电煤作为电厂生产过程中的关键原料,电厂的生产经营利润以及成本均围绕电煤展开。随着电力市场以及清洁能源利用对火电企业带来的竞争压力增大,火电企业迫切需要调整经营策略,降低成本,提高竞争力。在火电企业的经营活动中,电煤相关的成本占到企业运行总成本的50%以上,因此减少在电煤的成本指出对降低电厂成本具有重要的影响。然而电煤的采购计划涉及到电厂的发电计划,库存规划以及采购运输等多个环节,并且市场经济下电煤价格随市场需求发生波动变化,对电厂控制各环节的成本造成影响。因此,总结分析市场电煤价格的变化规律,结合电厂电煤管控的各个环节对制定适当的采购计划成为电厂成本优化的重要研究方向。本文以电厂的采购策略优化作为研究对象,分析电厂采购过程的各环节以及其成本产生过程,并结合当前电煤市场化背景下电煤价格随市场需求波动变化的情形,提出了基于角色分析GAN短期电煤价格预测下的采购策略优化。首先为了建立合适的电力市场模型,通过系统动力学以系统和反馈作为基本要素建立电煤复杂系统下的三角色模型,并描述变量之间的数学联系,为筛选合适的指标提供理论基础。其次通过VAR模型对变量指标进行检验,筛选合适的相关变量指标,为预测模型提供准确的特征集合。接着对特征空间建立历史特征映射数据集,解决预测过程中特征缺失以及变化规律学习不显著的问题。并对电煤价格变化序列进行季节差分提取趋势序列,确保序列对于价格变化规律学习的准确性,排除周期变化规律对模型准确度的影响。之后建立GAN网络以LSTM作为生成器,CNN作为判别器对复杂市场三角色模型进行预测结果融合得到更为准确的预测结果。最后分析电厂电煤的完整采购过程,对电厂的采购计划建立优化模型,以混沌改进的粒子群算法求解电厂电煤采购优化策略。并通过设置电厂采购案例验证了本文所提出方法对于电厂优化采购策略的有效性。