強化学習を用いた調整力市場における供給事業者の入札行動分析

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PE16145

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 電力技術研究会

発行日: 2016/09/21

タイトル(英語): A Bidding Strategy Analysis of Suppliers by using Reinforcement Learning

著者名: 界 波(横浜国立大学),辻 隆男(横浜国立大学),大山 力(横浜国立大学)

著者名(英語): Bo Jie(Yokohama National University),Takao Tsuji(Yokohama National University),Tsutomu Oyama(Yokohama National University)

キーワード: 調整力市場|市場メカニズム|強化学習|入札戦略|ｐａｙ－ａｓ－ｂｉｄ|ｕｎｉｆｏｒｍ－ｐｒｉｃｅ| balancing market |market mechanism |Q-Learning |bidding strategy|pay-as-bid |uniform-price

要約(日本語): 再生可能エネルギーの普及拡大に伴い、需給の最終調整を担う調整力市場は世界的に益々重要になりつつある。この市場メカニズムは“pay-as-bid ”および“uniform-price”オークション方式に大別される傾向があり、著者らはこれまでに両方式の特徴の差異について検討を進めてきた。本研究では、強化学習を用いて市場参加者の入札戦略を模擬した上で、インバランスが過剰および不足となる両方のケースについて調整力市場での取引をシミュレーションした結果を報告する。

要約(英語): Recently, with the penetration of renewable energy sources, the balancing market becomes more important. There are two mainstreams of auction mechanism in balancing market: “uniform-price auction” based on marginal fuel cost and “pay-as bid auction” with discriminatory pricing. In this paper, their characteristics were compared through numerical simulation based on Q-Learning algorithm.

原稿種別: 日本語

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