論文の概要: A Hierarchical MARL-Based Approach for Coordinated Retail P2P Trading and Wholesale Market Participation of DERs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.20586v1
- Date: Wed, 22 Apr 2026 14:02:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-23 15:36:11.160799
- Title: A Hierarchical MARL-Based Approach for Coordinated Retail P2P Trading and Wholesale Market Participation of DERs
- Title(参考訳): 階層型MARLによる小売P2P取引のコーディネートと販売市場参加
- Authors: Patrick Wilk, Ethan Cantor, Yikui Liu, Jie Li,
- Abstract要約: 本研究では、階層型マルチエージェント深層強化学習(MARL)アプローチを活用して、個人がピアツーピア小売オークションに参加することを可能にするマーケットエンゲージメントフレームワークを提案する。
最終的に、この階層的なMARLベースのDER市場参加フレームワークを市場パフォーマンスの向上に向けて調整するために、Stackelbergゲームが提案されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.108481950101193
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The ongoing shift towards decentralization of the electric energy sector, driven by the growing electrification across end-use sectors, and widespread adoption of distributed energy resources (DERs), necessitates their active participation in the electricity markets to support grid operations. Furthermore, with bi-directional energy and communication flows becoming standard, intelligent, easy-to-deploy, resource-conservative demand-side participation is expected to play a critical role in securing power grid operational flexibility and market efficiency. This work proposes a market engagement framework that leverages a hierarchical multi-agent deep reinforcement learning (MARL) approach to enable individual prosumers to participate in peer-to-peer retail auctions and further aggregate these intelligent prosumers to facilitate effective DER participation in wholesale markets. Ultimately, a Stackelberg game is proposed to coordinate this hierarchical MARL-based DER market participation framework toward enhanced market performance.
- Abstract(参考訳): エンドユース分野の電化が進み、分散エネルギー資源(DER)の普及が進み、電力市場への積極的な参加が必要である。
さらに、双方向のエネルギー・通信フローが標準となり、インテリジェントで、デプロイが容易になり、資源保守的な需要側による参加が電力グリッドの運用の柔軟性と市場効率の確保に重要な役割を果たすことが期待されている。
本研究は、階層型多エージェント深層強化学習(MARL)アプローチを活用して、個人がピアツーピアの小売オークションに参加できるようにし、さらにこれらのインテリジェントな消費者を集約し、販売市場におけるDERの効果的な参加を促進する市場エンゲージメントフレームワークを提案する。
最終的に、この階層的なMARLベースのDER市場参加フレームワークを市場パフォーマンスの向上に向けて調整するために、Stackelbergゲームが提案されている。
関連論文リスト
- Diffusing to Coordinate: Efficient Online Multi-Agent Diffusion Policies [51.24079409973799]
拡散に基づく生成モデルは、オンラインマルチエージェント強化学習(MARL)のニーズを満たすために適切に配置されている
我々は、アンダーライン拡散ポリシーを用いて、最初のアンダーラインオフラインアンダーラインMARLフレームワークを提案する。
私たちのキーとなるイノベーションは、拡張された関節のエントロピーを最大化する、緩和された政策目標です。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-20T15:38:02Z) - Scalable Fairness Shaping with LLM-Guided Multi-Agent Reinforcement Learning for Peer-to-Peer Electricity Markets [3.7321070110102075]
ピアツーピア(P2P)エネルギー取引は現代の流通システムの中心となっている。
フェアネスを考慮したマルチエージェント強化学習フレームワークであるFairMarket-RLを提案する。
この枠組みは、取引所を地元のP2P取引にシフトさせ、グリッドのみの調達に対する消費者コストを下げ、参加者間の強い公正性を維持し、実用性を維持する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-26T02:25:17Z) - VAE-GAN Based Price Manipulation in Coordinated Local Energy Markets [3.498661956610689]
本稿では,地域エネルギー市場(LEM)における不均一分散エネルギー資源(DER)との協調モデルを提案する。
提案手法は,マルチエージェントディープ決定性ポリシー勾配(MADDPG)に基づくデータ駆動型モデルフリー強化学習手法を利用する。
本研究では,変動型自動エンコーダ生成敵ネットワーク(VAE-GAN)モデルを用いた価格操作戦略について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-26T07:38:27Z) - Evaluating the Impact of Multiple DER Aggregators on Wholesale Energy Markets: A Hybrid Mean Field Approach [2.0535683313855055]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-27T14:56:28Z) - Proximal Policy Optimization Based Reinforcement Learning for Joint
Bidding in Energy and Frequency Regulation Markets [6.175137568373435]
エネルギー仲裁はバッテリエネルギー貯蔵システム(BESS)にとって重要な収入源となる。
BESSは、不確実な市場条件下での総利益を最大化するために、各市場にどの程度の能力を割り当てるかを慎重に決定することが不可欠である。
本稿では,BESSの入札問題をマルコフ決定プロセスとして定式化し,BESSがスポット市場とFCAS市場の両方に参加して利益を最大化できるようにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-13T13:07:31Z) - Distributed Energy Management and Demand Response in Smart Grids: A
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Framework [53.97223237572147]
本稿では、自律制御と再生可能エネルギー資源のスマート電力グリッドシステムへの統合のための多エージェント深層強化学習(DRL)フレームワークを提案する。
特に,提案フレームワークは,住宅利用者に対する需要応答 (DR) と分散エネルギー管理 (DEM) を共同で検討している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-29T01:18:58Z) - Roles of Retailers in the Peer-to-Peer Electricity Market: A Single
Retailer Perspective [60.293347226071795]
この視点は、ピアツーピア市場における小売業者の関与の可能性について議論する第一歩となる。
我々は、小売業とピアツーピア電気市場の主な特徴を特定し、ピアツーピア市場における単一小売業者の組み入れ方について、我々の視点について議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-12T00:02:08Z) - A Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Approach for a Distributed
Energy Marketplace in Smart Grids [58.666456917115056]
本稿では,マイクログリッドを支配下に置くために,強化学習に基づくエネルギー市場を提案する。
提案する市場モデルにより,リアルタイムかつ需要に依存した動的価格設定環境が実現され,グリッドコストが低減され,消費者の経済的利益が向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-23T02:17:51Z) - A Deep Reinforcement Learning Framework for Continuous Intraday Market
Bidding [69.37299910149981]
再生可能エネルギー源統合の成功の鍵となる要素は、エネルギー貯蔵の利用である。
欧州の継続的な日内市場におけるエネルギー貯蔵の戦略的関与をモデル化するための新しい枠組みを提案する。
本アルゴリズムの分散バージョンは, サンプル効率のため, この問題を解決するために選択される。
その結果, エージェントは, ベンチマーク戦略よりも平均的収益率の高い政策に収束することが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-13T13:50:13Z) - Towards a Peer-to-Peer Energy Market: an Overview [68.8204255655161]
本研究は, 電力市場を中心に, 現状と, プロシューマーによる分散型自己生成能力の増大傾向を比較した。
我々はP2P(Peer-to-Peer)エネルギー市場のための潜在的多層アーキテクチャを導入し、マイクログリッドの一部として、地域生産と地域消費の基本的な側面について議論する。
読者に全体像を示すため、スマートコントラクトやグリッド安定性といったエネルギー取引の関連要素についても精査する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-02T20:32:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。