基于自适应动态规划的售电商长期收益研究
基于自适应动态规划的售电商长期收益研究针对电力现货市场可能出现的电力供需紧张场景下售电商中长期收益最大化问题，提出基于自适应动态规划法（ａｄａｐｔｉｖｅ ｄｙｎａｍｉｃ ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ，ＡＤＰ）的需求响应动态优化方案。首先以用户负荷的数学期望，建立考
虑售电商和用户的需求响应模型，依托用户舒适成本函数的前后联系，构建出售电商中长期动态优化收益函数，利用解析法确定用户参与需求响应的最优响应负荷，并将售电商当前需求响应的收益函数转化为效用函数，采用 ＢＰ神经网络构建评价网络和执行网络，以离线学习在线使用的框架，根据 Ｂｅｌｌｍａｎ最优化原理离线训练评价网络和执行网络。通过７个工业用户的仿真例
，验证所提方法的有效性。
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