Fugu-MT 論文翻訳(概要): Predicting Real-Time Locational Marginal Prices: A GAN-Based Video Prediction Approach

論文の概要: Predicting Real-Time Locational Marginal Prices: A GAN-Based Video Prediction Approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.09527v1
Date: Fri, 20 Mar 2020 23:00:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-21 22:16:44.896703
Title: Predicting Real-Time Locational Marginal Prices: A GAN-Based Video Prediction Approach
Title（参考訳）: リアルタイム位置マージン価格予測:ganに基づくビデオ予測手法
Authors: Zhongxia Zhang, Meng Wu
Abstract要約: リアルタイム位置情報の限界価格(RTL)を予測するための教師なしデータ駆動手法を提案する。提案手法は,システム全体の市場データストリームを市場データイメージやビデオのフォーマットに整理する汎用データ構造に基づいて構築される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.129799531630147
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we propose an unsupervised data-driven approach to predict real-time locational marginal prices (RTLMPs). The proposed approach is built upon a general data structure for organizing system-wide heterogeneous market data streams into the format of market data images and videos. Leveraging this general data structure, the system-wide RTLMP prediction problem is formulated as a video prediction problem. A video prediction model based on generative adversarial networks (GAN) is proposed to learn the spatio-temporal correlations among historical RTLMPs and predict system-wide RTLMPs for the next hour. An autoregressive moving average (ARMA) calibration method is adopted to improve the prediction accuracy. The proposed RTLMP prediction method takes public market data as inputs, without requiring any confidential information on system topology, model parameters, or market operating details. Case studies using public market data from ISO New England (ISO-NE) and Southwest Power Pool (SPP) demonstrate that the proposed method is able to learn spatio-temporal correlations among RTLMPs and perform accurate RTLMP prediction.
Abstract（参考訳）: 本稿では,rtlmps(real-time locational marginal prices)予測のための教師なしデータ駆動手法を提案する。提案手法は,システム全体にわたるヘテロジニアスな市場データストリームを市場データ画像やビデオのフォーマットに整理する汎用データ構造に基づいて構築される。この一般的なデータ構造を利用して、システム全体のRTLMP予測問題をビデオ予測問題として定式化する。生成逆数ネットワーク(GAN)に基づく映像予測モデルを提案し, 過去のRTLMP間の時空間相関を学習し, 今後1時間にわたってシステム全体のRTLMPを予測する。予測精度を向上させるために自己回帰移動平均(ARMA)キャリブレーション法を採用する。提案手法は,システムトポロジやモデルパラメータ,マーケット操作の詳細などの機密情報を必要とせずに,公開市場データを入力として利用する。 ISO New England (ISO-NE) とSouthwest Power Pool (SPP) の公開市場データを用いたケーススタディにより,提案手法はRTLMP間の時空間相関を学習し,正確なRTLMP予測を行うことができることを示した。

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