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申请/专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国网上海市电力公司;国家电网有限公司

摘要：本发明属于电力自动化技术领域，公开一种省间省内市场自适应出清方法、装置、设备及介质；所述方法，包括：获取初始省间购电需求量输入上层省间模型优化求解；获得省间购电需求量以及省间购电价格；将省间购电价格输入下层受端省内模型优化求解获得省内购电价格；根据省间购电价格和省内购电价格计算省间省内价差；将省间省内价差与预设价差阈值比较，判断省间省内电价是否收敛；收敛时获得的输出为出清结果；如果不收敛，基于改进的迭代算法对省间省内价差对省间购需求量的梯度等效后迭代计算，直至省间省内电价收敛输出出清结果。本发明解决了现有技术迭代步长更新方法尚不明确，实用性和可操作性较弱，迭代收敛效果较差的技术问题。

主权项：1.省间省内市场自适应出清方法，其特征在于，包括：获取初始省间购电需求量；将初始省间购电需求量输入上层省间模型优化求解；计算获得省间购电需求量以及省间购电价格；将省间购电价格输入下层受端省内模型优化求解；计算获得省内购电价格；根据省间购电价格和省内购电价格计算省间省内价差；将省间省内价差与预设价差阈值比较，判断省间省内电价是否收敛；当省间省内价差价差阈值时，省间省内电价收敛，收敛时获得的输出为出清结果；所述出清结果包括：省间购电需求量、省内购电价格与省间购电价格；如果不收敛，基于改进的迭代算法对省间省内价差对省间购需求量的梯度等效后迭代计算，直至省间省内电价收敛输出出清结果；所述如果不收敛，基于改进的迭代算法对省间省内价差对省间购需求量的梯度等效后迭代计算，直至省间省内电价收敛输出出清结果的步骤，具体包括：采用改进的自适应梯度下降算法AdaGrad对省间省内价差对省间购需求量的梯度等效为： 其中，为两轮迭代间的省间省内价差变化量；为两轮迭代间的省间购电量变化量；为第步的梯度，为第-1步的梯度，为第步迭代梯度平方的累加项，为第步迭代梯度平方的累加项；为控制梯度累加速度的参数；为第i步迭代的省间购电需求量；为第i-1步迭代的省间购电需求量；为学习率的初始值；；将迭代的省间购电需求量输入上层省间模型迭代优化求解，直至省间省内电价收敛输出出清结果；或者，所述如果不收敛，基于改进的迭代算法对省间省内价差对省间购需求量的梯度等效后迭代计算，直至省间省内电价收敛输出出清结果的步骤，具体包括：采用改进的均方根传播算法RMSProp对省间省内价差对省间购需求量的梯度等效为： 其中，为两轮迭代间的省间省内价差变化量；为两轮迭代间的省间购电量变化量；为第步的梯度，为第-1步的梯度，为第步迭代梯度平方的累加项，为第步迭代梯度平方的累加项；为衰减因子；为控制梯度累加速度的参数；为第i步迭代的省间购电需求量；为第i-1步迭代的省间购电需求量；为学习率的初始值；；将迭代的省间购电需求量输入上层省间模型迭代优化求解，直至省间省内电价收敛输出出清结果；或者，所述如果不收敛，基于改进的迭代算法对省间省内价差对省间购需求量的梯度等效后迭代计算，直至省间省内电价收敛输出出清结果的步骤，具体包括：采用改进的自适应动量算法Adam对省间省内价差对省间购需求量的梯度等效为： 其中，为两轮迭代间的省间省内价差变化量；为两轮迭代间的省间购电量变化量；为第步的梯度，为第-1步的梯度，为第步迭代梯度平方的累加项，为第步迭代梯度平方的累加项；和分别为和的衰减因子；为控制梯度累加速度的参数；为第i步迭代的省间购电需求量；为第i-1步迭代的省间购电需求量；为学习率的初始值；；的初始值取，每轮迭代的值加；和为中间参数，无物理含义；将迭代的省间购电需求量输入上层省间模型迭代优化求解，直至省间省内电价收敛输出出清结果；所述如果不收敛，基于改进的迭代算法对省间省内价差对省间购需求量的梯度等效后迭代计算，直至省间省内电价收敛输出出清结果的步骤中，。

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