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탄소배출권 시장에서의 구매 의사결정 최적화를 위한 강화학습 방법론 연구

Title
탄소배출권 시장에서의 구매 의사결정 최적화를 위한 강화학습 방법론 연구
Other Titles
A Study on Deep Reinforcement Learning Methodology for Optimizing Purchase Decision in Carbon Emission Trading Market
Author
박인창
Advisor(s)
신민수
Issue Date
2022. 8
Publisher
한양대학교
Degree
Master
Abstract
탄소배출권거래제는 기업 및 사업장을 대상으로 연 단위 배출량을 할당하고 부족분 혹은 여분의 배출권에 대해 시장에서 구매 및 판매를 허용하는 제도이다. 이러한 탄소배출권거래제는 탄소중립을 실현함에 있어 효과적인 제도이지만 가격 급변동 등의 문제로 인해 기업이 배출권을 구매하며 발생하는 비용적 부담 또한 심각한 상황이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 완화할 수 있는 강화학습 기반 탄소배출권 구매 의사결정 최적화 모델을 연구한다. 본 연구에서 제안되는 모델은 기존 문헌에 다음과 같은 기여점이 있다. 첫 번째로 기존에 제시된 탄소배출권 가격 예측 모델에서는 판단하기 어려운 현재 가격의 구매 가치와 적절한 구매 수량을 제시하여 기업의 실질적인 구매 의사결정을 지원한다. 이를 위해 DQN(Deep Q Network)을 기반으로 탄소배출권 구매 의사결정에 최적화된 모델이 제시된다. 두 번째로 기존 DQN 모델의 문제점을 보완하여 평균 보상 획득에 대한 성능을 향상시켰다. 해당 모델은 특히 변동성이 높은 시장에서 더 효과적인 것으로 측정되어 강화학습 트레이딩 연구 분야에서 변동성이 높은 시장을 대상으로 할 시에 효과적일 것으로 판단된다. 제안된 모델의 강건성 및 적합성을 확인하기 위해 상황적 특성이 다른 4개 연도에 검증을 실시하였다. 검증 결과, 변형 DQN 모델의 평균 구매 가격은 모두 당해 1 사분위 값보다 낮은 가격을 달성하였고, 기본 DQN 모델과 비교해 평균 보상이 각각 137%, 277%, 588%, 837% 향상되었다. 해당 결과를 통해 본 연구의 모델이 여러 상황적 충격에 강건한 모델이라는 점과 변형 DQN이 기본 DQN 모델의 문제점을 효과적으로 보완하는 것을 확인하였다.
URI
http://hanyang.dcollection.net/common/orgView/200000627707https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/174474
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