本論文では、電力市場参加者が自己スケジューリングや自己コミットメントを行うことで、システム運用者の最適な発電計画から逸脱し、市場効率性が低下する問題を分析している。
まず、単一期間と複数期間の簡単なテストケースを用いて、参加者が強化学習アルゴリズムを使って戦略的な入札行動を学習できることを示している。
次に、実際の規模の電力システムを対象に、固定構成価格付け(FCP)と凸包価格付け(CHP)の2つの価格形成モデルを比較している。
FCP下では参加者が自己スケジューリングや自己コミットメントを行うことで、生産者利益が4.4%増加し、機会損失コストが3分の2減少する一方で、消費者コストも上昇する。一方、CHPでは参加者の戦略的行動を抑制できるため、消費者コストの上昇は抑えられる。
つまり、非凸な価格形成モデルを採用することで、市場参加者の戦略的行動を抑制し、市場効率性を高められることが示された。
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