【摘 要】
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本文致力于发电厂商在电力市场环境下竞价策略的研究。首先，研究了基于边际电价预测的竞价策略问题，采用了BP神经网络学习算法来预测边际电价，并通过大量数据进行了训练和预
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本文致力于发电厂商在电力市场环境下竞价策略的研究。首先，研究了基于边际电价预测的竞价策略问题，采用了BP神经网络学习算法来预测边际电价，并通过大量数据进行了训练和预测分析，表明该预测模型具有良好的预测效果。同时，给出了基于SMP预测的报价模型及竞价方法，求解了一定条件下发电商的最优报价策略。基于博弈论的竞价策略引入经济学上的古诺模型，假定关于发电厂商生产成本的不完全信息，用不完全信息静态博弈的方法分析了不对称的不完全信息和对称的不完全信息两种情况下的发电厂商竞价策略问题。设计开发了发电报价辅助决策系统，其目标是为了帮助发电公司的决策人员和报价人员在电力市场中进行合理地报价。
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