上海交通大学学报(自然版) ›› 2013, Vol. 47 ›› Issue (12): 1974-1979.
顾洁1,艾学勇2,杨光1,解大1,金之俭1
收稿日期:2012-10-25
基金资助:国家高技术研究发展计划(863)项目(2011AA05A108)
Received:2012-10-25
摘要:
中图分类号:
顾洁1,艾学勇2,杨光1,解大1,金之俭1. 主辅市场联合投标决策的模糊博弈优化模型[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2013, 47(12): 1974-1979.
GU Jie1,AI Xueyong2,YANG Guang1,XIE Da1,JIN Zhijian1. A Fuzzy Game Optimization Model for Energy Market and Ancillary Market Joint Bidding[J]. Journal of Shanghai Jiaotong University, 2013, 47(12): 1974-1979.
| [1]周旭,顾洁, 程浩忠.区域电力辅助服务市场评价体系[J].电力科学与技术学报, 2011,26(1):8691. ZHOU Xu,GU Jie,CHENG Haozhong. Evaluation system for regional ancillary service of power market [J]. Journal of Electric Power Science and Technology, 2011,26(1):8691 [2]杨淑霞, 徐琳茜, 刘达, 等. 基于最大Lyapunov指数的市场出清电价预测[J]. 中南大学学报, 2011,42(12):37913796. YANG Shuxia, XU Linqian, LIU Da, et al. Market clear price forecasting based on maximum Lyapunov exponent [J]. Journal of Central South University, 2011,42(12):37913796 [3]黄仙, 刘旭东. 电力市场中发电企业竞价行为的Repast仿真[J]. 计算机工程与应用, 2010,46(5):208210. HUANG Xian,LIU Xudong. Study on RePastbased simulation for power generation companies’ bidding behavior in electric market[J]. Computer Engineering and Applications, 2010,46(5):208210. [4]周娟, 江辉, 李鹏. 基于WCVaR 风险度量的发电商电量分配模型[J]. 电力系统及其自动化学报, 2012, 24(1):156160. ZHOU Juan, JIANG Hui, LI Peng. Optimization portfolio allocation for generation companies based on worstcase conditional value at risk[J] . Proceedings of the CSUEPSA, 2012, 24(1):156160. [5]徐丽蓉, 李文娟.不同贴现率下的发电商报价微分博弈模型仿真分析[J]. 韶关学院学报, 2011,32(8):3236. XU Lirong, LI Wenjuan.Bidding model based on differential game of electric power producers and its analysis under the different rate discount[J]. Journal of Shaoguan University, 2011,32(8):3236. [6]马林, 谢敦礼.模糊博弈理论在发电厂商报价决策中的应用[J].电力系统自动化,2003,27(17):1518. MA Lin, XIE Dunli. Application of fuzzy game theory to bidding decision of power producers[J]. Automation of Electric Power Systems,2003,27(17):1518. [7]Liu Wenjie, Liu Jingfa , Cui Mengmeng, et al. An introductory review on quantum game theory[C]// 2010 Fourth International Conference on Genetic and Evolutionary Computing (ICGEC). NJ: IEEE Press, 2010: 386389. [8]Kameda H, Altman E, Touati C, et al. Nash equilibrium based fairness[C]// Game Nets’09. International Conference on Game Theory for Networks. Istanbul, Turkey : IEEE Press, 2009: 533539. [9]柯宏发, 刘丝峰, 陈永光, 等. 基于灰关联度的多目标规划新求解算法[J]. 系统工程与电子技术, 2010,32(3):544547. KE Hongfa, LIU Sifeng, CHEN Yongguang, et al. New solution algorithm for multiple objective programming model based on grey relational degree Systems [J]. Engineering and Electronics, 2010,32(3):544547. [10]武美娜.发电商在电力市场中的竞价策略研究[D].江苏:江苏大学电气工程学院,2010. [11]杨光.电能量主市场与辅助服务市场联合优化决策研究[D].上海:上海交通大学电子信息与电气工程学院, 2011. |
| [1] | 徐晗, 赵佳欢, 马善斌, 欧阳毅, 王壮, 姜鸿儒. 基于组合赋权-ITOPSIS-GRA的空战目标威胁评估方法[J]. 空天防御, 2026, 9(1): 115-122. |
| [2] | 贺益雄, 代永刚, 赵兴亚, 于德清, 黄立文. 河口深槽可航宽度变化水域航行决策方法[J]. 上海交通大学学报, 2025, 59(4): 489-502. |
| [3] | 赵莹莹, 仇越, 朱天晨, 李凡, 苏运, 邰振赢, 孙庆赟, 凡航. 基于分层强化学习的新型电力系统在线稳态调度[J]. 上海交通大学学报, 2025, 59(3): 400-412. |
| [4] | 曹永吉, 张江丰, 王天宇, 郑可轲, 吴秋伟. 基于分布式模型预测控制的自适应二次调频策略[J]. 上海交通大学学报, 2025, 59(3): 333-341. |
| [5] | 李奕佳, 李嘉诺, 柯良军. 基于强化学习的无人机协作防守策略设计与验证[J]. 空天防御, 2025, 8(3): 73-85. |
| [6] | 周文杰, 付昱龙, 郭相科, 戚玉涛, 张海宾. 基于博弈树与数字平行战场的空战决策方法[J]. 空天防御, 2025, 8(3): 50-58. |
| [7] | 焦鹏, 韦茏桓, 周鹏, 张琪. 基于通信行为树的多机空战协同决策建模研究[J]. 空天防御, 2025, 8(3): 40-49. |
| [8] | 薛雅丽, 徐夏易, 李锦毅, 崔闪, 洪君, 刘世豪. 智能控制技术在导弹制导系统中的应用与发展前景[J]. 空天防御, 2025, 8(2): 1-6. |
| [9] | 张嘉敏, 蔡晔, 唐夏菲, 谭玉东, 曹一家, 李俊雄. 考虑源荷不确定性的信息间隙决策理论-谱聚类典型场景生成方法[J]. 上海交通大学学报, 2025, 59(11): 1625-1636. |
| [10] | 孙毅, 刘壮, 黄婷, 彭杰, 王晓甜, 刘创. 考虑产消用户不确定性的售电公司购售电决策[J]. 上海交通大学学报, 2025, 59(10): 1476-1486. |
| [11] | 朱兰, 张学涵, 唐陇军, 仇念航, 田英杰. 计及紧急可中断负荷的电能、惯性与一次调频联合出清模型[J]. 上海交通大学学报, 2025, 59(1): 16-27. |
| [12] | 孙栋一, 蒲宇亭, 章建榜. 基于GA-BP神经网络的防空导弹实时目标分配方法[J]. 空天防御, 2025, 8(1): 62-70. |
| [13] | 路庆昌, 刘鹏, 秦汉, 徐鹏程. 考虑路段恢复差异的道路网络恢复决策优化[J]. 上海交通大学学报, 2024, 58(7): 1118-1129. |
| [14] | 周毅, 周良才, 史迪, 赵小英, 闪鑫. 基于安全深度强化学习的电网有功频率协同优化控制[J]. 上海交通大学学报, 2024, 58(5): 682-692. |
| [15] | 崔闪, 潘俊杨, 王伟, 郭叶, 许江涛. 基于深度学习的防空反导拦截决策研究[J]. 空天防御, 2024, 7(5): 54-64. |
| 阅读次数 | ||||||
|
全文 |
|
|||||
|
摘要 |
|
|||||