Optimal Bidding Strategy of Power Generation Companies in a Competitive Wholesale Market Using Fuzzy Expectation Value Concept

Message:
Abstract:
Optimal bidding strategy of power generation companies is one of the most important problems of the restructured power systems. This problem must maximize generation companies’ profit in a competitive electricity market environment. The concept of Fuzzy Expectation Value (FEV) is proposed in this paper for building of optimal bidding strategies. Based on historical data¡ the production cost and the experts'' knowledge¡ the well-known fuzzy set theory is employed to represent the bidding behaviors of rival generation companies. Then a fuzzy programming model is developed and a solution method is proposed. A numerical example with six suppliers and two large consumers is performed to and the results are compared with the Particle Swarm Optimization (PSO)¡ Genetic Algorithm (GA)¡ and Monte Carlo method. The obtained results show the capability and the viability of the proposed method.
Language:
Persian
Published:
Journal of Iranian Association of Electrical and Electronics Engineers, Volume:13 Issue: 1, 2016
Page:
49
magiran.com/p1554438  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 1,390,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!