Агент-ориентированное моделирование оптового рынка электроэнергии России, Agent-based modeling of wholesale electricity market

Статья посвящена исследованию свободного рынка электроэнергии с помощью агент-ориентированного моделирования. Целью было создание простого и достаточно правдоподобного симулятора рынка, где поставщики и покупатели, участвуя в двустороннем аукционе, обучаются подавать самые выгодные для них заявки. Такого рода симулятор еще не создан для российского рынка, но зарубежными учеными уже разработаны симуляторы для рынков ЕС и США. Построена теоретическая имитационная модель взаимодействия агентов на рынке на сутки вперед с обучением по алгоритму Эрева – Рота, а затем проведены экспериментальные расчеты, симулирующие работу рынка. На основе полученных расчетов проведен анализ равновесных цен, объемов, общественного выигрыша и его распределения между покупателями и продавцами электроэнергии. Результатом работы стало предположение о том, что, если разрешить агентам, которые способны обучаться, подавать любые заявки на этом рынке, это позволило бы покупателям приобретать тот же объем по более низкой цене и, таким образом, перераспределить общественный выигрыш в пользу покупателей. The article investigates the free electricity market via agent-based modeling. The aim is to create a simple and quite plausible simulation model of the market, where suppliers and buyers, participating in the bilateral auction, learn to submit the most profitable bids. Whereas this kind of simulation models has been developed for the EU and USA markets by foreign researchers, for the Russian market they have not been made yet. The suggested theoretical agent-based model of interaction in the day-ahead market uses Erev and Roth learning algorithm and allows us to calculate and analyze equilibrium price, volume, social welfare and its distribution between buyers and sellers of electricity. The modeling demonstrates that it is possible to lower prices and redistribute social welfare in favor of buyers, provided that the learning agents can submit any bids.