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一种基于强化学习的动态需求响应定价方法

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摘要

本发明公开了一种基于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，包括负荷需求响应模型、负荷提供商模型及其目标函数模型；S2、对步骤S1所建立的模型基于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不确定性的不足，提出电力市场结构中的负荷需求响应模型、负荷提供商优化模型和目标函数模型，并提出基于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CN109242193A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-01-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华南理工大学;

    申请/专利号CN201811109071.X

  • 发明设计人 邱守强;

    申请日2018-09-21

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06Q30/02(20120101);G06Q50/06(20120101);

  • 代理机构44102 广州粤高专利商标代理有限公司;

  • 代理人何淑珍;黄海波

  • 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 08:02:51

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-02-19

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20180921

    实质审查的生效

  • 2019-01-18

    公开

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