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龍圖騰網獲悉國網四川省電力公司電力科學研究院申請的專利一種基于多智能體強化學習的電-碳-綠證多市場均衡分析方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117314040B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311053814.7，技術領域涉及：G06Q10/0631；該發明授權一種基于多智能體強化學習的電-碳-綠證多市場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;向明旭設計研發完成，并于2023-08-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多智能體強化學習的電-碳-綠證多市場均衡分析方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于多智能體強化學習的電?碳?綠證多市場均衡分析方法，包括以下步驟：1建立電?碳市場雙層優化模型、電?綠證市場雙層優化模型；2基于電?碳市場雙層優化模型、電?綠證市場雙層優化模型，建立電?碳?綠證市場均衡模型。3以電?碳?綠證市場中的發電機構為智能體，利用均衡求解算法對電?碳?綠證市場均衡模型進行解算，得到令電力市場均衡的發電機構報價方案。本發明可以有效分析碳市場與綠證市場對電力市場均衡的耦合影響。

本發明授權一種基于多智能體強化學習的電-碳-綠證多市場均衡分析方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多智能體強化學習的電-碳-綠證多市場均衡分析方法，其特征在于，包括以下步驟：1建立電-碳市場雙層優化模型、電-綠證市場雙層優化模型；2基于電-碳市場雙層優化模型、電-綠證市場雙層優化模型，建立電-碳-綠證市場均衡模型；3以電-碳-綠證市場中的發電機構為智能體，利用均衡求解算法對電-碳-綠證市場均衡模型進行解算，得到令電力市場均衡的發電機構報價方案；所述電-碳-綠證市場均衡模型包括電-碳-綠證市場常規能源發電優化模型、電-碳-綠證市場可再生能源發電優化模型、電-碳-綠證市場日前電力市場出清模型；電-碳-綠證市場常規能源發電優化模型如下所示： 式中，是下層日前市場出清模型計算出的節點電價，為在節點n上的常規能源機組集合；為發電機構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；為發電機構報價；pCET為碳排放權市場中的單位碳排放成本；ef為免費碳排放配額；eg為碳排放量；電-碳-綠證市場可再生能源發電優化模型如下所示： 式中，是下層日前市場出清模型計算出的節點電價，為在節點n上的可再生能源機組集合；pTGC為綠證價格；電-碳-綠證市場日前電力市場出清如下所示： -Sn,m≤Bn,mθn-θm≤Sn,m9式中，d為負荷的編號；n和m為節點的編號；為在節點n上的負荷集合，Ωn為與節點n相連的節點集合，為負荷d的功率需求，θn和θm分別為節點n和節點m的相角，Bn,m為連接節點n和節點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；為機組出力上下限；利用均衡求解算法對電-碳-綠證市場均衡模型進行解算的步驟包括：3.1設置訓練次數NT、價值網絡學習率lrc、策略網絡學習率lra、折扣率γ、價值網絡訓練頻率f、軟更新頻率；3.2構建策略網絡和價值網絡，并對策略網絡和價值網絡進行訓練；3.3初始化各智能體的策略網絡參數θ、價值網絡參數ωa、價值網絡參數ωb；初始化各智能體的目標策略網絡θtarg和目標價值網絡參數ωtarg,a、目標價值網絡ωtarg,b；3.4智能體對當前電力市場的出清過程進行觀測，得到反映市場出清結果的智能體本地局部觀測值g'＝1，2，…，m；m為智能體數量；t為迭代次數；3.5策略網絡生成表征智能體報價的動作智能體向市場環境上報價格；3.6中央控制器收集所有智能體的狀態觀測電力市場出清，將獎勵反饋給各智能體；儲存狀態轉移矩陣四元組st,at,rt,st+1；為反饋給智能體g'的獎勵；st+1、st為第t次、第t+1次迭代的狀態觀測；at為動作；3.7若tmodf＝0，則從經驗回放池中隨機抽樣一個的mini-batchst,at,rt,st+1，并計算目標策略網絡輸出和目標價值網絡輸出更新價值網絡參數價值網絡參數若tmodf×fa＝0，則更新策略網絡參數θg'，軟更新目標價值網絡參數目標價值網絡參數所述軟更新是將當前網絡參數與上一次迭代的網絡參數進行加權平均；3.8重復步驟3.4至步驟3.7，直至獲得令電力市場均衡的發電機構報價方案

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人國網四川省電力公司電力科學研究院，其通訊地址為：610041 四川省成都市武侯區高新區錦暉西二街16號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。