelopmentofreformonpowermarket,powergonerationenterprisehastoaccomplishtheWartsformationfromthesimplexmovementofequipmentunderthecontrolofadministrationtothecomprehensivemana

5、gementofenterpriseundertheenvironmentofcompetition.Asarealmarketparticipant,powerplanthastobidtogettheopportunitytogenerateelectricity.Underthenewcondition,howtoharmonizethebenefitofeachinvestorandachievethelong-termsustainabledevelopmentofelectricpowerindustryisallimperativepro

6、blemforourcountrytosolve.Eachplanthopestomakefulluseofitsowninformation,arrangetheschemeofitsoutputinreason,anddeclaretightpricetoobtainthemaximalprofit.Whetherthepriceappliedisreasonableaffectstheshareofeachpowerplant,SOhowtoinstituteandactualizeeffectivebiddingstrategytoavoidt

7、heriskandincreaseprofitdrawsmoreandmoreattentionfromthepowergenerationenterprise.Asallimitationalalgorithmunderthemayo-scopemeaning,geneticalgorithmimitatesthemechanismunderwhichthewholelifeiscreatedandevolved.GeneticalgorithmimitatesDarwin'snaturalselectiontoproduceexcellentcon

8、figuration,andMendeliantheoryofdescendentandvar

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