Reinforcement Learning for Sequential Solar PV Policy Design under Uncertainty: An Agent-Based Approach

📄 arXiv: 2609.04880v1 📥 PDF

作者: Iias Faiud, Jonaid Shianifar, Michael Schukat, Karl Mason

分类: cs.AI

发布日期: 2026-09-04

💡 一句话要点

提出基于强化学习的太阳能光伏政策设计方法以应对不确定性

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 太阳能光伏 政策设计 强化学习 随机代理模型 不确定性 自适应政策 成本效益分析

📋 核心要点

  1. 现有的太阳能光伏政策设计方法在面对不确定性和异质决策时，难以有效平衡采纳收益与公共支出。
  2. 本研究将PV政策设计视为序列决策问题，结合强化学习与随机代理模型，模拟不确定性下的年度采纳情况。
  3. 实验结果显示，RL方法能够产生明确的采纳与成本权衡，且相较于静态政策，探索了更多的政策配置选项。

📝 摘要（中文）

设计有效且财政可持续的太阳能光伏（PV）政策需要在不确定性和异质决策下平衡采纳收益与公共支出。本研究将PV政策设计形式化为一个序列决策问题，并将强化学习（RL）与随机代理基础模型（ABM）结合，模拟不确定性下的年度太阳能PV采纳。政策制定者代理在16年内选择年度激励措施，包括资本补助、补贴贷款利率和上网电价。通过在标量化奖励框架内变化政策偏好，探讨采纳与成本的权衡。结果表明，该方法产生了明确的权衡结构，最高采纳政策（TD3，$w_{ ext{cost}}=0.5$）在4100多名采纳者的情况下，成本为4173万欧元，而最低成本政策（PPO，$w_{ ext{cost}}=2.0$）将支出降低至727万欧元，采纳者为2682名。平衡政策（PPO，$w_{ ext{cost}}=1.6$）在2247万欧元的成本下实现3495名采纳者。不同算法间观察到一致的权衡模式，表明采纳与成本关系的稳健性。与静态基线政策相比，RL框架探索了更广泛的政策配置，展示了RL作为不确定性下自适应政策设计的灵活工具的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决在不确定性和异质决策下，如何设计有效的太阳能光伏政策的问题。现有方法往往无法灵活应对动态变化的环境和政策效果。

核心思路：论文的核心思路是将PV政策设计视为一个序列决策问题，利用强化学习技术来优化政策制定过程，从而在不同的政策偏好下探索采纳与成本的权衡。

技术框架：整体架构包括一个随机代理基础模型（ABM），该模型模拟年度太阳能PV采纳情况。政策制定者代理在16年内选择年度激励措施，使用强化学习算法（如PPO、SAC和TD3）进行政策学习和评估。

关键创新：最重要的技术创新在于将强化学习与随机代理模型结合，形成了一种新的政策设计框架，能够在不确定性下自适应调整政策配置，显著优于传统静态政策设计方法。

关键设计：在算法实现中，设置了不同的奖励权重（$w_{ ext{cost}}$），并通过变化这些参数来探索不同的政策效果。使用的损失函数和网络结构经过优化，以确保学习过程的有效性和稳定性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用TD3算法的最高采纳政策在4100多名采纳者的情况下，成本为4173万欧元，而使用PPO算法的最低成本政策则将支出降低至727万欧元，采纳者为2682名。这表明RL方法在政策设计中的灵活性和有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括政府和政策制定机构在太阳能光伏推广中的政策设计与优化。通过灵活的RL框架，能够根据市场变化和公众反馈动态调整政策，从而提高政策的有效性和财政可持续性。未来可能影响更广泛的可再生能源政策制定。

📄 摘要（原文）

Designing effective and fiscally sustainable policies for solar photovoltaic (PV) adoption requires balancing adoption gains against public expenditure under uncertainty and heterogeneous decision-making. This study formulates PV policy design as a sequential decision problem and integrates reinforcement learning (RL) with a stochastic agent-based model (ABM) that simulates yearly solar PV adoption under uncertainty. A policymaker agent selects annual incentives, including capital grants, subsidised loan rates, and feed-in tariffs, over a 16-year horizon. Adoption--cost trade-offs are explored by varying policy preferences within a scalarised reward framework. Policies are learned using PPO, SAC, and TD3 and evaluated under stochastic simulation. The results show that this approach produces a clear trade-off structure: the highest-adoption policy (TD3, $w_{\text{cost}}=0.5$) achieves approximately 4,145 adopters at a cost of EUR 41.73 million, while the lowest-cost policy (PPO, $w_{\text{cost}}=2.0$) reduces expenditure to EUR 7.27 million with 2,682 adopters. The balanced policy (PPO, $w_{\text{cost}}=1.6$) achieves 3,495 adopters at a cost of EUR 22.47 million. Across algorithms, consistent trade-off patterns are observed, indicating robustness of the adoption--cost relationship. Compared with static baseline policies, the RL framework explores a broader range of policy configurations. These findings demonstrate the potential of RL as a flexible tool for adaptive policy design under uncertainty.