电力市场仿真中智能代理模块的研究

论文摘要

基于代理的计算经济学（ACE）已成为电力市场研究的一种重要方法,其中,智能代理模块是ACE的核心和精髓。本文拟从代理模块的外部和内部两方面进行研究分析,以期构建更加可靠的电力市场仿真系统。本文研究的中心是代理模型的建立（内部）和随机策略的选择（外部）。论文第一章简洁介绍了基于代理的电力市场仿真的目的、背景以及研究现状;第二章介绍智能代理模块在仿真中的工作流程;第三、四章以Roth-Erev学习算法为例,分析了随机数的生成对电力市场仿真结果的影响,比较了几种随机数生成方法在仿真中应用的优劣,同时,通过深入研究电力市场仿真中随机数与代理的关系,探讨了对随机数性质的要求,提出一种改进方法生成了可重复、高效、均匀的随机数,从而提高基于代理的电力市场仿真实验的效率和质量;第五章从代理模型方面考虑,将一种综合了强化学习和信念学习的经验权重魅力值（EWA）算法引入到电力市场仿真研究中,模拟发电商决策行为,通过基于混合代理和单一代理系统的仿真比较,发现EWA学习模型对电力市场参与者的行为有更好的描述,在参与者众多的大系统中较RE更为先进、智能,具备更好的学习性能;EWA算法具备更高的捕捉博弈均衡的能力。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 电力市场研究背景和意义
• 1.2 电力市场研究现状
• 1.3 电力市场仿真研究的主要方法
• 1.3.1 基于实验经济学的实验研究
• 1.3.2 基于代理的计算经济学仿真
• 1.4 基于代理的电力市场仿真的研究现状
• 1.4.1 强化学习算法（reinforcement algorithm）
• 1.4.2 信念学习算法（belief algorithm）
• 1.4.3 进化算法（evolutionary algorithms）
• 1.5 本文的主要研究工作
• 第二章 基于代理的电力市场仿真
• 2.1 基于代理的电力市场仿真流程简介
• 2.2 发电商的成本函数
• 2.3 发电商报价函数
• 2.4 发电商的决策模型
• 2.5 SO 出清算法
• 第三章 随机数对基于代理的电力市场仿真实验的影响分析
• 3.1 实验方法设计的重要性
• 3.2 随机数在代理中的应用环境介绍
• 3.3 电力市场仿真中常用的随机数生成方法
• 3.3.1 线性同余法
• 3.3.2 Java 中随机数的产生方法
• 3.4 随机数在电力市场仿真中的影响
• 3.4.1 Random 方法对代理仿真结果的影响
• 3.4.2 Random 类生成随机数分析
• 3.5 本章小结
• 第四章 改进的随机数发生器在仿真中的应用研究
• 4.1 随机数在电力市场仿真中的要求
• 4.2 一种改进的随机数生成方法
• 4.3 算例分析
• 4.3.1 策略数确定下改变种子值
• 4.3.2 种子确定下改变策略数
• 4.4 本章小结
• 第五章 基于EWA 算法的电力市场仿真
• 5.1 电力市场仿真模型简介
• 5.2 EWA 算法模型简介
• 5.2.1 学习模型
• 5.2.2 EWA 算法
• 5.2.3 模型分析
• 5.3 EWA 与RE 算法在电力市场仿真中的应用分析比较
• 5.4 基于EWA 的仿真流程
• 5.5 仿真实验分析
• 5.5.1 实验环境及实验设计
• 5.5.2 实验1——同一实验处理中发电商采用不同代理算法
• 5.5.3 实验2——不同实验处理中发电商分别统一采用RE 算法与EWA 算法
• 5.6 本章小结
• 结论与展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果
• 致谢
• 附件