基于多智能体强化学习的电力现货市场定价机制 研究(一)不同定价机制下发电商报价双...
基于多智能体强化学习的电力现货市场定价机制 研究(一)不同定价机制下发电商报价双层优化模型电力现货市场定价机制是市场设计的重点问题之一，
与发电商交易行为相互影响。定价机制设计需要考虑发电商
可能的交易行为，而不同定价机制下发电商报价策略不同，
为系统性地解决这一嵌套难题，形成两篇不同侧重点的论
文。作为首篇，探讨了强化学习在发电商报价决策中的适用
性，构建了节点边际电价、系统边际电价、分区边际电价三
种定价机制下的发电商报价双层优化模型。上层为发电商报
价决策层，下层为市场出清层，决策层优化发电商报价作为
市场出清的基础，出清层综合所有市场主体的报价信息和系
统运行参数，出清决定各发电商的中标电量和收益，为决策
层优化报价策略提供依据。报价决策模型采用可变学习速率
和策略爬山算法相结合的多智能体强化学习方法求解，以避
免考虑其他主体报价变化带来的“维数灾难”问题，且避免求
解过程陷入局部寻优，在实际应用中取得了较好的收敛效
果。最后以 IEEE 39 系统为例，选择 4 个典型负荷场景，优
化三种定价机制下的发电商报价，结果表明：所提模型和算
法可有效求解发电商最优报价策略，获取市场均衡结果。
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