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EI北大核心CSCD

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。     

山东电网新能源消纳关键措施分析及综合评估

在“双碳”目标下,山东省将进一步加快能源转型步伐,建设新型电力系统。然而,在山东省新能源快速发展的同时,新能源消纳问题日益凸显。以山东电网为分析对象,开展新能源消纳关键措施研究。分析了山东新能源消纳现状,总结了新能源消纳问题的机理,在此基础上归纳影响新能源消纳的关键因素。针对这些关键因素,系统性地提出了促进新能源消纳的各项措施。以山东电网2025年规划数据为基础场景,利用时序生产模拟方法对这些措施进行量化分析,为合理制定新能源消纳措施提供决策支撑。