論文の概要: Learning the Gap in the Day-Ahead and Real-Time Locational Marginal Prices in the Electricity Market

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12792v1
• Date: Wed, 23 Dec 2020 16:49:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-25 17:59:15.245590
• Title: Learning the Gap in the Day-Ahead and Real-Time Locational Marginal Prices in the Electricity Market
• Title（参考訳）: 電力市場における日頭・リアルタイム位置縁価格のギャップの学習
• Authors: Nika Nizharadze, Arash Farokhi Soofi, Saeed D. Manshadi
• Abstract要約: 機械学習アルゴリズムとディープニューラルネットワークは、日頭電気市場とリアルタイム電気市場の間の価格差の値を予測するために使用される。 提案手法を評価し,ニューラルネットワークはギャップの正確な値を予測できる有望な結果を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this paper, statistical machine learning algorithms, as well as deep neural networks, are used to predict the values of the price gap between day-ahead and real-time electricity markets. Several exogenous features are collected and impacts of these features are examined to capture the best relations between the features and the target variable. Ensemble learning algorithm namely the Random Forest issued to calculate the probability distribution of the predicted electricity prices for day-ahead and real-time markets. Long-Short-Term-Memory (LSTM) is utilized to capture long term dependencies in predicting direct gap values between mentioned markets and the benefits of directly predicting the gap price rather than subtracting the predictions of day-ahead and real-time markets are illustrated. Case studies are implemented on the California Independent System Operator (CAISO) electricity market data for a two years period. The proposed methods are evaluated and neural networks showed promising results in predicting the exact values of the gap.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,統計的機械学習アルゴリズムとディープニューラルネットワークを用いて,日頭電気市場とリアルタイム電気市場との価格差の値を予測する。 いくつかの外生的特徴を収集し、これらの特徴のインパクトを調べ、特徴と対象変数の間の最良の関係を捉える。 アンサンブル学習アルゴリズム(英: Ensemble learning algorithm)とは、日頭およびリアルタイム市場における予測電力価格の確率分布を計算するために発行されるランダムフォレストである。 日頭市場とリアルタイム市場の予測を減算するよりも、前述の市場間の直接的ギャップ値の予測と、直接的ギャップ価格予測の利点において、長期的依存性を捉えるためにlstm(long-short-term-memory)が使用される。 ケーススタディはcalifornia independent system operator (caiso)の電気市場データで2年間実施されている。 提案手法を評価し,ニューラルネットワークはギャップの正確な値を予測できる有望な結果を示した。

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