| 电力市场智能模拟中代理决策模块的实现 |
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| 引用本文： | 陈皓勇,杨彦,张尧,王野平,荆朝霞,陈青松.电力市场智能模拟中代理决策模块的实现[J].水电自动化与大坝监测,2008(20):22-26. |
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| 作者姓名： | 陈皓勇 杨彦 张尧 王野平 荆朝霞 陈青松 |
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| 作者单位： | 华南理工大学电力学院，广东省广州市 510640 |
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| 基金项目： | 国家重点基础研究发展计划(“973计划”) |
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| 摘 要： | 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VRE learning算法更强的探索能力。
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| 关 键 词： | 智能代理模拟 竞价策略 电力拍卖市场 Q -learning算法 VRE learning算法 |
Realization of Decision-making Module in Agent-based Simulation of Power Markets |
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| CHEN Haoyong,YANG Yan,ZHANG Yao,WANG Yeping,JING Zhaoxi,CHEN Qingsong.Realization of Decision-making Module in Agent-based Simulation of Power Markets[J].HYDROPOWER AUTOMATION AND DAM MONITORING,2008(20):22-26. |
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| Authors: | CHEN Haoyong YANG Yan ZHANG Yao WANG Yeping JING Zhaoxi CHEN Qingsong |
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| Keywords: | agent-based simulation bidding strategy electricity auction market Q -learning algorithm VRE learning algorithm |
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