【摘 要】
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强化学习已经成为研究发电侧竞价策略的重要方法,而Q-Learning算法的Q-table维度问题是限制其应用在发电侧竞价策略的主要原因,为此文章采用智能多代理Double DQN (double de
【机 构】
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国电南瑞科技股份有限公司,江苏省南京市211106;南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司),江苏省南京市211106
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强化学习已经成为研究发电侧竞价策略的重要方法,而Q-Learning算法的Q-table维度问题是限制其应用在发电侧竞价策略的主要原因,为此文章采用智能多代理Double DQN (double deep q-learning network,DDQN)算法进行研究.DDQN算法采用神经网络估计值函数与选择动作策略,解决了Q-Learning会因为状态序列的增加导致计算量庞大甚至无法求解的问题.此外,文章根据日前市场发电商报价方式设计了报价策略并作为DDQN的动作空间,将发电商中标电量与负荷需求作为DDQN的状态序列,在tensorflow环境中模拟竞价过程.实验结果表明,使用DDQN算法模拟发电商竞价行为是可行的,并且参与竞价的发电商都达到了纳什均衡点.
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