基于MADDPG和智能合约的微电网交易决策优化

为解决微电网在传统集中化交易模式下面临的决策耗时长、信任成本高和隐私安全等问题,提出了基于多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient, MADDPG)算法与智能合约的微电网去中心化市场交易体系。首先,对微电网市场中多智能体进行划分后设计了适用于各主体参与分布式交易的微电网去中心化交易机制,以保障市场主体利益。其次,为实现交易确认阶段微电网市场主体的交易策略优化,采用MADDPG算法对各主体追求利益最大的竞价模型进行求解。最后,通过算例仿真验证了MADDPG算法在智能合约下微电网市场主体交易策略优化过程中的可行性和经济性。     

需求侧资源聚合参与调峰的双层优化模型研究

随着可再生能源规模的不断扩大与经济水平的不断提高,电力系统调峰能力不足的问题日益突出,需求响应作为灵活性调节资源,其发展有利于提升电力系统运行的安全性和灵活性、缓解调峰压力。基于上述原因,首先,将需求响应技术应用到调峰服务中,建立需求侧资源聚合参与调峰的双层优化模型,售电公司层面模型确定以售电公司利益最大化为目标的价格策略,用户层面模型依据售电公司价格信号,以用户效用最大化为目标,对用户用电量进行决策。然后,利用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)互补松弛条件,将用户层面模型转换为售电公司层面模型的约束条件,再基于Big-M法将转化后的单层非线性模型中非线性项线性化。算例分析表明,该双层模型能有效描述售电公司需求侧资源聚合参与调峰的过程,为零售市场主体参与调峰制定策略提供有效参考。     

基于MADDPG和智能合约的微电网交易决策优化

为解决微电网在传统集中化交易模式下面临的决策耗时长、信任成本高和隐私安全等问题,提出了基于多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient, MADDPG)算法与智能合约的微电网去中心化市场交易体系。首先,对微电网市场中多智能体进行划分后设计了适用于各主体参与分布式交易的微电网去中心化交易机制,以保障市场主体利益。其次,为实现交易确认阶段微电网市场主体的交易策略优化,采用MADDPG算法对各主体追求利益最大的竞价模型进行求解。最后,通过算例仿真验证了MADDPG算法在智能合约下微电网市场主体交易策略优化过程中的可行性和经济性。