电力市场智能模拟中代理决策模块的实现

在日前交易方式下，发电厂商为了追求长期最大利润，竞价策略显得尤其重要。通常，发电厂商运用的策略过于复杂，难以用传统的博弈论方法来建模。人工智能中强化学习Q-learning算法是一种自适应的学习方法，使代理能够通过不断与环境进行交互所得到的经验进行学习，适合在电力市场智能模拟中运用。文中在开放源代码的电力市场智能模拟平台AMES上，增加了发电厂商代理基于Q-learning的竞价决策程序模块，并在5节点测试系统上进行模拟。实验结果表明，运用基于Q-learning算法竞价决策使代理可以较好地模拟发电厂商的经济特性，且在相同条件下表现出比AMES原有的VRElearning算法更强的探索能力。