【摘 要】
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本文首先将负荷预测理论和最优潮流理论引入电力市场竞价交易机制设计理念中,同时完善和发展了负荷预测理论和最优潮流理论,建立了一种新的粒子群灰色神经网络电力负荷风险预
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本文首先将负荷预测理论和最优潮流理论引入电力市场竞价交易机制设计理念中,同时完善和发展了负荷预测理论和最优潮流理论,建立了一种新的粒子群灰色神经网络电力负荷风险预警模型和基于模拟退火及禁忌搜索的混合差分进化最优潮流求解算法;其次以博弈理论及聚合动力学作为主要研究工具,建立了基于共聚反应机理的发电厂商报价策略博弈模型;在此基础上,通过建立基于TFN-AHP的动态神经网络电力市场绩效评价模型对电力市场状况和效率等进行评价。同时,针对电力市场范畴内电力监管者和发电商目标冲突问题,本文提出了相应的解决思路,同时完善和发展了多目标优化问题,建立了基于云模型的遗传多目标优化算法。本文建立的五个相关模型及算法通过实例及计算机仿真验证均取得较好的效果。
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