論文の概要: How to Use Reinforcement Learning to Facilitate Future Electricity
Market Design? Part 1: A Paradigmatic Theory
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02485v2
- Date: Fri, 12 May 2023 00:48:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-15 15:23:50.781850
- Title: How to Use Reinforcement Learning to Facilitate Future Electricity
Market Design? Part 1: A Paradigmatic Theory
- Title（参考訳）: 今後の電力市場設計に強化学習をどう活用するか
第1部 パラダイム理論
- Authors: Ziqing Zhu, Siqi Bu, Ka Wing Chan, Bin Zhou, Shiwei Xia
- Abstract要約: 本稿では、強化学習(RL)に基づくシミュレーションを用いて、共同市場設計のパラダイム理論と詳細な手法を開発する。
シミュレーション結果に基づいて市場設計を検証するために,いくつかの市場操作性能指標を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.104195252081324
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In face of the pressing need of decarbonization in the power sector, the
re-design of electricity market is necessary as a Marco-level approach to
accommodate the high penetration of renewable generations, and to achieve power
system operation security, economic efficiency, and environmental friendliness.
However, existing market design methodologies suffer from the lack of
coordination among energy spot market (ESM), ancillary service market (ASM) and
financial market (FM), i.e., the "joint market", and the lack of reliable
simulation-based verification. To tackle these deficiencies, this two-part
paper develops a paradigmatic theory and detailed methods of the joint market
design using reinforcement-learning (RL)-based simulation. In Part 1, the
theory and framework of this novel market design philosophy are proposed.
First, the controversial market design options while designing the joint market
are summarized as the targeted research questions. Second, the Markov game
model is developed to describe the bidding game in the joint market,
incorporating the market design options to be determined. Third, a framework of
deploying multiple types of RL algorithms to simulate the market model is
developed. Finally, several market operation performance indicators are
proposed to validate the market design based on the simulation results.
- Abstract（参考訳）: 電力部門における脱炭の必要性が強まる中、再生可能世代への高浸透に対処し、電力系統の安全、経済効率、環境に優しくするためのマルコレベルのアプローチとして、電力市場の再設計が必要である。
しかし、既存の市場設計手法は、エナジースポット市場(ESM)、アシラリーサービス市場(ASM)、金融市場(FM)、すなわち「ジョイント市場」と信頼性のあるシミュレーションベースの検証の欠如に悩まされている。
これらの欠点に対処するため,本論文では,強化学習(rl)に基づくシミュレーションを用いた共同市場設計のパラダイム理論と詳細な手法について述べる。
パート1では、この新しい市場デザイン哲学の理論と枠組みが提案されている。
まず、共同市場を設計する際の市場デザインオプションについて、対象とする研究課題として要約する。
第2に,市場設計の選択肢を取り入れた共同市場における入札ゲームを記述するために,マルコフゲームモデルを開発した。
第3に、市場モデルをシミュレートする複数のタイプのRLアルゴリズムをデプロイするフレームワークを開発する。
最後に、シミュレーション結果に基づいて市場設計を検証するために、いくつかの市場操作性能指標を提案する。
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