Abstract-Med den tidsvarierande förnybar energi produktion och efterfrågan på kraft, mikrogrider (MG) utbyta energi i smarta nät för att minska sitt beroende av kraftverk. I det här dokumentet formulerar vi ett MG-energihandelsspel där varje MG handlar med energi enligt den förutsagda förnybara energiproduktionen och den lokala energiefterfrågan, den nuvarande batterinivån och energihandelns historia. Den Nash jämvikt (NE) av spelet tillhandahålls, avslöjar de villkor under vilka den lokala energiproduktionen uppfyller energibehovet av MG och ger prestanda som är bunden av energihandelssystemet. Vi föreslår en förstärkningsbaserad MG energihandelssystem som tillämpar det djupa Q-nätverket (DQN) för att förbättra nyttan av MG för fallet med ett stort antal anslutna MGs. Simuleringar utförs för MG med vindkraft som är medvetna om elpriserna och den historiska energihandeln, vilket visar att detta system avsevärt minskar de genomsnittliga kraftverksscheman och förbättrar nyttan av MG jämfört med riktmärkesstrategin.
Författarna till tidningen REF formulerade en mikro-grid energi handel spel, där varje mikro-grid handel energi enligt den förutsagda förnybar energi produktion och lokal energi efterfrågan, nuvarande batterinivå, och energi handel historia.
Reinforcement Learning-based Energy Trading for Microgrids
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}