強化学習を用いた電力取引エージェントによる電力価格決定制度の設計

摘要

太陽光発電パネルを有する一般家庭が互いに電力を融通しあうネットワーク上での，最適な融通の実現を目指している．本稿では，電力の需給バランスが変化する市場における価格設定の方法として，ブローカーを介した家庭間での電力取引を考え，エージェントによるシミュレーションを行った．Q学習により価格決定戦略を獲得したブローカーは，最大収益を確保し，その価格決定方策の有効性が示唆された．最適融通[3]の実現に向けた制度設計に繋げてゆきたい．今後の課題として，再生可能エネルギーの非定常性を考慮した取引市場の設定，強化学習を用いる際の状態や行動の検討，蓄電池の導入，[3]の感度解析で最適解に対して行った頑健性の評価などが挙げられる．