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利用深度学习方法设计收入最优的数据市场，可以几乎精确地复制所有已知的理论解决方案，扩展到更复杂的环境，并用于建立数据市场最优设计的结构推测。

本研究探讨了深度学习对电力价格的影响，揭示了定价误差及其空间差异。建议将电力市场结算优化嵌入深度学习层，优化公平性并控制价格误差的空间分布。在风电预测和短期电力市场结算的交叉领域展示了价格感知的深度学习技术。