一种绿证与CCER耦合的电力调度决策优化方法和装置

本发明公开了一种绿证与CCER耦合的电力调度决策优化方法和装置。包括：获取价格影响因子的历史数据、发电厂商的调度信息数据、以及绿证与CCER的耦合关系；采用价格影响因子的历史数据和预测数据预测各种价格的预测数据；采用各种价格的预测数据、发电厂商的调度信息数据、以及绿证与CCER耦合关系，构建发电厂商在电‑碳‑证市场中进行多智能体强化学习的状态空间、动作空间和奖励函数，并采用深度Q网络算法迭代优化得到发电厂商的最优电力调度决策。本发明通过构建基于LSTM预测模型、BP神经网络与多智能体强化学习相结合的电力调度决策优化体系，实现了绿证、CCER市场和电力市场的深度融合场景下的电力调度智能化协同决策。