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龍圖騰網(wǎng)恭喜國網(wǎng)四川省電力公司電力科學(xué)研究院申請(qǐng)的專利一種基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的電-碳-綠證多市場(chǎng)均衡分析方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN117314040B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202311053814.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0631；該發(fā)明授權(quán)一種基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的電-碳-綠證多市場(chǎng)均衡分析方法是由魏陽;劉暢;劉洪利;胥威汀;馬瑞光;李晨;梁暉輝;陳玉敏;張凌浩;陳雨帆;向明旭設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-08-21向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的電-碳-綠證多市場(chǎng)均衡分析方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的電?碳?綠證多市場(chǎng)均衡分析方法，包括以下步驟：1建立電?碳市場(chǎng)雙層優(yōu)化模型、電?綠證市場(chǎng)雙層優(yōu)化模型；2基于電?碳市場(chǎng)雙層優(yōu)化模型、電?綠證市場(chǎng)雙層優(yōu)化模型，建立電?碳?綠證市場(chǎng)均衡模型。3以電?碳?綠證市場(chǎng)中的發(fā)電機(jī)構(gòu)為智能體，利用均衡求解算法對(duì)電?碳?綠證市場(chǎng)均衡模型進(jìn)行解算，得到令電力市場(chǎng)均衡的發(fā)電機(jī)構(gòu)報(bào)價(jià)方案。本發(fā)明可以有效分析碳市場(chǎng)與綠證市場(chǎng)對(duì)電力市場(chǎng)均衡的耦合影響。

本發(fā)明授權(quán)一種基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的電-碳-綠證多市場(chǎng)均衡分析方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的電-碳-綠證多市場(chǎng)均衡分析方法，其特征在于，包括以下步驟：1建立電-碳市場(chǎng)雙層優(yōu)化模型、電-綠證市場(chǎng)雙層優(yōu)化模型；2基于電-碳市場(chǎng)雙層優(yōu)化模型、電-綠證市場(chǎng)雙層優(yōu)化模型，建立電-碳-綠證市場(chǎng)均衡模型；3以電-碳-綠證市場(chǎng)中的發(fā)電機(jī)構(gòu)為智能體，利用均衡求解算法對(duì)電-碳-綠證市場(chǎng)均衡模型進(jìn)行解算，得到令電力市場(chǎng)均衡的發(fā)電機(jī)構(gòu)報(bào)價(jià)方案；所述電-碳-綠證市場(chǎng)均衡模型包括電-碳-綠證市場(chǎng)常規(guī)能源發(fā)電優(yōu)化模型、電-碳-綠證市場(chǎng)可再生能源發(fā)電優(yōu)化模型、電-碳-綠證市場(chǎng)日前電力市場(chǎng)出清模型；電-碳-綠證市場(chǎng)常規(guī)能源發(fā)電優(yōu)化模型如下所示： 式中，是下層日前市場(chǎng)出清模型計(jì)算出的節(jié)點(diǎn)電價(jià)，為在節(jié)點(diǎn)n上的常規(guī)能源機(jī)組集合；為發(fā)電機(jī)構(gòu)g的出力；ag和bg分別為邊際成本的斜率和截距；是截距上限；為發(fā)電機(jī)構(gòu)報(bào)價(jià)；pCET為碳排放權(quán)市場(chǎng)中的單位碳排放成本；ef為免費(fèi)碳排放配額；eg為碳排放量；電-碳-綠證市場(chǎng)可再生能源發(fā)電優(yōu)化模型如下所示： 式中，是下層日前市場(chǎng)出清模型計(jì)算出的節(jié)點(diǎn)電價(jià)，為在節(jié)點(diǎn)n上的可再生能源機(jī)組集合；pTGC為綠證價(jià)格；電-碳-綠證市場(chǎng)日前電力市場(chǎng)出清如下所示： -Sn,m≤Bn,mθn-θm≤Sn,m9式中，d為負(fù)荷的編號(hào)；n和m為節(jié)點(diǎn)的編號(hào)；為在節(jié)點(diǎn)n上的負(fù)荷集合，Ωn為與節(jié)點(diǎn)n相連的節(jié)點(diǎn)集合，為負(fù)荷d的功率需求，θn和θm分別為節(jié)點(diǎn)n和節(jié)點(diǎn)m的相角，Bn,m為連接節(jié)點(diǎn)n和節(jié)點(diǎn)m的支路電納，Bn,mθn-θm表示該支路上的功率，Sn,m為該支路的容量上限；為機(jī)組出力上下限；利用均衡求解算法對(duì)電-碳-綠證市場(chǎng)均衡模型進(jìn)行解算的步驟包括：3.1設(shè)置訓(xùn)練次數(shù)NT、價(jià)值網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率lrc、策略網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率lra、折扣率γ、價(jià)值網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練頻率f、軟更新頻率；3.2構(gòu)建策略網(wǎng)絡(luò)和價(jià)值網(wǎng)絡(luò)，并對(duì)策略網(wǎng)絡(luò)和價(jià)值網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；3.3初始化各智能體的策略網(wǎng)絡(luò)參數(shù)θ、價(jià)值網(wǎng)絡(luò)參數(shù)ωa、價(jià)值網(wǎng)絡(luò)參數(shù)ωb；初始化各智能體的目標(biāo)策略網(wǎng)絡(luò)θtarg和目標(biāo)價(jià)值網(wǎng)絡(luò)參數(shù)ωtarg,a、目標(biāo)價(jià)值網(wǎng)絡(luò)ωtarg,b；3.4智能體對(duì)當(dāng)前電力市場(chǎng)的出清過程進(jìn)行觀測(cè)，得到反映市場(chǎng)出清結(jié)果的智能體本地局部觀測(cè)值g'＝1，2，…，m；m為智能體數(shù)量；t為迭代次數(shù)；3.5策略網(wǎng)絡(luò)生成表征智能體報(bào)價(jià)的動(dòng)作智能體向市場(chǎng)環(huán)境上報(bào)價(jià)格；3.6中央控制器收集所有智能體的狀態(tài)觀測(cè)電力市場(chǎng)出清，將獎(jiǎng)勵(lì)反饋給各智能體；儲(chǔ)存狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣四元組st,at,rt,st+1；為反饋給智能體g'的獎(jiǎng)勵(lì)；st+1、st為第t次、第t+1次迭代的狀態(tài)觀測(cè)；at為動(dòng)作；3.7若tmodf＝0，則從經(jīng)驗(yàn)回放池中隨機(jī)抽樣一個(gè)的mini-batchst,at,rt,st+1，并計(jì)算目標(biāo)策略網(wǎng)絡(luò)輸出和目標(biāo)價(jià)值網(wǎng)絡(luò)輸出更新價(jià)值網(wǎng)絡(luò)參數(shù)價(jià)值網(wǎng)絡(luò)參數(shù)若tmodf×fa＝0，則更新策略網(wǎng)絡(luò)參數(shù)θg'，軟更新目標(biāo)價(jià)值網(wǎng)絡(luò)參數(shù)目標(biāo)價(jià)值網(wǎng)絡(luò)參數(shù)所述軟更新是將當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)參數(shù)與上一次迭代的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行加權(quán)平均；3.8重復(fù)步驟3.4至步驟3.7，直至獲得令電力市場(chǎng)均衡的發(fā)電機(jī)構(gòu)報(bào)價(jià)方案

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