精选理由
想知道强化学习里状态怎么设计才能跨市场通用？这篇论文用Double DQN和HydroDam做了严谨对比，绝对+相对+预测特征组合最好。
这篇论文研究了深度强化学习中状态表示对抽水蓄能交易决策的影响，固定使用Double DQN智能体和HydroDam环境。对比绝对价格/日历特征、相对特征和预测特征三种特征家族，组合使用绝对+相对+预测特征在比利时2007–2011数据上训练，在2012–2025的相同市场测试集上达到55.6%的分数，跨39个ENTSO-E市场区域的分数中位数为47.5%，显著优于单独使用绝对特征（测试集28.8%，跨区中位数5.7%）或相对特征。结果表明状态表示是储水交易强化学习策略设计的核心，而非次要预处理选择。
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这篇论文研究了深度强化学习中状态表示对抽水蓄能交易决策的影响，固定使用Double DQN智能体和HydroDam环境。对比绝对价格/日历特征、相对特征和预测特征三种特征家族，组合使用绝对+相对+预测特征在比利时2007–2011数据上训练，在2012–2025的相同市场测试集上达到55.6%的分数，跨39个ENTSO-E市场区域的分数中位数为47.5%，显著优于单独使用绝对特征（测试集28.8%，跨区中位数5.7%）或相对特征。结果表明状态表示是储水交易强化学习策略设计的核心，而非次要预处理选择。
Energy trading decisions depend not only on current market prices, but also on expected future market conditions, and operational constraints. This makes the state representation given to a reinforcement learning agent a…