抄録
近年，CO2排出量の抑制や，化石燃料の将来的な枯渇を背景に再生可能エネルギーの利用が注目されている．その効率的利用のため，マイクログリッドを始め分散型の電力ネットワークが研究されている．本研究ではその一つである自律分散型の電力ネットワークであるECONETを取り上げ，ECONET内の発電消費の末端ノードであるミニマル・クラスター間での電力売買を通じた電力融通の自動化の為の機構について検討する．電力売買を行うエージェントの学習に強化学習を用いる事で電力ロスを低減し，収益を最大化させるような適応的取引エージェントの構築を目指し，本稿ではNatural Actor-Criticを用いて適応的取引エージェントを構築する．また，提案手法の有効性を示すために，６個のミニマル・クラスターにより構成されるローカルクラスターを対象にシミュレーション実験を行いマルチエージェント環境下での学習可能性を検証した．
