基于强化学习的产消用户端对端电能交易决策

王丹; 刘博; 贾宏杰; 张子阳; 陈竟成; 苏朋飞

doi:10.7500/AEPS20200515005

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基于强化学习的产消用户端对端电能交易决策

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于强化学习的产消用户端对端电能交易决策
- Peer-to-Peer Energy Transaction Decision of Prosumers Based on Reinforcement Learning
- 电力系统自动化-方正平台 2021年45卷第3期页码：139-147
- 作者机构：
  
  1.智能电网教育部重点实验室（天津大学），天津市 300072
  2.天津市智慧能源与信息技术重点实验室（天津大学），天津市 300072
  3.国网江苏省电力有限公司镇江供电公司，江苏省镇江市 212000
  4.国网天津市电力公司，天津市 300010
- 作者简介：
  
  王丹(1981—)，男，通信作者，博士，副教授，主要研究方向：综合能源电力系统分析、智能用电技术、分布式能源系统与储能。E-mail：wangdantjuee@tju.edu.cn
  刘博(1996—)，男，硕士研究生，主要研究方向：用户侧端对端电能交易。E-mail：boliustu@126.com
  贾宏杰(1973—)，男，博士，教授，主要研究方向：大电网稳定性分析、电网规划、新能源集成、综合能源系统分析。E-mail：hjjia@tju.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家电网公司科技项目(SGTJDK00DWJS1800232);国家重点研发计划资助项目(2018YFB0905000);国家自然科学基金面上基金资助项目(51977141)
- DOI：10.7500/AEPS20200515005
  中图分类号：
- 收稿日期：2020-05-15，
  
  修回日期：2020-09-10，
  
  网络出版日期：2020-11-30，
  
  纸质出版日期：2021-02-10
- 稿件说明：
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王丹,刘博,贾宏杰等.基于强化学习的产消用户端对端电能交易决策[J].电力系统自动化,2021,45(3):139-147.

WANG Dan,LIU Bo,JIA Hongjie,et al.Peer-to-Peer Energy Transaction Decision of Prosumers Based on Reinforcement Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(3):139-147.
王丹,刘博,贾宏杰等.基于强化学习的产消用户端对端电能交易决策[J].电力系统自动化,2021,45(3):139-147. DOI： 10.7500/AEPS20200515005.

WANG Dan,LIU Bo,JIA Hongjie,et al.Peer-to-Peer Energy Transaction Decision of Prosumers Based on Reinforcement Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2021,45(3):139-147. DOI： 10.7500/AEPS20200515005.

摘要

强化学习是一种促进智能体在与环境交互过程中通过学习策略达成回报最大化的人工智能方法。在不进行优化计算和不充分了解市场机制的情况下，该方法非常适合处理小规模用户电能交易行为。文中首先建立了包含交易主体、交易电价和交易物理约束的产消用户端对端电能交易模型。其次，将电能交易问题等效为一个马尔可夫决策过程并对各学习要素进行建模。然后，基于Q-Learning强化学习算法，对马尔可夫决策过程中储能动作和交易策略选择问题进行均匀离散处理，并进行分析求解。最后，采用含多类型产消用户和消费用户的电能交易案例进行分析，验证强化学习方法在解决小规模产消用户端对端电能交易问题上的合理性和可行性。

Abstract

Reinforcement learning is an artificial intelligence method to maximize the payback of intelligent agents through learning strategies in the process of interaction with the environment. Without the optimal calculation and the full knowledge of the market mechanism

this method is very suitable for prosumers dealing with the small-scale energy transaction behavior of users. Firstly

a peer-to-peer energy transaction model including transaction subjects

price and physical constraints is established in this paper. Secondly

the energy transaction problem is equivalent to a Markov decision process and each learning element is modeled. Then

based on the Q-learning reinforcement learning algorithm

the problem of energy storage action and transaction strategy selection in Markov decision process is discretized uniformly

and then analyzed and solved. Finally

the case of energy transaction including multi-type prosumers and consumers is used to verify the rationality and feasibility of the reinforcement learning method in solving the peer-to-peer power transaction problem of small-scale prosumers.

关键词

Keywords

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