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电力市场是典型的不完全竞争市场,发电商可以通过策略性报价以提高自身收益。现有的发电商报价策略研究通常假设发电商能利用充分的市场信息,但这种假设在市场启动初期往往不成立。为解决发电商在有限信息环境下的报价策略问题,文中提出了一种改进的强化学习自动机算法,该方法对外部信息量要求较低,且计算复杂度小,易于实现。此外,将发电商报价和市场出清的过程建模为重复博弈而非广泛使用的马尔可夫博弈,避免了马尔可夫博弈要求系统状态具有时间相关性这一强假设。最后,算例验证了该算法的有效性。 相似文献
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机器学习技术是助力能源转型、促进清洁能源消纳的重要工具.近年来,机器学习技术在电力系统中的应用已得到广泛关注.由于机器学习技术的"黑箱"特征,使其在可解释性、鲁棒性等方面仍有待提升,与电力系统高可靠性的运行要求存在一定矛盾,导致其实际工程应用滞后于理论研究.对于机器学习技术的实际应用情况,文中聚焦于北美地区配用电领域,从源、网、荷3个角度梳理了机器学习技术的典型工程实践项目,概述了每个项目的方法、效果以及从中得到的启示.进一步地,将以上项目归纳为态势感知、决策支持2个类别共计5个应用场景,并从工程实践角度分析了下阶段机器学习技术的研究方向. 相似文献
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