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A reinforcement-learning-based Bidding Strategy for Power Suppliers with Limited Information

Journal of Modern Power Systems and Clean Energy 2022年第4期10卷 1032-1039页

作者： Qiangang Jia Yiyan Li Zheng Yan Chengke Xu Sijie Chen Shanghai Jiao Tong University Shanghai 200240China Department of Electrical and Computer Science North Carolina State UniversityRaleigh 27695USA

The power market is a typical imperfectly competitive market where power suppliers gain higher profits through strategic bidding behaviors.Most existing studies assume that a power supplier is accessible to the sufficient market information to derive an optimal bidding strategy.However,this assumption may not be true in reality,particularly when a power market is newly launched.To help power suppliers bid with the limited information,a modified continuous action reinforcement learning automata algorithm is proposed.This algorithm introduces the discretization and Dyna structure into continuous action reinforcement learning automata algorithm for easy implementation in a repeated game.Simulation results verify the effectiveness of the proposed learning algorithm.

关键词： Power market bidding strategy limited information repeated game continuous action reinforcement learning automata

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