向绿色能源的过渡需要先进的模型来分析复杂的能源系统。其中，基于智能体的建模（ABM）或多智能体系统是最关键的仿真技术。机器学习（ML）方法集成到ABM中，可以准确模拟现实世界的场景和新兴能源市场主体的行为，如可再生能源发电厂、激励计划、电动汽车和电池储能系统。

1. 引言

向清洁能源的工业转型是一个复杂的过程，需要选择合适的政策。然而，技术、社会和经济因素之间的相互作用使这种转变的建模变得具有挑战性。基于智能体的建模（ABM）以与环境交互的自主智能体为特征，能够分析复杂系统。被认为是模拟现实世界交互和模拟每个智能体学习过程的最详细和最现实的方法。

机器学习（ML）被广泛应用于各种ABM模型，用以提高模型的准确性和仿真精度。如帮助电力生产商调整其市场报价。

在向低碳能源市场过渡的过程中，需要整合包括可再生能源发电厂、碳排放交易系统和储能系统在内的各种技术和市场。

2. Agent能源市场模拟软件

目前，能源市场中的已有系列的ABM软件工具。电力行业智能体模拟器（SEPIA）是能源市场上首批对不同智能体（如发电厂、消费者、供应商和输电网络运营商）进行建模的软件工具之一。它采用了基于玻尔兹曼选择的Q学习和遗传分类学习。

电力市场复杂适应系统（EMCAS）工具有一个独立的系统运营商（ISO）和监管机构。可以模拟用户所需的规则并调查其市场影响。还可以模拟从实时到未来几年的不同战略。它还有一个独特功能是特殊的事件生成器，如发电厂故障和需求的突然激增。

市场运营商智能体被引入模拟竞争性电力市场的多智能体系统（MASCEM）。每个智能体都可以根据历史数据为每个场景确定最佳策略。

Markettecture在智能体方面与其他模拟模型相似。但在Markettecture，生产商智能体有三种不同的投标策略可供选择。生产者智能体可以在完全竞争策略中基于边际成本进行投标，在寡头垄断策略中基于边缘收入和边际成本的交集进行投标，或者在竞争寡头垄断策略中将两者之间的随机价格进行投标。

国家电力市场模拟系统（NEMSIM）是为澳大利亚电力市场设计的，它可以代表各种市场，包括短期交易、中期协议和长期投资市场。NEMSIM还可以计算排放量。

PowerACE软件旨在模拟德国电力市场，并基于通用递归多孔剂模拟工具包（Repast）模拟程序构建。该模型结合了长期市场、短期市场和容量机制。模拟包括各种智能体，如市场监管机构、投资者、发电厂、存储设施、配电公司和消费者。

ElectTrans是使用Repast库构建的荷兰电力系统的基于智能体的模型。该模型区分了住宅、商业、工业和农业消费群体。

电力交易智能体竞争（Power TAC）提供了一个全面的电力市场模拟，包括批发和平衡市场。经纪商通过提供关税合同来吸引客户，从而建立投资组合。

基于智能体的可再生能源和综合能源系统调查市场模型（AMIRIS）包括传统智能体，允许检查各种可再生能源支持机制及其在欧洲的影响。AMIRIS模型的输出包括电价、系统成本和排放量。

能源建模实验室（EMLab）旨在模拟欧洲电力市场，以其定义可再生能源、碳市场、容量机制、投资和政策的能力而闻名。

ElecSim是为英国市场开发的ABM模型。在ElecSim中，不同的输入，例如未来需求、电价和未来燃料价格，都是参数化输入的。

GenCo智能体使用基于净现值的投资算法进行长期发电厂投资。它还使用历史数据和多元线性回归模型估算碳价格。

短期电力市场模拟器实时（STEMS-RT）模型由人类和计算机智能体组成，代表生产者和消费者双方。在STEMS-RT工具中，人类智能体执行自己的出价策略，计算机智能体应用预定义的出价策略。

Nexus-e模拟了瑞士电力市场，包括输电网络、燃料成本和可再生能源政策。该模型试图预测未来的发电组合、网络、跨境交易和价格，并在2020年至2050年间以10年为间隔产生产出。

电力市场投资套件基于智能体的模拟（EMI-AS）结合了全面的投资者行为和各种参数，如融资方案、技术偏好、长期预测和风险承受能力。EMI-AS模型每年预测发电厂的进入和退役。

3. 结论

将ML与ABM整合的四个主要目的：（1）增强ABM的解释力；（2）提高仿真效率；（3）加强验证和核查过程；（4）深化我们对投入产出关系和模型结果的理解。

几乎所有的相关研究都集中在电力市场。机器学习主要用于智能体学习，其次为进行预测，同时使用机器学习和外部数据预测的研究较少。