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基于免疫遗传算法的电力市场竞价方法

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
第一章 绪论第12-29页
   ·电力市场背景第12-14页
     ·电力市场的形成第12页
     ·电力市场的结构、交易及运营模式第12-14页
   ·电力竞价综述第14-19页
     ·发电厂成本曲线的分析第14-15页
     ·竞价模式第15-17页
     ·竞价方法第17-19页
   ·仿生智能计算方法第19-28页
     ·遗传算法第19-22页
     ·免疫算法第22-24页
     ·DNA 计算第24-25页
     ·蚁群算法第25-28页
   ·本文的主要工作第28-29页
第二章 电力市场竞价数学模型和原理第29-35页
   ·目标函数第29页
   ·约束条件第29-31页
     ·第一类约束——功率与容量第29-30页
     ·第二类约束——时间第30-31页
     ·第三类约束——电网安全第31页
   ·竞价原理第31-35页
     ·按各发电机组实际报价结算第31-32页
     ·按电网统一边际成本结算第32-35页
第三章 免疫算法第35-46页
   ·遗传算法的缺憾第35页
   ·免疫算法的生物学基础第35-37页
   ·免疫算法介绍第37-46页
     ·基于疫苗的免疫算法第37-41页
     ·免疫遗传算法第41-46页
第四章 基于免疫遗传算法的电力市场竞价方法第46-54页
   ·按各发电机组实际报价结算的电力市场竞价模型第46-47页
     ·目标函数的确定第46页
     ·报价曲线的生成第46页
     ·约束条件的处理第46-47页
   ·基于免疫遗传算法的电力市场竞价方法第47-52页
     ·初始抗体的产生第47-48页
     ·亲和力、排斥力、抗体浓度的计算第48-49页
     ·抗体的选择第49页
     ·抗体记忆细胞的分化和更新第49-50页
     ·新抗体产生第50-52页
     ·终止条件的判断第52页
   ·计算流程第52-54页
第五章 仿真实例分析第54-63页
   ·基于免疫遗传算法的电力市场竞价参数第54-55页
   ·免疫交叉概率的调整实验第55-57页
   ·免疫变异概率的调整实验第57-58页
   ·抗体的浓度阈值的调整实验第58-60页
   ·拉格朗日乘子的调整实验第60页
   ·迭代次数的调整实验第60-62页
   ·结论第62-63页
总结第63-64页
参考文献第64-68页
致谢第68-69页
附录 A (攻读硕士学位期间发表论文目录)第69-70页
附录 B (攻读硕士学位期间参与相关课题)第70-71页
详细摘要第71-75页

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