买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司;国网甘肃省电力公司;国网浙江省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种基于数据驱动的电力市场交易策略优化方法及系统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：CN119784498B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411916755.6，技术领域涉及：G06Q40/04；该发明授权一种基于数据驱动的电力市场交易策略优化方法及系统是由严嘉豪;李亚平;汤文;胡殿刚;杨佩佩;刘宗洋;王继业;李立新;耿建;李峰;毛文博;朱克东;曹莹;舒鹏设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据驱动的电力市场交易策略优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电力系统自动化技术领域，且公开了一种基于数据驱动的电力市场交易策略优化方法及系统。通过构建包含多市场成员的省间电力市场交易模拟环境，根据构建的省间电力市场模拟交易环境，基于深度强化学习的交易申报辅助决策模型计算交易申报量边界，同时根据交易策略效益评估结果更新该模型参数，根据计算得到的省间电力市场交易申报量边界，构建对应的省间‑省内两级市场交易优化模型，根据其优化结果得到目标省份在省间电力市场最终提交的交易申报量，实现自动计算省间电力市场交易申报量，节省了人力资源，提升目标省份电网运行经济性和清洁性，从而进一步提升目标省份参与省间电力市场的经济效益。

本发明授权一种基于数据驱动的电力市场交易策略优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动的电力市场交易策略优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建包含多市场成员的省间电力市场交易模拟环境； S2：使用S1中构建的省间电力市场交易模拟环境，基于深度强化学习的交易申报辅助决策模型计算交易申报量边界，同时根据交易策略效益评估结果更新该模型参数； S3：基于S2中计算得到的省间电力市场交易申报量边界，构建对应的省间-省内两级市场交易优化模型，根据其优化结果得到目标省份在省间电力市场最终提交的交易申报量； 所述S1包括以下步骤： S1.1：针对省间电力市场除目标省份以外其它省级电力公司，构建其近似交易申报量函数： 1 2 3 4 5 上述所有公式内的符号均针对省级电力公司在时段的申报情况，以下针对省级电力公司简称为省份，因此省略下标；式1和式2中的分别表示省份在时段的负荷保供裕度和新能源消纳裕度；分别表示除新能源外所有发电机组的总和功率上限和总和功率下限；是新能源机组根据超短期预测信息得到的总和功率上限；式3和式4中的为标幺化后的负荷保供裕度和新能源消纳裕度，和分别表示负荷保供裕度和新能源消纳裕度对应的标幺化基础值；为剪切函数，其目的是将和控制在[0,1]范围内；式5中的为省份在时段的交易申报量；若为正值，表示省份购入电量，反之则表示卖出电量；和分别表示省份对电力保供裕度和新能源消纳裕度的最低需求；式5中的申报交易量与、呈分段线性函数关系，函数内的三个分段分别表示三类情况：供电裕度不足时购电，新能源消纳裕度充足时购电以及新能源消纳裕度不足时售电；参数，和分别对应三个函数分段的起点值，，和分别表示三个函数分段的斜率； S1.2：结合式5计算得到的交易申报量，以及省份的历史实际申报量，基于梯度下降算法对式3-5中的待定参数进行更新； S1.3：基于S1.2得到的参数，结合式5计算所有目标省份以外市场成员的交易申报量； 所述S2包括以下步骤： S2.1：初始化交易申报辅助决策模型； S2.2：初始化交易申报辅助决策模型与省间电力市场交易模拟环境的交互数据池，令为空集； S2.3：随机选择历史任意时段并开始计算；对于时段，构建交易申报决策模型的观测状态向量； S2.4：将S2.3形成的观测状态向量输入至交易申报辅助决策模型的策略网络，通过该网络生成未来设定时段对应的省间电力市场交易申报量边界； S2.5：将S2.4生成的省间电力市场交易申报量边界作为最终交易申报量并传递至S1形成的省间电力市场交易模拟环境，执行S1.3的省间电力市场模拟出清，得到时段的成交电量和出清电价； S2.6：根据S2.5的省间电力市场出清结果，对交易策略进行效益评估，具体使用以下公式表示： 9 其中，为省间交易策略在时段的预估效益，，，和的定义与S1公式1-5相同；式中的第一个分项代表购售电成本，第二个分项表示时段负荷供给裕度不足的惩罚，第三个分项表示新能源消纳裕度不足的惩罚；和分别表示两个惩罚分项的权重； S2.7：将观测状态向量输入至历史状态记忆网络，同时生成历史状态信息编码，新能源机组总和功率预测值和系统负荷功率预测值； S2.8：根据S2.3至S2.7形成的结果，形成数据包并添加至交互数据池；数据包具体包含以下信息： 10 其中，为对应交易时段的观测状态向量，其构建方式与相同； S2.9：使用交互数据池中的数据包，更新交易申报决策模型的策略网络参数、价值网络参数和历史状态记忆网络参数： 11 12 13 其中，，，为参数，，的更新步长，，，为参数，，，的更新目标，，，为参数，，的更新梯度，，，分别表示如下： 14 15 16 其中，为参数更新前交易策略在时段的优势值，为参数更新前后交易申报量对应的概率比值，为控制梯度下降幅度的算法参数；为交互数据池中所有数据包内预估效益的折扣累积总和，为交易申报辅助决策模型中价值网络的输出值； S2.10：重复S2.2-2.9，直至交易申报决策模型中各类网络的参数收敛至稳定水平。

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中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司;国网甘肃省电力公司;国网浙江省电力有限公司电力科学研究院，其通讯地址为：210003 江苏省南京市鼓楼区南瑞路8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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。