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区域电力市场日前购电模型与决策的研究

致谢第1-6页
中文摘要第6-7页
ABSTRACT第7-13页
1 绪论第13-21页
   ·日前购电决策研究的背景第13-14页
   ·日前购电决策研究的意义第14-15页
   ·国内外研究动态第15-19页
     ·购电分配研究动态第15-16页
     ·日前购电决策建模和算法研究动态第16-19页
   ·本文的主要工作第19-21页
2 购电决策研究中的几个基本概念第21-29页
   ·购电决策中主要市场实体第21页
     ·独立系统操作员(ISO)第21页
     ·发电公司(GENCO)第21页
     ·输电公司(TRANSCO)第21页
   ·电力市场的交易模式第21-23页
     ·单一购电模式第22页
     ·联营体模式第22-23页
     ·双边交易模式第23页
     ·零售竞争模式第23页
   ·购电决策的交易类型第23-24页
     ·合约交易第23-24页
     ·现货交易第24页
     ·期货交易第24页
   ·我国电力市场的层次结构和区域电力市场交易模式第24-27页
     ·我国电力市场的层次结构第24-25页
     ·区域电力市场的特征第25页
     ·我国区域电力市场的交易模式第25-27页
   ·日前购电决策运作方式第27-29页
3 含模糊参数的日前购电数学模型的建立第29-39页
   ·引言第29页
   ·模糊集理论第29-32页
     ·模糊集合概念第29-30页
     ·模糊集的α-截集第30页
     ·模糊数及L-R型模糊数第30-31页
     ·模糊数运算第31-32页
     ·可能性分布第32页
   ·模糊机会约束规划模型及模糊模拟第32-35页
     ·模糊机会约束规划模型第32-33页
     ·模糊模拟第33-34页
     ·数值分析第34-35页
   ·基于模糊机会约束规划的日前购电数学模型第35-39页
     ·基于模糊规划的日前购电数学模型第35-36页
     ·基于模糊机会约束规划日前购电数学模型第36-39页
4 日前购电数学模型的优化算法第39-61页
   ·引言第39页
   ·遗传算法第39-46页
     ·遗传算法的基本原理第39-42页
     ·遗传算法的特点第42-43页
     ·遗传算法的基本描述第43-45页
     ·遗传算法控制参数选择第45-46页
   ·模拟退火算法第46-51页
     ·模拟退火算法的基本原理第46-48页
     ·模拟退火算法的特点第48-49页
     ·算法的基本描述第49页
     ·冷却进度表参数的选择第49-51页
   ·混合遗传-模拟退火算法第51-53页
     ·算法概述第51-52页
     ·算法的特点第52-53页
   ·适用于日前购电模型的混合遗传-模拟退火算法第53-61页
     ·整体算法设计思想第53页
     ·遗传算法应用于机组优化组合的设计第53-56页
     ·遗传算法应用于负荷优化分配的设计第56-57页
     ·模拟退火的设计第57-58页
     ·整体算法流程第58-61页
5 日前购电方案的决策第61-67页
   ·引言第61页
   ·决策系统第61-63页
     ·决策要素第62-63页
     ·决策分类第63页
   ·不确定型决策第63-65页
     ·乐观准则(maximax准则)第63-64页
     ·悲观准则(maximin准则)第64页
     ·折衷准则(Hurwicz准则)第64页
     ·等可能准则(Laplace准则)第64-65页
     ·遗憾准则(Minimax regret准则)第65页
   ·日前购电方案决策的实施第65-67页
6 算例验证与分析第67-83页
   ·算例一第67-76页
     ·系统概况第67-68页
     ·算例控制参数设置第68-70页
     ·结果分析第70-76页
   ·算例二第76-83页
7 日前购电决策系统设计第83-91页
   ·引言第83页
   ·系统设计目标第83页
   ·系统设计原则第83-84页
     ·系统运行的真实性第83页
     ·系统的灵活性第83页
     ·系统的开放性第83-84页
   ·系统硬件方案第84页
   ·系统软件方案第84-86页
     ·数据库与画面系统第84-85页
     ·操作系统与开发工具第85页
     ·算法与界面的接口第85-86页
   ·日前购电决策系统功能第86-91页
     ·各功能模块之间的信息交互第86-87页
     ·各功能模块设计第87-91页
8 总结与展望第91-93页
   ·全文总结及主要创新第91-92页
   ·进一步的研究方向第92-93页
参考文献第93-97页
附录 A第97-99页
作者简历第99-101页
学位论文数据集第101页

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