| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号注释表 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题研究背景 | 第10-11页 |
| ·预测方法研究 | 第11页 |
| ·优化方法研究 | 第11-12页 |
| ·本文创新点 | 第12-13页 |
| ·本文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 电力市场概述及华东电力市场分析 | 第14-27页 |
| ·国内外电力市场分析 | 第14-19页 |
| ·英国电力市场 | 第14-15页 |
| ·美国电力市场 | 第15-16页 |
| ·加州电力危机 | 第16-18页 |
| ·国内电力市场概述 | 第18-19页 |
| ·电力市场的交易 | 第19-21页 |
| ·电力市场交易模式 | 第19-20页 |
| ·电力市场交易类型 | 第20-21页 |
| ·华东电力市场分析 | 第21-27页 |
| ·华东电力市场概况 | 第21-22页 |
| ·电价出清 | 第22-23页 |
| ·月度竞价 | 第23-24页 |
| ·日前竞价 | 第24-27页 |
| 第三章 基于神经网络的电价预测 | 第27-52页 |
| ·电价的定义与分析 | 第27-29页 |
| ·电价定义 | 第27-28页 |
| ·短、中长期边际电价分析 | 第28-29页 |
| ·系统边际电价预测因素分析、数据处理及预测方法介绍 | 第29-33页 |
| ·SMP的影响因素分析 | 第29-31页 |
| ·样本数据的归一化 | 第31-32页 |
| ·短期系统边际电价的预测方法介绍 | 第32-33页 |
| ·BP神经网络预测边际电价 | 第33-44页 |
| ·多层前馈神经网络反向传播算法 | 第33-36页 |
| ·BP算法改进 | 第36-39页 |
| ·神经网络的设计 | 第39-40页 |
| ·基于华东电力市场的边际电价预测分析 | 第40-43页 |
| ·误差分析 | 第43-44页 |
| ·模糊神经网络预测边际电价 | 第44-52页 |
| ·模糊神经网络介绍 | 第44-46页 |
| ·预测数据预处理 | 第46-48页 |
| ·基于模糊神经网络的边际电价预测 | 第48-50页 |
| ·误差分析及比较 | 第50-52页 |
| 第四章 发电侧报价方案优化 | 第52-79页 |
| ·发电机组成本分析 | 第52-55页 |
| ·发电成本 | 第52-53页 |
| ·煤耗率曲线 | 第53-54页 |
| ·机组启停成本 | 第54-55页 |
| ·日前竞价方案下单时段单价格段优化 | 第55-61页 |
| ·华东电力市场结算规则 | 第55-56页 |
| ·微增利润法求单时段单价格段利润最大点 | 第56-59页 |
| ·微增利润法优化单时段单价格段示例 | 第59-61页 |
| ·遗传算法优化机组启停组合 | 第61-75页 |
| ·机组优化运行数学模型 | 第61-64页 |
| ·机组启停组合优化算法的选择 | 第64-65页 |
| ·遗传算法优化机组启停组合计算流程 | 第65-67页 |
| ·编码 | 第67-68页 |
| ·产生初始种群 | 第68-69页 |
| ·计算适应度 | 第69页 |
| ·选择问题 | 第69-71页 |
| ·交叉/基因重组运算 | 第71-73页 |
| ·变异 | 第73-74页 |
| ·染色体校正 | 第74-75页 |
| ·遗传算法实例分析 | 第75-79页 |
| ·遗传算法实例计算 | 第75-76页 |
| ·算法分析比较 | 第76-79页 |
| 第五章 日前报价方案软件实现 | 第79-88页 |
| ·开发软件介绍 | 第79页 |
| ·系统架构 | 第79-81页 |
| ·总体软件架构 | 第79-80页 |
| ·数据库设计 | 第80-81页 |
| ·模块功能实现 | 第81-83页 |
| ·电价预测 | 第81页 |
| ·电价处理 | 第81-82页 |
| ·机组启停组合方案生成 | 第82页 |
| ·申报方案生成 | 第82-83页 |
| ·软件界面介绍及应用 | 第83-88页 |
| 第六章 结束语 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 作者在硕士研究生期间发表的论文及主要科研项目 | 第92页 |