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电力市场环境下基于电价预测的水电站优化运行研究
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电力市场环境下基于电价预测的水电站优化运行研究
论文目录
 
摘要第1-4 页
Abstract第4-7 页
1 绪论第7-15 页
　　· 本文的研究背景第7-10 页
　　　　· 电力市场的定义与基本特征第7 页
　　　　· 世界范围的电力体制改革第7-8 页
　　　　· 中国电力市场化改革进程第8-10 页
　　　　· 电力市场的目标第10 页
　　· 国内外发电企业的竞价策略第10-12 页
　　　　· 基于成本分析的方法第11 页
　　　　· 预测市场电价的方法第11 页
　　　　· 估计竞争对手报价行为的方法第11-12 页
　　　　· 基于博弈论的方法第12 页
　　· 电力市场改革面临的问题第12-13 页
　　· 本文研究的意义第13 页
　　· 本文的思路和研究的主要内容第13-15 页
2 电力市场环境下电价预测方法分析第15-22 页
　　· 电价预测的分类第15-16 页
　　　　· 按照预测周期分类第15-16 页
　　　　· 按照预测点分类第16 页
　　　　· 按照服务对象类型分类第16 页
　　· 电价预测的基本过程第16-17 页
　　　　· 调查和选择历史电价数据资料第16-17 页
　　　　· 历史资料的整理第17 页
　　　　· 建立电价预测模型第17 页
　　· 电价预测的主要方法及其目前的研究现状第17-20 页
　　　　· 神经网络法第17-19 页
　　　　· 时间序列法第19 页
　　　　· 回归分析法第19 页
　　　　· 基于小波分析的预测技术第19-20 页
　　　　· 灰色理论预测方法第20 页
　　· 考虑了“价格钉”的电价预测第20 页
　　· 各种电价预测方法的特点第20-21 页
　　· 对电价预测方法的几点改进意见第21 页
　　· 小结第21-22 页
3 系统短期的边际电价预测第22-35 页
　　· 上网电价的研究第22-25 页
　　　　· 上网电价的核心地位与功能第22 页
　　　　· 上网电价的确定第22-23 页
　　　　· 系统的短期边际电价影响因素分析第23-25 页
　　· 基于神经网络方法的短期电价预测第25-33 页
　　　　· 神经网络简介第25-26 页
　　　　· BP神经网络理论第26-30 页
　　　　· 算例分析第30-33 页
　　· 小结第33-35 页
4 基于灰色理论的电价预测第35-52 页
　　· 灰色理论简介第35-37 页
　　　　· 灰色系统理论第35-36 页
　　　　· 灰色系统的研究任务第36-37 页
　　· GM预测边际电价模型的建立第37-41 页
　　　　· 灰色模型建模机理第38 页
　　　　· GM(1，1)模型第38-40 页
　　　　· GM(1，1)模型的改进第40 页
　　　　· GM(1，1)的残差模型第40-41 页
　　· 基于 GM(1，1)模型的电价组合预测方法第41-50 页
　　　　· 历史电价的结构形式第41-42 页
　　　　· 移动数据窗第42 页
　　　　· 误差分析第42 页
　　　　· 算例分析第42-50 页
　　· 小结第50-52 页
5 电力市场环境下基于上网电价的水电站优化调度第52-67 页
　　· 水电站优化调度简述第52-53 页
　　· 水电厂优化运行目标的转变第53 页
　　· 一般水库优化调度模型第53-54 页
　　· 基于分时电价的水库优化调度模型第54-57 页
　　　　· 实行分时电价的必要性第54-56 页
　　　　· 水库优化调度模型的改进第56-57 页
　　· 遗传算法理论模型第57-60 页
　　· 考虑电价因素时的水电站优化调度第60-66 页
　　　　· 电站的基本情况第60-61 页
　　　　· 实际算例和计算成果分析第61-66 页
　　· 小结第66-67 页
6 结论与展望第67-69 页
　　· 论文总结第67 页
　　· 展望第67-69 页
致谢第69-70 页
参考文献第70-73 页
发表论文第73 页

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