一种基于多智能体代理的电力系统交易仿真方法

本发明提供了一种基于多智能体代理的电力系统交易仿真方法，属于电力系统仿真技术领域，包括：通过采集电力系统历史运行数据，构建包含发电、柔性负荷和售电智能体的多智能体系统，进行蒙特卡洛仿真和场景生成。方法采用深度强化学习算法，定义各智能体的收益函数和决策模型，执行市场出清计算，并通过构建验证场景库进行交易仿真。系统能评估智能体策略，计算市场关键指标，并将市场信息反馈给智能体，实现电力交易决策的智能化和动态优化，有效提升电力市场的运营效率和交易精准性。本发明的方法解决了现有技术普遍存在未充分考虑市场参与者之间的相互作用和学习机制，导致模拟结果与实际市场表现存在较大偏差的技术问题。