論文の概要: Strategic Investment Decision Making for Value Creation in Energy Transition: A Reinforcement Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.10768v1
• Date: Wed, 07 Oct 2026 18:29:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-10 02:36:53.630268
• Title: Strategic Investment Decision Making for Value Creation in Energy Transition: A Reinforcement Learning Approach
• Title（参考訳）: エネルギー移行における価値創造のための戦略的投資決定:強化学習アプローチ
• Abstract要約: エネルギー企業は、不確実性の下での意思決定の柔軟性から価値創造を最大化するシークエンシャル意思決定戦略を採用する必要がある。 本研究は,SDMフレームワークにおける最適投資政策の特定に強化学習を用いることを評価する。 我々は、手動で定義された基本方針に対してRL戦略をベンチマークし、適応性と長期的価値創造においてそれらを一貫して上回っていることを発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The global challenge of climate change has driven significant steps to reduce CO2 emissions, guided by international agreements like the Paris Agreement of 2015. Acting too slowly could result in future losses and reputational damage, while moving too quickly could jeopardize shareholder value due to the marginal profitability or potential losses due to technology immaturity of many renewable projects. To navigate this complex transition, energy companies must adopt Sequential Decision Making (SDM) strategies to maximize value creation from decision flexibility under uncertainties. To support this, we developed a custom simulation environment to model the dynamic energy landscape up to 2050. Building on this, we designed a multi-criteria SDM framework that explores various decision strategies related to different portfolios for allocating funds across three sectors: oil & gas, renewables, and CO2 reduction. It aims to maximize value during the transition while accounting for uncertainties in productions, energy prices, and costs. This framework has three objectives: maximizing profit, minimizing CO2 social costs, and enhancing competitive advantage in the renewable energy sector. This research evaluates the use of Reinforcement Learning (RL) to identify optimal investment policies within the defined SDM framework. The agent's sequential decisions shape a virtual dynamic environment by influencing key variables such as oil and gas production, renewable energy output, CO2 emissions, and revenues. Through repeated interaction, the RL algorithm explores the state space and learns an optimal policy under uncertainty. We benchmark the RL strategy against a set of manually defined baseline policies and find it consistently outperforms them in adaptability and long-term value creation.
• Abstract（参考訳）: 気候変動の世界的な課題は、2015年のパリ協定のような国際協定で導かれた二酸化炭素排出量削減に向けた重要なステップを導いた。 行動が遅すぎると、将来的な損失や評判に悪影響を及ぼしかねない一方で、多くの再生可能プロジェクトの技術的未成熟さにより、利益の限界や潜在的損失によって株主価値が損なわれる可能性がある。 この複雑な移行をナビゲートするために、エネルギー企業は、不確実性の下で意思決定の柔軟性から価値創造を最大化するために、シークエンシャル意思決定(SDM)戦略を採用する必要がある。 これを支援するために,2050年までの動的エネルギー景観をモデル化するカスタムシミュレーション環境を開発した。 そこで我々は, 石油・ガス・再生可能エネルギー・CO2削減の3分野にまたがって, さまざまなポートフォリオに関するさまざまな意思決定戦略を探求する多基準SDMフレームワークを設計した。 生産、エネルギー価格、コストの不確実性を考慮しつつ、移行期間中の価値を最大化することを目的としている。 この枠組みには、利益の最大化、CO2社会コストの最小化、再生可能エネルギー部門における競争優位性の向上という3つの目的がある。 本研究は、定義されたSDMフレームワーク内の最適投資方針を特定するために強化学習(RL)を使用することを評価する。 エージェントのシーケンシャルな決定は、石油やガス生産、再生可能エネルギー生産、CO2排出、収益といった重要な変数に影響を与えることで、仮想的な動的環境を形成する。 繰り返しの相互作用を通じて、RLアルゴリズムは状態空間を探索し、不確実性の下で最適なポリシーを学ぶ。 我々は、手動で定義された基本方針に対してRL戦略をベンチマークし、適応性と長期的価値創造においてそれらを一貫して上回っていることを発見した。

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