摘要
本发明公开了一种跨平台电力交易数据交互优化方法,具体涉及电力交易数据数字孪生技术领域,基于对抗性神经网络模型生成市场参与者的仿真交易数据,通过因果发现算法从数字孪生体的仿真交易数据中识别市场变量间的因果关系,构建因果图;利用图神经网络模型建模市场参与者间的空间依赖性及因果传导路径,通过干预因果图中的关键变量,在数字孪生体中进行单一外部冲击场景下的反事实推理;模拟市场参与者在极端天气参数分布场景下的动态博弈行为;结合因果传导路径进行电力市场失效评估,得到电力市场失效评估指标,基于电力市场失效评估指标进行预警,提升电力市场在极端天气场景下的适应性和稳定性。
技术关键词
交互优化方法
电力交易数据
多智能体强化学习
神经网络模型建模
场景
参数
数字孪生体
天气
元学习方法
变量
指标
节点
网络模块
市场动态
策略
潮流方程
对抗性