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龙图腾网获悉华北电力大学(保定)申请的专利一种基于多智能体代理的电力系统交易仿真方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119962389B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510101584.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于多智能体代理的电力系统交易仿真方法是由许小峰;刘敦楠;孟文恺;王瀚甫;李雨设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多智能体代理的电力系统交易仿真方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多智能体代理的电力系统交易仿真方法，属于电力系统仿真技术领域，包括：通过采集电力系统历史运行数据，构建包含发电、柔性负荷和售电智能体的多智能体系统，进行蒙特卡洛仿真和场景生成。方法采用深度强化学习算法，定义各智能体的收益函数和决策模型，执行市场出清计算，并通过构建验证场景库进行交易仿真。系统能评估智能体策略，计算市场关键指标，并将市场信息反馈给智能体，实现电力交易决策的智能化和动态优化，有效提升电力市场的运营效率和交易精准性。本发明的方法解决了现有技术普遍存在未充分考虑市场参与者之间的相互作用和学习机制，导致模拟结果与实际市场表现存在较大偏差的技术问题。

本发明授权一种基于多智能体代理的电力系统交易仿真方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能体代理的电力系统交易仿真方法，其特征在于，包括以下步骤： S01、采集电力系统历史运行数据，所述历史运行数据包括发电出力数据、负荷需求数据、电价数据、网络拓扑数据； S02、构建电力交易环境，基于所述历史运行数据设置市场参与者数量、报价时段数量、容量分段数量、合同数据、报价上限值、报价下限值； S03、执行蒙特卡洛仿真，生成风电出力场景集合、负荷需求场景集合、市场价格场景集合，并通过概率密度分布检验对所述场景集合进行验证； S04、建立多智能体系统，所述多智能体系统包括发电智能体、柔性负荷智能体、售电智能体，基于部分可观察马尔可夫决策过程定义每个智能体的状态空间、动作空间、策略空间、奖励函数； S05、定义所述发电智能体的收益函数，根据发电类型将所述发电智能体划分为火力发电智能体、水力发电智能体、风力发电智能体，采用所述历史运行数据训练各发电智能体的成本系数； S06、构建柔性负荷智能体的需求响应模型，通过求解柔性负荷优化方程组进行优化，所述柔性负荷优化方程组包括目标函数方程、负荷平衡方程、舒适度约束方程、转移约束方程； S07、通过回归分析计算所述柔性负荷优化方程组的输入参数，包括削减补偿成本系数、转移调度成本系数、购售电成本系数、用户不舒适度成本系数、负荷调整量上限值、负荷调整量下限值、用户满意度阈值； S08、建立售电智能体的购售电联合决策模型，所述联合决策模型包括现货市场报价策略与零售市场定价策略，基于所述历史运行数据设置保底电价值、封顶电价值； S09、执行市场出清计算，基于供需平衡原则进行无约束出清与有约束出清，得到市场出清电价与市场出清电量； S10、采用深度强化学习算法训练所述多智能体系统，将所述市场出清电价与市场出清电量作为训练数据，更新各智能体的策略参数； S11、构建验证场景库，基于所述风电出力场景集合、负荷需求场景集合、市场价格场景集合生成测试样本； S12、在所述验证场景库中执行交易仿真，评估所述多智能体系统的策略参数，计算市场总成交电量、节点电价值、智能体收益值、智能体利润值、智能体市场份额值； S13、发布市场信息，将所述市场总成交电量、节点电价值、智能体收益值、智能体利润值、智能体市场份额值反馈给所述多智能体系统，用于下一轮交易决策优化。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华北电力大学(保定)，其通讯地址为：071066 河北省保定市莲池区永华北大街619号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。