电力行业关系国家安全稳定和人民正常生活,电力市场关系国家经济健康稳定发展。随着我国经济发展,伴随电力体制改革,我国电力由原垄断行业逐步过渡为竞争行业,电力市场逐步由原中长期计划协议市场转变为电力现货市场。原中长期电力市场中,发电企业依据协议进行发电,发电量明确,相应成本和利润固定。然而,在电力现货市场中,发电厂需通过报价方式争取发电指标,发电量和电价均不确定,相应成本和利润不明确,且与报价息息相关。发电厂报价越高,利润越大,同时承担风险越高;相反,报价越低,承担风险越小,但企业获得利润越低。因此,伴随中长期电力市场向现货市场转变,研究发电企业适应电力现货市场的成本控制方法具有重要意义。本文以现货市场下的某燃煤电厂为研究对象,对目前某燃煤电厂成本控制方法在电力现货市场下存在的问题提出改进措施,运用遗传算法和最优报价策略为电力现货市场下发电企业的成本控制提供新方法和新思路。本文内容包括:第一部分主要介绍本文的研究背景和意义、研究内容及方法、国内外文献综述、研究创新点和研究的技术路线;第二部分对本文应用到的不同电力市场模式、成本控制理论、遗传算法的基础理论进行详细描述,为后文的分析提供理论基础;第三部分以某燃煤电厂为例,分析其近几年运行概况,总结中长期电力市场下该燃煤电厂面临的成本控制现状,突出该电厂在现货市场下面临新的成本控制问题;第四部分针对分析的目前成本控制存在的问题,提出适应电力现货市场的成本控制方法,即依据电力现货市场下报价模式,结合发电厂自身运行特点,基于遗传算法建立最优报价模型对发电企业进行相对成本控制,该模型兼顾了利润最大化和中签概率最大化目标,保证报价中签前提下争取利润最大化。第五部分以某燃煤电厂一台发电机组为例,对基于遗传算法的最优报价模型进行仿真试算,建立该企业现货市场下某情景的最优报价模型,通过优化进行相对成本控制,实现企业利润最大化目标。同时,分析风险因子和净负荷需求对成本控制模型的影响,提出不同场景下的成本控制策略。第六部分得出本文的研究结论及对策,提出研究存在的不足与展望。本文的创新点为提出了电力现货市场下基于遗传算法的最优报价模型,利用该模型可获得不同情景下兼顾中标概率和企业利润最大化的最优报价,进而为发电企业在电力现货市场中的成本控制提供参考和依据。