電力中央研究所 報告書(電力中央研究所報告)
報告書データベース 詳細情報
報告書番号
R02022
タイトル(和文)
電力市場のシミュレーション -市場シミュレータの開発とエージェントモデルの分析-
タイトル(英文)
Simulation of Electricity Market -Electricity Market Simulator Development and Analysis of Agent Model-
概要 (図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております)
当所で開発を進めている,マルチエージェントシステムを用いた電力市場シミュレーションモデルについて報告する.特に,当所の電力市場モデルをもとに開発した市場シミュレータについて述べる.GUIを備えることで,パラメータ等の数値を変化させ,様々な条件設定下における価格変動や電力の確保量などに関する検討が容易になれば,利用者にとって非常に便利である.開発した市場シミュレータの特徴として,利用者自身がマウス等を用いて送電系統を作図できる点が挙げられる.また,エージェントの入札行動について検証した結果を報告する.限定した市場構造(独占市場や複占市場など)におけるエージェントの入札行動と解析的に求められる均衡解との比較を行った結果について論じる.最後に,開発した電力市場シミュレータを用いて,市場参加者の入札行動が取引価格や電力系統に与える影響などについて定量的な分析を行った結果を示す.
概要 (英文)
To analyze the characteristics of electricity market, we have developed a multi-agent simulation model. Power generators and suppliers (customers) are modeled as autonomous adaptive agents, which progressively learn the optimal strategy with reinforcement learning mechanism. In this report, we present an electricity market simulator based on our mulit-agent simulation model. In addition to some basic functions, such as editing attributes and showing simulation resutls, this market simulator has a transmission network drawing function. With this simulator, the verification of our agent model is performed under some market models, monopoly and duopoly markets. Generation agents successfully learn the optimal markup rate and equiliburium solutions in each market. It is confirmed that agents rationally bid price and quantity in our model. Finally, we also present the results of simulations under various scenarios combining demand conditions, transmission congestion and size of generation companies. The results show that demand increase, market power, price-cap regulation and transmission line constraints are important factors of escalating market clearing prices.
報告書年度
2002
発行年月
2003/04
報告者
担当 | 氏名 | 所属 |
---|---|---|
主 |
渡邊 勇 |
情報研究所 |
共 |
岡田 健司 |
経済社会研究所 |
共 |
栗原 郁夫 |
狛江研究所電力システム部 |
共 |
永田 真幸 |
狛江研究所電力システム部 |
キーワード
和文 | 英文 |
---|---|
電力自由化 | Deregulation |
電力市場 | Electricity Market |
マルチエージェント | Multi-Agent |
シミュレーション | Simulation |
強化学習 | Reinforcement Learning |