論文の概要: Neural Fitted Q Iteration based Optimal Bidding Strategy in Real Time
Reactive Power Market_1
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.02456v1
- Date: Thu, 7 Jan 2021 09:44:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-10 13:39:31.037416
- Title: Neural Fitted Q Iteration based Optimal Bidding Strategy in Real Time
Reactive Power Market_1
- Title（参考訳）: リアルタイムリアクティブパワーマーケットにおけるニューラルネットワークQイテレーションに基づく最適バイディング戦略_1
- Authors: Jahnvi Patel, Devika Jay, Balaraman Ravindran, K.Shanti Swarup
- Abstract要約: リアルタイム電気市場においては、入札中の世代企業の目標は利益を最大化することである。
ネットワーク電圧の動作条件がリアクティブ電力市場に影響を与えるため、リアクティブ電力市場での同様の研究はこれまでに報告されていません。
適切な確率分布関数の仮定は非現実的であり、アクティブパワーマーケットで採用される戦略は、リアクティブパワーマーケット機構における最適な入札の学習に適さない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.323822608442836
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In real time electricity markets, the objective of generation companies while
bidding is to maximize their profit. The strategies for learning optimal
bidding have been formulated through game theoretical approaches and stochastic
optimization problems. Similar studies in reactive power markets have not been
reported so far because the network voltage operating conditions have an
increased impact on reactive power markets than on active power markets.
Contrary to active power markets, the bids of rivals are not directly related
to fuel costs in reactive power markets. Hence, the assumption of a suitable
probability distribution function is unrealistic, making the strategies adopted
in active power markets unsuitable for learning optimal bids in reactive power
market mechanisms. Therefore, a bidding strategy is to be learnt from market
observations and experience in imperfect oligopolistic competition-based
markets. In this paper, a pioneer work on learning optimal bidding strategies
from observation and experience in a three-stage reactive power market is
reported.
- Abstract（参考訳）: リアルタイム電気市場においては、入札中の世代企業の目標は利益を最大化することである。
最適入札を学習するための戦略は、ゲーム理論的アプローチと確率的最適化問題によって定式化されている。
リアクティブ電力市場における同様の研究は、ネットワーク電圧の運用条件がアクティブ電力市場よりもリアクティブ電力市場に与える影響が高いため、まだ報告されていない。
アクティブ電力市場とは対照的に、競争相手の入札は反応電力市場の燃料コストに直接関係しない。
したがって、適切な確率分布関数の仮定は非現実的であり、アクティブパワーマーケットで採用される戦略は、リアクティブパワーマーケットメカニズムにおける最適な入札の学習に適さない。
したがって、不完全なオリゴポラティクス市場における市場の観察と経験から入札戦略を学ぶ必要がある。
本稿では,3段階のリアクティブ電力市場における観測と経験から最適な入札戦略を学習するための先駆的な研究を報告する。
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