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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种源荷双侧调峰辅助服务市场投标与激励联合策略优化方法、系统、装置及存储介质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：CN120876055B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511362511.2，技术领域涉及：G06Q30/08；该发明授权一种源荷双侧调峰辅助服务市场投标与激励联合策略优化方法、系统、装置及存储介质是由徐弘升;管致誉;谢章天;奚杰;蒋闯;王珂;吴峰设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种源荷双侧调峰辅助服务市场投标与激励联合策略优化方法、系统、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种源荷双侧调峰辅助服务市场投标与激励联合策略优化方法、系统、装置及存储介质，属于电力市场交易技术领域。方法包括根据调峰辅助服务市场和激励型需求响应市场的参数数据，构建面向负荷聚合商和火电机组的双市场联合优化模型；将双市场联合优化模型形式化为马尔可夫决策过程；构建多任务多智能体强化学习训练框架；通过异步训练多任务多智能体柔性动作‑评价算法对多任务多智能体强化学习训练框架进行求解，得到负荷聚合商竞标与激励最优联合策略以及火电机组的最优竞标量与报价策略。本发明同时考虑多个市场参与者之间的博弈行为和需求侧市场主体在双市场中的联合决策行为，广泛适用于电力市场中多任务的智能体协同优化问题。

本发明授权一种源荷双侧调峰辅助服务市场投标与激励联合策略优化方法、系统、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种源荷双侧调峰辅助服务市场投标与激励联合策略优化方法，其特征在于，包括： 根据预先获取的调峰辅助服务市场和激励型需求响应市场的参数数据，构建面向负荷聚合商和火电机组的双市场联合优化模型； 将所述双市场联合优化模型形式化为马尔可夫决策过程； 基于所述马尔可夫决策过程，构建多任务多智能体强化学习训练框架，所述多任务多智能体强化学习训练框架包括负荷聚合商竞标量智能体、负荷聚合商竞标价格智能体、激励定价智能体以及火电机组竞标量智能体和火电机组竞标价格智能体； 通过异步训练多任务多智能体柔性动作-评价算法对所述多任务多智能体强化学习训练框架进行求解，得到负荷聚合商在调峰辅助服务市场和激励型需求响应市场中的竞标与激励最优联合策略以及火电机组的最优竞标量与报价策略； 其中，所述双市场联合优化模型包括调峰辅助服务市场出清模型和火电机组竞价模型； 所述调峰辅助服务市场出清模型包括第一目标函数，表示为： ； 其中，表示取最小值，表示第个负荷聚合商，表示负荷聚合商的集合，表示时段第个负荷聚合商的竞标量，表示时段第i个负荷聚合商的竞标价格，表示时段第个负荷聚合商是否被选中，表示第个火电机组，表示参与调峰的火电机组集合，表示时段第个火电机组在调峰市场的竞标量，表示时段第个火电机组在调峰市场的竞标价格，表示时段第个火电机组竞标成功，当，表示时段第个火电机组竞标成功，否则竞标失败； 所述调峰辅助服务市场出清模型还包括第一约束条件，所述第一约束条件包括功率平衡约束、负荷需求约束、网络潮流约束和竞价约束； 所述功率平衡约束表示为： ； 其中，表示调峰需求，表示时段第个负荷聚合商提供的调峰容量，表示负荷聚合商总数； 所述负荷需求约束表示为： ； 其中，和分别表示第个负荷聚合商聚合签约用户汇总后的可调节竞标量的下限和上限； 所述网络潮流约束表示为： ； 其中，表示线路上的潮流上限，表示时段节点的注入节点功率，表示节点总数，表示线路与节点之间的功率传输分布因子； 所述竞价约束表示为： ； 其中，表示第个负荷聚合商的竞标价格的上限； 所述火电机组竞价模型为火电机组基于其边际成本采用分段申报调峰容量与补偿价格的报价模式，表示为： ； ； 其中，表示时段第个火电机组的调峰补偿费用，表示时段第个火电机组的单位调峰成本，表示时段第个火电机组的日前计划出力，表示第个火电机组深度调峰时的最小出力； 所述火电机组竞价模型包括第二约束条件，所述第二约束条件包括机组竞价区间约束、火电机组功率约束和机组爬坡约束； 所述机组竞价区间约束表示为： ； 其中，和分别表示第j个火电机组在调峰市场的竞标价格的下限和上限； 所述火电机组功率约束表示为： ； 其中，当=1表示时段第个火电机组处于运行状态，否则不运行，表示第个火电机组的最大技术出力，表示第个火电机组的最小技术出力； 所述机组爬坡约束表示为： ； 其中，表示第个火电机组的爬坡率，表示第个火电机组的滑坡率，表示时段第个火电机组在调峰市场的技术出力，表示时段第个火电机组在调峰市场的技术出力，表示第个火电机组的最大出力，表示时段第个火电机组处于运行状态，否则不运行。

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