論文の概要: Evaluating the Impact of Multiple DER Aggregators on Wholesale Energy Markets: A Hybrid Mean Field Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00107v1
- Date: Tue, 27 Aug 2024 14:56:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-08 15:11:32.896683
- Title: Evaluating the Impact of Multiple DER Aggregators on Wholesale Energy Markets: A Hybrid Mean Field Approach
- Title（参考訳）: 多元アグリゲータが全エネルギー市場に与える影響評価:ハイブリッド平均場アプローチ
- Authors: Jun He, Andrew L. Liu,
- Abstract要約: 地域エネルギー市場への分散エネルギー資源の統合は、グリッドの柔軟性を大幅に向上させ、市場効率を向上し、より持続可能なエネルギーの未来に貢献することができる。
我々は、複数のDERアグリゲータを特徴とする市場モデルについて検討し、それぞれがDERリソースのポートフォリオを制御し、DER資産所有者に代わって市場への入札を行う。
本稿では,MFGフレームワーク内で各エージェントが最適な戦略を学習し,市場状況や不確実性に適応する能力を向上させるための強化学習(RL)手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0535683313855055
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The integration of distributed energy resources (DERs) into wholesale energy markets can greatly enhance grid flexibility, improve market efficiency, and contribute to a more sustainable energy future. As DERs -- such as solar PV panels and energy storage -- proliferate, effective mechanisms are needed to ensure that small prosumers can participate meaningfully in these markets. We study a wholesale market model featuring multiple DER aggregators, each controlling a portfolio of DER resources and bidding into the market on behalf of the DER asset owners. The key of our approach lies in recognizing the repeated nature of market interactions the ability of participants to learn and adapt over time. Specifically, Aggregators repeatedly interact with each other and with other suppliers in the wholesale market, collectively shaping wholesale electricity prices (aka the locational marginal prices (LMPs)). We model this multi-agent interaction using a mean-field game (MFG), which uses market information -- reflecting the average behavior of market participants -- to enable each aggregator to predict long-term LMP trends and make informed decisions. For each aggregator, because they control the DERs within their portfolio under certain contract structures, we employ a mean-field control (MFC) approach (as opposed to a MFG) to learn an optimal policy that maximizes the total rewards of the DERs under their management. We also propose a reinforcement learning (RL)-based method to help each agent learn optimal strategies within the MFG framework, enhancing their ability to adapt to market conditions and uncertainties. Numerical simulations show that LMPs quickly reach a steady state in the hybrid mean-field approach. Furthermore, our results demonstrate that the combination of energy storage and mean-field learning significantly reduces price volatility compared to scenarios without storage.
- Abstract（参考訳）: 分散エネルギー資源 (DER) の地域エネルギー市場への統合は、グリッドの柔軟性を大幅に向上させ、市場効率を向上し、より持続可能なエネルギーの未来に貢献することができる。
太陽のPVパネルやエネルギー貯蔵など、DERが増殖するにつれて、小さなプロシューマーがこれらの市場で有意義に参加できるように、効果的なメカニズムが必要である。
我々は、複数のDERアグリゲータを特徴とする市場モデルについて検討し、それぞれがDERリソースのポートフォリオを制御し、DER資産所有者に代わって市場への入札を行う。
このアプローチの鍵は、市場相互作用の繰り返しの性質を認識し、参加者が時間とともに学び、適応する能力を認識することです。
具体的には、アグリゲーターは、問屋市場の他のサプライヤーと繰り返し交流し、問屋の電力価格(LMP)をまとめて形成する。
このマルチエージェントインタラクションを平均フィールドゲーム(MFG)を用いてモデル化し,市場参加者の平均行動を反映した市場情報を用いて,長期LMPトレンドの予測と情報決定を可能にする。
各アグリゲータは、特定の契約構造の下でポートフォリオ内のDERを管理するため、(MFGとは対照的に)平均フィールド制御(MFC)アプローチを用いて、その管理下にあるDERの総報酬を最大化する最適なポリシーを学ぶ。
また、MFGフレームワーク内で各エージェントが最適な戦略を学習し、市場状況や不確実性に適応する能力を高めるための強化学習(RL)ベースの手法を提案する。
数値シミュレーションにより、LMPはハイブリッド平均場アプローチにおいて急速に定常状態に達することが示された。
さらに,エネルギストレージと平均場学習の組み合わせは,ストレージのないシナリオと比較して価格変動を著しく低減することを示した。
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