EN基于多智能体强化学习的储能电能量-调频市场交易策略
Trading strategy of energy storage in electric energy and frequency regulation markets based on multi-agent reinforcement learning
- 电力自动化设备 2026年46卷第4期 页码：139-148
- 作者机构：
1.大唐海南文昌新能源有限公司，海南 文昌 571332
2.浙江大学 电气工程学院，浙江 杭州 310027
3.大唐（文昌）储能科技有限公司，海南 文昌 571300
4.中国大唐集团海外投资有限公司，北京 100052
5.中国大唐集团科学技术研究总院有限公司华东电力试验研究院，安徽 合肥 230061
- 作者简介：
张新琪（2000 —），男，工程师，主要研究方向为新能源发电设备与系统（E-mail：zxq2495@163.com）；
柳志海（2002 —），男，硕士研究生，主要研究方向为电力市场（E-mail：22460137@zju.edu.cn）；
杨 强（1979 —），男，教授，博士，研究方向为电力人工智能理论及应用（E-mail：qyang@zju.edu.cn）。
- 基金信息：海南省重点研发项目(ZDYF2024GXJS296)
DOI：10.16081/j.epae.202603013
中图分类号： TM73收稿：2026-01-09，
修回：2026-03-12，
网络首发：2026-03-18，
纸质出版：2026-04-10
- 稿件说明：
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张新琪,柳志海,陈晓晨等.基于多智能体强化学习的储能电能量-调频市场交易策略[J].电力自动化设备,2026,46(04):139-148.
ZHANG Xinqi,LIU Zhihai,CHEN Xiaochen,et al.Trading strategy of energy storage in electric energy and frequency regulation markets based on multi-agent reinforcement learning[J].Electric Power Automation Equipment,2026,46(04):139-148.
张新琪,柳志海,陈晓晨等.基于多智能体强化学习的储能电能量-调频市场交易策略[J].电力自动化设备,2026,46(04):139-148. DOI： 10.16081/j.epae.202603013.
ZHANG Xinqi,LIU Zhihai,CHEN Xiaochen,et al.Trading strategy of energy storage in electric energy and frequency regulation markets based on multi-agent reinforcement learning[J].Electric Power Automation Equipment,2026,46(04):139-148. DOI： 10.16081/j.epae.202603013.
摘要
为了提高独立储能在新型电力系统中的市场竞争力，提出一种基于多智能体强化学习的电能量-调频辅助服务市场联合交易策略。根据南方区域电力市场规则，构建包含火电、新能源与独立储能的联合出清模型；在马尔可夫博弈框架下，将各发电主体建模为智能体，采用多智能体强化学习算法，实现非完全信息条件下的策略性报价优化；为了刻画储能与系统运行之间的跨时段耦合特性，设计多维状态与动作空间的建模方法，以实现多时段协同优化。基于IEEE 30节点系统的仿真结果表明，所提算法可使智能体总收益相较于单一智能体算法提升18.8 %。进一步分析结果表明，随着参与策略性报价的机组数量增加，各市场主体总体收益呈上升趋势。研究结果验证了所提多智能体强化学习框架在提升储能市场收益与优化系统整体运行效率方面的有效性。
Abstract
To enhance the market competitiveness of independent energy storage in the new power system，a joint trading strategy for participating in electric energy and frequency regulation ancillary service markets based on multi-agent reinforcement learning is proposed. According to the rules of the Southern Regional Electricity Market，a joint clearing model including thermal power，new energy and independent energy storage is constructed. Under a Markov game framework，each power generation entity is modeled as an agent，and a multi-agent reinforcement learning algorithm is adopted to achieve strategic bidding optimization under conditions of incomplete information. To depict the cross-period coupling characteristics between energy sto-rage and system operation，a modeling method of multi-dimensional state and action space is designed to achieve multi-period collaborative optimization. The simulative results of IEEE 30-bus system show that the proposed algorithm can increase the total revenue of the agents by 18.8 % compared with the single-agent algorithm. Further analysis results indicate that as the number of units engaging in strategic bidding increa-ses，the overall revenue of each market entity exhibits an upward trend. The research results verify the effectiveness of the proposed multi-agent reinforcement learning framework in enhancing the revenue of energy storage in the markets and optimizing the overall operational efficiency of the system.
关键词
Keywords
references
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