論文の概要: Assessing Long-Term Electricity Market Design for Ambitious Decarbonization Targets using Multi-Agent Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.17444v1
- Date: Fri, 19 Dec 2025 10:56:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-22 19:25:54.347886
- Title: Assessing Long-Term Electricity Market Design for Ambitious Decarbonization Targets using Multi-Agent Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: マルチエージェント強化学習によるアムビキタス脱炭ターゲットの長期電力市場設計の評価
- Authors: Javier Gonzalez-Ruiz, Carlos Rodriguez-Pardo, Iacopo Savelli, Alice Di Bella, Massimo Tavoni,
- Abstract要約: 本研究は, 脱炭エネルギーシステムの重要な特徴を捉えることができる多エージェント強化学習モデルを提案する。
このモデルはイタリアの電気システムのスタイリング版に適用され、様々なレベルの競争、市場デザイン、政策シナリオでテストされる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Electricity systems are key to transforming today's society into a carbon-free economy. Long-term electricity market mechanisms, including auctions, support schemes, and other policy instruments, are critical in shaping the electricity generation mix. In light of the need for more advanced tools to support policymakers and other stakeholders in designing, testing, and evaluating long-term markets, this work presents a multi-agent reinforcement learning model capable of capturing the key features of decarbonizing energy systems. Profit-maximizing generation companies make investment decisions in the wholesale electricity market, responding to system needs, competitive dynamics, and policy signals. The model employs independent proximal policy optimization, which was selected for suitability to the decentralized and competitive environment. Nevertheless, given the inherent challenges of independent learning in multi-agent settings, an extensive hyperparameter search ensures that decentralized training yields market outcomes consistent with competitive behavior. The model is applied to a stylized version of the Italian electricity system and tested under varying levels of competition, market designs, and policy scenarios. Results highlight the critical role of market design for decarbonizing the electricity sector and avoiding price volatility. The proposed framework allows assessing long-term electricity markets in which multiple policy and market mechanisms interact simultaneously, with market participants responding and adapting to decarbonization pathways.
- Abstract（参考訳）: 電力システムは、今日の社会を無炭素経済に転換する鍵となる。
長期の電気市場メカニズムは、オークション、支援スキーム、その他の政策手段などであり、発電ミックスを形成する上で重要である。
政策立案者や他の利害関係者が長期市場を設計、テスト、評価する上で、より高度なツールが必要であることを踏まえ、この研究は、脱炭エネルギーシステムの主要な特徴を捉えることができるマルチエージェント強化学習モデルを提示している。
利益を最大化する世代企業は、システムのニーズ、競争力、および政策シグナルに応じて、電力市場における投資決定を行う。
このモデルでは、独立的な近位政策最適化を採用しており、分散的で競争的な環境に適合するように選択された。
にもかかわらず、マルチエージェント環境での独立学習の固有の課題を考えると、広範なハイパーパラメーター探索は、分散トレーニングが競争行動と整合した市場結果をもたらすことを保証している。
このモデルはイタリアの電気システムのスタイリング版に適用され、様々なレベルの競争、市場デザイン、政策シナリオでテストされる。
結果は、電力セクターを脱炭し、価格変動を避けるための市場デザインの重要な役割を強調している。
提案手法により,複数の政策機構と市場機構が同時に相互作用する長期電力市場の評価が可能となり,市場参加者は脱炭経路に反応し適応する。
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