基于差分进化算法的电力市场策略性竞价模型求解
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董亚明(1987—),男,工程师,博士,研究方向为工业人工智能,大型设备故障诊断及健康管理。E-mail:dongym3@shanghaielectric.com。

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TP311

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Solution of Strategic Bidding Model in Electricity Markets Based on Differential Evolution Algorithm
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    摘要:

    针对电力市场中的策略性竞价问题,使用差分进化算法(differential evolution algorithm,DE)进行模型求解。 将该方法应用于美国 PJM 电力市场的报价问题,结果表明,相较于边际成本法、序列最小二乘规划法、粒子群优化算法等方法,DE 算法具有稳定性好,运行时间短,报价利润高等优势,能够满足 PJM 电力市场策略性竞价问题的求解要求。

    Abstract:

    For the strategic bidding problem in electricity market, differential evolution algorithm (DE) was used to solve the model. This method was applied to the biding problem of PJM electricity market in the United States. The results show that, compared with the marginal cost method (MC) , the sequence least squares programming method (SLSQP) and the particle swarm optimization algorithm (PSO), the DE algorithm has advantages of good algorithm stability, short running time and high profit. This result can meet the solution requirements of strategic bidding problem in the PJM electricity market.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

董亚明.基于差分进化算法的电力市场策略性竞价模型求解[J].华东交通大学学报,2020,37(5):127-133.
Dong Yaming. Solution of Strategic Bidding Model in Electricity Markets Based on Differential Evolution Algorithm[J]. JOURNAL OF EAST CHINA JIAOTONG UNIVERSTTY,2020,37(5):127-133

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  • 在线发布日期: 2021-05-11
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