人工智能在电力市场竞价策略中的应用

电力价格是电力市场中最敏感的经济信号,未来的电厂报价信息是市场分析与预测系统重要的未知数据。如何准确的预测电厂报价信息,直接影响到市场分析与预测系统的准确性。介绍了模糊聚类(FCM)算法在电力市场竞价中的应用,提出了基于模糊聚类(FCM)和人工神经网络(ANN)的电力市场报价策略。     

中小型泵站智能化技术改造探讨

在泵站技术改造中,主要就动力机选型及智能控制方式方面进行了探索,提出在对河道水位进行智能监测的基础上对动力机采用智能控制,以达到无人值班、少人值守的目的,有效减小洪涝灾害的危害。     

一种有效的电力市场竞价策略

在电力市场中运作中,电厂的报价反映了电厂的运作成本和市场供求信息,准确的预测边际电价信息,对电力供应商的竞价决策有重要意义。应用基于模糊聚类(FCM)和关节控制器神经网络(CMAC)的电力市场竞价策略,可以精确预测边际电价和电厂竞价电价,以使发电厂商获得更多的中标机会。通过澳大利亚昆士兰州电力市场的数据作为计算实例进行预测,预测结果表明:输出稳定性好、计算速度快、预测精度较高。     

人工神经网络在电力市场竞价策略中的应用

在构造电力市场最优的竞价策略中,电厂的报价反映了电厂的运作成本和市场供求信息,准确的预测其他电力供应商的投标行为,对电力供应商的竞价决策有重要意义。应用基于模糊聚类(FCM)和关节控制器神经网络(CMAC)的预测方法,可以较精确预测其他电力供应商的投标行为,并通过评估风险后,给出电力供应商在利润最大化下的竞标电价。预测结果表明:输出稳定性好、计算速度快、预测精度较高。