論文の概要: An Artificial Intelligence Framework for Bidding Optimization with
Uncertainty inMultiple Frequency Reserve Markets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.01865v1
- Date: Mon, 5 Apr 2021 12:04:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-06 14:25:24.525794
- Title: An Artificial Intelligence Framework for Bidding Optimization with
Uncertainty inMultiple Frequency Reserve Markets
- Title（参考訳）: 不確実性を有する複数周波数予約市場における入札最適化のための人工知能フレームワーク
- Authors: Thimal Kempitiyaa, Seppo Sierla, Daswin De Silvaa, Matti Yli-Ojanpera,
Damminda Alahakoona, Valeriy Vyatkin
- Abstract要約: 周波数プリザーブは、電力グリッドの周波数偏差に反応するために、電力生産または消費をリアルタイムで調整するリソースです。
多段階市場における価格ピークを生かした入札戦略を3つ提案する。
また、これらの3つの戦略を実装するAIベースの入札最適化フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.32622301272834525
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The global ambitions of a carbon-neutral society necessitate a stable and
robust smart grid that capitalises on frequency reserves of renewable energy.
Frequency reserves are resources that adjust power production or consumption in
real time to react to a power grid frequency deviation. Revenue generation
motivates the availability of these resources for managing such deviations.
However, limited research has been conducted on data-driven decisions and
optimal bidding strategies for trading such capacities in multiple frequency
reserves markets. We address this limitation by making the following research
contributions. Firstly, a generalised model is designed based on an extensive
study of critical characteristics of global frequency reserves markets.
Secondly, three bidding strategies are proposed, based on this market model, to
capitalise on price peaks in multi-stage markets. Two strategies are proposed
for non-reschedulable loads, in which case the bidding strategy aims to select
the market with the highest anticipated price, and the third bidding strategy
focuses on rescheduling loads to hours on which highest reserve market prices
are anticipated. The third research contribution is an Artificial Intelligence
(AI) based bidding optimization framework that implements these three
strategies, with novel uncertainty metrics that supplement data-driven price
prediction. Finally, the framework is evaluated empirically using a case study
of multiple frequency reserves markets in Finland. The results from this
evaluation confirm the effectiveness of the proposed bidding strategies and the
AI-based bidding optimization framework in terms of cumulative revenue
generation, leading to an increased availability of frequency reserves.
- Abstract（参考訳）: 炭素中性社会のグローバルな野望は、再生可能エネルギーの周波数予約を生かした安定的で堅牢なスマートグリッドを必要としている。
周波数リザーブ(英: Frequency Reserves)は、電力網の周波数偏差に対応するために、発電や消費をリアルタイムで調整するリソースである。
収益生成は、こうした逸脱を管理するためにこれらのリソースの可用性を動機付けている。
しかし、複数の頻度準備市場において、データ駆動決定と、そのような能力の取引のための最適な入札戦略に関する限られた研究が行われている。
この制限には、以下の研究貢献によって対処する。
まず、グローバルな周波数予約市場の臨界特性に関する広範な研究に基づいて一般化されたモデルを設計する。
第二に、この市場モデルに基づき、多段階市場における価格ピークを活かすための3つの入札戦略が提案されている。
入札戦略は、最も高い価格で市場を選択することを目的としており、第3の入札戦略は、最も高いリザーブド市場価格が予想される時間に負荷を再スケジュールすることに焦点を当てている。
第3の研究貢献は人工知能(AI)ベースの入札最適化フレームワークで、これら3つの戦略を実装し、データ駆動価格予測を補完する新たな不確実性指標を備えている。
最後に、フィンランドの複数の周波数予約市場のケーススタディを用いて、この枠組みを実証的に評価する。
この評価の結果、累積収益生成の観点から、提案した入札戦略とAIに基づく入札最適化フレームワークの有効性を確認し、周波数予約の増加につながった。
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