發電商多輸入決策因子競價的智能代理模擬方法

馮 恒, 楊爭林, 鄭亞先, 葉 飛， 張 旭, 史 昕

(中國電力科學研究院有限公司(南京), 江蘇省南京市 210003)

0 引言

電力市場的建設和運營是一個復雜的系統工程,試錯成本巨大,所以需要前瞻性的研究去推演市場運營機理,降低市場模式選擇及運營的風險。目前國內外建立了多種電力市場實驗環境[1-3],其中不僅需要市場規則和市場模式的設定,更要具備對市場成員決策行為的模擬能力。目前研究市場成員競價決策行為的模擬方法有很多,但是大部分模擬方法僅限于對市場成員歷史申報數據或者人工模擬數據進行實驗,無法反映市場成員的決策過程[4]。

近年來興起的智能代理(agent)是一種能不斷地從環境中獲取知識,通過提高自身能力來取得最大利益的智能實體[5]。它在一定的環境下能獨立自主地運行,通過參數的決策改變自身的行為,從而影響外部的環境,同時也可以根據外部環境、自身收益的變化調整自身的決策行為,并可以利用有限的外部信息做出最優決策,尤其適合在電力市場初期對各個市場成員進行建模仿真[6],促進電力市場機制和規則的快速建立。

目前國內外基于智能代理的發電商競價模擬算法的研究已經取得了一定成果,但多集中于單一因素分析建模,缺少多因素的分析建模,特別是多因素的動態分析建模。文獻[7]開發了基于智能學習算法Q-learning的發電商競價決策程序模塊,并在5節點測試系統上進行模擬。由于目前……