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[书籍资源] 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...

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杨利霞        

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    开心
    2021-8-11 17:59
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    [LV.4]偶尔看看III

    网络挑战赛参赛者

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    自我介绍
    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

    群组2018美赛大象算法课程

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    群组2019年 数学中国站长建

    群组2019年数据分析师课程

    群组2018年大象老师国赛优

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    发表于 2020-10-30 14:44 |只看该作者 |倒序浏览
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    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
    $ S! A/ D3 M# t+ ]" v
    5 e, b. @( Y% W% P, J! O; X
    8 y0 A( B9 {, t" a( z$ q' t

    ' r7 h: y) B9 g. w* O* S% U/ H6 N. \
    + J, q2 N2 T! o0 }6 c电力现货市场定价机制是市场设计的重点问题之一,
    + B# x6 ]% E1 I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1 C5 @" l: X; }
    可能的交易行为,而不同定价机制下发电商报价策略不同, # @6 B5 T$ V! F9 C
    为系统性地解决这一嵌套难题,形成两篇不同侧重点的论 & z+ [7 W# T& M1 f' _
    文。作为首篇,探讨了强化学习在发电商报价决策中的适用
    , v; ^, R5 k/ j+ e6 c性,构建了节点边际电价、系统边际电价、分区边际电价三* C% H9 Z! E- D- R9 B
    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
    . [! ^0 H6 T( W' S# U: T7 ~价决策层,下层为市场出清层,决策层优化发电商报价作为+ _: E* w# M/ I0 ]/ ?# z
    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
    ! O' R: n. n3 `9 r( {1 E* H/ K统运行参数,出清决定各发电商的中标电量和收益,为决策
    , l3 m  i& Y9 d4 S% J. I3 r) R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9 |: M9 E/ i7 e$ V0 B& N; ?
    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
    1 H) t$ \3 X, M2 k( Y6 f免考虑其他主体报价变化带来的“维数灾难”问题,且避免求 1 ^6 {% F: e5 }8 }4 P, P# u" G
    解过程陷入局部寻优,在实际应用中取得了较好的收敛效  [/ ]' c2 W# C3 |" e* X) d
    果。最后以 IEEE 39 系统为例,选择 4 个典型负荷场景,优& F' |2 G$ D& V5 U
    化三种定价机制下的发电商报价,结果表明:所提模型和算
    % o  y0 d+ A! t法可有效求解发电商最优报价策略,获取市场均衡结果。
    3 N, d% ~# u3 L0 j- r+ z! |: f6 T& R8 o+ b8 M. E$ C& t7 f

    : y, T  ?, ]; z' k

    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.pdf

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