[发明专利]一种基于强化学习的现货市场售电商报价方法在审
| 申请号： | 202210274106.5 | 申请日： | 2022-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN114897552A | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 刘秋华;方正聪;何晓敏 | 申请（专利权）人： | 南京工程学院 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q40/04;G06Q50/06;G06N20/00 |
| 代理公司： | 南京睿之博知识产权代理有限公司 32296 | 代理人： | 刘菊兰 |
| 地址： | 211167 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习的现货市场售电商报价方法，包括：设定现货市场交易规则，采用购售电双方双边集中竞价方式进行市场交易，通过分时段阶梯报价方式，并采用统一边际出清方式出清结算；建立售电商收益模型，给出不同类型售电商报价策略的目标模型，并对模型进行假设条件和初值设定；引入强化学习算法，并根据强化学习算法对模型中所有售电商的状态空间、动作空间、奖赏函数进行定义，建立基于强化学习的现货市场售电商报价模型；采用ε‑贪心算法进行求解，得到结果。本发明能够有效模拟电力现货市场下售电商的竞价行为，并得到一系列最优的报价策略，使售电商采取恰当的报价行为，获得更大的利润空间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 现货 市场 商报 方法 | ||
【主权项】：
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