Natural-gas storage modelling by deep reinforcement learning
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摘要
本报告提出GasRL模拟器，结合意大利天然气市场校准模型与深度强化学习算法，模拟储气策略对价格波动、供应需求的影响。通过比较多种算法，确定Soft Actor Critic取得最佳表现，其策略生成的价格动态高度拟合真实季节性与波动性，且未直接以价格数据校准。研究还揭示欧盟规定的最低储气阈值提升市场对供应冲击的抵抗力，但可能导致利润降低和价格波动略增，为政策设计提供量化分析工具 [page::0][page::1][page::4][page::5][page::6]
