不完全信息下基于多代理深度确定策略梯度算法的发电商竞价策略

摘要：

在电力现货市场中,发电商竞价行为受多种因素综合影响,且由于信息受限无法做出最优决策,难以实现自身收益最大化.将发电商竞价决策行为建模为马尔科夫博弈过程,提出了基于多代理模型的发电商日前市场竞价模型,应用多代理深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient,MADDPG)算法,分别在IEEE-3节点算例和IEEE-30节点算例模拟发电侧竞价行为.算例分析表明,所提模型通信开销低、训练结果良好,可以在不完全信息条件下提高发电商收益,并实现发电侧报价的激励相容.

关键词：电力现货市场、多代理模型、不完全信息、多代理深度确定性策略梯度、最优报价策略、激励相容

所属期刊栏目：46

分类号：TM73(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家重点研发计划2019YFE0118400

在线出版日期：2022-12-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：4832-4842,中插51-中插52