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  1. 113 工学系研究科・工学部
  2. 20 電気工学専攻
  3. 1132025 修士論文(電気工学専攻)
  1. 0 資料タイプ別
  2. 20 学位論文
  3. 025 修士論文

マルチエージェント強化学習による長期電力需給モデルの構築

http://hdl.handle.net/2261/25815
http://hdl.handle.net/2261/25815
336f0e7c-2a4e-422f-ac1b-942c73b04d70
名前 / ファイル ライセンス アクション
watanabe.pdf watanabe.pdf (626.5 kB)
Item type 学位論文 / Thesis or Dissertation(1)
公開日 2011-08-08
タイトル
タイトル マルチエージェント強化学習による長期電力需給モデルの構築
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 マルチエージェント
キーワード
主題Scheme Other
主題 エネルギーモデル
キーワード
主題Scheme Other
主題 強化学習
資源タイプ
資源 http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec
タイプ thesis
その他のタイトル
その他のタイトル Development of a Long-Term Energy Model for Electricity Demand and Supply using Multi-Agent Reinforcement Learning
著者 渡邊, 裕美子

× 渡邊, 裕美子

WEKO 5560

渡邊, 裕美子

Search repository
著者別名
識別子Scheme WEKO
識別子 5561
姓名 Watanabe, Yumiko
著者所属
著者所属 工学系研究科電気工学専攻
Abstract
内容記述タイプ Abstract
内容記述 DNE21 に代表される従来の最適化型世界エネルギーモデルは、世界全体で取り組むべき環境・エネルギー問題(特に温暖化問題)に焦点を当て、エネルギー市場の完全競争を仮定し、全体最適なエネルギーシステムを計算するものであった。しかし、エネルギー需給政策には安全保障の考慮も重要であり、従来のモデルの仮定では安全保障確保における利害関係の表現が困難である。このような状況を表すモデルとして、篠原ら1)は従来の世界エネルギーモデルにマルチエージェントシミュレーションの要素を組み込み、単年においてOPEC などの戦略主体がエネルギー供給による利益を最大化するための燃料輸出入価格の静的な戦略を強化学習させた。今後の展開として、設備建設を考慮した動学的な戦略、すなわち複数時点にまたがる利益を最大化するエージェントのモデル化が必要である。一方で、日本の電力供給は、地球温暖化対策、電力市場自由化などの新たな問題が取り巻いており、一方で従来の電力の安定供給(エネルギーセキュリティ)の問題の考慮もかかせない。本研究は、マルチエージェント定式化によるエネルギーモデルのさらなる可能性を探るために、対象を日本の電力供給としたモデルを作成し、発電設備所有者や政府機関をモデル化した動学的な戦略を持つエージェントの挙動の解析を目的とした。
書誌情報 発行日 2006-02-03
日本十進分類法
主題Scheme NDC
主題 540
学位名
学位名 修士(工学)
学位
値 master
研究科・専攻
工学系研究科電気工学専攻
学位授与年月日
学位授与年月日 2006-02-03
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Ver.1 2021-03-02 08:15:33.849043
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