[发明专利]一种基于深度强化学习算法的市场成员报价方法及其模块在审
| 申请号： | 202110459612.7 | 申请日： | 2021-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN113240459A | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 王蓓蓓;杨朋朋 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京同辉知识产权代理事务所(普通合伙) 11357 | 代理人： | 张恩慧 |
| 地址： | 210024 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及电力技术领域，公开了一种基于深度强化学习算法的市场成员报价方法及其模块，市场成员包括发电商和购电商，模块包括：深度双Q网络构建模块，用于建立市场成员对应的深度双Q网络，输入状态向量为市场出清价格及市场负荷水平，输出动作为发电商或者购电商的基于基准报价的报价系数；探索性报价动作生成模块，用于建立市场成员在电能的市场竞价模型，并根据建立的市场竞价模型基于深度双Q网络算法生成报价；深度双Q网络算法训练模块，用于随机抽取样本数据训练深度双Q网络的参数。本发明通过深度强化学习的方法寻找市场成员在非完全信息下的动态报价策略，是一种高效的报价决策工具，有助于市场成员更加准确地在电力市场进行报价。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 算法 市场 成员 报价 方法 及其 模块 | ||
【主权项】：
暂无信息
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