Abstract-In elkraft engineering, kan förstärka lärande algoritmer användas för att modellera strategier elmarknadsaktörer. Traditionella värdefunktionsbaserade förstärkande inlärningsalgoritmer lider dock av konvergensproblem när de används med värdefunktions approximatorer. Funktions approximation krävs på detta område för att fånga egenskaperna hos komplexa och kontinuerlig multivariat problemutrymme. Bidraget av detta dokument är en jämförelse av policy gradient förstärkning inlärningsmetoder, med hjälp av artificiella neurala nätverk för tillnärmning av politiska funktioner, med traditionella värde funktion baserade metoder i simuleringar av elhandel. Metoderna jämförs med hjälp av en AC-optimal strömflödesbaserad auktionsmodell för elbörser och en referensmodell för elkraftsystem.
Den politiska lutning förstärkning lärande genomförs av artificiella neurala nätverk för simulerad elkraft handel visar resultatet av att maximera prestanda REF.
Comparing Policy Gradient and Value Function Based Reinforcement Learning Methods in Simulated Electrical Power Trade
{'venue': 'IEEE Transactions on Power Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Power Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}