二層推論生成エージェントによる電力・炭素結合市場でのゼロショット戦略入札
Zero-Shot Strategic Bidding in Coupled Electricity-Carbon Markets via Dual-Layer Reasoning Generative Agents (原題)
Yi-Ke Chen, Yu-Heng Cheng, Xi-Yuan Zhou, Jun-Hua Zhao
🤖 gxceed AI 要約
日本語
電力市場と排出量取引制度の結合により生じる非定常性と複雑なコスト構造に対し、履歴データ不要のゼロショット戦略入札エージェントPSAを提案。LLMベースの二層推論（DLR-CoT）で物理コスト計算と戦略判断を分離し、ルール検証で経済的実現性を担保する。フィードバック駆動の文脈精緻化（FDCR）で学習なしに適応。IEEE14バス系統実験で100%の約定率と固定マークアップ比約15%の利益改善、炭素価格ショック下でも安定動作を確認した。
English
This paper proposes PSA, an LLM-based strategic bidding agent for coupled electricity-carbon markets that operates zero-shot without historical data. A dual-layer reasoning mechanism separates physical cost computation from strategic decisions with rule-based verification, while feedback-driven context refinement enables cross-round adaptation without training. On the IEEE 14-bus system, PSA achieves a 100% clearance rate and ~15% higher average profit than fixed-markup strategies, remaining stable under carbon price shocks.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
炭素価格が電力市場に波及する結合市場の入札行動を扱う点は、日本での炭素賦課金・GX-ETS導入後の電力事業者の価格戦略やトランジション対応に示唆を与える。AIによる意思決定の解釈可能性は開示・説明責任の観点でも注目される。
In the global GX context
As carbon pricing increasingly interacts with power markets under EU ETS and emerging Asian systems, this work shows how LLM agents can support interpretable bidding under carbon price shocks—relevant to transition finance and market design debates on carbon-electricity coupling.
👥 読者別の含意
🔬研究者:炭素価格と電力市場の結合下でのLLMエージェントによるゼロショット意思決定の可能性と限界を検証する基礎研究として有用。
🏢実務担当者:炭素価格変動下での電力調達・入札戦略の自動化・解釈可能性の方向性を把握できる。
🏛政策担当者:炭素価格ショックが市場参加者の行動に与える影響と、AI意思決定の透明性確保の論点を検討する材料になる。
📄 Abstract（原文）
Under the transition toward carbon neutrality, the coupling between electricity markets and emission trading systems introduces strong non-stationarity and complex cost structures, making strategic bidding challenging in cold-start settings without historical data. Traditional data-driven approaches rely on historical interactions, limiting their applicability and interpretability. This paper proposes a large language model (LLM) based strategic bidding agent, referred to as the Prompt-Based Strategic Agent (PSA). PSA separates physical cost computation from strategic decision-making through a dual-layer reasoning mechanism (DLR-CoT), where explicit cost modeling with rule-based verification ensures economically feasible bids. A feedback-driven context refinement mechanism (FDCR) further incorporates historical market outcomes to enable cross-round adaptation without model training. Experiments on the IEEE 14-bus system show that PSA maintains a 100% clearance rate and improves average profit by approximately 15% compared with fixed-markup strategies, while exhibiting stable behavior under carbon price shocks. These results demonstrate that structured reasoning with feedback enables effective and interpretable zeroshot decision-making in coupled electricity-carbon markets.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.1109/appeec67771.2026.11750156first seen 2026-11-06 05:21:28
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。