JP4807735B2 - 電力取引プログラム及び電力取引システム - Google Patents

Description

本発明は電力取引プログラム及び電力取引システムに関し、特に、学習能力を有する複数の電力需要者及び電力供給者をモデル化して、仮想的な卸電力取引市場で取引させる場合に適用して有用なものである。

欧米諸国を初めとして、電力産業の規制緩和とそれに伴う産業の構造改革が世界的に進展する中、わが国でも卸電力取引市場の運営が開始されることとなっている。今後、卸電力取引市場に参加する電力会社や卸売業者等の参加者が増えるにしたがって競争が激しくなることが想定されるため、参加者は卸電力取引市場の電力価格の変動に適切に対応して、経済的損失を抑え、利益を上げることが重要な課題となる。

このような課題の解決にあたっては、コンピュータによって電力取引を仮想的に実現して、電力の市場価格がどのように変動するかを把握し、現実の電力取引に活かす手法がある。

このような卸電力取引市場の電力取引を仮想的に実行するものに、発電機データ、電力系統データ、需要データ等の電力価格に影響を与える要因を基に、コンピュータで電力取引を演算し、最終的に電力価格を予測するシステムがある（特許文献１参照）。

ところで、現実の卸電力取引市場においては、参加者は様々な戦略を有して電力の売買をする。例えばある発電事業者は、買い手がつかないという危険性はあるものの卸値を高く設定したり、逆に利益は減少するものの電力を確実に販売できるように卸値を低く設定したりするといった戦略を有している。

また、かかる戦略に従って売買をした結果、どの程度の利益又は損失が発生したかが明らかになるため、参加者は取引結果に基づいて戦略を修正して、次の取引に臨むということが通常行われる。つまり参加者は電力取引を繰り返す過程で経験を重ね、次の電力取引の際にその経験を活かして、より大きな利益を挙げようとする学習能力を有している。

しかしながら、特許文献１に示される電力価格予測システムにおいては、上述のような参加者の売買行動における特性が考慮されたものではなく、必ずしも現実の電力取引市場を適切にシミュレートしているとはいえない。

特開２００５−２５３７７号公報

本発明は、かかる事情に鑑み、コンピュータ上で仮想的な卸電力取引市場、電力需要者及び電力供給者を形成すると共に、電力売買に関して学習能力を有する電力需要者及び電力供給者が仮想的に電力取引を実行する電力取引プログラム及び電力取引システムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するための本発明の第１の態様は、現実世界における電力需要者の電力需要量データと電力供給者の発電電力量データ及び発電費用データに基づき、仮想的に卸電力取引市場、電力需要者及び電力供給者を形成すると共に、前記卸電力取引市場を介して前記電力需要者と前記電力供給者との間で電力取引を行わせるプログラムであって、コンピュータを、前記コンピュータに設けられた入力手段を介して、前記電力需要量データと前記発電電力量データと前記発電費用データと電力を購入する方針を決定する需要者戦略パラメータと電力を販売する方針を決定する供給者戦略パラメータと前記電力需要者及び前記電力供給者の生成数と電力取引を繰り返す回数を表す総取引ターン数と電力の小売価格を表す小売価格データとを取得するパラメータ入力手段と、所定の需要予測関数より見積需要電力量を算出すると共に、前記見積需要電力量と前記需要者戦略パラメータに基づいて、購入を希望する電力量とその価格を表す需要者入札データとを算出する前記電力需要者を前記電力需要者の生成数だけ形成する需要者形成手段と、前記発電電力量データと前記発電費用データと前記供給者戦略パラメータとに基づいて、販売を希望する電力量とその価格を表す供給者入札データとを算出する前記電力供給者を前記電力供給者の生成数だけ形成する供給者形成手段と、前記需要者入札データと前記供給者入札データに基づいて電力の市場価格を算出すると共に、前記市場価格、前記需要者入札データ及び前記供給者入札データに基づいて、前記電力需要者の購入できた電力量を表す実購入電力量及び前記電力供給者の販売できた電力量を表す実販売電力量を算出する前記卸電力取引市場を形成する卸電力取引市場形成手段と、前記卸電力取引市場での前記需要者入札データ及び前記供給者入札データから前記市場価格、前記実購入電力量及び前記実販売電力量を算出する過程を１つの取引ターンとして、前記総取引ターン数で指定された回数の取引ターンを繰り返して処理をする電力取引制御手段と、１つの取引ターンが終了する毎に、前記市場価格と前記電力需要量データと前記実購入電力量と前記小売価格とに基づいて、電力取引における損益を算出して、前記損益が正となるように前記需要者戦略パラメータを更新する需要者パラメータ学習手段と、１つの取引ターンが終了する毎に、前記市場価格と前記実販売電力量と前記発電費用データとに基づいて電力取引における損益を算出して、前記損益が正となるように前記供給者戦略パラメータを更新する供給者パラメータ学習手段として機能させることを特徴とする電力取引プログラムにある。

かかる第１の態様では、電力需要者及び電力供給者の電力取引を行う際に、需要者戦略パラメータ及び供給者戦略パラメータに基づいて売買する電力量及び価格を決定し、且つこれらのパラメータを電力取引の結果に基づいて更新することで、電力需要者及び電力供給者はより多くの利益を得るような電力取引を行うようになる。この結果、現実の卸電力取引市場での電力取引をより忠実にコンピュータ上で再現することになるため、仮想的な卸電力取引市場での市場価格は、現実の卸電力取引市場での市場価格をより高い精度で予測するものとなる。

本発明の第２の態様は、第１の態様に記載する電力取引プログラムにおいて、前記電力取引制御手段は、利用者により指定された初回から所定の回数の取引ターンを前記需要者戦略パラメータ及び前記供給者戦略パラメータのパラメータ獲得期間として繰り返し、前記パラメータ獲得期間の終了後は前記総取引ターン数に達するまで取引ターンを処理することを特徴とする電力取引プログラムにある。

かかる第２の態様では、電力需要者及び電力供給者は、初期設定期間の間、取引ターンを繰り返すことで、需要者戦略パラメータ及び供給者戦略パラメータを適切な値に設定した上で、電力取引を行うことが可能となる。

本発明の第３の態様は、第２の態様に記載する電力取引プログラムにおいて、前記需要者パラメータ学習手段は、前記パラメータ獲得期間において、前記損益と前記需要者戦略パラメータとの関係式を最小二乗法で推定する一方、前記損益が正となる確率を計算するシグモイド関数を用いて、前記損益が正となる確率が最も高い需要者戦略パラメータを算出し、当該需要者戦略パラメータを前記パラメータ獲得期間後の取引ターンで用いることを特徴とする電力取引プログラムにある。

かかる第３の態様では、電力取引プログラムの利用者が電力需要者を直接的に操作することで、電力取引を擬似的に体験したり、電力の売買戦略を検討したりする等の教育的な効果を奏する。

本発明の第４の態様は、第２の態様に記載する電力取引プログラムにおいて、前記供給者パラメータ学習手段は、前記パラメータ獲得期間において、前記損益と前記供給者戦略パラメータとの関係式を最小二乗法で推定する一方、前記損益が正となる確率を計算するシグモイド関数を用いて、前記損益が正となる確率が最も高い供給者戦略パラメータを算出し、当該供給者戦略パラメータを前記パラメータ獲得期間後の取引ターンで用いることを特徴とする電力取引プログラムにある。

かかる第４の態様では、電力取引プログラムの利用者が電力供給者を直接的に操作することで、電力取引を擬似的に体験したり、電力の売買戦略を検討したりする等の教育的な効果を奏する。

本発明の第５の態様は、インターネット又はＬＡＮで相互に接続された複数のコンピュータのそれぞれに導入されて、実行される請求項１〜４の何れかの電力取引プログラムにおいて、
前記複数のコンピュータの各々で形成された前記卸電力取引市場と前記電力需要者との間で前記需要者入札データ、前記市場価格及び前記実購入電力量を送受信する需要者通信手段と、
前記複数のコンピュータの各々で形成された前記卸電力取引市場と前記電力供給者との間で前記供給者入札データ、前記市場価格及び前記実販売電力量を送受信する供給者通信手段と
を更に具備することを特徴とする電力取引プログラムにある。

かかる第５の態様では、電力取引プログラムをインターネット又はＬＡＮで接続されたコンピュータ上で分散して実行することが可能となる。このことにより、コンピュータの負荷が分散されることで、より多くの電力需要者、電力供給者及び卸電力取引市場を形成して、大規模な電力取引を行うことが可能となる。

本発明の第６の態様は、現実世界における電力需要者の電力需要量データと電力供給者の発電電力量データ及び発電費用データに基づき、仮想的に卸電力取引市場、電力需要者及び電力供給者を形成すると共に、前記卸電力取引市場を介して前記電力需要者と前記電力供給者との間で電力取引を行わせる電力取引システムであって、前記コンピュータに設けられた入力手段を介して、前記電力需要量データと前記発電電力量データと前記発電費用データと電力を購入する方針を決定する需要者戦略パラメータと電力を販売する方針を決定する供給者戦略パラメータと前記電力需要者及び前記電力供給者の生成数と電力取引を繰り返す回数を表す総取引ターン数と電力の小売価格を表す小売価格データとを取得するパラメータ入力手段と、所定の需要予測関数より見積需要電力量を算出すると共に、前記見積需要電力量と前記需要者戦略パラメータに基づいて、購入を希望する電力量とその価格を表す需要者入札データとを算出する前記電力需要者を前記電力需要者の生成数だけ形成する需要者形成手段と、前記発電電力量データと前記発電費用データと前記供給者戦略パラメータとに基づいて、販売を希望する電力量とその価格を表す供給者入札データとを算出する前記電力供給者を前記電力供給者の生成数だけ形成する供給者形成手段と、前記需要者入札データと前記供給者入札データに基づいて電力の市場価格を算出すると共に、前記市場価格、前記需要者入札データ及び前記供給者入札データに基づいて、前記電力需要者の購入できた電力量を表す実購入電力量及び前記電力供給者の販売できた電力量を表す実販売電力量を算出する前記卸電力取引市場を形成する卸電力取引市場形成手段と、前記卸電力取引市場での前記需要者入札データ及び前記供給者入札データから前記市場価格、前記実購入電力量及び前記実販売電力量を算出する過程を１つの取引ターンとして、前記総取引ターン数で指定された回数の取引ターンを繰り返して処理をする電力取引制御手段と、１つの取引ターンが終了する毎に、前記電力需要量データと前記実購入電力量と前記小売価格に基づいて、電力取引における損益を算出して、前記損益が正となるように前記需要者戦略パラメータを更新する需要者パラメータ学習手段と、１つの取引ターンが終了する毎に、前記実販売電力量及び前記発電費用データに基づいて電力取引における損益を算出して、前記損益が正となるように前記供給者戦略パラメータを更新する供給者パラメータ学習手段とを具備することを特徴とする電力取引システムにある。

かかる第６の態様では、電力需要者及び電力供給者の電力取引を行う際に、需要者戦略パラメータ及び供給者戦略パラメータに基づいて売買する電力量及び価格を決定し、且つこれらのパラメータを電力取引の結果に基づいて更新することで、電力需要者及び電力供給者はより多くの利益を得るような電力取引を行うようになる。この結果、現実の卸電力取引市場での電力取引をより忠実にコンピュータ上で再現することになるため、仮想的な卸電力取引市場での市場価格は、現実の卸電力取引市場での市場価格をより高い精度で予測するものとなる。

本発明の第７の態様は、第６の態様に記載する電力取引システムにおいて、前記電力取引制御手段は、利用者により指定された初回から所定の回数の取引ターンを前記需要者戦略パラメータ及び前記供給者戦略パラメータのパラメータ獲得期間として繰り返し、前記パラメータ獲得期間の終了後は前記総取引ターン数に達するまで取引ターンを処理することを特徴とする電力取引システムにある。

かかる第７の態様では、電力需要者及び電力供給者は、初期設定期間の間、取引ターンを繰り返すことで、需要者戦略パラメータ及び供給者戦略パラメータを適切な値に設定した上で、電力取引を行うことが可能となる。

本発明の第８の態様は、第７の態様に記載する電力取引システムにおいて、前記需要者パラメータ学習手段は、前記パラメータ獲得期間において、前記損益と前記需要者戦略パラメータとの関係式を最小二乗法で推定する一方、前記損益が正となる確率を計算するシグモイド関数を用いて、前記損益が正となる確率が最も高い需要者戦略パラメータを算出し、当該需要者戦略パラメータを前記パラメータ獲得期間後の取引ターンで用いることを特徴とする電力取引システムにある。

かかる第８の態様では、電力取引プログラムの利用者が電力需要者を直接的に操作することで、電力取引を擬似的に体験したり、電力の売買戦略を検討したりする等の教育的な効果を奏する。

本発明の第９の態様は、第７の態様に記載する電力取引システムにおいて、前記供給者パラメータ学習手段は、前記パラメータ獲得期間において、前記損益と前記供給者戦略パラメータとの関係式を最小二乗法で推定する一方、前記損益が正となる確率を計算するシグモイド関数を用いて、前記損益が正となる確率が最も高い供給者戦略パラメータを算出し、当該供給者戦略パラメータを前記パラメータ獲得期間後の取引ターンで用いることを特徴とする電力取引システムにある。

かかる第９の態様では、電力取引プログラムの利用者が電力供給者を直接的に操作することで、電力取引を擬似的に体験したり、電力の売買戦略を検討したりする等の教育的な効果を奏する。

本発明の第１０の態様は、第６〜９の何れかの態様において、
インターネット又はＬＡＮで相互に接続された複数のコンピュータと、
前記複数のコンピュータの各々で形成された前記卸電力取引市場と前記電力需要者との間で前記需要者入札データ、前記市場価格及び前記実購入電力量を送受信する需要者通信手段と、
前記複数のコンピュータの各々で形成された前記卸電力取引市場と前記電力供給者との間で前記供給者入札データ、前記市場価格及び前記実販売電力量を送受信する供給者通信手段と
を更に具備することを特徴とする電力取引システムにある。

かかる第１０の態様では、電力取引プログラムをインターネット又はＬＡＮで接続されたコンピュータ上で分散して実行することが可能となる。このことにより、コンピュータの負荷が分散されることで、より多くの電力需要者、電力供給者及び卸電力取引市場を形成して、大規模な電力取引を行うことが可能となる。

本発明によれば、コンピュータ上で複数の電力需要者及び電力供給者を形成し、仮想的な電力取引を実行することが可能となる。また、これらの電力需要者及び電力供給者が電力取引の結果に基づいて戦略パラメータを更新することで、卸電力取引市場の価格変動に適応する電力需要者及び電力供給者を実現することが可能となる。この結果、仮想的な電力取引における電力の市場価格は、現実の市場価格を高い精度で予測するものとなる。また異なるコンピュータで電力需要者、電力供給者価格及び卸電力取引市場を分散して形成することでコンピュータにかかる負荷を分散することができ、より多くの電力需要者、電力供給者及び卸電力取引市場を形成して、大規模な電力取引を行うことが可能となる。さらに電力需要者及び電力供給者を利用者が直接的に操作することで、利用者は電力取引を疑似体験することが可能となる。

以下、本発明を実施するための最良の形態について説明する。なお、本実施形態の説明は例示であり、本発明は以下の説明に限定されない。

＜実施形態１＞
図１は、実施形態１に係る電力取引プログラムがコンピュータ上で動作する際の機能ブロック図である。この実施形態は、電力取引プログラム１を１台のコンピュータ５０にインストールして、仮想的な電力取引を実行する例を示す。

ここで、コンピュータ５０は、例えば、図示しないＣＰＵ、ＲＯＭ及びハードディスクとＲＡＭ５３を主なハードウェアとして具備すると共に、これらのハードウェアを機能させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、例えばマイクロソフト社製Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）を具備し、このＯＳ上で電力取引プログラム１が実行される。さらに、コンピュータ５０は各種情報を入力するキーボード及びマウス等の入力装置５１と各種情報を出力するディスプレイなどの表示装置５２とを備えている。なお、電力取引プログラム１は、コンピュータ５０のＯＳ上で起動するものではなく、ベーシックインプットアウトプットシステム（ＢＩＯＳ）等を介してコンピュータ５０のハードウェア上で直接機能するものであってもよい。

電力取引プログラム１は、電力取引プログラム１の利用者から入力装置５１を介して与えられた入力値を基に所定の情報を構成してＲＡＭ５３に記憶するパラメータ入力手段２と、仮想的な電力需要者を形成する需要者形成手段３と、仮想的な電力供給者を形成する供給者形成手段４と、仮想的な卸電力取引市場を形成する卸電力取引市場形成手段５と、形成された卸電力取引市場を介して電力需要者と電力供給者との間での売買を１つの取引ターンとして、所定の回数の取引ターンを繰り返す電力取引制御手段６と、１つの取引ターンが終了する毎に需要者の電力を購入する方針を決定する需要者戦略パラメータを更新する需要者パラメータ学習手段７と、１つの取引ターンが終了する毎に供給者の電力を購入する方針を決定する供給者戦略パラメータを更新する供給者パラメータ学習手段８としてコンピュータ５０を機能させるものである。

なお、電力需要者とは現実の卸電力取引市場における電力の卸売業者を、電力供給者とは現実の卸電力取引市場における発電事業者を本実施形態における仮想的な電力取引上で表したものである。また、本実施形態では仮想的な電力取引において、一般消費者を直接に扱うことはないが、上記電力需要者が購入する電力量を算出する際に、一般消費者の存在を想定する。

ここで、電力取引プログラム１を実行して電力需要者、電力供給者、卸電力取引市場を形成し、電力取引を実行している状態の一例を模式的に表示すると図２のようになる。図２を用いて、電力取引プログラム１の各構成要素について説明する。

パラメータ入力手段２は、電力取引に必要な各種の初期設定値を取得し、保持する機能を実現する。具体的には、入力装置５１を介して得られた入力値を基に、電力需要量データ、発電電力量データ、発電費用データ、需要者戦略パラメータ、供給者戦略パラメータ、需要者形成手段３によって形成する需要者の生成数、供給者形成手段４によって形成する供給者の生成数、繰り返す取引ターンの数を指定する総取引ターン及び小売価格データを構成して、例えばＲＡＭ５３やハードディスクに記憶する。なお、これらの入力データは利用者が個々に入力するものであってもよいし、ファイルに記録されたものであってもよい。

需要者形成手段３は、電力取引を行う仮想的な電力需要者を形成する機能を実現する。具体的には電力需要者の生成数に従って需要者１０，１１，１２を形成する。需要者１０は、需要者戦略パラメータ４０と見積需要電力量に基づいて、購入を希望する電力量とその価格を表す需要者入札データを算出する処理として実装される。例えば手続き型の言語では関数やプロシージャで実装される処理である。需要者１１，１２は、固有の需要者戦略パラメータ４１，４２と見積需要電力量を持つが、処理については需要者１０と同様である。需要者１０での処理については後述する。また、生成可能な需要者の数は特に限定されない。

供給者形成手段４は、電力取引を行う仮想的な電力供給者を形成する機能を実現する。具体的には電力供給者の生成数に従って供給者２０，２１，２２を形成する。供給者２０は、供給者戦略パラメータ４３と発電電力量データに基づいて、販売を希望する電力量とその価格を表す供給者入札データを算出する処理として実装される。供給者２１，２２は、固有の供給者戦略パラメータ４４，４５と発電電力量データを持つが、処理については供給者２０と同様である。供給者２０での処理については後述する。また、生成可能な供給者の数は特に限定されない。

卸電力取引市場形成手段５は、仮想的な卸電力取引市場を形成する機能を実現する。具体的には前日市場３０とリアルタイム市場３１を形成する。前日市場３０とリアルタイム市場３１の各々は、需要者１０，１１，１２と供給者２０，２１，２２が算出した購入、販売を希望する電力量とその価格から市場価格を算出すると共に、各需要者１０，１１，１２と供給者２０，２１，２２が購入、販売できた量である実購入電力量、実販売電力量を算出する処理として実装される。これによりコンピュータ上で仮想的な電力取引を実行することが可能となる。

ここで、前日市場３０とは、現実の卸電力取引市場において前日市場と称される卸電力取引市場の１つに対応する市場であって、前日市場では翌日受渡しの電力が売買される。リアルタイム市場３１とは、現実の卸電力取引市場においてリアルタイム市場と称される卸電力取引市場の１つに対応する市場であって、リアルタイム市場では直近に受け渡す電力が売買される。したがって、現実のリアルタイム市場での取引者は５分や１時間といった短い時間で売買の意思決定を行っている。この前日市場３０及びリアルタイム市場３１で行われる具体的な処理については後述する。

需要者パラメータ学習手段７は、需要者１０，１１，１２の電力購入結果に基づいて、需要者戦略パラメータ４０，４１，４２を更新する機能を実現する。具体的には、前日市場３０及びリアルタイム市場３１で算出された市場価格、実購入電力量及び小売価格データに基づいて、需要者１０，１１，１２の損益を計算する。この損益に応じて、需要者戦略パラメータ４０，４１，４２を更新する。これによって、需要者１０，１１，１２は電力取引を繰り返すたびに、損失を生じなくなるような需要者入札データを算出することとなり、この結果、現実の電力取引市場で電力市場に適応していく電力需要者をコンピュータ５０上で表現することが可能となる。なお、需要者戦略パラメータ４０，４１，４２の更新処理の詳細については後述する。

供給者パラメータ学習手段８は、供給者２０，２１，２２の電力販売結果に基づいて、供給者戦略パラメータ４３，４４，４５を更新する機能を実現する。具体的には、前日市場３０及びリアルタイム市場３１で算出された市場価格、実販売電力量と発電費用データに基づいて、供給者２０，２１，２２の損益を計算する。この損益に応じて、供給者戦略パラメータ４３，４４，４５を更新する。これによって、供給者２０，２１，２２は電力取引を繰り返すたびに、損失を生じなくなるような供給者入札データを算出することとなり、この結果、現実の電力取引市場で電力市場に適応していく電力供給者をコンピュータ５０上で表現することが可能となる。なお、供給者戦略パラメータ４３，４４，４５の更新処理の詳細については後述する。

電力取引制御手段６は、後述する需要者入札データ算出処理（Ｓ３）、供給者入札データ算出処理（Ｓ４）、電力取引処理（Ｓ５）、パラメータ更新処理（Ｓ６）を１つの取引ターンとして、総取引ターン数で指定された回数だけ取引ターンを繰り返す機能を実現する（図３参照）。

また、総取引ターンの内、初回から利用者が指定する任意の回数分だけ、需要者戦略パラメータ及び供給者戦略パラメータのパラメータ獲得期間としてもよい。パラメータ獲得期間とは、これらのパラメータがある程度の精度を有するまでの期間のことをいう。取引ターンが少ない場合は、取引ターン毎の市場価格や実購入電力量等の取引データが不十分なため、精度が不十分な需要者戦略パラメータ４０，４１，４２及び供給者戦略パラメータ４３，４４，４５を用いて電力取引を行うことなり、結果的に、現実の電力の市場価格に比して、精度の低い電力の市場価格が算出されるからである。

なお、特に図示はしていないが、取引ターン毎の電力の市場価格、実購入電力量、実販売電力量などの算出結果はグラフやテキスト等の形式で表示装置５２を介して利用者に提示される。

ここで、電力取引プログラム１の処理の一例を図３を参照して説明する。図３は、電力取引プログラム１がコンピュータ５０上で動作する際の処理手順の概略を示す図である。

図示するように、何回目の取引ターンを実行しているかを記録する変数であるターン数を０で初期化し（Ｓ１）、利用者による各種データの入力処理を行い（Ｓ２）、各種データに基づいて形成された需要者１０，１１，１２のそれぞれについて、需要者入札データ算出処理を行い（Ｓ３）、同様に供給者２０，２１，２２それぞれについて、供給者入札データ算出処理を行い（Ｓ４）、前日市場３０、リアルタイム市場３１毎に、需要者入札データ及び供給者入札データに基づいて市場価格、実購入電力量及び実販売電力量の算出をする電力取引処理を行う（Ｓ５）。電力取引処理の結果に基づいて、需要者戦略パラメータ４０，４１，４２及び供給者戦略パラメータ４３，４４，４５を更新するパラメータ更新処理を行い（Ｓ６）、ターン数を１つインクリメントする（Ｓ７）。このターン数が、利用者によって入力された総取引ターン数未満であるならばＳ３の処理に戻って再び処理を繰り返し、総取引ターン数以上であるならば、電力取引プログラム１を終了する（Ｓ８）。

データ入力処理（Ｓ２）は、コンピュータ５０の入力装置５１を介して、電力需要量データと発電電力量データと発電費用データと需要者戦略パラメータと供給者戦略パラメータと電力需要者及び前記電力供給者の生成数と総取引ターン数と小売価格データとを取得する処理である。これらのデータはグラフィカルユーザーインターフェース（ＧＵＩ）を介して逐次入力されるものであってもよいし、ファイルに格納されてまとめて入力されるものであっても良い。各データの詳細についてはＳ３〜Ｓ６の処理と共に後述する。

図４は、需要者入札データ算出処理の手順の概略を示す図であり、この図を用いて、需要者入札データ算出処理（Ｓ３）の手順について詳細に説明する。なお、需要者入札データ算出処理は、需要者形成手段３によって形成された需要者１０，１１，１２が行う処理である。需要者１０，１１，１２は用いる各種パラメータの値は異なるものの、処理内容は同一であるため、ここでは代表して需要者１０に関して説明する。

需要者入札データ算出処理は、最初に見積需要電力量及びその価格の算出を行い（Ｓ１０）、次に需要者戦略パラメータ４０に基づいて需要者入札データの算出を行う（Ｓ１１）。算出された需要者入札データは、後述する電力取引処理（Ｓ５）に用いられる。

ここで見積需要電力量とは、需要者１０が考える一般消費者の必要とする電力量である。需要者１０は現実の世界における電力の卸売業者を想定しており、卸売業者は一般消費者に小売する電力量に基づいて、市場で電力を調達するということに対応している。具体的な見積需要電力量は、過去の見積需要電力量を基に平均値を算出するか、移動平均法又は指数平滑法から求めた値である。またはランダムな値を用いても良い。ここでは見積需要電力量をｅとする。単位はメガワットアワー（ＭＷｈ）である。

この見積需要電力量ｅよりその価格ｗを求める。具体的にはｗ＝ａｅ＋ｂの一次関数を基に算出する。係数ａと切片ｂは任意の値を設定してよいが、大量の電力を購入する場合は、電力の単価が安価になることを想定するならば、係数ａは負の値をとることが望ましい。

次に、見積需要電力量ｅとその価格ｗと需要者戦略パラメータ４０とに基づいて、需要者入札データを算出する。ここで需要者入札データとは、需要者１０が購入を希望する電力量とその価格であり、それぞれｄ_ｄ１とｐ_ｄ１とすると、以下の式によって算出する。

・ｄ_ｄ１＝ｅ×δ
・ｐ_ｄ１＝ｗ×λ

ここで需要者戦略パラメータ４０はδとλからなり、それぞれ購入電力余裕率と購入電力価格余裕率のことをいう。δ及びλは共に０以上１以下の値をとる。δは算出した見積需要電力量ｅの内、実際に前日市場３０又はリアルタイム市場３１で購入する量を決定するパラメータである。例えばδが１ならば、見積需要電力量ｅの分を購入希望する電力量とすることとなり、またδが０．１ならば見積需要電力量ｅの１０％に相当する分だけを購入を希望する電力量とすることとなる。すなわち、δの値が大きければ大きいほど、一般消費者の需要を十分満たすことができるものの、電力を多く買いすぎてしまう危険性がある。逆にδの値が小さければ小さいほど、電力を多く買いすぎる危険性は少ないものの、一般消費者の需要を満たしきれない場合がある。

λは、実際に前日市場３０又はリアルタイム市場３１で購入する価格を算出した見積需要電力量ｅの価格ｗよりも高くするか又は安くするかを決定するパラメータである。λの値が大きければ大きいほど高い価格で購入をしようとすることになるので、前日市場３０で電力を購入できないという危険性は低いものの、購入価格が高くなるため小売をしても利益が少なくなる危険性がある。逆にλが小さければ小さいほど小売をした際の利益が大きくなるものの、前日市場３０で電力を購入できなくなる可能性がある。これらのパラメータの設定する値に応じて、需要者１０の電力を購入する方針を変えることが可能となる。

なお、このδとλは利用者が直接に値を決定してもよいが、図５に示す需要者戦略パラメータセットの内から、戦略１〜４を選んでも良い。需要者戦略パラメータセットとはδとλの組であって、それぞれ一定範囲の値をとるように制限されているものである。これによって、需要者１０が電力取引で電力を購入する際の性格づけが可能となる。例えば戦略２では、δが０．５から１の間、λも同様に０．５から１の間の値をとる。δが０．５０から１の間の値ということは見積需要電力量ｅに近い値を購入希望する電力量とするため、一般需要者に電力を十分供給できないということが生じにくい。一方λが０．５から１の値をとるということは、見積需要電力量ｅの価格ｗに近い価格で電力の購入を希望することとなるので、利益がそれほど高くならない代わりに、確実に購入できるということが期待できる。

需要者１１，１２にも固有のδとλを与えて、需要者１０，１１，１２の各々が購入を希望する電力量と価格を算出することで、現実の卸電力取引市場における取引をより忠実に再現することが可能となる。

なお、本実施形態においては、ｄ_ｄ１とｐ_ｄ１に示される需要者入札データは前日市場３０での取引に用いられる。前日市場３０において、購入を希望したｄ_ｄ１の分の電力量を購入できなかった場合、その不足した分をリアルタイム市場３１で購入することとなる。この処理に関しては後述する。

図６は、供給者入札データ算出処理の手順の概略を示す図であり、この図を用いて、供給者入札データ算出処理（Ｓ４）の手順について詳細に説明する。なお、供給者入札データ算出処理は、供給者形成手段４によって形成された供給者２０，２１，２２が行う処理である。供給者２０，２１，２２は用いる各種パラメータの値は異なるものの、処理内容は同一であるため、ここでは代表して供給者２０に関して説明する。

供給者入札データ算出処理は、発電電力量データと発電費用データと供給者戦略パラメータに基づいて供給者入札データの算出を行う（Ｓ２０）。算出された供給者入札データは、後述する電力取引処理（Ｓ５）に用いられる。

ここで、発電電力量データとは供給者２０が前日市場３０又はリアルタイム市場３１で販売できる最大電力量（以下Ｓ_ｍａｘと表記する。）をいい、単位はＭＷｈである。また発電費用データは電力の発電にかかる１ＭＷｈあたりの生産コスト（以下、限界コストＭＣと表記する。）を表す。

供給者２０の最大電力量Ｓ_ｍａｘと限界コストＭＣと供給者戦略パラメータとに基づいて、供給者入札データを算出する。ここで供給者入札データとは、供給者２０が販売を希望する電力量とその価格であり、前日市場３０及びリアルタイム市場３１毎に決定するものである。

前日市場３０へ販売する電力量をｓ_１、その価格をｐ_ｓ１、リアルタイム市場３１へ販売する電力量をＳ_０、その価格をｐ_ｓ０とすると、それぞれは以下の式によって算出する。

・ｓ_１＝Ｓ_ｍａｘ×α
・ｓ_０＝Ｓ_ｍａｘ×（１−α）
・ｐ_ｓ１＝ＭＣ／（１−β）
・ｐ_ｓ０＝ＭＣ／（１−η）

ここで供給者戦略パラメータ４３はα、β及びηからなり、それぞれ販売先市場選択パラメータ、前日市場３０の販売費用余裕率、リアルタイム市場３１の販売費用余裕率のことをいう。αは０以上１以下の値をとり、β及びηは０以上１未満の値をとる。αはｓ_ｍａｘの発電量を前日市場３０及びリアルタイム市場３１のそれぞれにどの程度の量を販売するかを決定するパラメータである。例えばαが１ならば、供給者２０は発電したｓ_ｍａｘの全てを前日市場３０で販売することを示す。

βは前日市場３０で販売するｓ_１の価格を限界コストＭＣに基づいて決定するパラメータである。例えば、βが１に近ければ近いほど、限界コストＭＣよりも高い単価で電力を前日市場３０に販売することとなる。このβを１に近くした場合は、高い単価で電力を販売するため、利益を大きくすることが可能となるが、前日市場３０において買い手がつかず、販売できない可能性もある。

ηはリアルタイム市場３１で販売するｓ_０の価格を限界コストＭＣに基づいて決定するパラメータである。例えば、ηが１に近ければ近いほど、限界コストＭＣよりも高い単価で電力をリアルタイム市場３１に販売することとなる。このηを１に近くした場合は、高い単価で電力を販売するため、利益を大きくすることが可能となるが、リアルタイム市場３１において買い手がつかず、販売できない可能性もある。

なお、このα、β及びηは利用者が直接に値を決定してもよいが、図７に示す供給者戦略パラメータセットの内から、戦略１〜８を選んでも良い。この供給者戦略パラメータセットとはα、β及びηの組であって、それぞれ一定範囲の値をとるように制限されているものである。これによって、供給者２０が電力取引で電力を販売する際の性格づけが可能となる。例えば戦略２では、αが０．５から１の間、βが０．５から０．９９の間、ηが０．０１から０．４９の間の値をとる。αが０．５から１の間ということはｓ_ｍａｘのうち半分以上は前日市場３０で販売することを意味する。つまり電力の販売先となる市場の志向が前日市場３０に向いているということである。βが０．５０から０．９９ということは前日市場３０における販売価格の設定において、限界コストＭＣの２倍以上の価格を設定することを意味し、前日市場３０においてはより大きな利益を得る可能性があるものの、買い手がつかないというリスクをとることとなる。同様に、ηが０．０１から０．５ということはリアルタイム市場３１における販売価格の設定において、限界コストＭＣの２倍以下の価格を設定することを意味し、リアルタイム市場３１においてはそれほど大きな利益を得ることができないものの、買い手がつかないというリスクを抑えることが可能となる。

供給者２１，２２にも固有のα、β及びηを与えて、供給者２０，２１，２２の各々が販売を希望する電力量と価格を算出することで、現実の卸電力取引市場における取引をより忠実に再現することが可能となる。

図８は、前日市場３０とリアルタイム市場３１での電力の需要と供給を表す図であり、この図を用いて、電力取引処理（Ｓ５）の手順について詳細に説明する。なお、電力取引処理は、卸電力取引市場形成手段５によって形成された前日市場３０，リアルタイム市場３１が行う処理である。

前日市場３０及びリアルタイム市場３１は、需要者１０，１１，１２及び供給者２０，２１，２２からのそれぞれの入札データを基に、市場価格、実購入電力量及び実販売電力量を算出するものである。したがって、それぞれ市場価格等を算出するために同じ処理を行ってもよいが、異なる処理でもよい。例えば、一方の市場は需要者入札データ及び供給者入札データから市場価格を算出し、他方の市場は供給者入札データを中心に市場価格を算出するという処理である。前者の処理は現実世界における、いわゆる市場原理に基づいた市場価格の決定を再現し、後者の処理は現実世界における、いわゆる売り手市場のように供給者側の希望する販売価格が強く反映されるような市場価格の決定を再現する。本実施形態においては、前日市場３０は前者の処理、リアルタイム市場３１は後者の処理を行い、以下にそれぞれの処理内容を説明する。

図８（ａ）は前日市場３０での電力の需要と供給を表す図である。図８（ａ）を用いて前日市場３０での市場価格の算出処理を説明する。

供給者２０，２１，２２の算出した販売を希望する電力量とその価格を（販売を希望する電力量，その価格）のように表記し、供給者２０，２１，２２の供給者入札データをそれぞれ（ｓ_１：２０，ｐ_{ｓ１：２０}）、（ｓ_１：２１，ｐ_{ｓ１：２１}）、（ｓ_１：２２，ｐ_{ｓ１：２２}）とする。

一方、需要者１０，１１，１２の算出した購入を希望する電力量とその価格を（購入を希望する電力量，その価格）のように表記し、需要者１０，１１，１２の需要者入札データをそれぞれ（ｄ_１：１０，ｐ_{ｄ１：１０}）、（ｄ_１：１１，ｐ_{ｄ１：１１}）、（ｄ_１：１２，ｐ_{ｄ１：１２}）とする。

まず、供給者の購入を希望する電力量の価格について昇順に並べ、その結果をｐ_{ｓ１：２０}，ｐ_{ｓ１：２１}，ｐ_{ｓ１：２２}とする。この状態を、縦軸に価格、横軸に電力量をとりグラフで表現したものが供給線６０である。更に、需要者の購入を希望する電力量の価格について降順に並べ、その結果をｐ_{ｄ１：１０}，ｐ_{ｄ１：１１}，ｐ_{ｄ１：１２}とする。この状態を、上述のグラフに重ねて表現したものが需要線６１である。この供給線６０と需要線６１との交差する点が均衡点６２となり、この均衡点６２に対応する価格であるｐ_{ｓ１：２１}の値が市場価格Ｐ_ｅｐ１となる。

次に需要者１０，１１，１２毎の実購入電力量及び供給者２０，２１，２２毎の実販売電力量を算出する。この均衡点６２に対応する電力量が売買の成立した電力量となる。すなわち、ｄ_１：１０，ｄ_１：１１の和の電力量が売買されたこととなる。この場合、需要者１０，１１，１２のそれぞれの実購入電力量をＤ_１：１０，Ｄ_１：１１，Ｄ_１：１２と表すと、それぞれの値は、ｄ_１：１０，ｄ_１：１１，０ になる。つまり需要者１０，１１のように市場価格よりも高い価格で電力の購入を希望した場合は、その希望通りの量の電力を購入することができる。また需要者１２のように市場価格よりも低い価格で電力の購入を希望した場合は、電力を購入できないこととなる。同様に、供給者２０，２１，２２のそれぞれの実販売電力量をＳ_１：２０，Ｓ_１：２１，Ｓ_１：２２と表すと、それぞれの値は、Ｓ_１：２０，電力量６３，０となる。つまり供給者２２のように市場価格Ｐ_ｅｐ１よりも高い価格で電力の販売を希望した場合は、電力を販売できない。また供給者２１の実販売電力量のように、販売しようとした電力量の全てが販売しきれるとは限らない。

図８（ｂ）はリアルタイム市場３１での電力の需要と供給を表す図である。図８（ｂ）を用いてリアルタイム市場３１での市場価格の算出処理を説明する。

供給者２０，２１，２２の供給者入札データをそれぞれ（ｓ_０：２０，ｐ_{ｓ０：２０}）、（ｓ_０：２１，ｐ_{ｓ０：２１}）、（ｓ_０：２２，ｐ_{ｓ０：２２}）とする。

一方、需要者１０，１１，１２については、前日市場３０で購入を希望する電力量の電力を購入できなかった需要者１２のみが取引に参加する。具体的には需要者１２はｄ_１：１２の電力量を調達すべくリアルタイム市場３１で取引を行う。その電力量をリアルタイム市場３１ではｄ_０：１２と表記する。なお、需要者１２はリアルタイム市場３１においては購入を希望する価格を設定することはない。これは現実世界において、電力がどんな値段であってもリアルタイム市場３１で電力を購入し一般消費者に供給しなければならないという、電力供給の特性を考慮したものである。

まず、供給者の購入を希望する電力量の価格について昇順に並べ、その結果をｐ_{ｓ０：２０}，ｐ_{ｓ０：２１}，ｐ_{ｓ０：２２}とする。この状態を、縦軸に価格、横軸に電力量をとりグラフで表現したものが供給線７０である。

次に、リアルタイム市場３１に参加する需要者１２のｄ_０：１２の箇所から横軸に垂直な線７１を引き、供給線７０と交わる点が均衡点７２となり、この均衡点７２に対応する価格であるｐ_{ｓ０：２１}の値が市場価格Ｐ_ｅｐ０となる。

上述の処理により需要者１２の実購入電力量をＤ_０：１２と表すと、その値はｄ_０：１２となる（需要者１０，１１の実購入電力量をＤ_０：１０，Ｄ_０：１１と表すと、それぞれの値は０である）。また供給者２０，２１，２２のそれぞれの実販売電力量をＳ_０：２０，Ｓ_０：２１，Ｓ_０：２２と表すと、それぞれの値は、Ｓ_０：２０，電力量７３，０となる。つまり供給者２２のように、市場価格Ｐ_ｅｐ０よりも高い価格で電力の販売を希望した場合は、電力を販売できない。また供給者２１の実販売電力量のように、販売しようとした電力量の全てが販売しきれるとは限らない。

上記のごとく、電力取引処理が完了すると、需要者入札データ及び供給者入札データから、各市場の市場価格Ｐ_ｅｐ０，Ｐ_ｅｐ０と需要者毎の実購入電力量と供給者毎の実販売電力量が算出されることとなる。

図９は、パラメータ獲得期間におけるパラメータ更新処理の手順の概略を示す図であり、図１０は、パラメータ獲得期間後におけるパラメータ更新処理の手順の概略を示す図である。これらの図を用いて、パラメータ更新処理（Ｓ６）の手順について詳細に説明する。なお、パラメータ更新処理は、需要者パラメータ学習手段７及び供給者パラメータ学習手段８が主体となって行う処理である。

本実施形態においては、パラメータ獲得期間を設定し、その期間中、需要者１０，１１，１２は図９（ａ）のパラメータ更新処理を行い、供給者２０，２１，２２は図９（ｂ）のパラメータ更新処理を行う。

需要者１０，１１，１２は用いる各種パラメータの値は異なるものの、処理内容は同一であるため、ここでは代表して需要者１０に関して説明する。

需要者１０のパラメータ獲得期間中のパラメータ更新処理は、需要者戦略パラメータ４０を乱数値で決定し（Ｓ３０）、電力取引処理で得た実購入電力量と電力需要量データと小売価格とに基づいて損益を計算し（Ｓ３１）、損益を目的変数、需要者戦略パラメータ４０を説明変数として最小二乗法によって各係数の推定を行い（Ｓ３２）、推定した結果を基に、その需要者戦略パラメータ４０を用いて取引をする場合の勝率を算出する（Ｓ３３）。

かかる処理では、取引ターン毎に乱数で決定した需要者戦略パラメータ４０が、電力取引で、どの程度の勝率を得られるパラメータであるかを算出することを目的とする。ここで得た勝率の高い需要者戦略パラメータ４０を、パラメータ獲得期間後に用いる。

まず需要者戦略パラメータ４０であるδとλに乱数値を設定する（Ｓ３０）。この値は需要者入札データ算出処理に用いられる。

次に、先の電力取引処理（Ｓ５）で得られた実購入電力量と電力需要量データと小売価格データに基づいて損益を計算する。

ここで電力需要量データとは、一般消費者の電力需要量のことをいう。また小売価格データとは、その販売の際の価格を言う。したがって、需要者１０の損益をｒ_ｄ、電力需要量データをＲ、小売価格をｒｐと表すと、
・ｒ_ｄ＝ｒｐ×Ｒ−（Ｄ_１：１０×Ｐ_ｅｐ１＋Ｄ_０：１０×Ｐ_ｅｐ０）
と表すことができる。なおＲの値は利用者によって与えられた値でもよいし、
・Ｒ＝ａｘ＋ｂ＋ｃｓｉｎ（ｘ×π／１８０）＋ｒａｎｄ（ｄ）
の式を用いてもよい。ａ，ｂ，ｃ，ｄの値は利用者が与える任意の係数であり、ｒａｎｄ（ｄ）はｄを種とした乱数値である。

この損益ｒ_ｄを目的変数、δとλを説明変数として次の一次式を想定し、最小二乗法を用いて各係数（Ｃ０，Ｃ１，Ｃ２）を推定する。

・ｒ_ｄ＝Ｃ０＋Ｃ１×δ＋Ｃ２×λ＋ε
εは誤差を表す。さらに、この推定した各係数の値を（Ｃ０，Ｃ１，Ｃ２）と表し、その各係数から電力取引における勝率を計算する。勝率を求めるに際しては、次のシグモイド関数を用いる。

・Ｐｒｏｂ（σ）＝１／｛１＋ｅ＾（−σ）｝
ｅ＾（−σ）は、自然対数ｅを−σ乗することを表す。このシグモイド関数を用いて、電力取引における勝率Ｐｒｏｂ（Ｗ）とは以下のように定義する。

・Ｐｒｏｂ（Ｗ）＝Ｐｒｏｂ（ｒ_ｄ≧０）
＝Ｐｒｏｂ｛ε≧−（Ｃ０＋Ｃ１×δ＋Ｃ２×λ）｝
＝１−１／｛１＋ｅ＾（Ｃ０＋Ｃ１×δ＋Ｃ２×λ）｝
＝ｅ＾（Ｃ０＋Ｃ１×δ＋Ｃ２×λ）／
１＋ｅ＾（Ｃ０＋Ｃ１×δ＋Ｃ２×λ）

かかる処理を行うことで、需要者戦略パラメータ４０であるδとλより勝率を算出できる。この処理は、パラメータ獲得期間終了後のパラメータ更新処理において用いられる。

パラメータ獲得期間中の供給者２０，２１，２２のパラメータ更新処理を以下に説明する。ここでは代表して供給者２０に関して説明する。

供給者２０のパラメータ獲得期間中のパラメータ更新処理は、供給者戦略パラメータ４３を乱数値で決定し（Ｓ４０）、電力取引処理で得た実販売電力量と発電費用データとに基づいて損益を計算し（Ｓ４１）、損益を目的変数、供給者戦略パラメータ４３を説明変数として最小二乗法によって各係数の推定を行い（Ｓ４２）、推定した結果を基に、その供給者戦略パラメータ４３を用いて取引をする場合の勝率を算出する（Ｓ４３）。

かかる処理では、取引ターン毎に乱数で決定した供給者戦略パラメータ４３が、電力取引で、どの程度の勝率を得られるパラメータであるかを算出することを目的とする。ここで得た勝率の高い供給者戦略パラメータ４３を、パラメータ獲得期間後に用いる。

まず、供給者戦略パラメータ４３であるα、β及びηに乱数値を設定する（Ｓ４０）。この値は供給者入札データ算出処理に用いられる。

Ｃ
次に、先の電力取引処理（Ｓ５）で得られた実販売電力量と発電費用データに基づいて損益を計算する。供給者１０の損益をｒ_ｓと表すと、
・ｒ_ｓ＝（Ｓ_１：２０×Ｐ_ｅｐ１＋Ｓ_０：２０×Ｐ_ｅｐ０）−ＭＣ×（Ｓ_１：２０＋Ｓ_０：２０）
と表すことができる。

この損益ｒ_ｓを目的変数、α、β及びηを説明変数として次の一次式を想定し、最小二乗法を用いて各係数（Ｃ１０，Ｃ１１，Ｃ１２，Ｃ１３）を推定する。

・ｒ_ｓ＝Ｃ１０＋Ｃ１１×α＋Ｃ１２×β＋Ｃ１３×η＋ε
εは誤差を表す。さらに、この推定した各係数の値を（Ｃ１０，Ｃ１１，Ｃ１２，Ｃ１３）と表し、その各係数から電力取引における勝率を計算する。需要者１０の場合と同様に、シグモイド関数を用いて、電力取引における勝率Ｐｒｏｂ（Ｗ）とは以下のように定義する。

・Ｐｒｏｂ（Ｗ）＝Ｐｒｏｂ（ｒ _ｓ ≧０）
＝ｅ＾（Ｃ１０＋Ｃ１１×α＋Ｃ１２×β＋Ｃ１３×η）／
１＋ｅ＾（Ｃ１０＋Ｃ１１×α＋Ｃ１２×β＋Ｃ１３×η）

かかる処理を行うことで、供給者戦略パラメータ４３であるα、β及びηと勝率とが関連付けられる。これらの関連付けは、パラメータ獲得期間の終了後のパラメータ更新処理において用いられる。

次に、図１０を用いてパラメータ獲得期間後の、需要者１０の需要者戦略パラメータの更新処理について説明する。

需要者１０のパラメータ獲得期間後のパラメータ更新処理は、需要者戦略パラメータ４０の上限値，下限値に基づいて、需要者戦略パラメータ４０を仮設定し（Ｓ５０），電力取引処理で得た実購入電力量と電力需要量データと小売価格とに基づいて損益を計算し（Ｓ５１）、損益を目的変数、需要者戦略パラメータ４０を説明変数として最小二乗法によって各係数の推定を行い（Ｓ５２）、推定した結果を基に、需要者戦略パラメータ４０の算出をし（Ｓ５３）、損益の値が正ならば、需要者戦略パラメータ４０の上限値，下限値の値を更新する（Ｓ５４）。

かかる処理では、電力取引での売買した結果の損益に基づいて、漸近的に需要者戦略パラメータ４０を更新する。

まず需要者戦略パラメータ４０であるδとλに対応する仮設定値として、δ^ｃ，λ^ｃを決定する。また、それらの上限値としてδ^Ｕ，λ^Ｕ及び下限値としてδ^Ｌ，λ^Ｌを決定する。

パラメータ獲得期間の直後の最初の取引ターンであって、図５に示すような需要者戦略パラメータセットを用いる場合、このδ^Ｕ，λ^Ｕ及びδ^Ｌ，λ^Ｌは、それぞれその値が設定される。例えば、戦略１を用いるならば、δ^Ｌ，δ^Ｕはそれぞれ０．５０と１であり、λ^Ｌ，λ^Ｕはそれぞれ０．０１と０．４９となる。またδ^ｃ，λ^ｃは、それぞれδ^Ｌ≦δ^ｃ≦δ^Ｕ，λ^Ｌ≦λ^ｃ≦λ^Ｕとなるように値を設定する。例えばδ^ｃはδ^Ｌとδ^Ｕ間のランダムな値でもよいし、中間値であってもよい。

一方、パラメータ獲得期間の直後の最初の取引ターンであって、需要者戦略パラメータセットを用いない場合、このδ^Ｕ，λ^Ｕは１、δ^Ｌ，λ^Ｌは０が設定される。またδ^ｃ，λ^ｃは、それぞれδ^Ｌ≦δ^ｃ≦δ^Ｕ，λ^Ｌ≦λ^ｃ≦λ^Ｕとなるように、パラメータ獲得期間中に得たδとλを用いる。このδとλはこれらに関連付けられた勝率の高いものを選んでもよい。またパラメータ獲得期間中に得たδとλの値を基に移動平均法又は平滑指数法で算出してもよい。

次に、先の電力取引処理（Ｓ５）で得られた実購入電力量と電力需要量データと小売価格データに基づいて損益を計算する（Ｓ５１）。この処理は、Ｓ３１に示す処理と同様であるので説明を省略する。同様に、需要者１０の損益ｒ_ｄを目的変数、δとλを説明変数として次の一次式を想定し、最小二乗法を用いて各係数（Ｃ０，Ｃ１，Ｃ２）を推定する処理（Ｓ５２）についても、Ｓ３２に示す処理と同様であるので説明を省略する。

Ｓ５２の処理で推定された（Ｃ０，Ｃ１，Ｃ２）の各係数の符号に基づいて、δとλを算出する。

・ｒ_ｄ＝Ｃ０＋Ｃ１×δ＋Ｃ２×λ＋ε
であるため、Ｃ１の符号が正ならばδを増加することでｒ_ｄも増加する。逆に、Ｃ１の符号が負であるならばδを減少することでｒ_ｄの減少を少なくできる。したがって、Ｃ１とＣ２の符号の組合せに応じて、以下のようにδ、λを更新する。

・Ｃ１＞０ 且つ Ｃ２＞０ のとき （δ，λ）＝（δ^ｃ＋ζ／２，λ^ｃ＋ζ／２）
・Ｃ１＞０ 且つ Ｃ２＝０ のとき （δ，λ）＝（δ^ｃ＋ζ／２，λ^ｃ）
・Ｃ１＞０ 且つ Ｃ２＜０ のとき （δ，λ）＝（δ^ｃ＋ζ／２，λ^ｃ−ζ／２）
・Ｃ１＝０ 且つ Ｃ２＞０ のとき （δ，λ）＝（δ^ｃ，λ^ｃ＋ζ／２）
・Ｃ１＝０ 且つ Ｃ２＝０ のとき （δ，λ）＝（δ^ｃ，λ^ｃ）
・Ｃ１＝０ 且つ Ｃ２＜０ のとき （δ，λ）＝（δ^ｃ，λ^ｃ−ζ／２）
・Ｃ１＜０ 且つ Ｃ２＞０ のとき （δ，λ）＝（δ^ｃ−ζ／２，λ^ｃ＋ζ／２）
・Ｃ１＜０ 且つ Ｃ２＝０ のとき （δ，λ）＝（δ^ｃ−ζ／２，λ^ｃ）
・Ｃ１＜０ 且つ Ｃ２＜０ のとき （δ，λ）＝（δ^ｃ−ζ／２，λ^ｃ−ζ／２）

ここで、ζはδ^ｃを更新する際の増減分であり、δ^Ｕ−δ^ｃ，δ^Ｌ−δ^ｃ，λ^Ｕ−λ^ｃ，λ^Ｌ−λ^ｃのそれぞれの絶対値の中から最小の値である。この段階で計算された（δ，λ）は図３の需要者入札データ算出処理（Ｓ３）で用いられる。

次にδ^ｃとλ^ｃの上限値，下限値（δ^Ｕ，λ^Ｕ，δ^Ｌ，λ^Ｌ）を更新する。具体的には算出した損益の値が正の場合に、以下のように右辺の内容で更新をする。

・Ｃ１＞０ 且つ Ｃ２＞０ のとき （δ^Ｕ，λ^Ｕ，δ^Ｌ，λ^Ｌ）＝（δ^Ｕ，λ^Ｕ，δ^ｃ，λ^ｃ）
・Ｃ１＞０ 且つ Ｃ２＝０ のとき （δ^Ｕ，λ^Ｕ，δ^Ｌ，λ^Ｌ）＝（δ^Ｕ，λ^ｃ＋ζ／２，δ^ｃ，λ^ｃ−ζ／２）
・Ｃ１＞０ 且つ Ｃ２＜０ のとき （δ^Ｕ，λ^Ｕ，δ^Ｌ，λ^Ｌ）＝（δ^Ｕ，λ^ｃ，δ^ｃ，λ^Ｌ）
・Ｃ１＝０ 且つ Ｃ２＞０ のとき （δ^Ｕ，λ^Ｕ，δ^Ｌ，λ^Ｌ）＝（δ^ｃ＋ζ／２，λ^Ｕ，δ^ｃ−ζ／２，λ^ｃ）
・Ｃ１＝０ 且つ Ｃ２＝０ のとき （δ^Ｕ，λ^Ｕ，δ^Ｌ，λ^Ｌ）＝（δ^Ｕ，λ^Ｕ，δ^Ｌ，λ^Ｌ）
・Ｃ１＝０ 且つ Ｃ２＜０ のとき （δ^Ｕ，λ^Ｕ，δ^Ｌ，λ^Ｌ）＝（δ^ｃ＋ζ／２，λ^ｃ，δ^ｃ−ζ／２，λ^Ｌ）
・Ｃ１＜０ 且つ Ｃ２＞０ のとき （δ^Ｕ，λ^Ｕ，δ^Ｌ，λ^Ｌ）＝（δ^ｃ，λ^Ｕ，δ^Ｌ，λ^ｃ）
・Ｃ１＜０ 且つ Ｃ２＝０ のとき （δ^Ｕ，λ^Ｕ，δ^Ｌ，λ^Ｌ）＝（δ^ｃ，λ^ｃ＋ζ／２，δ^Ｌ，λ^ｃ−ζ／２）
・Ｃ１＜０ 且つ Ｃ２＜０ のとき （δ^Ｕ，λ^Ｕ，δ^Ｌ，λ^Ｌ）＝（δ^ｃ，λ^ｃ，δ^Ｌ，λ^Ｌ）

上述の処理を行った後、次の取引ターンにおいてパラメータ更新処理を行う際のδ^ｃとλ^ｃをそれぞれδとλの値を代入する。

なお供給者２０のパラメータ獲得期間後のパラメータ更新処理については、需要者１０の処理において、δ及びλをα、β及びηに、Ｃ１及びＣ２をＣ１０，Ｃ１１及びＣ１２に置き換えれば同様の処理となるため、説明は省略する。

実施形態１に係る電力取引プログラム１を実行して得られた市場価格と現実の市場とを比較し、電力取引プログラム１によって得られた市場価格の精度を算出した。さらに他の手法による市場価格の予測手法との比較を行った結果を図１１に示す。

図１１の市場の欄には、現実の卸電力取引市場の名前が記載してあり、これらの４つの市場の市場価格を比較の対象とした。また、他の手法としてＤｉｒｅｃｔ Ｆｏｍｕｌａ（ＤＦ）、ニューラルネットワーク（ＮＮ）を用いて、４つの市場での市場価格を予測させ、精度を計算した。さらに本実施形態に係る電力取引プログラムで、需要者戦略パラメータ・供給者戦略パラメータの更新を伴わないで電力取引を行った場合（タイプＩ）とこれらのパラメータの更新を行った場合（タイプII）に算出された市場価格に基づいて精度を計算した。なお、ＤＦ，ＮＮおよび精度の計算方法に関しては、「Ａｇｅｎｔ−ｂａｓｅｄ Ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ Ｄｅａｌ ｗｉｔｈ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ ｉｎ Ｕ．Ｓ． Ｗｈｏｌｅｓａｌｅ Ｐｏｗｅｒ Ｔｒａｄｉｎｇ（２５ｔｈ ＵＳＡＥＥ／ＩＡＥＥ Ａｎｎｕａｌ Ｎｏｒｔｈ Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅの予稿集に記載）」を参照のこと。

図示するように、タイプIIの予測精度は、他の手法と比較しても高い数値を示しており、各市場における電力の市場価格を高い精度で予測しているといえる。

上述したように電力取引プログラム１の一連の処理によって、前日市場３０及びリアルタイム市場３１での取引結果に応じて、取引ターンを繰り返す毎に、需要者戦略パラメータ及び供給者戦略パラメータの値を漸近的に高い勝率を得るような値に収束させることで、卸電力取引市場での市場価格の変動に適応する電力需要者及び電力供給者を、仮想的な電力取引で再現することが可能となっている。また、このような電力取引を再現した結果として得られる取引ターン毎の市場価格は、現実の卸電力取引市場における市場価格を予測したものと捉えることができる。すなわち、この予測した結果を基に、現実の卸電力取引市場における市場価格の価格変動によるリスクを抑えることが可能となる。

＜実施形態２＞
実施形態２では、本発明に係る電力取引プログラムを複数のコンピュータにそれぞれインストールして、インターネット又はＬＡＮを介して、仮想的な電力取引を行うと共に、電力需要者及び電力供給者を利用者が直接的に操作して、仮想的な電力取引に参加する場合を例示して説明する。なお、上述した実施形態１と同様の構成要素には同一の符号を付して重複する説明については省略する。

図１２は実施形態２に係る電力取引プログラムの利用の態様を示す図である。図１３は各コンピュータで実行される処理の手順及びデータの流れを示す図である。図１２に図示するようにコンピュータ８０，８１，８２がそれぞれインターネット８３を介して相互に接続されている。またコンピュータ８０，８１，８２にはそれぞれ電力取引プログラム１がインストールされている。ここで、コンピュータ８０は、利用者Ａが操作するコンピュータであって、少なくとも前日市場３０とリアルタイム市場３１が形成されている。同様にコンピュータ８１は、利用者Ｂによって直接的に操作される需要者１０と供給者形成手段４によって供給者２０が形成され、コンピュータ８２には、利用者Ｃによって直接的に操作される供給者２０と需要者形成手段３によって需要者１０が形成されている。

このような構成において、各コンピュータで実行される各処理について図１３を用いて説明する。

需要者１０は実施形態１と同様に需要者戦略パラメータに基づいて需要者入札データ算出処理を行う（Ｓ３）。算出した需要者入札データは通信手段を介して、コンピュータ８０の前日市場３０及びリアルタイム市場３１へ送信される（Ｓ７２）。供給者２０についても実施形態１と同様に供給者戦略パラメータに基づいて供給者入札データ算出処理を行う（Ｓ４）。算出した供給者入札データは通信手段を介して、コンピュータ８０の前日市場３０及びリアルタイム市場３１へ送信される（Ｓ７３）。

需要者１３については、ＧＵＩなどのユーザインタフェースを介して、利用者Ｂの購入を希望する電力量とその価格が直接的に入力され（Ｓ７０）、コンピュータ８０の前日市場３０及びリアルタイム市場３１へ送信される（Ｓ７４）。同様に供給者２３については、利用者Ｃの販売を希望する電力量とその価格が直接的に入力され（Ｓ７１）、コンピュータ８０の前日市場３０及びリアルタイム市場３１へ送信される（Ｓ７５）。

上述の各需要者及び供給者からの電力量とその価格を受け取ったコンピュータ８０では、これらの値に基づいて前日市場３０とリアルタイム市場３１について電力取引処理を行う（Ｓ５）。この電力取引処理の結果、需要者１０，１３へはそれぞれ市場価格及び実購入電力量が送信され（Ｓ７５，Ｓ７７）、供給者２０，２３へは市場価格及び実販売電力量が送信される（Ｓ７６，Ｓ７８）。

需要者１０及び供給者２０は、上記の市場価格等に基づいてパラメータ更新処理（Ｓ６）を行い、次回の取引ターンのために、それぞれの戦略パラメータを更新する。一方、供給者１３及び供給者２３にも市場価格等が送信されるものの、それをどのように利用して次回の取引ターンに活かすかは利用者Ｂ及びＣの意思による。

かかる処理を総取引ターンに指定された回数だけ繰り返して電力取引を行う。本実施形態のように電力取引プログラムを利用することにより、複数の台数で仮想的な電力取引を行うことで、コンピュータの負荷を分散することが可能となり、より多くの電力需要者や電力供給者を参加させることができる。また、利用者による直接的な仮想電力取引への参加を可能とすることで、利用者に対して現実の電力取引を行う際のリスクを負わせることなく、電力取引についての教育的な効果を提供することが可能となる。

本発明はコンピュータ上で仮想的に電力の取引を行い電力価格の推移を予測する場合又は仮想的に電力取引を疑似体験する場合に関連する産業分野で利用することができる。

実施形態１に係る電力取引プログラムがコンピュータ上で動作する際の機能ブロック図の概略である。 実施形態１に係る電力取引プログラムがコンピュータ上で動作する際の機能ブロック図である。 実施形態１に係る電力取引プログラムがコンピュータ５０上で動作する際の処理手順の概略を示す図である。 需要者入札データ算出処理の手順の概略を示す図である。 需要者戦略パラメータセットの一覧を表す図である。 給者入札データ算出処理の手順の概略を示す図である。 供給者戦略パラメータセットの一覧を表す図である。 前日市場３０とリアルタイム市場３１での電力の需要と供給を表す図である。 パラメータ獲得期間におけるパラメータ更新処理の手順の概略を示す図である。 パラメータ獲得期間後におけるパラメータ更新処理の手順の概略を示す図である。 実施形態１に係る電力取引プログラムで予測した市場価格の予測精度と他の手法による予測精度の比較を表す図である。 実施形態２に係る電力取引プログラムの利用の態様を示す図である 各コンピュータで実行される処理の手順及びデータの流れを示す図である

符号の説明

１ 電力取引プログラム
２ パラメータ入力手段
３ 需要者形成手段
４ 供給者形成手段
５ 卸電力取引市場形成手段
６ 電力取引制御手段
７ 需要者パラメータ学習手段
８ 供給者パラメータ学習手段
１０，１１，１２，１３ 需要者
２０，２１，２２，２３ 供給者
３０ 前日市場
３１ リアルタイム市場
５０，８０，８１，８２ コンピュータ

Claims (10)

1. 現実世界における電力需要者の電力需要量データと電力供給者の発電電力量データ及び発電費用データに基づき、仮想的に卸電力取引市場、電力需要者及び電力供給者を形成すると共に、前記卸電力取引市場を介して前記電力需要者と前記電力供給者との間で電力取引を行わせるプログラムであって、コンピュータを、
   前記コンピュータに設けられた入力手段を介して、前記電力需要量データと前記発電電力量データと前記発電費用データと電力を購入する方針を決定する需要者戦略パラメータと電力を販売する方針を決定する供給者戦略パラメータと前記電力需要者及び前記電力供給者の生成数と電力取引を繰り返す回数を表す総取引ターン数と電力の小売価格を表す小売価格データとを取得するパラメータ入力手段と、
   所定の需要予測関数より見積需要電力量を算出すると共に、前記見積需要電力量と前記需要者戦略パラメータに基づいて、購入を希望する電力量とその価格を表す需要者入札データとを算出する前記電力需要者を前記電力需要者の生成数だけ形成する需要者形成手段と、
   前記発電電力量データと前記発電費用データと前記供給者戦略パラメータとに基づいて、販売を希望する電力量とその価格を表す供給者入札データとを算出する前記電力供給者を前記電力供給者の生成数だけ形成する供給者形成手段と、
   前記需要者入札データと前記供給者入札データに基づいて電力の市場価格を算出すると共に、前記市場価格、前記需要者入札データ及び前記供給者入札データに基づいて、前記電力需要者の購入できた電力量を表す実購入電力量及び前記電力供給者の販売できた電力量を表す実販売電力量を算出する前記卸電力取引市場を形成する卸電力取引市場形成手段と、
   前記卸電力取引市場での前記需要者入札データ及び前記供給者入札データから前記市場価格、前記実購入電力量及び前記実販売電力量を算出する過程を１つの取引ターンとして、前記総取引ターン数で指定された回数の取引ターンを繰り返して処理をする電力取引制御手段と、
   １つの取引ターンが終了する毎に、前記市場価格と前記電力需要量データと前記実購入電力量と前記小売価格とに基づいて、電力取引における損益を算出して、前記損益が正となるように前記需要者戦略パラメータを更新する需要者パラメータ学習手段と、
   １つの取引ターンが終了する毎に、前記市場価格と前記実販売電力量と前記発電費用データとに基づいて電力取引における損益を算出して、前記損益が正となるように前記供給者戦略パラメータを更新する供給者パラメータ学習手段
   として機能させることを特徴とする電力取引プログラム。
2. 請求項１に記載する電力取引プログラムにおいて、
   前記電力取引制御手段は、利用者により指定された初回から所定の回数の取引ターンを前記需要者戦略パラメータ及び前記供給者戦略パラメータのパラメータ獲得期間として繰り返し、前記パラメータ獲得期間の終了後は前記総取引ターン数に達するまで取引ターンを処理することを特徴とする電力取引プログラム。
3. 請求項２に記載する電力取引プログラムにおいて、
   前記需要者パラメータ学習手段は、前記パラメータ獲得期間において、前記損益と前記需要者戦略パラメータとの関係式を最小二乗法で推定する一方、前記損益が正となる確率を計算するシグモイド関数を用いて、前記損益が正となる確率が最も高い需要者戦略パラメータを算出し、
   当該需要者戦略パラメータを前記パラメータ獲得期間後の取引ターンで用いる
   ことを特徴とする電力取引プログラム。
4. 請求項２に記載する電力取引プログラムにおいて、
   前記供給者パラメータ学習手段は、前記パラメータ獲得期間において、前記損益と前記供給者戦略パラメータとの関係式を最小二乗法で推定する一方、前記損益が正となる確率を計算するシグモイド関数を用いて、前記損益が正となる確率が最も高い供給者戦略パラメータを算出し、
   当該供給者戦略パラメータを前記パラメータ獲得期間後の取引ターンで用いる
   ことを特徴とする電力取引プログラム。
5. インターネット又はＬＡＮで相互に接続された複数のコンピュータのそれぞれに導入されて、実行される請求項１〜４の何れかの電力取引プログラムにおいて、
   前記複数のコンピュータの各々で形成された前記卸電力取引市場と前記電力需要者との間で前記需要者入札データ、前記市場価格及び前記実購入電力量を送受信する需要者通信手段と、
   前記複数のコンピュータの各々で形成された前記卸電力取引市場と前記電力供給者との間で前記供給者入札データ、前記市場価格及び前記実販売電力量を送受信する供給者通信手段と
   を更に具備することを特徴とする電力取引プログラム。
6. 現実世界における電力需要者の電力需要量データと電力供給者の発電電力量データ及び発電費用データに基づき、仮想的に卸電力取引市場、電力需要者及び電力供給者を形成すると共に、前記卸電力取引市場を介して前記電力需要者と前記電力供給者との間で電力取引を行わせる電力取引システムであって、
   前記コンピュータに設けられた入力手段を介して、前記電力需要量データと前記発電電力量データと前記発電費用データと電力を購入する方針を決定する需要者戦略パラメータと電力を販売する方針を決定する供給者戦略パラメータと前記電力需要者及び前記電力供給者の生成数と電力取引を繰り返す回数を表す総取引ターン数と電力の小売価格を表す小売価格データとを取得するパラメータ入力手段と、
   所定の需要予測関数より見積需要電力量を算出すると共に、前記見積需要電力量と前記需要者戦略パラメータに基づいて、購入を希望する電力量とその価格を表す需要者入札データとを算出する前記電力需要者を前記電力需要者の生成数だけ形成する需要者形成手段と、
   前記発電電力量データと前記発電費用データと前記供給者戦略パラメータとに基づいて、販売を希望する電力量とその価格を表す供給者入札データとを算出する前記電力供給者を前記電力供給者の生成数だけ形成する供給者形成手段と、
   前記需要者入札データと前記供給者入札データに基づいて電力の市場価格を算出すると共に、前記市場価格、前記需要者入札データ及び前記供給者入札データに基づいて、前記電力需要者の購入できた電力量を表す実購入電力量及び前記電力供給者の販売できた電力量を表す実販売電力量を算出する前記卸電力取引市場を形成する卸電力取引市場形成手段と、
   前記卸電力取引市場での前記需要者入札データ及び前記供給者入札データから前記市場価格、前記実購入電力量及び前記実販売電力量を算出する過程を１つの取引ターンとして、前記総取引ターン数で指定された回数の取引ターンを繰り返して処理をする電力取引制御手段と、
   １つの取引ターンが終了する毎に、前記電力需要量データと前記実購入電力量と前記小売価格に基づいて、電力取引における損益を算出して、前記損益が正となるように前記需要者戦略パラメータを更新する需要者パラメータ学習手段と、
   １つの取引ターンが終了する毎に、前記実販売電力量及び前記発電費用データに基づいて電力取引における損益を算出して、前記損益が正となるように前記供給者戦略パラメータを更新する供給者パラメータ学習手段と
   を具備することを特徴とする電力取引システム。
7. 請求項６に記載する電力取引システムにおいて、
   前記電力取引制御手段は、利用者により指定された初回から所定の回数の取引ターンを前記需要者戦略パラメータ及び前記供給者戦略パラメータのパラメータ獲得期間として繰り返し、前記パラメータ獲得期間の終了後は前記総取引ターン数に達するまで取引ターンを処理することを特徴とする電力取引システム。
8. 請求項７に記載する電力取引システムにおいて、
   前記需要者パラメータ学習手段は、前記パラメータ獲得期間において、前記損益と前記需要者戦略パラメータとの関係式を最小二乗法で推定する一方、前記損益が正となる確率を計算するシグモイド関数を用いて、前記損益が正となる確率が最も高い需要者戦略パラメータを算出し、
   当該需要者戦略パラメータを前記パラメータ獲得期間後の取引ターンで用いる
   ことを特徴とする電力取引システム。
9. 請求項７に記載する電力取引システムにおいて、
   前記供給者パラメータ学習手段は、前記パラメータ獲得期間において、前記損益と前記供給者戦略パラメータとの関係式を最小二乗法で推定する一方、前記損益が正となる確率を計算するシグモイド関数を用いて、前記損益が正となる確率が最も高い供給者戦略パラメータを算出し、
   当該供給者戦略パラメータを前記パラメータ獲得期間後の取引ターンで用いる
   ことを特徴とする電力取引システム。
10. 請求項６〜９の何れかに記載する電力取引システムにおいて、
    インターネット又はＬＡＮで相互に接続された複数のコンピュータと、
    前記複数のコンピュータの各々で形成された前記卸電力取引市場と前記電力需要者との間で前記需要者入札データ、前記市場価格及び前記実購入電力量を送受信する需要者通信手段と、
    前記複数のコンピュータの各々で形成された前記卸電力取引市場と前記電力供給者との間で前記供給者入札データ、前記市場価格及び前記実販売電力量を送受信する供給者通信手段と
    を更に具備することを特徴とする電力取引システム。

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