Bilevel Model for Electricity Market Mechanism Optimisation via Quantum Computing Enhanced Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2410.20968v1 📥 PDF

作者: Shuyang Zhu, Ziqing Zhu

分类: eess.SY

发布日期: 2024-10-28

💡 一句话要点

提出量子计算增强强化学习的双层模型，优化电力市场机制。

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

关键词: 电力市场 双层优化 强化学习 量子计算 多智能体 市场机制设计 近端策略优化

📋 核心要点

  1. 现有电力市场面临低碳转型和可再生能源并网带来的复杂性挑战，传统优化方法难以有效应对。
  2. 论文提出一种动态双层优化模型，上层用强化学习优化市场机制，下层用量子计算增强的多智能体深度Q网络模拟发电公司投标。
  3. 在IEEE 30节点系统上的实验表明，该模型能有效捕捉现代电力市场的复杂性，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

针对低碳要求和可持续能源集成导致电力市场日益复杂的问题，本文提出了一种动态的、量子计算增强的双层优化模型，用于电力市场运营。上层使用强化学习（RL），特别是近端策略优化（PPO），侧重于市场机制优化；下层使用多智能体深度Q网络（MADQN），通过变分量子电路（VQC）进行量子计算增强，对发电公司（GENCOs）的投标策略进行建模。该工作的主要贡献包括：(1) 建立了一个上下层之间具有及时反馈的动态双层模型；(2) 参数化和优化市场机制，以获得最有效的设计；(3) 将量子计算引入电力市场，以更真实地模拟市场运营。所提出的模型在具有六个GENCO的IEEE 30节点系统上进行了测试，证明了其在捕捉现代电力市场复杂性方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：电力市场机制优化问题，特别是考虑到低碳要求和可再生能源并网带来的复杂性。现有方法难以动态地模拟市场参与者的行为，并且缺乏对市场机制设计的有效优化手段。传统方法难以捕捉市场参与者的复杂策略和市场动态变化。

核心思路：采用双层优化模型，上层通过强化学习优化市场机制，下层通过量子计算增强的多智能体深度Q网络模拟发电公司的投标策略。这种设计允许上下层之间进行动态反馈，从而更真实地模拟市场运营，并找到最优的市场机制设计。

技术框架：整体框架是一个双层优化结构。上层使用PPO算法优化市场机制参数，下层使用量子计算增强的MADQN模拟发电公司的投标行为。上下层之间通过市场价格和发电量等信息进行交互，形成一个动态反馈循环。具体流程是：上层PPO根据市场状态调整市场机制参数，下层MADQN根据调整后的市场机制进行投标，市场结算后将结果反馈给上层PPO，用于更新策略。

关键创新：将量子计算引入电力市场建模，通过变分量子电路（VQC）增强MADQN的表达能力，从而更真实地模拟发电公司的投标策略。动态双层优化模型，能够实现上下层之间的及时反馈，从而更有效地优化市场机制设计。

关键设计：上层PPO算法使用Actor-Critic结构，Actor网络输出市场机制参数，Critic网络评估当前市场状态的价值。下层MADQN使用独立的Q网络为每个发电公司建模，并通过VQC增强Q网络的表达能力。损失函数包括PPO的策略梯度损失和MADQN的Q学习损失。VQC的具体结构和参数需要根据具体问题进行调整。

📊 实验亮点

该模型在IEEE 30节点系统上进行了测试，结果表明其能够有效地捕捉现代电力市场的复杂性。通过与传统方法对比，该模型能够找到更优的市场机制设计，提高市场效率，降低发电成本，并促进可再生能源的消纳。具体性能提升数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于电力市场的设计与优化，帮助制定更有效的市场机制，促进可再生能源的消纳，降低碳排放，提高电力系统的稳定性和经济性。该模型还可扩展到其他能源市场或具有复杂交互的多智能体系统。

📄 摘要（原文）

In response to the increasing complexity of electricity markets due to low-carbon requirements and the integration of sustainable energy sources, this paper proposes a dynamic quantum computing enhanced bilevel optimization model for electricity market operations. The upper level focuses on market mechanism optimization using Reinforcement Learning (RL), specifically Proximal Policy Optimization (PPO), while the lower level models the bidding strategies of Generating Companies (GENCOs) using a Multi-Agent Deep Q-Network (MADQN) enhanced with quantum computing through a Variational Quantum Circuit (VQC). The three main contributions of this work are: (1) establishing a dynamic bilevel model with timely feedback between the upper and lower levels; (2) parameterizing and optimizing market mechanisms to derive the most effective designs; and (3) introducing quantum computing into the context of electricity markets to more realistically simulate market operations. The proposed model is tested on the IEEE 30-bus system with six GENCOs, demonstrating its effectiveness in capturing the complexities of modern electricity markets.