論文の概要: Approximating Energy Market Clearing and Bidding With Model-Based Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01772v2
• Date: Thu, 25 May 2023 15:57:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 20:46:24.004152
• Title: Approximating Energy Market Clearing and Bidding With Model-Based Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: モデルに基づく強化学習によるエネルギー市場浄化と入札の近似
• Authors: Thomas Wolgast and Astrid Nie{\ss}e
• Abstract要約: マルチエージェント強化学習(MARL)は,エネルギー市場参加者の期待行動を予測するための,有望な新しいアプローチである。 我々は、学習したOPF近似と明示的な市場ルールの形で、エネルギー市場を基本的MARLアルゴリズムにモデル化する。 実験により, このモデルではトレーニング時間を1桁程度削減できるが, ナッシュ平衡の近似はわずかに悪化することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Energy markets can provide incentives for undesired behavior of market participants. Multi-agent Reinforcement learning (MARL) is a promising new approach to predicting the expected behavior of energy market participants. However, reinforcement learning requires many interactions with the system to converge, and the power system environment often consists of extensive computations, e.g., optimal power flow (OPF) calculation for market clearing. To tackle this complexity, we provide a model of the energy market to a basic MARL algorithm in the form of a learned OPF approximation and explicit market rules. The learned OPF surrogate model makes an explicit solving of the OPF completely unnecessary. Our experiments demonstrate that the model additionally reduces training time by about one order of magnitude but at the cost of a slightly worse approximation of the Nash equilibrium. Potential applications of our method are market design, more realistic modeling of market participants, and analysis of manipulative behavior.
• Abstract（参考訳）: エネルギー市場は、市場参加者の望ましくない行動にインセンティブを与えることができる。 マルチエージェント強化学習(MARL)は,エネルギー市場参加者の期待行動を予測するための,有望な新しいアプローチである。 しかし、強化学習はシステムとの多くの相互作用を収束させる必要があり、電力系統環境はしばしば市場清算のための最適電力フロー(opf)計算のような広範な計算からなる。 この複雑さに対処するために、学習されたOPF近似と明示的な市場ルールという形で、基本的MARLアルゴリズムにエネルギー市場モデルを提供する。 学習されたOPFサロゲートモデルはOPFの明確な解決を完全に不要にする。 実験により, このモデルではトレーニング時間を約1桁削減できるが, ナッシュ平衡の近似はわずかに悪化することがわかった。 本手法の潜在的な応用は, 市場設計, 市場参加者のより現実的なモデリング, マニピュレーション行動の分析である。

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