摘要
本发明提供一种基于强化学习模拟电力现货交易的智能决策系统及方法,所述基于强化学习模拟电力现货交易的智能决策系统包括数据采集处理模块、特征工程模块、时序预测模块、智能体评估模块;所述基于强化学习模拟电力现货交易的智能决策方法包括以下步骤:S1:收集历史数据并进行预处理;S2:基于采集的电力数据预测电价波动;S3:基于预测的电价波动制定交易策略;S4:对人为制定的交易策略进行综合评估;本发明通过强化学习算法来模拟电力现货交易,使得系统不断自我调整和优化,提高决策评估的准确性;通过智能体评估模块对不同交易策略进行综合评估,提供成本节约、利润最大化、电网稳定性以及环境效益等多维度的决策支持。
技术关键词
电力现货交易
智能决策方法
智能决策系统
深度学习模型
预测特征
特征工程
历史负荷数据
强化学习算法
充放电控制策略
电网拓扑结构
利润
时序
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