Using a modified EREV—roth algorithm in an agent-based electricity market Model

Переведенное название: Использование модифицированного алгоритма Эрева—Рота в агент-ориентированной модели рынка электроэнергии

Результат исследования: Научные публикации в периодических изданияхстатья

1 Цитирования (Scopus)

Аннотация

Один из важных инструментов анализа и предсказания функционирования рынков электроэнергии - это агент-ориентированные модели, в которых имитируется поведение децентрализованных агентов (например, производителей и покупателей), у каждого из которых собственные цели и возможности. В этих моделях большую роль играет самообучение агентов, подающих ценовые заявки на оптовом рынке. В процессе повторяющихся взаимодействий агент адаптируется к окружающей обстановке и поведению других агентов, учится предсказывать результаты своих действий. В статье представлена модификация классического алгоритма обучения с подкреплением Эрева-Рота, принимающая во внимание расстояния между альтернативами. Предложенный модифицированный алгоритм был применен для обучения агентов в агент-ориентированной модели оптового рынка электроэнергии России (сибирская ценовая зона) в рамках рынка на сутки вперед. Показано, что он обладает рядом существенных преимуществ по сравнению с исходным алгоритмом. В частности, алгоритм хорошо поддается интерпретации, устойчив к выбору величины шага дискретизации, инвариантен к сдвигу шкалы выигрышей. В целом алгоритм более гибок, чем исходный. При использовании модифицированного алгоритма наблюдается хорошее соответствие между динамикой модельной цены и наблюдаемой динамикой цены на рынке
Переведенное названиеИспользование модифицированного алгоритма Эрева—Рота в агент-ориентированной модели рынка электроэнергии
Язык оригиналаанглийский
Страницы (с-по)55-83
Число страниц29
ЖурналZhournal Novoi Ekonomicheskoi Associacii
Том39
Номер выпуска3
DOI
СостояниеОпубликовано - 1 янв 2018

Ключевые слова

  • Agent-based models
  • Day-ahead market
  • Erev—Roth algorithm
  • Learning algorithms
  • Wholesale electricity market

ГРНТИ

  • 06 ЭКОНОМИКА И ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ

Fingerprint Подробные сведения о темах исследования «Использование модифицированного алгоритма Эрева—Рота в агент-ориентированной модели рынка электроэнергии». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать