論文の概要: Exploring market power using deep reinforcement learning for intelligent
bidding strategies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04079v1
- Date: Sun, 8 Nov 2020 21:07:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-28 08:46:23.398745
- Title: Exploring market power using deep reinforcement learning for intelligent
bidding strategies
- Title（参考訳）: 知的入札戦略のための深層強化学習を用いた市場パワーの探索
- Authors: Alexander J. M. Kell, Matthew Forshaw, A. Stephen McGough
- Abstract要約: キャパシティが1年の平均的な電力価格に影響を及ぼすことがわかりました。
$sim$25%と$sim$11%の値は、市場構造と国によって異なる可能性がある。
平均市場価格の約2倍の市場上限の使用は、この効果を著しく減少させ、競争力のある市場を維持する効果があることを観察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.3939291118954
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Decentralized electricity markets are often dominated by a small set of
generator companies who control the majority of the capacity. In this paper, we
explore the effect of the total controlled electricity capacity by a single, or
group, of generator companies can have on the average electricity price. We
demonstrate this through the use of ElecSim, a simulation of a country-wide
energy market. We develop a strategic agent, representing a generation company,
which uses a deep deterministic policy gradient reinforcement learning
algorithm to bid in a uniform pricing electricity market. A uniform pricing
market is one where all players are paid the highest accepted price. ElecSim is
parameterized to the United Kingdom for the year 2018. This work can help
inform policy on how to best regulate a market to ensure that the price of
electricity remains competitive.
We find that capacity has an impact on the average electricity price in a
single year. If any single generator company, or a collaborating group of
generator companies, control more than ${\sim}$11$\%$ of generation capacity
and bid strategically, prices begin to increase by ${\sim}$25$\%$. The value of
${\sim}$25\% and ${\sim}$11\% may vary between market structures and countries.
For instance, different load profiles may favour a particular type of generator
or a different distribution of generation capacity. Once the capacity
controlled by a generator company, which bids strategically, is higher than
${\sim}$35\%, prices increase exponentially. We observe that the use of a
market cap of approximately double the average market price has the effect of
significantly decreasing this effect and maintaining a competitive market. A
fair and competitive electricity market provides value to consumers and enables
a more competitive economy through the utilisation of electricity by both
industry and consumers.
- Abstract（参考訳）: 分散型電力市場は、ほとんどの電力容量を管理する小さな発電会社によって支配されることが多い。
本稿では、発電事業者の1社またはグループによる総制御電力容量が平均電力価格に与える影響について検討する。
我々は、国全体のエネルギー市場のシミュレーションである elecsim を用いてこれを実証する。
我々は,一様価格帯の電力市場での入札に決定論的政策勾配強化学習アルゴリズムを用いて,世代を代表する戦略エージェントを開発する。
均一価格市場は、すべてのプレイヤーが最も高い価格で支払われる市場である。
ElecSimは2018年にイギリスにパラメタ化されている。
この研究は、電力価格が競争力を維持するために市場を最適に規制する方法に関する政策に役立ちます。
キャパシティが1年の平均的な電力価格に影響を及ぼすことがわかりました。
もし1つの発電機会社、または1つの発電機会社の協力集団が、${\sim}$11$\%$以上の発電容量を制御し、戦略的に入札すれば、${\sim}$25$\%$で価格が上昇し始める。
市場構造と国によって、${\sim}$25\%と${\sim}$11\%の値は異なる可能性がある。
例えば、異なるロードプロファイルは、特定のタイプのジェネレータまたは異なる生成能力の分布を好むかもしれない。
戦略的に入札されたジェネレータ会社が管理するキャパシティが${\sim}$35\%を超えると、価格が指数関数的に上昇する。
平均市場価格の約2倍の市場上限の使用は、この効果を著しく減少させ、競争力のある市場を維持する効果があることを観察する。
公正で競争力のある電気市場は消費者に価値を提供し、産業と消費者の両方による電気の利用を通じてより競争力のある経済を可能にする。
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