检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:陶春华[1] 马光文[1] 涂扬举[1] 唐明[1] 过夏明[1]
机构地区:[1]四川大学水电学院,成都610065
出 处:《电力系统及其自动化学报》2006年第6期10-12,共3页Proceedings of the CSU-EPSA
基 金:国家自然科学基金资助项目(50539140)
摘 要:针对目前发电侧电力市场环境下发电商间日益激烈的竞争,介绍了一种发电商根据竞争对手竞价历史数据优化主电力市场和旋转备用市场联合竞价策略的方法。该方法首先对竞争对手的历史数据进行分析并确定其概率密度分布,然后用蒙特卡洛对竞争对手竞价策略进行抽样,最后对各抽样结果采用退火遗传算法优化竞价策略,优化结果的期望即可作为发电商的竞价策略。文中给出由六个发电商组成的市场模拟算例,计算结果表明该方法是可行的。As the competition at generation side becomes more and more furious under deregulated environment, a new method, which can optimize the bidding strategies of generation company in day--ahead energy and spinning reserve according to its rivals' history data, is presented in this paper. Firstly, history data is analyzed to establish its probability distribution, and then Monte Carlo simulation is used to simulate the rivals' bidding strategies. On that basis, the bidding strategies are optimized using annealing genetic algorithm. Finally an example is given to show the feasibility of the method.
分 类 号:TV73[水利工程—水利水电工程]
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