摘要
本发明涉及一种需求侧响应的电力市场交易决策方法,属于电力市场预测技术领域。该方法包括数据收集和处理、利用混沌理论预测价格、设计电力交易策略、采用粒子群优化算法优化交易策略和利用深度强化学习算法学习和调整交易策略五大步骤。本方法可以实时收集和处理电力市场数据,并迅速做出预测和决策,对于需求变化快速的电力市场尤为重要。本方法不仅适用于电力市场,也可应用于其他类似的需求侧响应市场,如燃气、热力等,具有很高的复用性和广泛的应用前景。
技术关键词
决策方法
粒子群优化算法
Lyapunov指数
深度强化学习模型
深度强化学习算法
深度Q网络
电力市场预测技术
时间序列分析方法
重构相空间
风险
梯度下降法
数据嵌入
策略更新
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