一种基于强化学习的虚拟电厂动态聚合竞价方法、系统及设备

本发明公开了一种基于强化学习的虚拟电厂动态聚合竞价方法、系统及设备，复杂多变的电力市场环境使VPP面临诸多不确定性，传统竞价策略难以满足其在动态市场中的高效运营需求；本发明将VPP的竞价过程建模为马尔可夫决策过程，以市场供需信息、自身资源状态等作为状态变量，把竞价价格与电量作为动作空间，利用强化学习算法使VPP在不断与市场环境交互中学习并优化竞价策略，以实现收益最大化；本发明提供的竞价策略能够有效适应市场变化，显著提升虚拟电厂在动态市场中的竞价收益与竞争力，为VPP运营商提供了一种更具适应性与智能性的决策支持。