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摘要
动态的电费价格是驱使消费者改变用电消费模式的有效手段，为此，提出基于增强学习的动态价格优化(RLODP)算法。RLODP算法结合电力服务商的利润和消费者的用电成本，对电网负载进行管理；利用增强学习算法，电力服务商自适应地决策零售价格，将动态价格问题转化为离散有限马尔可夫决策过程(MDP)，再利用Q-学习算法解决该决策过程。实验结果表明，提出的RLODP算法减少了消费者的用电成本，实现了电网市场中电力供应与需求之间的平衡。
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单位国网河南省电力公司
