刘建

（成都文理学院，四川 成都 610093）

背景简介

粒子群算法自1995年提出后，由于简易实用，收敛快等优点得到广泛应用，特别是求解多变量优化问题。但该算法快速收敛带来的局部收敛是其最为突出缺陷，学者们通过引入收缩因子、时变加速因子、切换时滞等手段改进算法[1]。自国务院9号文发布以来，电力行业以9号文为指导[2]，深化供给侧结构性改革，稳健推进电力市场建设。社会资金流向电力行业，诸多售电公司应运而生。在当前激烈的竞争环境中，对于售电公司而言，控制购电成本是公司盈利的关键点。售电公司在确定用户需求量之后，如何分配分月电量参与年度交易与月周交易（后期将演化为现货交易），是购电策略的核心之一，处理这样的多变量问题可以引入粒子群算法。本文就四川省2019年电力市场【火电常规】品种的年度交易与月周交易如何组合，进行数学建模研究，并结合粒子群算法求解出最优的购电策略。

1 算法原理及其分布函数广义化

此外，需要提及的是粒子群算法计算结果通常具有不确定性，因此在基于实例研究中，本文针对不确定性结果进行补充处理，从概率角度完善求解方法。

2 制定交易策略

2.1 交易策略数学建模

四川省售电公司参与【火电常规】交易品种的售电公司最多，在售电公司运作过程中，基于用户年度分月电量需求，以年度交易和月周交易方式购入电量。

2.2 粒子群算法求解交易策略

3 制定交易策略的实例研究

3.1 交易策略实例

结合例子群算法，参考购电策略建模，现在给出实例。……