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電力システム脱炭素化のための最適炭素割当配分：二段階ピアツーピア市場フレームワーク

Optimal carbon quota allocation for power system decarbonization: a two-stage peer-to-peer market framework (原題)

Mengdie Li, Derong Yi, Tao Wu, Chunyan Li, Bo Hu, Changzheng Shao

Electric Power Systems Research📚 査読済 / ジャーナル2026-10-14#AI×ESGOrigin: CN経営インパクト: コスト削減対象セクター: power
DOI: 10.1016/j.epsr.2026.114328
原典: https://doi.org/10.1016/j.epsr.2026.114328

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、電力システム脱炭素化に向けた二段階の炭素割当配分フレームワークを提案する。第一段階で消費者の異質な低炭素ポテンシャルを考慮した割当戦略を導入し、第二段階でダブルオークションに基づくP2P炭素市場を構築する。参加者間の戦略的相互作用を捉える最適入札モデルを、集中型報酬機構を組み込んだ改良型マルチエージェント深層決定論的方策勾配アルゴリズムで解く。ケーススタディで有効性と優位性を検証している。

English

This paper proposes a two-stage carbon quota allocation framework for power system decarbonization. Stage one allocates quotas reflecting heterogeneous consumer low-carbon potential to regulate a secondary carbon market; stage two establishes a double-auction peer-to-peer carbon market with an optimal bidding model capturing strategic interactions. An enhanced multi-agent deep deterministic policy gradient algorithm with centralized reward solves the optimization, validated by case studies.

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

中国の電力系統を対象とした研究だが、需要側資源を活用した炭素割当とP2P市場設計は、日本が検討する電力部門の脱炭素政策や炭素価格制度、SSBJ開示におけるScope 3・需要側排出管理の議論に示唆を与える。AIによる市場メカニズム設計は、国内のGXリーグや排出量取引制度の高度化にも参考となる。

In the global GX context

While focused on China's power system, this work contributes to global carbon market design scholarship by integrating demand-side heterogeneity and P2P trading with multi-agent reinforcement learning. It offers insights for jurisdictions developing carbon pricing and disclosure-linked market mechanisms, including the EU ETS and emerging Article 6 frameworks.

👥 読者別の含意

🔬研究者:需要側の異質性を考慮した炭素割当とP2P市場をMARLで解く手法は、炭素市場設計とAI応用の交差点に関心を持つ研究者に有用。

🏢実務担当者:電力小売・需要家企業にとって、炭素割当とP2P取引への参加戦略を検討する際の参考になる。

🏛政策担当者:炭素割当制度と市場メカニズムの設計において、需要側インセンティブとAI活用の可能性を示す。

📄 Abstract（原文）

Amid the global pursuit of deep decarbonization, effectively harnessing demand-side resources has emerged as a crucial strategy, particularly as end-user consumption is a primary driver of carbon emissions. However, existing demand-side carbon policies often impose a significant financial burden on consumers and struggle to utilize carbon quota resources to achieve effective emission reductions. To address these limitations, this paper proposes a novel two-stage framework for carbon quota allocation to advance the decarbonization of power systems. The first stage introduces an allocation strategy that accounts for the heterogeneous low-carbon potential among different consumers, thereby regulating the supply-demand dynamics of the secondary carbon market. The second stage establishes a peer-to-peer carbon market based on a double-auction mechanism to support efficient and transparent rule-based trading. Within this market, an optimal bidding model is formulated to capture the strategic interactions among participants. To solve this complex optimization problem, an enhanced multi-agent deep deterministic policy gradient algorithm is developed, which incorporates a centralized reward mechanism to improve computational tractability. Finally, case studies validate the effectiveness and superiority of the proposed framework.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。