一种基于增强学习的电网定价方法

摘要

本发明公开了一种基于增强学习的电网定价方法,涉及一种电网定价方法。现有的电网定价不全面。本发明包括以下步骤：初始化Q值表和E值表，并设置初始电价；获取增强学习模型的状态空间、行为空间，对初始电价进行调整；将电价调整的行为反馈给电网售电市场环境，等待一个时间间隔T，获取环境信息；利用环境反馈信息和上一个状态下拟定的电力价格信息计算当前时间的回报函数，得到即时回报R，并更新E值表和Q值表；利用更新后的Q值表，选取新的行为，调整电价；每经过一个时间T，循环以上步骤S4‑步骤S7，直到Q值表收敛到设定范围内，得出最优电网定价。本技术方案根据供需平衡、电网可靠性以及实时定价各方面的因素，实现电网实时定价。