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龙图腾网获悉北京连山能策科技有限公司申请的专利一种电力现货交易的模拟仿真方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121543398B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511616222.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种电力现货交易的模拟仿真方法是由陈天恩;牛茂森;罗辰宇;俞翰洋;靳嘉璐;白逸飞设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力现货交易的模拟仿真方法在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及一种基于电力现货交易的模拟仿真方法，包括：获取电网拓扑、机组参数等静态结构数据以及负荷、新能源预测等动态时间序列数据；对动态数据进行预处理和多时间尺度划分；基于处理后的数据构建具有差异化特性的多智能体模型；各智能体根据感知的市场环境生成并申报分时块、持续块、曲线块或可变块等能量块信息；基于所有申报构建考虑系统功率平衡、网络潮流、机组运行及能量块特性约束的市场出清模型并求解，得到出清电价和电量；将结果反馈至智能体，通过深度强化学习更新策略；在日前和实时市场间进行滚动协同仿真，其中日前出清结果作为实时市场的边界条件。本发明提高了市场仿真的真实性、准确性和实用性。

本发明授权一种电力现货交易的模拟仿真方法在权利要求书中公布了：1.一种基于电力现货交易的模拟仿真方法，其特征在于，所述方法包括： 获取静态结构数据和动态时间序列数据；所述静态结构数据基于电网模型文件和机组列表得到； 对所述动态时间序列数据进行预处理及多时间尺度划分，得到预处理后的多时间尺度的动态时间序列数据； 根据所述静态结构数据和所述多时间尺度的动态时间序列数据，构建多个市场参与者智能体；每个智能体根据自身的物理特性、经济特性和行为特征进行差异化建模； 各所述智能体根据对应的状态向量，感知市场环境，生成并申报至少一种类型的能量块信息；所述能量块类型包括分时块、持续块、曲线块和可变块； 基于所有智能体申报的能量块信息，构建以社会福利最大化或系统总成本最小化为目标的市场出清模型；所述市场出清模型包括系统功率平衡约束、机组网络潮流约束、机组运行约束以及与各能量块类型对应的特性约束； 求解所述市场出清模型，得到市场出清电价和各能量块的出清电量； 将出清结果反馈至各智能体； 各智能体根据反馈结果，通过深度强化学习算法更新报价策略； 在日前市场和实时市场两个时间尺度上，重复执行所述智能体根据市场环境，生成并申报至少一种类型的能量信息至更新报价策略的步骤，并进行滚动协同仿真；其中，日前市场的出清结果为实时市场出清的边界条件； 其中，所述各所述智能体根据对应的状态向量，感知市场环境，生成并申报至少一种类型的能量块信息具体包括： 定义状态向量；所述状态向量包括公共状态和私有状态；所述公共状态包括历史电价序列、系统负荷数据、新能源出力数据、网络阻塞信息、当前时段与市场阶段；所述历史电价序列包括预处理后多时间尺度的日前实时电价；所述网络阻塞信息和当前时段与市场阶段；所述私有状态包括智能体的自身物理状态、自身经济状态和自身历史表现；所述自身物理状态包括当前出力、连续运行时间和当前荷电状态；所述自身经济状态从静态结构数据中获取，包括成本函数和启停成本；所述自身历史表现从上轮市场结构中获取，包括上一时段是否中标； 所述智能体的Actor神经网络接收状态向量，输出原始动作向量；所述原始动作向量的每个维度对应能量块的每个第一参数；所述第一参数包括功率和价格； 从静态结构数据中获取物理边界，将所述Actor神经网络输出的原始动作向量映射到所述物理边界限定的数值内，得到映射后的参数； 将映射后的参数，按照预设的能量块数据结构进行封装，生成能量块；所述能量块包括分时块、持续块、曲线块和可变块中的任意一个； 根据静态结构数据中的成本函数和上一时刻的出清结果，计算封装后的能量块的最终奖励； 将当前的状态向量、动作向量、奖励、下一时刻的状态向量，存储在记忆库中； 定期从记忆库中采样，以更新Actor神经网络。

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