发明公开
CN107644370A 一种自增强学习的撮合竞价方法及系统
无效 - 驳回
- 专利标题: 一种自增强学习的撮合竞价方法及系统
- 专利标题(英): Self-enhancement-learning matching bidding method and system
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申请号: CN201710914516.0申请日: 2017-09-29
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公开(公告)号: CN107644370A公开(公告)日: 2018-01-30
- 发明人: 程海花 , 郑亚先 , 薛必克 , 耿建 , 杨争林 , 邵平 , 龙苏岩 , 郭艳敏 , 王高琴 , 史新红 , 吕建虎 , 徐骏 , 黄春波 , 陈爱林 , 曾丹 , 叶飞 , 张旭 , 王秀丽 , 祁天星 , 张炜
- 申请人: 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力公司 , 西安交通大学
- 申请人地址: 北京市海淀区清河小营东路15号
- 专利权人: 中国电力科学研究院,国家电网公司,国网江苏省电力公司,西安交通大学
- 当前专利权人: 中国电力科学研究院,国家电网公司,国网江苏省电力公司,西安交通大学
- 当前专利权人地址: 北京市海淀区清河小营东路15号
- 代理机构: 北京安博达知识产权代理有限公司
- 代理商 徐国文
- 主分类号: G06Q30/08
- IPC分类号: G06Q30/08 ; G06Q50/06
摘要:
本发明涉及一种自增强学习的撮合竞价方法,所述方法包括:采集所有售电商的报价,设定待测售电商报价为初始竞价,其他售电商报价设定为初始售电商报价;基于预先设定的步长调整售电商报价和竞价报价;基于所述初始售电商报价、初始竞价、竞价报价和售电商报价得到收益;基于预先设定的步长重新调整电商报价和竞价报价继续计算收益,直到达到预先设定的学习报价轮数阈值;基于所有的售电商报价、竞价报价和收益确定最终竞价报价。所述系统包括:采集模块、调整模块、生成模块、计算模块和确定模块。本发明采用撮合出清的方法,售电商通过代理进行报价学习,建立其他售电商竞价对策模型产生大量学习样本继续进行推演自学习,以达到最优竞价的目的。