基于深度强化学习的区域综合能源定价策略研究

摘要：

为整合多类能源交易并促进能源的有效利用,综合能源市场(IEM)正在逐步建立并取代传统能源市场.作为连接能源供给侧与需求侧的重要组成部分,区域综合能源市场(DIEM)中的能源交易与定价对综合能源系统运行有着直接影响与重要意义.提出了DIEM交易框架,并建立了综合能源服务商(IESP)与综合能源用户(IEC)的双层定价决策-需求响应问题.在双层决策问题中考虑了能源需求弹性,新能源出力不确定性与隐私保护,最终采用深度确定性策略梯度下降算法(DDPG)对IESP的优化定价问题进行求解,并在一个模拟算例当中将其与深度Q学习(DQN)所生成的定价策略进行比对.仿真结果具体分析了DIEM中能源价格的耦合关系以及综合能源定价与需求弹性之间的互相影响,提出的基于DDPG所产生的定价策略的总收益高于DQN算法6.8%.

关键词：综合能源系统、区域综合能源市场、定价策略、需求响应、深度强化学习

所属期刊栏目：45

分类号：TK01(一般性问题)

在线出版日期：2023-07-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：87-96