深層強化学習に基づく電力取引エージェントの開発

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: TSI21005

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 分野横断型新システム創成研究会

発行日: 2021/01/20

タイトル(英語): Trading Agent for the Electricity Market based on Deep Reinforcement Learning

著者名: 青野 義樹(大阪府立大学),森 直樹(大阪府立大学),平野 秀明(三菱電機),北村 聖一(三菱電機),森 一之(三菱電機)

著者名(英語): Yoshiki Aono(Osaka Prefecture University),Naoki Mori(Osaka Prefecture University),Hideaki Hirano(Mitsubishi Electric),Shoichi Kitamura(Mitsubishi Electric),Kazuyuki Mori(Mitsubishi Electric)

キーワード: 人工知能|深層強化学習|電力市場|マルチエージェントシミュレーション|Artificial Intelligence|Deep Reinforcement Learning|Power Market|Multi Agent Simulation

要約(日本語): 本研究は，AI技術に基づく電力取引エージェントを開発することを目的としている．電力取引についての実データは入手困難であるため，今回は明確な教師データを必要としない深層強化学習を用いたAIエージェントを提案する．実データにおける統計的指標に基づき生成した価格データを用いて電力市場シミュレータを構築し，マルチエージェントシミュレーションにより電力取引における深層強化学習エージェントの有効性を確認する．

要約(英語): The purpose of this research is to develop an electricity trading agent based on AI technology. Since it is difficult to obtain actual data on electricity trading, we propose an AI agent using deep reinforcement learning that does not require precise teacher data. An electricity market simulator is constructed using price data generated based on statistical indicators in actual data, and the effectiveness of deep reinforcement learning agents in electricity trading is confirmed through multi-agent simulation._x000D_

本誌: 2021年1月23日分野横断型新システム創成研究会

本誌掲載ページ: 21-24 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 621 Kバイト