マイクログリッドにおける低炭素P2P市場と入札戦略のマルチエージェント強化学習による共同設計

日本語

本論文は、マイクログリッド内の低炭素ピアツーピア（P2P）エネルギー市場の設計と入札戦略を、マルチエージェント強化学習を用いて共同最適化する手法を提案する。再生可能エネルギーの統合と炭素排出削減を促進し、市場参加者の経済性と環境性を両立させる。シミュレーションにより、提案手法が市場効率と低炭素目標の達成に有効であることを示す。

English

This paper proposes a multi-agent reinforcement learning approach to jointly design a low-carbon peer-to-peer (P2P) energy market and bidding strategies in microgrids. It optimizes economic and environmental outcomes, promoting renewable integration and carbon reduction. Simulations demonstrate effectiveness in improving market efficiency and achieving low-carbon goals.

日本のGX文脈において

日本では、分散型エネルギー資源の活用とカーボンニュートラル目標の達成が急務であり、P2P市場は地域マイクログリッドの脱炭素化に寄与する。本手法は、再生可能エネルギーの導入拡大と需給調整の効率化に資する知見を提供し、今後のエネルギー政策や市場設計に示唆を与える。

In the global GX context

Globally, P2P energy markets are emerging as a mechanism to integrate renewables and reduce emissions at the community level. This work contributes to the growing literature on AI-driven market design, offering insights for carbon pricing and decentralized energy trading, relevant to TCFD-aligned transition strategies and climate disclosure.