機械学習を導入した個人間電力取引のエージェントシミュレーション

カテゴリ：部門大会

論文No：207

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)：Agent simulation of peer-to-peer electricity trading with machine learning

著者名：富田基裕（成蹊大学），瀬戸寿之（成蹊大学），若杉健一（成蹊大学），村上朝之（成蹊大学）

著者名(英語)： Motohiro Tomita (Seikei University), Toshiyuki Seto (Seikei University), Kenichi Wakasugi (Seikei University), Tomoyuki Murakami (Seikei University)

キーワード：個人間電力取引,エージェントシミュレーション,機械学習,peer-to-peer electricity trading,agent simulation,machine-learning

要約(日本語)：標準的な配電用変電所1バンクおよび高圧フィーダ1系統からなる200戸規模の需要家群を対象とした個人間電力取引について機械学習を行うエージェントモデルによってシミュレートした。これまでのエージェントモデル計算では、PVの電力量は日射量、消費電力量は直近2週間の平均電力消費量から線形近似で予測をしていた。そのため、予測精度の向上を目指し、日射量以外の天候データや平日／休日などのカレンダー情報などを収集し、機械学習を導入した。本研究では、PV電力量、消費電力量、P2P落札電力量、蓄電池充放電量について2種類の学習モデルを比較し、それぞれの予測精度の検討および市場におけるふるまいの変化を評価した。

PDFファイルサイズ：431Kバイト