已有的基于智能代理的发电商竞价模拟研究多集中于单一决策目标，缺少多重决策目标的分析建模，此外在代理学习过程中，策略空间一般是固定的，缺乏灵活性。为此，提出一种基于综合效用函数和动态策略空间的发电商竞价模拟方法，同时结合强化学习中的RE-learning算法，实现对其竞价行为的模拟。仿真结果表明，所提方法能探索到更优的均衡点，同时可模拟发电商对总体收益和机组相对利用率间的综合考虑行为。
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