23、基于人工智能与机器学习的能源交易与管理：现状、挑战与展望

基于人工智能与机器学习的能源交易与管理：现状、挑战与展望

在当今能源领域，随着可再生能源的广泛应用和电力市场的不断发展，P2P 能源交易和基于机器学习的需求侧管理成为了研究的热点。本文将深入探讨 P2P 能源交易的优化策略、电力市场设计、技术经济激励措施，以及基于机器学习的需求侧管理的相关内容。

1. P2P 能源交易优化策略

在 P2P 能源交易中，优化产消者的运营和交易策略至关重要。与连续双向拍卖（CDA）市场相比，PISO 可以进一步提高经济利润，更好地将灵活资源整合到电力市场中。以下是一些具体的优化策略：
- 基于深度学习的决策模型 ：Chen 和 Su（2018）采用深度强化学习（DRL）技术（深度 Q 学习）来解决本地市场参与的决策过程。通过深度 Q 学习，产消者在能源交易中的快速响应决策能力得到提升，从而提高了他们参与本地能源生态系统的意愿。
- 数据驱动的定价策略 ：Xu 等人（2020）基于随机屋顶光伏功率预测，开发了基于数据驱动的博弈定价方法。通过遵循领导者 - 追随者 Stackelberg 博弈，基于 Q 学习的决策可以动态搜索接近最优的定价策略。
- 分布式能源交易的最优策略 ：Chen 和 Bu（2019）采用 DRL 算法确定分布式能源交易的最优策略，结果表明 P2P 能源交易模型适用于实际应用。从最优能源交易政策制定的角度来看，Xu 等人（2020）提出的交易政策可以有效降低每个微电网的能源成本，并确保数据交易安全。

此外，极端学习机（ELM）可用于市场预测。其输入包括交易周期 t 的投标价格（λt）和投标数量（P