Feature-driven reinforcement learning for photovoltaic in continuous intraday trading
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摘要
本文提出一种基于特征驱动的强化学习方法，针对光伏电在连续盘中交易中的不确定性，实现了在市场微观结构和实时价格环境下的最优顺序交易策略。该策略结合Proximal Policy Optimization算法与线性可解释策略结构，通过解析历史丹麦市场数据训练和验证，显著提升了盈利性并降低了电量不平衡风险，证明了其数据高效性和实时可部署性 [page::0][page::1][page::4][page::7]。
