Deep Reinforcement Learning-Based Bidding Strategies for Prosumers Trading in Double Auction-Based Transactive Energy Market

📄 arXiv: 2502.15774v1 📥 PDF

作者: Jun Jiang, Yuanliang Li, Luyang Hou, Mohsen Ghafouri, Peng Zhang, Jun Yan, Yuhong Liu

分类: eess.SY, cs.GT, cs.LG

发布日期: 2025-02-16

💡 一句话要点

提出基于深度强化学习的竞价策略，用于双向拍卖交易能源市场中的产消者交易

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

关键词: 深度强化学习 交易能源市场 双向拍卖 分布式能源 产消者 竞价策略 智能电网

📋 核心要点

  1. 传统交易能源市场（TEM）难以建模，因为产消者竞价行为随机，分布式能源资源（DERs）运行存在不确定性。
  2. 论文提出一种基于深度强化学习（DRL）的模型，采用分布式学习和执行，优化产消者的竞价策略，同时保证可扩展性和隐私性。
  3. 仿真结果表明，该模型在平衡能源支付和舒适度方面表现出色，且优于现有竞价策略优化方法。

📝 摘要（中文）

随着大量产消者部署分布式能源资源（DERs），将这些产消者整合到交易能源市场（TEM）中是未来智能电网的趋势。基于社区的双向拍卖市场被认为是一种有前景的TEM，可以鼓励产消者参与并最大化社会福利。然而，由于产消者随机的竞价行为以及DERs能源运行带来的不确定性，传统的TEM难以显式建模。此外，尽管强化学习算法为优化产消者的竞价策略提供了一种无模型的解决方案，但由于其可扩展性、稳定性和隐私保护限制，它们在TEM中的应用仍然具有挑战性。为了解决上述挑战，本研究设计了一个基于双向拍卖的TEM，其中包含多个配备DERs的产消者，以透明高效地管理能源交易。我们还提出了一种具有分布式学习和执行的深度强化学习（DRL）模型，以确保市场环境的可扩展性和隐私性。此外，两种竞价行为（即竞价价格和数量）的设计优化了产消者的竞价策略。仿真结果表明：（1）所设计的TEM和DRL模型是稳健的；（2）所提出的DRL模型有效地平衡了产消者的能源支付和舒适度满意度，并且在优化竞价策略方面优于最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决双向拍卖交易能源市场中，产消者如何制定最优竞价策略的问题。现有方法难以应对产消者行为的随机性和DERs运行的不确定性，且强化学习方法存在可扩展性、稳定性和隐私保护方面的局限性。

核心思路：论文的核心思路是利用深度强化学习（DRL）的无模型学习能力，通过学习产消者与市场环境的交互，优化其竞价策略。采用分布式学习和执行，提高模型的可扩展性和保护隐私。

技术框架：整体框架包含以下几个主要部分：1) 基于双向拍卖的交易能源市场环境建模；2) 产消者作为智能体，通过DRL学习竞价策略；3) 分布式学习和执行机制，每个产消者独立训练和执行策略；4) 仿真环境验证模型性能。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 将DRL应用于双向拍卖交易能源市场，解决传统方法难以建模的问题；2) 采用分布式学习和执行，提高模型的可扩展性和隐私保护能力；3) 同时优化竞价价格和数量，更全面地考虑了产消者的利益。

关键设计：论文设计了两种竞价行为：竞价价格和竞价数量。具体网络结构和损失函数等细节未在摘要中明确说明，属于未知信息。分布式学习的具体实现方式也未详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

仿真结果表明，所提出的DRL模型能够有效地平衡产消者的能源支付和舒适度满意度，并且在优化竞价策略方面优于现有方法。具体的性能提升幅度或其他对比基线的详细数据未在摘要中给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能电网中，促进分布式能源的有效利用和交易，提高能源市场的效率和透明度。通过优化产消者的竞价策略，可以降低能源成本，提高能源利用率，并促进可再生能源的普及。未来，该技术有望应用于更大规模的能源交易市场，实现更智能、更可持续的能源管理。

📄 摘要（原文）

With the large number of prosumers deploying distributed energy resources (DERs), integrating these prosumers into a transactive energy market (TEM) is a trend for the future smart grid. A community-based double auction market is considered a promising TEM that can encourage prosumers to participate and maximize social welfare. However, the traditional TEM is challenging to model explicitly due to the random bidding behavior of prosumers and uncertainties caused by the energy operation of DERs. Furthermore, although reinforcement learning algorithms provide a model-free solution to optimize prosumers' bidding strategies, their use in TEM is still challenging due to their scalability, stability, and privacy protection limitations. To address the above challenges, in this study, we design a double auction-based TEM with multiple DERs-equipped prosumers to transparently and efficiently manage energy transactions. We also propose a deep reinforcement learning (DRL) model with distributed learning and execution to ensure the scalability and privacy of the market environment. Additionally, the design of two bidding actions (i.e., bidding price and quantity) optimizes the bidding strategies for prosumers. Simulation results show that (1) the designed TEM and DRL model are robust; (2) the proposed DRL model effectively balances the energy payment and comfort satisfaction for prosumers and outperforms the state-of-the-art methods in optimizing the bidding strategies.