代理购电业务发展及辅助决策支撑关键技术研究

针对电网企业代理购电系统在现货市场条件下各类型交易品种组合购电策略、量价预测方面存在的局限,从代理购电业务的发展出发,提出了基于数据驱动的代理购电交易数据回溯分析方法,在交易复盘的基础上利用多维属性增强的深度强化学习完成交易价格申报优化重构。此外,考虑突发疫情、季节变化等随机因素,利用伪量测训练方法对样本数据进行分析复盘,提出基于深度神经网络技术的代理购电交易优化决策方案。今后除明确代理用户的用能特性外,还应加强相应仿真推演平台的建设,以精准分析市场交易过程。