論文の概要: An Artificial Intelligence Solution for Electricity Procurement in
Forward Markets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05784v3
- Date: Wed, 2 Dec 2020 12:10:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-23 06:27:17.787231
- Title: An Artificial Intelligence Solution for Electricity Procurement in
Forward Markets
- Title（参考訳）: フォワード市場における電力調達のための人工知能ソリューション
- Authors: Thibaut Th\'eate, S\'ebastien Mathieu and Damien Ernst
- Abstract要約: 本項では,ベルギーの先進市場からの年間ベースロード製品であるカレンダ(CAL)について述べる。
それは、今、電気を買うか、将来の機会を待つかを推奨する新しいアルゴリズムを導入した。
提案手法は,平均して検討されたベンチマーク調達方針を超越し,コストの1.65%削減を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.828689444527739
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Retailers and major consumers of electricity generally purchase an important
percentage of their estimated electricity needs years ahead in the forward
market. This long-term electricity procurement task consists of determining
when to buy electricity so that the resulting energy cost is minimised, and the
forecast consumption is covered. In this scientific article, the focus is set
on a yearly base load product from the Belgian forward market, named calendar
(CAL), which is tradable up to three years ahead of the delivery period. This
research paper introduces a novel algorithm providing recommendations to either
buy electricity now or wait for a future opportunity based on the history of
CAL prices. This algorithm relies on deep learning forecasting techniques and
on an indicator quantifying the deviation from a perfectly uniform reference
procurement policy. On average, the proposed approach surpasses the benchmark
procurement policies considered and achieves a reduction in costs of 1.65% with
respect to the perfectly uniform reference procurement policy achieving the
mean electricity price. Moreover, in addition to automating the complex
electricity procurement task, this algorithm demonstrates more consistent
results throughout the years. Eventually, the generality of the solution
presented makes it well suited for solving other commodity procurement
problems.
- Abstract（参考訳）: 電気小売業者や主要消費者は、概して、将来の市場において、予測される電力需要の重要な割合を購入する。
この長期電気調達タスクは、電力の購入時期を決定し、その結果のエネルギーコストを最小化し、予測消費をカバーできるようにする。
本論文では,ベルギーの先進市場であるカレンダ(CAL)の年間ベースロード製品に焦点をあてる。
本研究は,CAL価格の歴史に基づいて,今,電気を購入するか,将来の機会を待つかを推奨する新しいアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、ディープラーニング予測技術と、完全に均一な参照調達ポリシーからの逸脱を定量化する指標に依存する。
提案手法は平均的な電力価格を達成できる完全一様基準調達政策に対して,ベンチマーク調達方針を上回り,1.65%のコスト削減を実現している。
さらに、複雑な電気調達作業の自動化に加えて、このアルゴリズムは長年にわたってより一貫した結果を示す。
最終的に、提示された解の一般性は、他の商品調達問題の解決に適している。
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