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分布強化学習に基づく不均衡清算メカニズムにおけるエネルギー裁定戦略

（DISTRIBUTIONAL REINFORCEMENT LEARNING-BASED ENERGY ARBITRAGE STRATEGIES IN IMBALANCE SETTLEMENT MECHANISM）

#Reinforcement Learning
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田中専務

拓海先生、最近『バッテリーで電気を安く買って高く売る』という話を聞きますが、具体的にどういう仕組みで利益が出るんですか。弊社が投資する価値があるのか素人目線で教えてください。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！要するに『安い時に充電して、高い時に放電する』ことで差額を稼ぐビジネスです。ただし電気の価格は予測が難しく、バッテリーの劣化コストもあるため、賢く制御する必要があります。今日は最新の研究が示す制御手法を、投資判断に使える形でお話ししますよ。

田中専務

なるほど。ただ、価格の上下が激しいのは想像できますが、その不確実さをどう扱うんでしょうか。AIが勝手に賭けて失敗したら大損になりませんか。

AIメンター拓海

大丈夫です。今回取り上げる研究はDistributional Reinforcement Learning（DRL、分布強化学習）という考えを使い、

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

論文研究シリーズ
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