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🔥 内容介绍

一、引言

电力市场的有效运行对于能源资源的合理配置至关重要。随着电力市场的复杂性不断增加，传统的决策方法难以应对其中的各种不确定性和动态变化。基于 Agent 的深度强化学习（DRL）方法为电力市场决策提供了一种强大的解决方案。本次对相关 Trans 论文进行复现，旨在深入理解并验证基于 Agent 的电力市场深度决策梯度算法的建模过程与有效性。

二、电力市场背景与挑战

（一）电力市场结构与运行机制

现代电力市场通常由发电侧、输电网络、配电网络以及用户侧构成。发电企业在市场中竞价出售电力，输电和配电网络负责电力的传输与分配，用户则根据自身需求购买电力。市场运行机制包括电能交易、辅助服务市场等，通过价格信号来调节电力的供需平衡。例如，在电能交易市场中，发电企业根据自身成本和市场预期报出电价，需求方则根据用电需求和价格选择购买对象。

（二）面临的挑战

1. 不确定性因素众多：电力市场受到多种不确定性因素影响，如可再生能源发电的间歇性（太阳能、风能发电受天气影响）、负荷需求的波动（随时间、季节、天气变化）以及市场价格的动态变化等。这些不确定性使得准确预测电力供需和价格变得极为困难。

2. 系统复杂性高：电力系统本身是一个复杂的网络，各部分之间相互关联、相互影响。发电、输电、配电和用电环节紧密耦合，一个环节的变化可能引发连锁反应，影响整个系统的稳定性和经济性。例如，某地区发电设备故障可能导致电力供应短缺，进而影响该地区及周边地区的电价和用户用电。

三、基于 Agent 的深度强化学习原理

（一）Agent 概念与特性

在基于 Agent 的电力市场建模中，Agent 是具有自主性、感知能力、决策能力和学习能力的实体。每个 Agent 代表电力市场中的一个参与者，如发电企业、电网运营商或大用户。它们能够感知市场环境信息（如电价、负荷需求、发电功率等），根据自身目标（如利润最大化、成本最小化等）做出决策，并通过学习不断优化决策策略。例如，发电企业 Agent 根据市场电价和自身发电成本决定发电功率，电网运营商 Agent 根据电网负荷情况调整输电策略。

（二）深度强化学习框架

1. 状态、动作与奖励：

   • 状态：Agent 的状态是对市场环境的一种量化描述，包含与决策相关的各种信息。在电力市场中，状态可能包括当前电价、各时段负荷预测值、发电设备状态、电网传输容量等。

   • 动作：Agent 可采取的行动。对于发电企业 Agent，动作可能是调整发电功率；对于电网运营商 Agent，动作可能是改变输电线路的潮流分布或投入 / 退出某些输电设备。

   • 奖励：用于反馈 Agent 决策的好坏。例如，发电企业 Agent 提高发电功率后，若市场电价升高且利润增加，则给予正奖励；若因过度发电导致电价下跌且利润受损，则给予负奖励。通过奖励信号，Agent 学习如何做出最优决策以最大化长期累积奖励。

2. 深度神经网络与策略学习：深度强化学习利用深度神经网络来逼近 Agent 的策略函数（即从状态到动作的映射）。通过不断与环境交互，Agent 收集状态、动作和奖励数据，使用这些数据训练深度神经网络。常见的算法如深度 Q 网络（DQN）及其变体，通过优化 Q 值函数来学习最优策略。在电力市场中，深度神经网络根据输入的市场状态信息预测每个动作对应的 Q 值，Agent 选择 Q 值最大的动作执行，随着学习的进行，策略不断优化。

四、基于 Agent 的电力市场深度决策梯度算法建模过程

（一）模型假设与简化

1. 市场参与者假设：假设电力市场中有多个发电企业 Agent、电网运营商 Agent 和用户 Agent。每个发电企业 Agent 具有不同的发电成本和发电容量；电网运营商 Agent 负责维护电网的安全稳定运行并管理输电资源；用户 Agent 根据自身需求和电价调整用电行为。

2. 市场环境简化：为便于建模，对电力市场的一些复杂细节进行简化。例如，忽略电力传输过程中的微小损耗，假设电网拓扑结构相对稳定，不考虑短期的电网升级改造等因素。

（二）状态空间定义

根据电力市场的关键因素，定义状态空间。以发电企业 Agent 为例，状态空间可能包括：

1. 市场信息：当前实时电价、近期电价波动趋势、各时段市场负荷需求。

2. 自身信息：发电企业的发电成本、发电设备的运行状态（正常 / 故障）、当前发电功率、剩余发电容量。

3. 电网信息：与该发电企业连接的输电线路的传输容量、当前潮流分布。

（三）动作空间定义

发电企业 Agent 的动作空间主要围绕发电功率的调整。例如，可定义动作集合为 {−ΔP,0,+ΔP}，其中 ΔP 表示发电功率的调整步长。负号表示减少发电功率，正号表示增加发电功率，0 表示保持当前发电功率不变。电网运营商 Agent 的动作空间则可能包括调整某些输电线路的功率分配、投入或退出无功补偿设备等。

（四）奖励函数设计

奖励函数的设计要紧密结合 Agent 的目标。对于发电企业 Agent，以利润最大化为目标，奖励函数可定义为：R=Revenue−Cost其中，Revenue 是发电企业的销售收入，等于当前电价乘以发电功率；Cost 包括发电成本（与发电功率相关）以及可能的惩罚成本（如因发电功率变化过快导致设备损耗增加而产生的成本）。电网运营商 Agent 的奖励函数可能基于电网的安全稳定运行指标，如电网潮流是否在允许范围内、电压是否稳定等，当电网运行指标满足要求时给予正奖励，不满足时给予负奖励。

（五）深度神经网络架构选择

选择合适的深度神经网络架构来逼近策略函数。常见的架构如多层感知机（MLP），对于电力市场这种多因素输入的场景较为适用。MLP 由输入层、多个隐藏层和输出层组成。输入层节点数与状态空间维度相同，输出层节点数与动作空间维度相同。隐藏层的数量和节点数可通过实验进行调整优化，以平衡模型的拟合能力和计算复杂度。例如，可先尝试一个具有两个隐藏层，每个隐藏层包含 64 个节点的 MLP 架构，观察模型的学习效果和性能表现，再根据结果进行调整。

（六）算法训练与优化

1. 训练过程：使用深度强化学习算法（如 DQN）对模型进行训练。Agent 在模拟的电力市场环境中不断进行试验，执行动作并观察环境反馈的奖励。将每次试验的状态、动作、奖励和下一个状态记录下来，形成经验数据。定期从经验数据中随机采样一批数据，用于训练深度神经网络。在训练过程中，通过反向传播算法更新神经网络的权重，使得预测的 Q 值与目标 Q 值之间的误差逐渐减小。

2. 优化策略：为提高训练效率和模型性能，采用一些优化策略。例如，使用经验回放机制，将经验数据存储在经验池中，随机采样数据进行训练，打破数据之间的相关性，提高训练的稳定性；引入目标网络，定期更新目标网络的权重，使其与当前策略网络的权重保持一定的差异，以避免 Q 值估计的偏差。同时，调整学习率、折扣因子等超参数，以找到最优的训练配置。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 高玉钊.基于值函数分解的多智能体深度强化学习围捕算法研究[D].军事科学院,2023.

[2] 李爱宁,赵泽茂.基于RBAC的多等级移动Agent系统访问控制机制[J].计算机系统应用, 2009, 18(7):5.DOI:10.3969/j.issn.1003-3254.2009.07.006.

[3] 冒建亮,王 展,周 昕,et al.基于深度强化学习的机械臂动态 避障算法设计与实验验证[J].Experimental Technology & Management, 2025, 42(4).DOI:10.16791/j.cnki.sjg.2025.04.010.

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