典型文献
基于贝叶斯网络的电力营销状态评估模型研究
文献摘要：
针对传统评估模型随机性太强、计算时间长等问题,提出一种基于贝叶斯网络的电力营销状态评估模型,解决不完整的公共信息和对未来市场状况的评估.基于所提模型并采用稀疏贝叶斯学习训练模型,推断电力能源市场的未来状态以估算最佳出价函数.引入日前招标与小时前招标2个参数作为不确定性遏制工具,使得市场中价格信号更加稳定和波动较小,从而使私有发电公司的收益曲线更加平坦和改善.实验结果表明,通过使用多个私有发电公司代理商构成的评估模型能够通过分布式决策达到纳什均衡,减少评估误差,最小误差百分比为4.1％.
文献关键词：
电力营销;代理商;贝叶斯网络;稀疏贝叶斯学习;电力能源市场
中图分类号：
作者姓名：
李连浩;刘衡佳;刘鹏;赵卜;李澍滨
作者机构：
国网冀北电力有限公司承德供电公司,河北 承德 067000
文献出处：
引用格式：
[1]李连浩;刘衡佳;刘鹏;赵卜;李澍滨-.基于贝叶斯网络的电力营销状态评估模型研究)[J].电力信息与通信技术,2022(05):103-109
A类：
电力能源市场
B类：
贝叶斯网络,电力营销,状态评估模型,随机性,计算时间,决不,公共信息,未来市场,市场状况,稀疏贝叶斯学习,学习训练,训练模型,断电,出价,日前,招标,中价,价格信号,私有,发电公司,平坦,个私,代理商,分布式决策,纳什均衡
AB值：
0.310753
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