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基于MATLAB的P2P微电网多智体深度强化学习（MADRL）研究：面向IEEE TSG期刊文章复现,基于MATLAB的P2P微电网多智体深度强化学习（MADRL）研究：互联住宅与能源转换的决策策略分析,MATLAB代码：p2p 微电网 MADRL 多智体强化学习 关键词：p2p 微电网 MADRL 多智体强化学习 IEEE TSG 参考文档：《Peer-to-Peer Energy Trading and Energy Conversion in Interconnected Multi-Energy Microgrids Using Multi-Agent Deep Reinforcement Learning》2021 SCI一区 IEEE Transactions on Smart Grid 大致复现 仿真平台：MATLAB 2022a起步 主要内容: 主要研究了互联住宅、商业和工业地图地图中的外部P2P能源交易问题和内部能源转问题。 这两个问题是具有大量高维数据和不确定性的复杂决策问题，因此提出了一种将多智能体行为批评算法与双延迟深度确定性策略梯度算法相结合的多智能体深度强化
文章标题：P2P 微电网中的多智能体强化学习应用
在现代社会中，随着人们对可再生能源的依赖程度不断加深，微电网的建设和发展成为了一
个热门的研究领域。其中，P2P（Peer-to-Peer）微电网更是成为了研究的焦点。P2P 微电
网能够通过在住宅、商业和工业等不同区域之间建立能源交易网络，实现能源的高效利用和
共享。然而，这种网络中的能源交易和内部能源转换问题却是一个复杂的决策问题，涉及到
大量的高维数据和不确定性因素。为了解决这一问题，本文提出了一种基于多智能体强化学
习（MADRL）的方法。
一、问题背景
在 P2P 微电网中，存在着两个主要的复杂决策问题。第一个问题是外部的 P2P 能源交易问
题。在互联住宅、商业和工业地图中，不同的节点之间需要进行能源的交易，以达到最优的
能源利用效率。由于这些节点具有高维的数据输入和复杂的交互关系，传统的优化算法往往
难以处理。第二个问题是内部的能源转换问题。微电网内部需要进行能源的转换和分配，以
适应不同节点的能源需求和供应情况。这也需要一种能够处理高维连续状态和动作空间的算
法。
二、MADRL 算法的提出
为了解决这两个问题，本文提出了一种将多智能体行为批评算法与双延迟深度确定性策略梯
度算法相结合的多智能体深度强化学习方法。该方法利用了多智能体的特性，将微电网中的
不同节点视为独立的智能体，通过相互之间的交互和学习，达到最优的能源利用效率。
具体而言，该方法采用了深度神经网络来逼近每个智能体的策略和价值函数。通过双延迟深
度确定性策略梯度算法，可以有效地处理高维连续的动作空间。同时，通过多智能体行为批
评算法，可以使得每个智能体能够根据其他智能体的行为和反馈来调整自己的行为，从而实
现整体的协同优化。
三、MATLAB 仿真平台的应用
为了验证该方法的有效性和可行性，我们采用了 MATLAB 2022a 作为仿真平台。我们建立了
一个 P2P 微电网的仿真模型，其中包括了不同类型节点的能源交易和内部能源转换过程。
通过运行仿真实验，我们可以观察到每个智能体的行为变化和整体的能源利用效率变化。
四、结论与展望
通过本文的研究，我们可以得出以下结论：
1. 多智能体强化学习是一种有效的解决 P2P 微电网中复杂决策问题的方法。
2. 通过将多智能体行为批评算法与双延迟深度确定性策略梯度算法相结合，可以有效地处
理高维连续的状态和动作空间。
3. MATLAB 仿真平台可以有效地模拟 P2P 微电网的运行过程，为研究提供了有力的工具。
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