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申请/专利权人：深圳职业技术大学
摘要：本发明涉及能源分析技术领域，特别是一种基于多代理深度强化学习的综合能源竞价模型分析方法，其先利用深度学习方法预测电量需求数据和电量产能数据，然后以时刻满足用户用电需求并且可再生能源占比最高为目标，得到电力公司对于各个发电厂的购电比例。最后基于强化学习方法得到最佳电价调整策略。相比于现有技术，本发明利用深度学习的预测特点实现数据的准确预测，然后利用预测结果得到可再生能源占比最高的购电方案，通过该购电比例来确保最终结果的环保水平，然后通过强化学习的决策能力制定出经济的最佳电价调整策略，使得能源竞价模型能够兼顾经济性和环保性。
主权项：1.一种基于多代理深度强化学习的综合能源竞价模型分析方法，其特征在于，包括：基于深度学习方法预测用户的需求，得到电量需求数据；基于深度学习方法预测多个发电厂的能源产能，得到多个电量产能数据，其中，多个发电厂包括可再生能源发电厂和不可再生能源发电厂；获取每个发电厂的供给电价，以时刻满足用户用电需求并且可再生能源占比最高为目标，根据每个发电厂的供给电价、电量需求数据和电量产能数据，得到电力公司对于各个发电厂的购电比例；根据电量产能数据、每个发电厂的供给电价以及电力公司对于各个发电厂的购电比例，基于强化学习方法得到最佳电价调整策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳职业技术大学 基于多代理深度强化学习的综合能源竞价模型分析方法
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