电力现货市场下计及售电商长期收益的需求侧响应

• 作者: 冯小峰 卢世祥 林国营 谢添阔 陈亮 高赐威
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电力现货 长期收益 需求响应 强化学习
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 新电改背景下电力现货市场建设关键技术
• 页码范围: 2761-2769
• 页数: 9页
• 分类号: TM73
• 语种: 中文
• DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2019.0651

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.