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電力市場モデルを用いた大口需要家によるDRシナリオの分析

若杉 亮, 和泉 潔, 平野 正徳

人工知能学会第28回金融情報学研究会, pp. 19-24, Mar. 12, 2022

Conference

人工知能学会第28回金融情報学研究会 (SIG-FIN)

Abstract

電力自由化に伴い電力需要家は市場の複雑な振舞いを考慮する必要が出てきたほか，昨今の脱炭素化の要請を受け経済活動によるCO2排出も問題になるなど，電力調達環境は複雑化している．本研究ではそのように複雑化する電力部門における，大口需要家としての工場による電力調達に着目する．具体的には，電力システムにおける需給安定化の手段として注目されるデマンドレスポンス（DR）が需要側にもたらすメリットとして費用およびCO2排出量の削減効果に着目して，いくつかのシナリオについて電力市場マルチエージェントモデルを用いたシミュレーション実験および評価を行った．その結果，季節や時間帯による特性を考慮したDRの有効性や，稼働時間外を活用する需要シフトの有効性などが示された．

Keywords

事前学習モデル; 追加事前学習; 自然言語処理; BERT; ELECTRA;

Paper

PDF, Official page

doi

10.11517/jsaisigtwo.2022.FIN-028_19

bibtex

@inproceedings{Wakasugi2022-sigfin28,
  title={{電力市場モデルを用いた大口需要家によるDRシナリオの分析}},
  author={若杉, 亮 and 和泉, 潔 and 平野, 正徳},
  booktitle={人工知能学会第28回金融情報学研究会},
  pages={19-24},
  doi={10.11517/jsaisigtwo.2022.FIN-028_19},
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  year={2022}
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