基本信息
文件名称：基于多智能体强化学习的虚拟电厂购售电博弈策略.docx
文件大小：1.66 MB
总页数：55 页
更新时间：2025-12-07
总字数：约6.28千字
文档摘要
基于多智能体强化学习的虚拟电厂购售电博弈策略
本研究探讨虚拟电厂在多市场环境下的购售电博弈策略,运用多智能体强化学习算法优化决策过程,实现各方利益最大化与市场稳定运行。
研究框架概览
01
强化学习原理
介绍基于确定性策略梯度算法的强化学习方法
03
策略分析
分析多市场主体策略行为博弈机理
02
博弈模型构建
提出基于多智能体强化学习的虚拟电厂博弈模型
04
模型验证
基于算例深入分析虚拟电厂购售电博弈策略
强化学习基础原理
强化学习是机器学习的重要范式,用于描述智能体在与环境交互过程中通过学习策略以达成回报最大化的问题。其常见模型是标准的马尔可夫决策过程。
强化学习可分为基于模式的强化学