Abstract-I detta papper studerar vi beteendet hos en daglig (DA) detaljhandel elenergi marknaden med prisbaserade efterfrågerespons från luftkonditionering (AC) laster genom en hierarkisk multiagent ram, med användning av en maskininlärning strategi. På hierarkins högsta nivå köper en återförsäljare energi från DA-grossistmarknaden och säljer den till konsumenterna. Målet för återförsäljaren är att maximera sin vinst genom att sätta de optimala detaljhandelspriserna, med tanke på svaret av priskänsliga belastningar. När AC-agenterna får detaljhandelspriserna, på lägre nivå i hierarkin, använder de en Q-learning-algoritm för att optimera sina konsumtionsmönster genom att ändra enheternas temperaturinställning, med beaktande av både förbrukningskostnader och användarnas komfortpreferenser. Eftersom detaljhandlaren inte har direkt tillgång till AC-lastens underliggande dynamik och beslutsprocess (dvs. ofullständig information) blir konsumenternas integritet en källa till osäkerhet i detaljhandlarens beslutsmodell. Återförsäljaren förlitar sig på tekniker från området maskininlärning för att utveckla en tillförlitlig modell av det aggregerade beteendet hos priskänsliga laster för att minska osäkerheten i beslutsprocessen. En multiagentram som bygger på maskininlärning gör det därför möjligt för oss att ta itu med frågor som driftskompatibilitet och beslutsfattande under ofullständig information i ett system som upprätthåller konsumenternas integritet. Vi kommer att visa att med hjälp av den föreslagna modellen, alla agenter kan optimera sitt beteende samtidigt. Simuleringsresultat visar att det föreslagna tillvägagångssättet leder till en minskning av den totala energiförbrukningen i takt med att systemet konvergerar till sin jämvikt. Detta sammanfaller också med en maximering av återförsäljarens vinst. Vi kommer också att visa att samma beslutsarkitektur kan användas för att minska toppbelastningen för att skjuta upp/undvika uppgraderingar av distributionssystem under hög penetration av fotovoltaisk kraft i distributionsmataren. Index Terms-Agent-baserad modellering, efterfrågerespons, maskininlärning, detaljhandel elenergi marknader.
En annan agentbaserad modell föreslogs i REF för att studera beteendet hos en DA detaljhandel elmarknad med PDDR.
Agent-Based Modeling of Retail Electrical Energy Markets With Demand Response
{'venue': 'IEEE Transactions on Smart Grid', 'journal': 'IEEE Transactions on Smart Grid', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}