U-Mart システムに基づく電力取引シミュレータにおける実市場再現手法の提案

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS6-7

グループ名: 【C】2019年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2019/08/28

タイトル(英語): Real Market Reproduction Method for Power Trading Simulator Based on U-Mart System

著者名: 青野 義樹(大阪府立大学),小川 恭子(大阪府立大学),森 直樹(大阪府立大学),岡田 真(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|Kyoko Ogawa|Naoki Mori|Makoto Okada|Hideaki Hirano|Shoichi Kitamura|Kazuyuki Mori

キーワード: 電力市場|U-Mart|マルチエージェントシステム|機械学習|エネルギー取引シミュレータ

要約(日本語): 近年，日本では電力会社の発送電分離に向け電力システムが改革され，電力自由化の環境が整備されている。電力取引市場において，入札価格は事業者の利益の源泉となりうるため，詳細なデータの入手は困難であるが，入札量と価格の関係を明示的に表現することは重要な課題である。今後，電力取引市場が一般化する場合を考慮すると，マルチエージェントシステムに基づくシミュレータが必要となると考えられる。そこで，我々はこれまで人工市場システムU-Mart を基盤としたエネルギー取引シミュレータを開発してきた。今回は，従来のシステムに深層学習に代表される機械学習を導入することでエネルギー取引シミュレータを拡張し，数値実験によって有効性を示した。

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