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一种基于模糊强化学习的动态需求响应定价方法

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本发明公开了一种基于模糊强化学习的动态需求响应定价方法，包括步骤：S1、建立分层电力市场模型，包括模糊负荷需求响应模型、负荷聚集商优化模型及其目标函数模型；S2、对步骤S1所建立的模型用模糊强化学习算法进行求解得到最优零售电价。本发明在考虑负荷响应模糊不确定性的情况下寻找合理的电价，针对动态需求响应定价模型没有考虑负荷响应模糊不确定性的不足，提出模糊负荷需求响应模型，负荷聚集商优化模型和目标函数模型，并提出基于模糊强化学习的动态需求响应定价步骤，不仅充分考虑负荷响应的不确定性，还能适应动态变化的电力市场环境，提高了计算效率，通过优化找到实时最优定价策略，起到提高电网可靠性减少能量不平衡的作用。

著录项

公开/公告号CN109461019A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-03-12

原文格式PDF
申请/专利权人华南理工大学;
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申请/专利号CN201811109049.5
发明设计人邱守强;
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申请日2018-09-21
分类号
代理机构广州粤高专利商标代理有限公司;
代理人何淑珍
地址 511458 广东省广州市南沙区环市大道南路25号华工大广州产研院
入库时间 2024-02-19 06:49:52

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-04-05

实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q30/02 申请日:20180921

实质审查的生效
2019-03-12

公开

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