python代码：基于强化学习的智能电网的动态定价方法
摘要：提出了一种考虑服务提供商(SP)利润和用户(CUs)成本的分级电力市场中能量管理的动态定价DR算法。
使用强化学习(RL)描述分层决策框架，将动态定价问题描述为离散有限马尔可夫决策过程(MDP ),并采用Q学习求解该决策问题。
使用RL，SP可以在在线学习过程中自适应地决定零售电价，其中解决了Cu的负荷需求曲线的不确定性和批发电价的灵活性。
仿真结果表明，提出的DR算法能够提高SP的盈利能力，降低CUs的能源成本，平衡电力市场中的能源供需，提高电力系统的可靠性，是SP和CUs双赢的策略。
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