储能系统多市场联合投标优化方法、装置、设备及介质

本发明涉及电力市场与人工智能交叉技术领域，特别涉及一种储能系统多市场联合投标优化方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：获取储能系统及电力市场的至少一个运行参数；通过神经网络供应函数将投标曲线转化为连续可导形式，建立基于市场优先级的多市场顺序出清机制，并构建包含物理约束惩罚项的双重可导奖励函数，构建适配电力多市场场景的深度可导强化学习框架；构建储能多市场收益总和满足预设最大化条件的目标函数；基于储能系统多市场联合投标优化模型输出储能系统及电力市场得到的联合投标优化结果。本发明通过创新性地构建可导多市场操作环境，解决了传统储能投标中市场机制非可导性与强化学习训练要求之间的矛盾。