电力现货市场下计及售电商长期收益的需求侧响应

摘要：

在电力现货市场下,为实现售电商长期收益最大化,提出采用强化学习的需求响应动态优化方案.首先建立售电商和用户的需求响应模型,通过建立用户舒适成本函数的前后联系,构建出售电商动态优化收益函数;利用用户的需求响应收益函数确定其响应负荷,并将售电商当前需求响应的收益函数转化为立即奖励函数;然后采用BP神经网络构建强化学习的Q函数,采用迭代方法训练BP神经网络直到Q函数收敛.最后,通过1个售电商和5个工业用户的仿真算例结果表明所提方法的有效性.

关键词：电力现货、长期收益、需求响应、强化学习

所属期刊栏目：43

分类号：TM73(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：中国南方电网有限责任公司科技项目GDKJXM20161607

在线出版日期：2019-09-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：2761-2769