本研究提出了一种新方法，将逆博弈理论与逆多智能体学习中的收益函数参数问题转化为生成对抗优化问题，并开发了多项式时间算法。结果表明，该方法在西班牙电力市场价格预测中优于ARIMA模型。

本文探讨了基于深度学习和强化学习的电力市场竞标优化策略，包括能源存储整合、实时价格预测和联合出价策略。研究表明，这些方法能显著提高利润并降低风险，尤其在动态电力市场中表现优越。通过历史数据测试，模型在不同市场环境下实现了有效的决策优化。

本研究比较了统计学、机器学习和深度学习在爱尔兰电力市场的表现，提出了基于LASSO的LEARN模型，显示其在平衡市场预测中优于复杂方法。同时，探讨了可再生能源调度的技术挑战，并提出多种预测和优化模型，以提高电力市场的管理效率和公平性。