基于最优反应动态机制的发电商竞价策略研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·论文选题意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究动态 | 第10-12页 |
| ·最优反应动态应用研究综述 | 第10-11页 |
| ·贝叶斯原理的应用研究综述 | 第11页 |
| ·累积前景理论应用研究综述 | 第11-12页 |
| ·论文的主要研究内容,工作特色及难点 | 第12-13页 |
| ·主要研究内容 | 第12页 |
| ·工作特色及难点 | 第12-13页 |
| ·论文成果和创新点 | 第13-14页 |
| ·论文的成果 | 第13页 |
| ·创新点 | 第13-14页 |
| 第2章 最优反应动态机制应用于发电商竞价分析 | 第14-25页 |
| ·最优反应动态机制简介 | 第14-18页 |
| ·博弈论简介 | 第14-15页 |
| ·最优反应动态机制 | 第15-18页 |
| ·电力市场基本概念 | 第18-21页 |
| ·电力市场的交易模式 | 第18-19页 |
| ·电力市场的竞价机制 | 第19-21页 |
| ·发电商竞价环境分析 | 第21-23页 |
| ·市场信息和交易规则 | 第21-22页 |
| ·发电商竞价策略系数 | 第22-23页 |
| ·市场出清模型 | 第23页 |
| ·适用性分析 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 贝叶斯公式应用于发电商竞价分析 | 第25-31页 |
| ·贝叶斯公式 | 第26页 |
| ·主观概率判断的演进 | 第26-28页 |
| ·发电商竞价的贝叶斯学习要素 | 第28-29页 |
| ·学习对象 | 第28页 |
| ·先验概率 | 第28页 |
| ·条件概率 | 第28页 |
| ·后验概率 | 第28-29页 |
| ·发电商竞价的贝叶斯学习模型 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 累积前景理论应用于发电商竞价分析 | 第31-40页 |
| ·累积前景理论 | 第31-36页 |
| ·前景理论产生背景 | 第31-32页 |
| ·前景理论的核心思想 | 第32-35页 |
| ·累积前景理论 | 第35-36页 |
| ·累积前景理论在发电商竞价中的应用 | 第36-39页 |
| ·适用性分析 | 第36-37页 |
| ·竞价过程中价值函数的确定 | 第37-38页 |
| ·竞价过程中权重函数的确定 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 算例分析 | 第40-45页 |
| ·市场稳定状态 | 第40页 |
| ·竞价过程 | 第40-42页 |
| ·实例测算 | 第42-45页 |
| 第6章 结论及展望 | 第45-46页 |
| ·本文结论 | 第45页 |
| ·展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 在学期间发表的学术论文 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
