[发明专利]基于强化和模仿学习的多微网电能交易的定价策略及系统在审
| 申请号： | 202110991407.5 | 申请日： | 2021-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN113706197A | 公开（公告）日： | 2021-11-26 |
| 发明（设计）人： | 杨清宇;张杨;李东鹤;安豆 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 范巍 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化和模仿学习算法的主电网定价策略及系统，该定价策略包括微网电能需求的预测，自生成专家知识模仿学习机制以及策略学习机制，该方法能够在主电网未知各微网效用函数参数的前提下，制定最优的定价策略，从而最大化其个人经济效益，该方法利用强化和模仿学习算法学习最优定价策略，通过实验证明了其在一定的迭代后能够收敛达到至经济效益的最优状态，与其他的策略方法相比，本方法能够最大限度的市场的整体经济效益，实现需求响应，减小电能供应和分配的压力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 强化 模仿 学习 多微网 电能 交易 定价 策略 系统 | ||
【主权项】：
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