Mekanismen för mäklare tillämpas i stor utsträckning för att hjälpa berörda parter att få fram långsiktiga strategier för att minska kostnaderna eller vinna vinster i smarta nät. En mäklare står dock inför ett antal utmanande problem som att balansera efterfrågan och utbudet från kunder och konkurrera med andra samexisterande mäklare för att maximera sin vinst. I det här dokumentet utvecklar vi en effektiv prisstrategi för mäklare på den lokala elhandelsmarknaden baserad på återkommande djupa fleragentförstärkningslärande och sekventiell klusterbildning. Vi använder verkliga uppgifter om hushållens elförbrukning för att simulera detaljhandelsmarknaden för att utvärdera vår strategi. Experimenten visar det överlägsna resultatet av den föreslagna prissättningsstrategin och belyser effektiviteten i vår belöningsformningsmekanism.
Baserat på en liknande MDP, en Recurrent Deep Multiagent Förstärkning Lärande ram med sekventiell klusterbildning presenteras av REF.
Recurrent Deep Multiagent Q-Learning for Autonomous Brokers in Smart Grid
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}