不完全信息下基于多代理深度确定策略梯度算法的发电商竞价策略

在电力现货市场中,发电商竞价行为受多种因素综合影响,且由于信息受限无法做出最优决策,难以实现自身收益最大化。将发电商竞价决策行为建模为马尔科夫博弈过程,提出了基于多代理模型的发电商日前市场竞价模型,应用多代理深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient, MADDPG)算法,分别在IEEE-3节点算例和IEEE-30节点算例模拟发电侧竞价行为。算例分析表明,所提模型通信开销低、训练结果良好,可以在不完全信息条件下提高发电商收益,并实现发电侧报价的激励相容。