电力市场是指发电商、输电商、售电商和电力用户就电力及相关服务按市场规则进行公平交易的场所。电力市场交易决策是电力市场运营的核心，其功能在于根据发电商的报价曲线，在满足机组、电网和市场交易等约束条件下，对发电商投标的发电量和电价做出决策，使得电网总购电费用最小。电力市场的特殊性决定了电力市场交易决策的特殊性。如何用数学模型描述电力市场交易决策，通过何种算法求解该决策模型，如何高效求解等问题对我国正在建立的电力市场具有指导意义，是电力市场研究领域的前沿课题，具有重大的理论价值和应用前景。 本文通过对传统电力调度模式和电力市场交易模式的比较分析，建立了电力市场交易决策的数学模型。该数学模型考虑了机组组合问题，即机组启停费用问题，同时还考虑了以边际电价和机组实际报价结算的两种结算方式。对于这一大规模、非线性决策问题，传统优化方法或多或少存在不足。遗传算法是建立在自然选择和遗传机理基础上的迭代自适应概率性搜索算法，具有全局优化、鲁棒性和并行性等特点，能够弥补传统优化方法的不足。因此，本文提出基于遗传算法求解电力市场交易决策数学模型。针对标准遗传算法中存在的问题，提出了一个十进制-二进制混合编码的遗传算法，并结合电力市场交易决策模型的特殊性，对算法设计和求解中的若干关键技术，包括：编码方法、约束处理技术、遗传算子设计和算法效率优化等进行了研究。为提高算法效率及有利于并行计算，本文采用面向对象的技术设计和实现遗传算法，运用统一建模语言对遗传算法进行面向对象建模，描述了种群和个体的静态特性和动态特性，给出了类图、交互图和类中的方法。 运用本文提出的算法和程序，对线性报价曲线的电力市场交易决策进行了实例求解，获得了有实际意义的结果，表明基于遗传算法求解电力市场交易决策模型的有效性。