電力システム計画のためのマルチエージェントゲーム理論的ロバスト最適化：ソース・ロード不確実性下での応用

科学分野:

• 電力システム工学
• ゲーム理論
• 最適化

背景:

• 再生可能エネルギーの増加と需要の変動性は、不確実性を考慮した電力システム計画を必要とします。
• 従来の計画では、多様なステークホルダーの目標と相互作用が見過ごされており、実現可能性と費用対効果に影響を与えています。
• 中央集権的な計画モデルでは、電力セクターにおける複数の独立したアクターの複雑なダイナミクスを捉えきれません。

研究 の 目的:

• 不確実性下での電力システム計画のための新しいマルチエージェントゲーム理論的フレームワークを開発すること。
• ステークホルダー戦略とロバスト最適化を階層型ゲームモデルに統合すること。
• 規制信号と市場の対応が計画結果に与える影響を分析すること。

主な方法:

• 電力計画を階層型ゲームとして概念化するマルチエージェントゲーム理論的フレームワーク。
• 再生可能発電と負荷需要の不確実性に対処するためのロバスト最適化の統合。
• 規制当局、系統運用者、再生可能エネルギー発電事業者、および大規模負荷利用者の戦略的相互作用のモデリング。

主要な成果:

• ロバスト均衡は、石炭火力発電所の閉鎖（15～20％）を加速し、貯蔵投資（30～40％）を増加させます。
• 負荷サービス事業者は、需要を再形成することで価格変動を抑制し、テールイベント価格を20～25％削減します。
• 炭素ペナルティは、限定的なショートフォールリスク（<2 GW）で大幅な排出削減（45～55％）につながります。

結論:

• 電力計画は、中央集権的な最適化問題ではなく、マルチエージェントゲームとして再定義されるべきです。
• 戦略的均衡に組み込まれたロバスト最適化は、物理的なショートフォールと経済的な変動性を緩和します。
• このフレームワークは、規制信号と市場ベースのステークホルダーの対応との間の重要な相互作用を強調しています。