售电公司竞价策略研究：基于DDPG算法的深度强化学习

基于DDPG算法的深度强化学习在售电公司竞价策略研究中的应用。电力市场中，售电公司需要针对竞标和报价制定合适的策略以获取最大利益。传统的博弈论方法在简单市场环境下效果较好，但在竞争性的复杂市场环境下存在局限。为解决这一问题，本文提出了使用DDPG算法对发电公司的售价进行建模的方法。实验结果表明，该方法在低维离散状态空间和行为空间下收敛性稳定，并能在不完全信息环境下达到完全信息的纳什均衡点。另外，通过调整发电商的耐心参数，该方法能直观反映不同的默契合谋程度，从而提供有效的分析市场策略手段。深度强化学习当前非常热门，本文研究可为该领域的进一步学习和应用提供基础。