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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司惠州供电局申请的专利一种基于逆向博弈推演的市场价格预测方法及相关设备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：CN119722163B 。

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：202411914126.X，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权一种基于逆向博弈推演的市场价格预测方法及相关设备是由黄日光;陈文其;彭宏亮;徐宝琦;施亮凡;关国亮;刘康;张伟建;曹贵阳;廖粤蓉设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于逆向博弈推演的市场价格预测方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于逆向博弈推演的市场价格预测方法及相关设备，包括：构建外部因素数据集和构建历史电力数据集；基于外部因素数据集和历史电力数据集中的市场价格确定外部因素数据集中、与市场价格变化相关的关键驱动因素并构建因果关系模型；根据关键驱动因素构建针对市场参与者的博弈模型，以设定的目标市场价格为出发点，推导各市场参与者在不同市场情景下的最优策略组合；基于因果关系模型和最优策略组合、构建市场价格预测模型；根据市场价格预测模型生成不同的市场情景下的情景预测结果；基于情景预测结果，通过逆向推演生成与目标市场价格相匹配的调控方案。面对复杂的市场情景和多个市场参与者时，本方案的调控方案的适应性明显提高。

本发明授权一种基于逆向博弈推演的市场价格预测方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于逆向博弈推演的市场价格预测方法，其特征在于，包括： S1、根据外部因素数据构建外部因素数据集，并根据电力市场的历史交易数据、用户用电需求数据和发电商发电数据构建历史电力数据集，历史交易数据包括电力的市场价格； S2、基于外部因素数据集和市场价格确定外部因素数据集中、与市场价格变化相关的关键驱动因素并构建因果关系模型； S3、根据关键驱动因素构建针对市场参与者的博弈模型，以设定的目标市场价格为出发点，采用逆向推演方法反向推导各市场参与者在不同市场情景下的最优策略组合；市场参与者包括发电商、售电公司和用户； S4、基于因果关系模型和最优策略组合、利用支持向量回归构建市场价格预测模型，并通过历史电力数据集优化市场价格预测模型的模型参数； S5、根据市场价格预测模型生成不同的市场情景下的情景预测结果； S6、基于情景预测结果，通过逆向推演生成与目标市场价格相匹配的调控策略组合，得到调控方案，并结合因果关系模型优化调控方案； S3包括： S31、基于关键驱动因素集合K构建针对市场参与者的博弈模型，设定市场参与者集合A： ，其中，m表示市场参与者数量，为市场参与者； S32、对于每个市场参与者构建其收益函数： ； 其中，表示在市场价格和关键驱动因素共同作用下、市场参与者在时间t的收益函数，表示参与者的成本函数，成本函数与交易量、市场价格及关键驱动因素相关； S33、定义目标市场价格，通过逆向推演从该目标市场价格出发，反向推导市场参与者的最优策略组合，使得： ； 其中，表示参与者的策略组合，为惩罚系数，控制策略偏离目标市场价格的程度，为关键驱动因素对市场价格的非线性影响函数，K为关键驱动因素集合； S34、模拟市场参与者在不同市场情景下的策略交互，设置市场情景的集合M为： ； 其中，为市场情景，q表示市场情景的数量； 对每个市场情景，定义市场参与者的最优策略组合为，并满足以下纳什均衡条件： ； 其中，表示除参与者外的其他市场参与者在市场情景下的最优策略组合； S6包括： S61、设定电力市场调控策略组合集合，其中p为调控策略数量，每个调控策略包括如下元素： ； 其中，为调控策略在时间t的发电计划调整量，为在时间t释放的储备电力，为时间t的电价上限调整值，为时间t的临时补贴政策值； S62、根据市场目标市场价格和情景预测结果，采用逆向推演生成与目标市场价格相匹配的调控策略组合： ； 其中，表示市场情景下时间t的市场价格预测值，、、、分别为各调控手段的权重系数； S63、基于因果关系模型进一步优化得到的调控策略组合，以调整各关键驱动因素的影响权重，优化后的调控策略组合表示为： ； 其中，为因果关系模型中关键驱动因素的因果强度系数，为时间t时关键驱动因素对市场价格的影响函数，表示目标状态下的关键驱动因素值，使得价格预测模型趋向于目标市场价格； S64、通过逆向推演生成的调控策略组合，在情景下生成调控方案。

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