論文の概要: How to Use Reinforcement Learning to Facilitate Future Electricity
Market Design? Part 2: Method and Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06921v1
- Date: Thu, 4 May 2023 01:36:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-14 20:47:59.685137
- Title: How to Use Reinforcement Learning to Facilitate Future Electricity
Market Design? Part 2: Method and Applications
- 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2部:方法と応用
- 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, 共同電力市場設計のパラダイム理論と詳細な手法を開発する。
マルコフゲームモデルを開発し、市場設計の選択肢と不確実なリスクをモデル定式化に組み込む方法を示す。
第1部で開発された一般化市場シミュレーション手法の実践的実装として,マルチエージェントポリシ近位最適化(MAPPO)アルゴリズムについて詳述する。
- 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: This two-part paper develops a paradigmatic theory and detailed methods of
the joint electricity market design using reinforcement-learning (RL)-based
simulation. In Part 2, this theory is further demonstrated by elaborating
detailed methods of designing an electricity spot market (ESM), together with a
reserved capacity product (RC) in the ancillary service market (ASM) and a
virtual bidding (VB) product in the financial market (FM). Following the theory
proposed in Part 1, firstly, market design options in the joint market are
specified. Then, the Markov game model is developed, in which we show how to
incorporate market design options and uncertain risks in model formulation. A
multi-agent policy proximal optimization (MAPPO) algorithm is elaborated, as a
practical implementation of the generalized market simulation method developed
in Part 1. Finally, the case study demonstrates how to pick the best market
design options by using some of the market operation performance indicators
proposed in Part 1, based on the simulation results generated by implementing
the MAPPO algorithm. The impacts of different market design options on market
participants' bidding strategy preference are also discussed.
- Abstract（参考訳）: 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, 共同電力市場設計のパラダイム理論と詳細な手法を開発する。
パート2では、電気スポット市場(ESM)を設計するための詳細な手法と、アシラリーサービス市場(ASM)における予約容量製品(RC)と、金融市場(FM)における仮想入札(VB)製品とを併用して、この理論をさらに実証している。
第1部で提案された理論に従い、まず、共同市場における市場設計の選択肢を特定する。
次に,市場設計の選択肢と不確実なリスクをモデル定式化に組み込む方法を示すマルコフゲームモデルを開発した。
第1部で開発された一般化市場シミュレーション手法の実践的実装として,マルチエージェントポリシ近位最適化(MAPPO)アルゴリズムについて述べる。
最後に,本研究では,mappoアルゴリズムを実装したシミュレーション結果に基づいて,第1部で提案する市場運用性能指標を用いて,最適な市場設計オプションを選択する方法を示す。
市場参加者の入札戦略選好に異なる市場デザインオプションが与える影響についても論じる。
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