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摘要:
由于机组约束的存在,发电商在制定竞标策略时不能仪仅针对单个时间点进行优化,还应考虑到这一决策对相邻时段的影响.该文在电能交易的时前市场背景下,以Q学习算法为基础,建立了考虑容量、爬升速率、最小开/关机时间等机组运行约束和机组启动成本的发电商竞标策略模型.该模型从市场前一小时的出清结果出发,在考虑机组运行约束的前提下组织当前时刻机组的报价策略,通过同环境的不断交互,可以在随机波动较大的电力市场环境中得到当日累积回报最大的竞标决策.最后,通过一个10机组系统对模型进行了仿真验证.
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文献信息
篇名 考虑机组约束的时前市场发电商竞标策略
来源期刊 中国电机工程学报 学科 工学
关键词 电力市场 竞标策略 机组约束 Q学习
年,卷(期) 2008,(16) 所属期刊栏目 动力经济
研究方向 页码范围 72-78
页数 7页 分类号 TM732
字数 5350字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0258-8013.2008.16.012
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
电力市场
竞标策略
机组约束
Q学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国电机工程学报
半月刊
0258-8013
11-2107/TM
大16开
北京清河小营东路15号 中国电力科学研究院内
82-327
1964
chi
出版文献量(篇)
16022
总下载数(次)
42
总被引数(次)
572718
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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