| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-12页 |
| ·研究背景及其意义 | 第6-7页 |
| ·国内外研究动态 | 第7-9页 |
| ·本文的研究重点和创新点 | 第9-12页 |
| 第二章 电力市场竞价交易机制及其影响因素研究 | 第12-30页 |
| ·电力市场竞价交易机制简述 | 第12页 |
| ·新的电力市场竞价机制研究思路 | 第12-13页 |
| ·一种新的粒子群灰色神经网络电力负荷风险预警模型 | 第13-20页 |
| ·灰色神经网络预测模型 | 第14-16页 |
| ·灰色预测模型GM(1,1)的建立 | 第14-15页 |
| ·灰色神经网络预测模型建立 | 第15-16页 |
| ·基于粒子群优化的灰色神经网络预测模型 | 第16-18页 |
| ·算例分析 | 第18-20页 |
| ·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 | 第20-30页 |
| ·最优潮流(OPF)的数学模型 | 第21-22页 |
| ·基于模拟退火和禁忌搜索的混合差分进化优化算法 | 第22-26页 |
| ·基于差分进化算法的OPF模型 | 第22-24页 |
| ·混合差分进化优化算法 | 第24-25页 |
| ·DST算法的基本步骤 | 第25-26页 |
| ·算例分析(Case Study) | 第26-30页 |
| 第三章 区域电力市场发电厂商报价策略研究 | 第30-42页 |
| ·市场条件 | 第30-31页 |
| ·博弈模型 | 第31-38页 |
| ·博弈方程的推导 | 第31-33页 |
| ·发电厂商报价策略的博弈分析 | 第33-38页 |
| ·算例分析 | 第38-42页 |
| 第四章 基于TFN-AHP的动态神经网络电力市场绩效评价模型 | 第42-51页 |
| ·基于层次分析法和三角模糊数的模型(TFN-AHP) | 第42-44页 |
| ·新的动态电力市场绩效评价模型 | 第44-45页 |
| ·基于TFN-AHP的动态神经网络电力市场绩效评价模型 | 第45-46页 |
| ·算例分析 | 第46-51页 |
| 第五章 电力监管者与发电厂商多目标问题研究 | 第51-61页 |
| ·研究思路及理论现状 | 第51页 |
| ·多目标优化的基本定义 | 第51-53页 |
| ·遗传云模型建模方法 | 第53-57页 |
| ·云模型基本定义 | 第53-54页 |
| ·云 | 第53页 |
| ·正态云 | 第53页 |
| ·云运算 | 第53-54页 |
| ·正态云的期望曲线 | 第54页 |
| ·遗传云模型建模思路 | 第54-57页 |
| ·基于云模型的遗传多目标优化算法 | 第57页 |
| ·实例分析 | 第57-61页 |
| 第六章 结论 | 第61-64页 |
| ·本文的研究内容总结和回顾 | 第61-62页 |
| ·进一步的研究方向 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第73页 |
