論文の概要: Reinforcement Learning for Sequential Solar PV Policy Design under Uncertainty: An Agent-Based Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.04880v1
• Date: Fri, 04 Sep 2026 08:38:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-07 18:15:23.979228
• Title: Reinforcement Learning for Sequential Solar PV Policy Design under Uncertainty: An Agent-Based Approach
• Title（参考訳）: 不確実性下における連続太陽光発電政策設計のための強化学習:エージェントに基づくアプローチ
• Abstract要約: 本研究では,PV政策設計を逐次決定問題として定式化し,強化学習を統合する。 政策立案者は、資本補助金、補助融資金利、フィードイン関税を含む年次インセンティブを16年間にわたって選択する。 アルゴリズム全体にわたって、一貫したトレードオフパターンが観察され、採用とコストの関係の堅牢性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1899559337707113
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Designing effective and fiscally sustainable policies for solar photovoltaic (PV) adoption requires balancing adoption gains against public expenditure under uncertainty and heterogeneous decision-making. This study formulates PV policy design as a sequential decision problem and integrates reinforcement learning (RL) with a stochastic agent-based model (ABM) that simulates yearly solar PV adoption under uncertainty. A policymaker agent selects annual incentives, including capital grants, subsidised loan rates, and feed-in tariffs, over a 16-year horizon. Adoption--cost trade-offs are explored by varying policy preferences within a scalarised reward framework. Policies are learned using PPO, SAC, and TD3 and evaluated under stochastic simulation. The results show that this approach produces a clear trade-off structure: the highest-adoption policy (TD3, $w_{\text{cost}}=0.5$) achieves approximately 4,145 adopters at a cost of EUR 41.73 million, while the lowest-cost policy (PPO, $w_{\text{cost}}=2.0$) reduces expenditure to EUR 7.27 million with 2,682 adopters. The balanced policy (PPO, $w_{\text{cost}}=1.6$) achieves 3,495 adopters at a cost of EUR 22.47 million. Across algorithms, consistent trade-off patterns are observed, indicating robustness of the adoption--cost relationship. Compared with static baseline policies, the RL framework explores a broader range of policy configurations. These findings demonstrate the potential of RL as a flexible tool for adaptive policy design under uncertainty.
• Abstract（参考訳）: 太陽光発電(PV)導入のための効果的かつ財政的に持続可能な政策を設計するには、不確実性と不均一な意思決定の下での公共支出に対する採用利得のバランスを取る必要がある。 本研究は、PV政策設計を逐次決定問題として定式化し、不確実性の下での太陽光発電導入をシミュレートする確率的エージェントベースモデル(ABM)と強化学習(RL)を統合する。 政策立案者は16年間の地平線上で、資本補助金、補助融資金利、フィードイン関税を含む年次インセンティブを選定する。 採用コストのトレードオフは、スキャラライズされた報酬フレームワーク内で、さまざまなポリシーの好みによって調査される。 PPO, SAC, TD3を用いてポリシを学習し, 確率シミュレーションにより評価した。 TD3, $w_{\text{cost}}=0.5$はEUR 41.73Mのコストで約4,145人の採用者を達成し、最低コスト政策(PPO, $w_{\text{cost}}=2.0$)は2,682人の採用者に対してEUR 7.27Mの支出を削減した。 均衡ポリシ(PPO, $w_{\text{cost}}=1.6$)は、EUR 22.47Mのコストで3,495人の採用者を達成する。 アルゴリズム全体にわたって、一貫したトレードオフパターンが観察され、採用とコストの関係の堅牢性を示している。 静的ベースラインポリシーと比較すると、RLフレームワークはより広範なポリシー設定を探索する。 これらの結果は、不確実性の下での適応政策設計の柔軟なツールとしてのRLの可能性を示している。

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