ZIP基于MATLAB的P2P微电网多智体深度强化学习（MADRL）研究：面向IEEE TSG期刊文章复现,基于MATLAB的P2P微电网多智体深度强化学习（MADRL）研究：互联住宅与能源转换的决策策略分 7.1MB

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基于MATLAB的P2P微电网多智体深度强化学习（MADRL）研究：面向IEEE TSG期刊文章复现,基于MATLAB的P2P微电网多智体深度强化学习（MADRL）研究：互联住宅与能源转换的决策策略分析,MATLAB代码：p2p 微电网 MADRL 多智体强化学习 关键词：p2p 微电网 MADRL 多智体强化学习 IEEE TSG 参考文档：《Peer-to-Peer Energy Trading and Energy Conversion in Interconnected Multi-Energy Microgrids Using Multi-Agent Deep Reinforcement Learning》2021 SCI一区 IEEE Transactions on Smart Grid 大致复现 仿真平台：MATLAB 2022a起步 主要内容: 主要研究了互联住宅、商业和工业地图地图中的外部P2P能源交易问题和内部能源转问题。 这两个问题是具有大量高维数据和不确定性的复杂决策问题，因此提出了一种将多智能体行为批评算法与双延迟深度确定性策略梯度算法相结合的多智能体深度强化
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90424619/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90424619/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">文章标题：<span class="ff2">P2P<span class="_ _0"> </span></span>微电网中的多智能体强化学习应用</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在现代社会中，<span class="_ _1"></span>随着人们对可再生能源的依赖程度不断加深，<span class="_ _1"></span>微电网的建设和发展成为了一</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">个热门<span class="_ _2"></span>的研究<span class="_ _2"></span>领域。<span class="_ _2"></span>其中，<span class="_ _2"></span><span class="ff2">P2P</span>（<span class="ff2">Peer-to-Peer<span class="_ _2"></span></span>）微电<span class="_ _2"></span>网更是<span class="_ _2"></span>成为了<span class="_ _2"></span>研究的<span class="_ _2"></span>焦点。<span class="_ _2"></span><span class="ff2">P2P<span class="_"> </span></span>微电</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">网能够通过在住宅、<span class="_ _1"></span>商业和工业等不同区域之间建立能源交易网络，<span class="_ _1"></span>实现能源的高效利用和</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">共享。<span class="_ _3"></span>然而，<span class="_ _3"></span>这种网络中的能源交易和内部能源转换问题却是一个复杂的决策问题，<span class="_ _3"></span>涉及到</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">大量的高维数据和不确定性因素。<span class="_ _1"></span>为了解决这一问题，<span class="_ _1"></span>本文提出了一种基于多智能体强化学</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">习（<span class="ff2">MADRL</span>）的方法。</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一、问题背景</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">P2P<span class="_"> </span></span>微电网中<span class="_ _2"></span>，存在着<span class="_ _2"></span>两个主<span class="_ _2"></span>要的复杂<span class="_ _2"></span>决策问题<span class="_ _2"></span>。第一<span class="_ _2"></span>个问题是<span class="_ _2"></span>外部的<span class="_ _4"> </span><span class="ff2">P2P<span class="_"> </span></span>能源交易问</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">题。<span class="_ _5"></span>在互联住宅、<span class="_ _5"></span>商业和工业地图中，<span class="_ _5"></span>不同的节点之间需要进行能源的交易，<span class="_ _5"></span>以达到最优的</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">能源利用效率。<span class="_ _1"></span>由于这些节点具有高维的数据输入和复杂的交互关系，<span class="_ _1"></span>传统的优化算法往往</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">难以处理。<span class="_ _3"></span>第二个问题是内部的能源转换问题。<span class="_ _3"></span>微电网内部需要进行能源的转换和分配，<span class="_ _3"></span>以</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">适应不同节点的能源需求和供应情况。<span class="_ _6"></span>这也需要一种能够处理高维连续状态和动作空间的算</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">法。</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二、<span class="ff2">MADRL<span class="_ _0"> </span></span>算法的提出</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了解决这两个问题，<span class="_ _6"></span>本文提出了一种将多智能体行为批评算法与双延迟深度确定性策略梯</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">度算法相结合的多智能体深度强化学习方法。<span class="_ _1"></span>该方法利用了多智能体的特性，<span class="_ _1"></span>将微电网中的</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">不同节点视为独立的智能体，通过相互之间的交互和学习，达到最优的能源利用效率。</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">具体而言，<span class="_ _1"></span>该方法采用了深度神经网络来逼近每个智能体的策略和价值函数。<span class="_ _1"></span>通过双延迟深</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">度确定性策略梯度算法，<span class="_ _3"></span>可以有效地处理高维连续的动作空间。<span class="_ _3"></span>同时，<span class="_ _3"></span>通过多智能体行为批</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">评算法，<span class="_ _1"></span>可以使得每个智能体能够根据其他智能体的行为和反馈来调整自己的行为，<span class="_ _1"></span>从而实</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">现整体的协同优化。</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三、<span class="ff2">MATLAB<span class="_ _0"> </span></span>仿真平台的应用</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了验证该方法的有效性和可行性，<span class="_ _1"></span>我们采用了<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">MATLAB <span class="_ _7"></span>2022a<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">作为仿真平台。<span class="_ _1"></span>我们建立了</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一个<span class="_ _4"> </span><span class="ff2">P2P<span class="_"> </span></span>微电网的<span class="_ _2"></span>仿真<span class="_ _2"></span>模型，<span class="_ _2"></span>其中包<span class="_ _2"></span>括了<span class="_ _2"></span>不同类<span class="_ _2"></span>型节<span class="_ _2"></span>点的能<span class="_ _2"></span>源交<span class="_ _2"></span>易和内<span class="_ _2"></span>部能<span class="_ _2"></span>源转换<span class="_ _2"></span>过程。</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">通过运行仿真实验，我们可以观察到每个智能体的行为变化和整体的能源利用效率变化。</div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四、结论与展望</div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">通过本文的研究，我们可以得出以下结论：</div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1. <span class="_ _0"> </span><span class="ff1">多智能体强化学习是一种有效的解决<span class="_ _0"> </span></span>P2P<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">微电网中复杂决策问题的方法。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1e ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2. <span class="_ _0"> </span><span class="ff1">通过将多智<span class="_ _2"></span>能体行为<span class="_ _2"></span>批评算法<span class="_ _2"></span>与双延<span class="_ _2"></span>迟深度确<span class="_ _2"></span>定性策<span class="_ _2"></span>略梯度算<span class="_ _2"></span>法相结合<span class="_ _2"></span>，可以<span class="_ _2"></span>有效地处</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1f ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">理高维连续的状态和动作空间。</div><div class="t m0 x1 h2 y20 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3. MATLAB<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">仿真平台可以有效地模拟<span class="_ _0"> </span></span>P2P<span class="_"> </span><span class="ff1">微电网的运行过程，为研究提供了有力的工具。</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.611830,0.000000,0.000000,1.611830,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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