発電機運用の実行可能性と約定の不確実性を考慮した電力市場入札戦略の学習手法

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：PE25155,PSE25178

グループ名：【B】電力・エネルギー部門 電力技術/【B】電力・エネルギー部門 電力系統技術合同研究会

発行日：2025/9/1

タイトル(英語)：Learning Market Bidding Strategies Considering Generator Operational Feasibility and Stochastic Market Clearing

著者名：根岸 信太郎(神奈川大学)

著者名(英語)： Shintaro Negishi(Kanagawa University)

キーワード：バンディットアルゴリズム,発電機起動停止問題,入札戦略,Bandit algorithm,Unit commitment,Bidding strategy

要約(日本語)：本論文では，エネルギー機器運用の実行可能性と約定の不確実性を踏まえたスポット市場での入札戦略を得ることを目的として，バンディットアルゴリズムと発電機起動停止問題（UC: Unit Commitment）を組み合わせた手法を提案する。

要約(英語)：This paper proposes a learning-based bidding strategy for power producers that accounts for generator operational feasibility and stochastic market clearing. By integrating multi-armed bandit algorithms with a unit commitment model, the method enables strategy selection based on both expected profitability and operational viability. Contextual information from market prices and safety-aware exploration are incorporated to improve convergence and avoid infeasible operations. Numerical experiments using actual market data demonstrate the effectiveness of the proposed approach in identifying robust bidding strategies under uncertainty. The framework is adaptable and computationally efficient, making it suitable for real-world electricity market applications.

本誌：2025年9月4日-2025年9月5日電力技術/電力系統技術合同研究会-3

本誌掲載ページ：87-92p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：1,844Kバイト