階層的 MARL 基盤に基づく DER の協調された小売 P2P 取引と発電側市場への参加アプローチ

arXiv:2604.20586v1 告知タイプ: 新しい アブストラクト: 電気エネルギーセクターの分散化への継続的なシフト、これは最終利用セクターへの電気化の拡大と分散型エネルギー資源（DER）の広範な採用によって駆動され、これはグリッド運営をサポートするために DER の電気市場への能動的な参加を必要としています。さらに、二方向のエネルギーおよび通信フローが標準化されている現在、知的で容易に展開可能であり、リソース節約型の需要側の参加は、電力グリッドの運用柔軟性と市場効率を確保する上で重要な役割を果たすと期待されています。この研究では、階層的マルチエージェント深層強化学習（MARL）アプローチを活用した市場参加枠組みを提案し、個々の生産・消費家（prosumers）が Peer-to-Peer 小売オークションに参加することを可能にし、さらにこれらの知的生産・消費家を集約することで、発電側市場における効果的な DER 参加を促進します。最終的に、この階層的 MARL 基盤による DER 市場参加枠組みを強化された市場性能へと向けて座標化する、Stackelberg ゲームを提案します。

arXiv:2604.20586v1 Announce Type: new Abstract: The ongoing shift towards decentralization of the electric energy sector, driven by the growing electrification across end-use sectors, and widespread adoption of distributed energy resources (DERs), necessitates their active participation in the electricity markets to support grid operations. Furthermore, with bi-directional energy and communication flows becoming standard, intelligent, easy-to-deploy, resource-conservative demand-side participation is expected to play a critical role in securing power grid operational flexibility and market efficiency. This work proposes a market engagement framework that leverages a hierarchical multi-agent deep reinforcement learning (MARL) approach to enable individual prosumers to participate in peer-to-peer retail auctions and further aggregate these intelligent prosumers to facilitate effective DER participation in wholesale markets. Ultimately, a Stackelberg game is proposed to coordinate this hierarchical MARL-based DER market participation framework toward enhanced market performance.