【正文】 式中：f q為停機損耗，f q大于0；E(SMP)max為機組在k時段獲得的最大利潤；m為機組在未來時段的利潤期望值。值得注意的是，E(SMP)max、δ(SMP)max和m的值可為正值也可為負值，正值表示盈利，負值表示虧損。首先，給出k＋1到k＋N（N為受k時段決策影響的時段數(shù)）各個時段的電價預(yù)測值，再用動態(tài)規(guī)劃法求解。對此單機多時段動態(tài)規(guī)劃模型可以用前向動態(tài)規(guī)劃法求解，因為SMP t已知，每個時段的可由前式求出。貝葉斯分析與決策論走到一起是很自然的，部分原因是它們都有要利用非試驗信息源的共同目標；另一部分原因是深層次的理論把它們聯(lián)結(jié)在一起。一般情況下，決策分析的結(jié)果往往對狀態(tài)的概率分布比較敏感，即自然狀態(tài)概率分布的小的變化會顯著地改變分析結(jié)果，因此要提高決策分析的精度就必須設(shè)法提高狀態(tài)概率分布的估計精度。比如考慮個相互獨立的服從同一正態(tài)分布的隨機變量。對于本來就具有隨機性質(zhì)的問題，實現(xiàn)數(shù)學仿真已無本質(zhì)上的困難，可是對于確定性問題，人為地將其轉(zhuǎn)化成具有隨機性質(zhì)的問題，然后用數(shù)學仿真方法解決，常常會遇到許多本質(zhì)上的困難。擬仿真方法就是，確定人為隨機現(xiàn)象并按此人為隨機現(xiàn)象進行仿“真”，利用人為隨機現(xiàn)象與原問題答案間的關(guān)系，得到原問題的解答。蒙特卡羅方法不受問題的維數(shù)和幾何復雜性的限制，而且不需要對問題進行離散化處理，從而使得蒙特卡羅方法在解決電力市場中的各種實際問題時具有廣泛的應(yīng)用。但這種方法得出的結(jié)論不能集中所有專家的正確看法。一般選10~20人為宜；擬定提出的問題，問題提的要明確，便于專家做出簡潔回答；搜集專家們可能用到的資料。把專家首次判斷意見加以綜合，歸納出幾種不同的意見，再次分送給專家們復議，請他們在比較自己意見和別人意見的基礎(chǔ)上，確定是否修改自己的意見，然后把第二次判斷意見收集起來，再行歸納分析。F 風險分析風險的基本含義是與損失的不確定性聯(lián)系在一起的，但對于這一基本概念，經(jīng)濟學、決策學、統(tǒng)計學、金融保險學中尚無統(tǒng)一的定義。第三種觀點是現(xiàn)代決策理論的觀點，將風險定義為損失的不確定性。第七種觀點是來自于韋伯新世界詞典的定義，它認為風險包括三個方面，一是損失的機會，二是損失的概率度，三是可能損失的數(shù)量。2. 日前市場報價輔助決策與風險評估F 成本+利潤法方法原理同年月度電量競價市場。報價人員通過對歷史數(shù)據(jù)和市場狀況分析，得到N種報價及競價上網(wǎng)的成功率為報價S1，對應(yīng)上網(wǎng)成功率R1，下網(wǎng)可能性（不成功率）1R1報價S2，對應(yīng)上網(wǎng)成功率R2，下網(wǎng)可能性（不成功率）1R2報價S3，對應(yīng)上網(wǎng)成功率R3，下網(wǎng)可能性（不成功率）1R3…報價Sn，對應(yīng)上網(wǎng)成功率Rn，下網(wǎng)可能性（不成功率）1Rn各方案對應(yīng)的可能收益與可能損失差值分別為： P1＝（S1C）＊M＊R1L＊（1R1）； P2＝（S2C）＊M＊R2L＊（1R2）； … Pn＝（SnC）＊M＊RnL＊（1Rn）；P值最大者即應(yīng)為推薦的最優(yōu)方案。2. 最大最小法在日前交易市場電價決策中的應(yīng)用在此處，算法輸入幾組基本決策算法產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，最大最小算法從這些數(shù)據(jù)中找出用戶所需要的數(shù)據(jù)。F 直觀報價法通過給出的預(yù)測報價，我們可以得出保持損益平衡的最低報價，在這之間按市場規(guī)則的報價曲線段的要求劃成平均的n等份。F 博弈報價法策略空間，其中為己方策略，為對手策略。已知條件只知過一個點，現(xiàn)假設(shè)斜率符合某種概率分布，那么可以根據(jù)兩個參數(shù)之間的關(guān)系計算出分布，從而得到對手的策略分布。3. 輔助服務(wù)市場的決策與風險評估F 成本+利潤法方法原理同年月度電量競價市場。報價人員通過對歷史數(shù)據(jù)和市場狀況分析，得到N種報價及競價上網(wǎng)的成功率為報價S1，對應(yīng)上網(wǎng)成功率R1，下網(wǎng)可能性（不成功率）1R1報價S2，對應(yīng)上網(wǎng)成功率R2，下網(wǎng)可能性（不成功率）1R2報價S3，對應(yīng)上網(wǎng)成功率R3，下網(wǎng)可能性（不成功率）1R3…報價Sn，對應(yīng)上網(wǎng)成功率Rn，下網(wǎng)可能性（不成功率）1Rn各方案對應(yīng)的可能收益與可能損失差值分別為： P1＝（S1C）＊M＊R1L＊（1R1）； P2＝（S2C）＊M＊R2L＊（1R2）； … Pn＝（SnC）＊M＊RnL＊（1Rn）；P值最大者即應(yīng)為推薦的最優(yōu)方案。2. 最大最小法在日前交易市場電價決策中的應(yīng)用在此處，算法輸入幾組基本決策算法產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，最大最小算法從這些數(shù)據(jù)中找出用戶所需要的數(shù)據(jù)。F 直觀報價法通過給出的預(yù)測報價，我們可以得出保持損益平衡的最低報價，在這之間按市場規(guī)則的報價曲線段的要求劃成平均的n等份。F 博弈報價法策略空間，其中為己方策略，為對手策略。已知條件只知過一個點，現(xiàn)假設(shè)斜率符合某種概率分布，那么可以根據(jù)兩個參數(shù)之間的關(guān)系計算出分布，從而得到對手的策略分布。4. 實時市場報價輔助決策與風險評估F 成本+利潤法方法原理同年月度電量競價市場。報價人員通過對歷史數(shù)據(jù)和市場狀況分析，得到N種報價及競價上網(wǎng)的成功率為報價S1，對應(yīng)上網(wǎng)成功率R1，下網(wǎng)可能性（不成功率）1R1報價S2，對應(yīng)上網(wǎng)成功率R2，下網(wǎng)可能性（不成功率）1R2報價S3，對應(yīng)上網(wǎng)成功率R3，下網(wǎng)可能性（不成功率）1R3…報價Sn，對應(yīng)上網(wǎng)成功率Rn，下網(wǎng)可能性（不成功率）1Rn各方案對應(yīng)的可能收益與可能損失差值分別為： P1＝（S1C）＊M＊R1L＊（1R1）； P2＝（S2C）＊M＊R2L＊（1R2）； … Pn＝（SnC）＊M＊RnL＊（1Rn）；P值最大者即應(yīng)為推薦的最優(yōu)方案。一般說來，越鄰近MCP的點對其影響越大。是一個決策者認定各基本決策算法所占的比例權(quán)重系數(shù)。 發(fā)電廠機組經(jīng)濟運行分析F 機組組合功能描述發(fā)電廠機組經(jīng)濟運行分析中最重要的模塊是機組組合也稱開停機計劃，其目的是針對在指定的周期內(nèi)，滿足全廠負荷、機組最小運行時間和停機時間等限制，考慮機組啟停費用和發(fā)電費用特性，確定機組的開停機計劃，使周期內(nèi)利潤最大。管曉宏教授等提出了基于拉格朗日松弛技術(shù)的電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度方法，可以有效求解包含各類機組的大型電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度問題。拉格朗日松弛法在具有結(jié)構(gòu)化特點的大規(guī)模約束問題優(yōu)化方面得到了廣泛的應(yīng)用。在Fisher研究JobShop問題的分枝定界方法中，拉格朗日松弛方法被用來計算原問題的下界。且不論原問題凸與否，對偶問題總是凸規(guī)劃問題。所以，在實際應(yīng)用中，基于拉格朗日松馳調(diào)度方法的質(zhì)量和效率取決于各個解步驟中使用的具體算法，包括解各種子問題的算法，更新拉格朗日乘子的算法以及構(gòu)造可行解的算法。如果能夠結(jié)合啟發(fā)式方法，限制了狀態(tài)數(shù)目后，能得到比較好的調(diào)度結(jié)果。與時間相關(guān)的約束條件也需要很好的處理。3）在待運機組中，選取最小的機組i，投入運行。216。如果要求達到極大值，則只要令 的極小值。尋找最優(yōu)解的過程如下。否則，選擇對應(yīng)于 的向量進入基底向量組，而將對應(yīng)于 的向量從基底向量組中消去。在上述的每一步中，新的解可用下式計算：基底向量組的初值取單位矩陣，即也就是說，取初始值為216。除了保證電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行，電力市場中發(fā)電廠應(yīng)更加注重如何加強機組檢修計劃的制定和管理，發(fā)電廠對發(fā)電機組的運行維護，如何減少臨檢次數(shù)，保證在風險最小的情況獲得最經(jīng)濟的檢修計劃。216。具體地說，其目的是周期地動態(tài)地安排機組的預(yù)防性檢修，是設(shè)備能經(jīng)常保持良好的技術(shù)狀態(tài)，減少故障、延長壽命，從而提高電力系統(tǒng)的可靠性與經(jīng)濟性。由于電網(wǎng)基礎(chǔ)建設(shè)極其薄弱，新的安全生產(chǎn)管理制度和體系尚待進一步完善，網(wǎng)廠間的安全管理問題日益顯現(xiàn)，部分電廠機組運行不穩(wěn)定，機組非計劃停運和事故較多，造成電網(wǎng)頻率越限甚至拉閘限電。如果所有的，則說明目標函數(shù)值無界。對于矩陣A中的每一列向量均可用基底向量的線形最合表示，即A=PD其中 而組合系數(shù)矩陣D可用下式計算 令如果對于所有的滿足則取X為而X的其余n個分量均為0。其中 稱滿足（1）和（2）的解為容許解，其中正分量的個數(shù)不多于m個的容許解稱為基本解，而使（3）取極小值的解稱為最優(yōu)解。表示機組的出力的調(diào)整量；約束條件，負荷平衡約束；，機組出力限制。216。啟發(fā)式方法啟發(fā)式方法首先利用動態(tài)規(guī)劃法求出計算負荷下各個待開機組的最優(yōu)啟停狀態(tài)及相應(yīng)的啟停費用，將其中效率最高的機組投入運行，然后用拉格朗日松弛法對開啟機組進行最優(yōu)經(jīng)濟分配。另外，動態(tài)規(guī)劃法要求所求解的問題具有明顯的階段性，難于考慮與時間有關(guān)的約束條件和機組爬坡斜率等限制，使用起來也不夠靈活。動態(tài)規(guī)劃法所要求的問題具有明顯的階段性。同時隨著機組數(shù)的增加，計算量近似線性增長，克服了維數(shù)障礙，且機組數(shù)目越多效果越好，方法本身也十分靈活，不但可以解決機組組合問題，還可以推廣到水火電聯(lián)合機組組合問題和電力交易的問題，算法中拉氏乘子具有一定的經(jīng)濟意義。在應(yīng)用拉格朗日松弛法求解問題時，原問題的系統(tǒng)約束被移入目標函數(shù)之中，使得子問題之間的耦合被分離，因此可以分別求解，而且求解也比原問題容易得多。DW分解對約束定義的凸集作了內(nèi)部近似，這個近似可以看作是拉格朗日對偶函數(shù)對于約束的目標函數(shù)的梯度近似的對偶。由于電力系統(tǒng)調(diào)度問題的結(jié)構(gòu)化特性，除去被松弛的兩個系統(tǒng)約束以外，其它大量的離散和連續(xù)約束都只與單機組有關(guān)，因此松弛問題可以進一步分解為一系列單機組子問題。F 機組組合模型算法目標函數(shù)設(shè)調(diào)度周期為一晝夜，并將之分為T個時段，全廠機組數(shù)為N，各時段上全廠負荷為PLDt，則機組優(yōu)化組合問題的目標函數(shù)為 約束條件負荷平衡機組發(fā)電功率限制 爬坡限制 最小開（停）機時間限制 Vi(t)＝1時，不得停機的條件 Vi(t)＝0時，不得開機的條件 式中： ——t小時的市場價格； C（V）——費用函數(shù)； VCi（Pit）——第i臺機組的燃料費用函數(shù)； Pit——第i臺機組在t小時的發(fā)電量； Pimax、Pimin——第i臺機組的最大、最小發(fā)電量； STi、SDi——第i臺機組的啟動、停機費用； Vi(t)——第i臺機組在t小時的開停狀態(tài)，Vi(t)∈{0，1}（0，停機；1，開機）； V——對所有機組在全部時段的Vi(t)變量矩陣； ts、td——第i臺機組開機、停機時段； Tminon，i、Tminoff，i——第i臺機組的最小開機、最小停機時間； ΔPup，i、ΔPdown，i——第i臺機組開機爬坡、停機爬坡限制； a、b、d——常數(shù)。F 專家實時報價法由于實時市場的波動較大，僅靠計算機很難給出合理的報價，但由于報價形式比較簡單，可通過有經(jīng)驗的報價員實時的給出報價策略。如果所有的均為零，E成為“pricetaker”，即，無論E 的競標策略如何選擇都不會影響MCP。另現(xiàn)在的競標曲線為 是影響因子，服從正態(tài)分布。參考電價＝單位供電成本＊[1＋（計劃利潤率＊全年總小時數(shù)/年計劃可用小時數(shù)）]其次進行報價方案的分析評估，采用最大期望值預(yù)測。對于將要進行報價得交易時段，以負荷水平、氣溫等為影響因素，從歷史數(shù)據(jù)中提取出相關(guān)系數(shù)較大的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，就可以估算出對手的報價策略的概率分布。以下給出一種對對手參數(shù)的估計方法：由交易中心公布的數(shù)據(jù)即市場出清價R、總成交量和自己獲得的市場份額可以確定：對手報價曲線必然通過（）點。是一個決策者認定各基本決策算法所占的比例權(quán)重系數(shù)。我們?nèi)捉M數(shù)據(jù)中利潤最小的一個數(shù)據(jù)，作為最后輸出的數(shù)據(jù)。因此我們設(shè)計了最大最小決策方法。參考電價＝單位供電成本＊[1＋（計劃利潤率＊全年總小時數(shù)/年計劃可用小時數(shù)）]其次進行報價方案的分析評估，采用最大期望值預(yù)測。對于將要進行報價得交易時段，以負荷水平、氣溫等為影響因素，從歷史數(shù)據(jù)中提取出相關(guān)系數(shù)較大的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，就可以估算出對手的報價策略的概率分布。以下給出一種對對手參數(shù)的估計方法：由交易中心公布的數(shù)據(jù)即市場出清價R、總成交量和自己獲得的市場份額可以確定：對手報價曲線必然通過（）點。是一個決策者認定各基本決策算法所占的比例權(quán)重系數(shù)。我們?nèi)捉M數(shù)據(jù)中利潤最小的一個數(shù)據(jù)，作為最后輸出的數(shù)據(jù)。因此我們設(shè)計了最大最小決策方法。參考電價＝單位供電成本＊[1＋（計劃利潤率＊全年總小時數(shù)/年計劃可用小時數(shù)）]其次進行報價方案的分析評估，采用最大期望值預(yù)測。設(shè)方案的后果收益，的概率密度函數(shù)為，期望值為，則方差為：在用方差度量風險時，方差越大表示風險越大。第五種觀點是信息論的觀點，認為風險是信息的缺乏程度。它等同于可能結(jié)果概率分布的方差。第四步，得出報價結(jié)果。把所需資料及提出的問題分送給各位專家，請他們按要求回答問題，注明回收日期，以便及時回收材料。專家小組報價法分如下幾步進行：第一步，準備階段。u 專家報價法專家報價法分為專家會議法和專家小組法。給出適合蒙特卡羅方法通用軟件使用的擬仿真方法仍是目前研究的一個熱點。但是，對于同時具有確定性與隨機性的交叉性質(zhì)的問題，如隨機方程中的多數(shù)問題，用確定性方法解決又遇到本質(zhì)性的困難時，這種轉(zhuǎn)化工作就顯得十分必要了。2. 數(shù)學仿真與擬仿真方法—蒙特卡羅方法的誕生與發(fā)展。F 蒙特卡羅方法1. 直接仿真方法—蒙特卡羅方法的雛形。我們知道，求解隨機性決策問題的基礎(chǔ)是設(shè)定自然狀態(tài)的概率分布和后果的損失函數(shù)（或效用函數(shù)）。在E(SMP)max和m確定后即可由式(107)求出SMP min 式中：；MAX0的條件由下面的推理得到 其余條件可類似推理得到。模型