Attention-based TD3を用いた蓄電池事業者向けアービトラージ戦略最適化

カテゴリ：部門大会

論文No：058

グループ名：【B】令和7年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日：2025/9/5

タイトル(英語)：Optimization of Arbitrage Strategies for Battery Storage Operators Using Attention-based TD3

著者名：高山聡志（大阪公立大学），石亀篤司（大阪公立大学）

著者名(英語)： Satoshi Takayama (Osaka Metropolitan University), Atsushi Ishigame (Osaka Metropolitan University)

キーワード：蓄電池,電力スポット市場,裁定取引,深層強化学習,Attention機構,最適化,Battery,Spot market,Arbitrage trading,Deep Reinforcement Learning,Attention mechanism,Optimization

要約(日本語)：本研究では、電力スポット市場における蓄電池のアービトラージ最適化のために、Attention機構を組み込んだTD3アルゴリズムを提案する。市場価格とバッテリー状態の複雑な時間変動を自己注意モジュールで捉え、劣化コストを明示的に考慮する構成とした。具体的には、actor・criticネットワーク双方に自己注意モジュールを配置し、長期的な価格変動パターンと充放電履歴を学習する設計。日本市場データのシミュレーションで、従来TD3や日次ローリング最適化を上回る大幅な純利益とバッテリー寿命延長効果が確認され、運用の安定性向上も示された。Attention機構の導入が堅牢な蓄電池運用に寄与することを示す。

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