学習機能をもつエージェントによる電力市場シミュレーション

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-040

グループ名: 【全国大会】平成14年電気学会全国大会論文集

発行日: 2002/03/26

タイトル(英語): Electric Power Market Simulation using Malti Agent System with a learning function

著者名: 新道徹 (横浜国立大学),大山 力(横浜国立大学)

著者名(英語): Toru Shinmichi(Yokohama National Univercity),Tsutomu Ohyama(Yokohama National Univercity)

キーワード: マルチエージェントシステム|プール市場|規制緩和|メンバーシップ関数|学習

要約(日本語): 電力分野における規制緩和が進むことにより、電力市場は、従来の電気事業者と独立系発電事業者（IPP）やコジェネレータなどによる競争的なものになると考えられる。したがって、そういった場合に起こりうる問題を考える必要がある。自由化された市場では、各事業者が自己の利益を最大にするために独自の考えに基づき行動する。そのような問題を考えるためには、マルチエージェントシステムを用いた記述が適しており、本研究でもエージェントを用いて電力市場のシミュレーションを行った。さらに、受給ひっ迫による価格のスパイクの問題等を考えるために、エージェントには学習機能をもたせ、過去の入札結果から入札方法を変化できるように設定した。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 242 Kバイト