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摘要
本发明公开了一种基于模糊强化学习的动态需求响应定价方法,包括步骤：S1、建立分层电力市场模型,包括模糊负荷需求响应模型、负荷聚集商优化模型及其目标函数模型；S2、对步骤S1所建立的模型用模糊强化学习算法进行求解得到最优零售电价。本发明在考虑负荷响应模糊不确定性的情况下寻找合理的电价,针对动态需求响应定价模型没有考虑负荷响应模糊不确定性的不足,提出模糊负荷需求响应模型,负荷聚集商优化模型和目标函数模型,并提出基于模糊强化学习的动态需求响应定价步骤,不仅充分考虑负荷响应的不确定性,还能适应动态变化的电力市场环境,提高了计算效率,通过优化找到实时最优定价策略,起到提高电网可靠性减少能量不平衡的作用。
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