基于多智能体强化学习的电力市场竞价模型

• 作者: 黄飞虎 李沛东
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 电力市场 竞价策略 强化学习
• 年，卷（期）: 2021,（34）
• 所属期刊栏目: 研究与开发|Research and Development
• 页码范围: 36-40
• 页数: 5页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2021.34.005

摘要

在电力体制改革的背景下,电力市场的建设势在必行.然而,在电力市场中,电力市场参与者面临的首要问题就是如何给出最优的竞价策略以实现利润最大化.本文首先基于多智能体强化学习建模该问题,然后给出了基于Wolf-PHC算法的求解算法.实验表明,本文模型是使智能体获得纳什均衡的报价策略,且相比贪心和动态规划算法具有更好的性能.