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1、维普资讯http://www.cqvip.com第34卷第5期尊慕电力Vo1.34No.5EastChinilEIoatricPower2006年5月May2006人工智能在电力市场竞价策略中的应用施海熊。范春菊。李晓刚(1.上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海200240;2.华东电力培训中心,上海200348;3.华东电网有限公司,上海200002)摘要:在电力市场环境下,发电厂商可通过策略性的竞价取得最大利润。介绍了人工神经网络在电力市场市场清算价预测上的应用,以及用模糊聚类(FCM)和人工神经网络(ANN)构造发电厂商最优报价策略的方法。
2、指出人工智能在电力市场竞价策略这一课题领域的应用前景。关键词:电力市场;报价策略;电价预测;入工智能作者简介:施海熊(1975一),男,工程师,硕士研究生,从事电力系统及其自动化技术工作。中图分类号:F407.6文献标识码:A文章编号:1001-9529(2006)05-0047-04ApplicationofartificialintelligencetopowermarketbiddingstrategiesSH/Hai—xiong’,FANChun~u,LIXiao-gang(1.SchoolofElectronic,Informationan
3、dElectricalEngineering,ShanghaiJiaotongUniv.,Shanghai200240,China;2.EastChinaElectricPowerTrainingCenter,Shanghai200348,China;3.EastChinaGridCo.,Ltd.,Shanghai200002,China)Abstract:Inthepowermarket,thepowersupplierscanyieldthebestprofitsthroughstrategicbidding.Theapplica—tionoft
4、heArtificialNeuralNetwork(ANN)tomarketclearingpriceforecastingisrecommended。aswellasthemethodofusingtheFuzzyClusteringMethod(FCM)andANNtoconstitutetheoptimalbiddingstrategyforpowersuppliers.Theapplicationprospectsofartificialintelligencetopowermarketbiddingstrategiesarepointedo
5、ut.Keywords:powermarket;biddingstrategy;electricitypriceforecast;artificialintelligence在理想的、完美竞争的电力市场中,发电公司的特殊性,如有限数目的发电公司、大的投资规模的最优竞价策略是将电力价格设定在边际成本。(市场进入壁垒)、输电约束和输电损耗,决定了如果一个发电公司没有以边际成本作为竞价策某些地区可能只有少数发电公司提供电力。即电略,而试图通过利用市场结构的不完美来增加利力市场不是完全竞争的市场,这样发电公司可以润,这种行为就是策略性的竞价。由于电力工业通过
6、策略性的竞价达到利润最大化的目标。根据以上主成分分析和回归分析结果可以得子空间,根据复相关系数调整法,由变量5和变量出,变量5、8、9和11所构成的子集合为较佳变量,9所构成的回归回归模型的调整后复相关系数:这4个变量对l,值的贡献较大,为其主要变量,它R=0.9728,这样构成的模型为一个最佳的稳定们与’,高度相关,复相关系数值达到0.9757。从回归模型。实际经济意义来看,影响用电量需求主要因素由从以上实证分析过程可以看出,主成分分析、‰、、,。代表产品的产量。在建立用电量需求在简化数据结构,选择变量子集合方面有着重要模型时,只要任选上述4个变量
7、中的2个或3个、4的作用,它对高维变量系统进行最佳综合与简化,个都可以得到满意的效果,以这4个变量所构成的同时也客观地确定各个指标的权重。避免主观随变量子集合来建立模型,可以得到稳健的结果。意性,将多元问题综合成几个单一指标形式,是一这4个变量所构成的变量子集合中,尤其以种很有价值的统计分析方法。变量5和变量9所构成的二维子空间为最佳变量收稿日期:2006-04.30维普资讯http://www.cqvip.com姜慕电力竞价问题主要针对电力联营体市场。在该市度非线性映射。已有人证明,一个三层BP神经场中,发电公司(在有些电力市场中大用户也参网络通就
8、能够实现从输入到输出间非线性映射任与竞价)向电力交易中心提交下一交易时段所能何函数关系。提供的电力以及要求的
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