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基于免疫遗传算法的电力市场竞价方法

作　者: 刘媛媛
导　师: 李茂军
学　校: 长沙理工大学
专　业: 电力系统及其自动化
关键词: 电力市场 竞价上网 竞价模型 免疫遗传算法
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 207次
引　用: 4次
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内容摘要


随着中国电力市场化的起步,电力企业面临着严峻的挑战。“厂网分开,竞价上网”的发电侧电力市场即将成为国内电力市场的主要运营模式。在发电技术已基本成熟的情况下,如何提高社会效益,使购电费用最低成为亟待解决的问题。本文根据我国电力市场化的发展方向,对电力市场的竞价方法进行了研究。论文首先从分析电力市场中急需解决的问题入手,介绍了选题背景、研究内容及意义;其次分析了发电厂成本曲线,发电成本是上网电价的主要组成部分,是进行报价数据分析的最基础数据;接着详述了电力市场竞价模型及竞价原理;最后提出了基于免疫遗传算法的电力市场竞价方法。目前,电力市场竞价方法有等报价法、排队法、线性规划法等,它们分别适合于不同类型的报价曲线,解决不同类型的约束条件,因而存在很大的局限性。免疫算法是一种模拟生物免疫系统自我调节功能的算法,目标函数对应于免疫系统的抗原,问题的解对应于免疫系统的抗体。通过亲和力来评价抗体与抗原的结合程度,与抗原结合最好的抗体就是问题的最优解。本文针对电力市场竞价问题,提出了一种免疫遗传算法,给出了抗体的编码方式、免疫遗传算子、亲和力和排斥力的计算方法、抗体选择方法、抗体记忆库更新方法,为有效地求解电力市场竞价问题开辟了一种新的途径。典型算例证实该算法能获得更优的结果,具有更快的收敛速度,且在系统规模扩大时有大致线性的计算复杂性,是一种新的高效的优化算法。

全文目录


摘要  5-6
ABSTRACT  6-12
第一章 绪论  12-29
  1.1 电力市场背景  12-14
    1.1.1 电力市场的形成  12
    1.1.2 电力市场的结构、交易及运营模式  12-14
  1.2 电力竞价综述  14-19
    1.2.1 发电厂成本曲线的分析  14-15
    1.2.2 竞价模式  15-17
    1.2.3 竞价方法  17-19
  1.3 仿生智能计算方法  19-28
    1.3.1 遗传算法  19-22
    1.3.2 免疫算法  22-24
    1.3.3 DNA 计算  24-25
    1.3.4 蚁群算法  25-28
  1.4 本文的主要工作  28-29
第二章 电力市场竞价数学模型和原理  29-35
  2.1 目标函数  29
  2.2 约束条件  29-31
    2.2.1 第一类约束——功率与容量  29-30
    2.2.2 第二类约束——时间  30-31
    2.2.3 第三类约束——电网安全  31
  2.3 竞价原理  31-35
    2.3.1 按各发电机组实际报价结算  31-32
    2.3.2 按电网统一边际成本结算  32-35
第三章 免疫算法  35-46
  3.1 遗传算法的缺憾  35
  3.2 免疫算法的生物学基础  35-37
  3.3 免疫算法介绍  37-46
    3.3.1 基于疫苗的免疫算法  37-41
    3.3.2 免疫遗传算法  41-46
第四章 基于免疫遗传算法的电力市场竞价方法  46-54
  4.1 按各发电机组实际报价结算的电力市场竞价模型  46-47
    4.1.1 目标函数的确定  46
    4.1.2 报价曲线的生成  46
    4.1.3 约束条件的处理  46-47
  4.2 基于免疫遗传算法的电力市场竞价方法  47-52
    4.2.1 初始抗体的产生  47-48
    4.2.2 亲和力、排斥力、抗体浓度的计算  48-49
    4.2.3 抗体的选择  49
    4.2.4 抗体记忆细胞的分化和更新  49-50
    4.2.5 新抗体产生  50-52
    4.2.6 终止条件的判断  52
  4.3 计算流程  52-54
第五章 仿真实例分析  54-63
  5.1 基于免疫遗传算法的电力市场竞价参数  54-55
  5.2 免疫交叉概率的调整实验  55-57
  5.3 免疫变异概率的调整实验  57-58
  5.4 抗体的浓度阈值的调整实验  58-60
  5.5 拉格朗日乘子的调整实验  60
  5.6 迭代次数的调整实验  60-62
  5.7 结论  62-63
总结  63-64
参考文献  64-68
致谢  68-69
附录 A （攻读硕士学位期间发表论文目录）  69-70
附录 B （攻读硕士学位期间参与相关课题）  70-71
详细摘要  71-75

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论
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