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針對目前電價預(yù)測算法的局限性，提出一種基于自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃方法的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)智能算法。按照Bellman 最優(yōu)化基本原理，使用Agent 逐步與環(huán)境的交互作用來尋求預(yù)測電價和實際電價的誤差最小值，得到系統(tǒng)邊際電價的最優(yōu)解。采用美國加州電力市場的數(shù)據(jù)進(jìn)行電價預(yù)測仿真。與常規(guī)方法相比，該方法的擬合精度和平均絕對百分誤差均有很大提高。
關(guān)鍵詞：自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃；智能體；系統(tǒng)邊際電價；電力市場
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