電力系統におけるRPS制度の強化学習に基づく市場解析

カテゴリ: 部門大会

論文No: 42

グループ名: 【B】平成17年電気学会電力・エネルギー部門大会講演論文集

発行日: 2005/08/10

タイトル(英語): RPS Market Analysis Based on Reinforcement Learning in Power System

著者名: 菅野孝則 (北海道大学),北裕幸 (北海道大学),田中英一 (北海道大学),長谷川淳 (函館工業高等専門学校)

キーワード: 再生可能エネルギー|RPS|REC|電力市場|Q-learningマルチエージェント|Renewable energy|RPS|REC|Power market|Q-learningMulti-agent

要約(日本語): 電力事業に競争原理が導入されつつあり、電力市場について考えられている。また、同様に環境問題が取上げられ、再生可能エネルギーの導入が期待されている。これらの対応として、RPS制度を取り上げる。再生可能エネルギー発電事業者の発電単価は、既存の発電方式と比べると高いため、売電収入だけでは発電事業に参加しづらいが、RPS制度では、売電以外の収益が発生し、既存の発電方式と同等の競争力が得られる可能性がある。本研究では再生可能エネルギー発電事業者の収入に着目した検討を行うため、マルチエージェントを用いた分析モデルを開発し、一部のエージェントへQ-learningに基づく強化学習を適用する。

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