論文の概要: Optimizing Day-Ahead Energy Trading with Proximal Policy Optimization and Blockchain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01888v1
• Date: Sun, 03 Aug 2025 18:45:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 18:25:22.108775
• Title: Optimizing Day-Ahead Energy Trading with Proximal Policy Optimization and Blockchain
• Title（参考訳）: 政策最適化とブロックチェーンによる日頭エネルギー取引の最適化
• Authors: Navneet Verma, Ying Xie,
• Abstract要約: 本稿では,PPOアルゴリズム,最先端の強化学習手法,ブロックチェーン技術を統合した新しいフレームワークを提案する。 我々は、マルチオブジェクトエネルギー最適化のためのRLエージェントと、改ざん防止データとトランザクション管理のためのブロックチェーンを利用する包括的フレームワークを導入する。 私たちの貢献には、新しいシステムアーキテクチャ、堅牢なエージェント開発のためのカリキュラム学習、実用的なデプロイメントのための実行可能なポリシー洞察が含まれています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8909482883800253
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increasing penetration of renewable energy sources in day-ahead energy markets introduces challenges in balancing supply and demand, ensuring grid resilience, and maintaining trust in decentralized trading systems. This paper proposes a novel framework that integrates the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm, a state-of-the-art reinforcement learning method, with blockchain technology to optimize automated trading strategies for prosumers in day-ahead energy markets. We introduce a comprehensive framework that employs RL agent for multi-objective energy optimization and blockchain for tamper-proof data and transaction management. Simulations using real-world data from the Electricity Reliability Council of Texas (ERCOT) demonstrate the effectiveness of our approach. The RL agent achieves demand-supply balancing within 2\% and maintains near-optimal supply costs for the majority of the operating hours. Moreover, it generates robust battery storage policies capable of handling variability in solar and wind generation. All decisions are recorded on an Algorand-based blockchain, ensuring transparency, auditability, and security - key enablers for trustworthy multi-agent energy trading. Our contributions include a novel system architecture, curriculum learning for robust agent development, and actionable policy insights for practical deployment.
• Abstract（参考訳）: 日頭エネルギー市場における再生可能エネルギー資源の浸透の増加は、供給と需要のバランス、グリッドのレジリエンスの確保、分散取引システムの信頼の維持といった課題をもたらす。 本稿では、最先端の強化学習手法であるPPOアルゴリズムをブロックチェーン技術と統合し、日々のエネルギー市場における消費者の自動取引戦略を最適化する新しいフレームワークを提案する。 我々は、マルチオブジェクトエネルギー最適化のためのRLエージェントと、改ざん防止データとトランザクション管理のためのブロックチェーンを利用する包括的フレームワークを導入する。 テキサス電力信頼性協議会(ERCOT)の実際のデータを用いたシミュレーションは、我々のアプローチの有効性を実証する。 RL エージェントは、需要供給バランスを 2 % 以内で達成し、運転時間の大半において、ほぼ最適供給コストを維持する。 さらに、太陽光発電および風力発電における可変性に対処できる堅牢な蓄電池ポリシーを生成する。 すべての決定はAlgorandベースのブロックチェーンに記録され、透明性、監査可能性、セキュリティが保証される。 私たちの貢献には、新しいシステムアーキテクチャ、堅牢なエージェント開発のためのカリキュラム学習、実用的なデプロイメントのための実行可能なポリシー洞察が含まれています。

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