論文の概要: Functional Model of Residential Consumption Elasticity under Dynamic
Tariffs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11875v1
- Date: Mon, 22 Nov 2021 15:29:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-24 17:18:21.089058
- Title: Functional Model of Residential Consumption Elasticity under Dynamic
Tariffs
- Title(参考訳): 動的関税下における住宅消費弾性の関数モデル
- Authors: Kamalanathan Ganesan, Jo\~ao Tom\'e Saraiva and Ricardo J. Bessa
- Abstract要約: 小売業者にとっての大きな障壁の1つは、契約された需要応答(DR)クライアントから期待できる消費弾力性を理解することである。
消費者の要求行動の弾力性は個人によって異なる。
本研究は,DR契約消費者の消費弾性に関する機能モデルを提案する。
- 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: One of the major barriers for the retailers is to understand the consumption
elasticity they can expect from their contracted demand response (DR) clients.
The current trend of DR products provided by retailers are not
consumer-specific, which poses additional barriers for the active engagement of
consumers in these programs. The elasticity of consumers demand behavior varies
from individual to individual. The utility will benefit from knowing more
accurately how changes in its prices will modify the consumption pattern of its
clients. This work proposes a functional model for the consumption elasticity
of the DR contracted consumers. The model aims to determine the load adjustment
the DR consumers can provide to the retailers or utilities for different price
levels. The proposed model uses a Bayesian probabilistic approach to identify
the actual load adjustment an individual contracted client can provide for
different price levels it can experience. The developed framework provides the
retailers or utilities with a tool to obtain crucial information on how an
individual consumer will respond to different price levels. This approach is
able to quantify the likelihood with which the consumer reacts to a DR signal
and identify the actual load adjustment an individual contracted DR client
provides for different price levels they can experience. This information can
be used to maximize the control and reliability of the services the retailer or
utility can offer to the System Operators.
- Abstract(参考訳): 小売業者にとって大きな障壁の1つは、contracted demand response (dr)クライアントから期待できる消費弾力性を理解することである。
現在の小売業者によるDR製品の動向は消費者特有のものではなく、これらのプログラムにおける消費者の積極的な関与の障壁となっている。
消費者の要求行動の弾力性は個人によって異なる。
このユーティリティーは、価格の変化がクライアントの消費パターンをどのように変更するかをより正確に知ることができる。
本研究は,DR契約消費者の消費弾性に関する機能モデルを提案する。
このモデルは、DR消費者が小売業者やユーティリティに提供できる負荷調整を、異なる価格レベルで決定することを目的としている。
提案モデルはベイズ確率的アプローチを用いて、個々の契約クライアントが経験できる異なる価格レベルを提供することができる実際の負荷調整を識別する。
開発されたフレームワークは、小売業者やユーティリティーに、個々の消費者が異なる価格水準にどう反応するかの重要な情報を得るためのツールを提供する。
このアプローチは、消費者がDR信号に反応する可能性の定量化と、個々の契約されたDRクライアントが経験できる価格レベルの実際の負荷調整の特定を可能にする。
この情報は、小売業者やユーティリティがSystem Operatorsに提供するサービスの制御と信頼性を最大化するために使用できる。
関連論文リスト
- Estimating the Unobservable Components of Electricity Demand Response with Inverse Optimization [0.0]
価格に対する電力需要の反応を理解し予測することは、システムオペレーター、小売業者、規制当局にとって重要な活動である。
ソーラー・プラス・ストレージ・システムや電気自動車といった柔軟な資産を持つアクティブ・コンシューマーの出現は、新たな課題をもたらす。
我々は、需要の主成分であるベースロード、フレキシブル、セルフジェネレーションを定義し、それぞれが市場価格信号に対する非線形応答を持つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-17T14:17:31Z) - Structured Dynamic Pricing: Optimal Regret in a Global Shrinkage Model [50.06663781566795]
消費者の嗜好と価格感が時間とともに変化する動的モデルを考える。
我々は,モデルパラメータの順序を事前に把握している透視者と比較して,収益損失が予想される,後悔による動的価格政策の性能を計測する。
提案した政策の最適性を示すだけでなく,政策立案のためには,利用可能な構造情報を組み込むことが不可欠であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-28T00:23:23Z) - Customer Churn Prediction Model using Explainable Machine Learning [0.0]
この論文の主な目的は、チャーンする可能性が最も高い潜在的な顧客を予測するのに役立つ、ユニークな顧客チャーン予測モデルを開発することである。
各種木に基づく機械学習手法とアルゴリズムの性能評価と解析を行った。
モデル説明可能性と透明性を改善するため,提案手法では,特徴の組合せについてシェープ値を計算する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-02T04:45:57Z) - A Hybrid Statistical-Machine Learning Approach for Analysing Online
Customer Behavior: An Empirical Study [2.126171264016785]
我々は、中国最大のオンライン小売店であるJDにおいて、特定の商品カテゴリーに対する454,897人のオンライン顧客行動を分析するハイブリッド解釈モデルを開発した。
以上の結果から,顧客の製品選択が約束される納期に無関心であることが分かるが,この要因は顧客の注文量に大きな影響を及ぼす。
特定のディスカウントアプローチがより効果的である製品クラスを特定し、異なるディスカウントツールの使用を改善するためのレコメンデーションを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-01T19:37:29Z) - KnowGraph-PM: a Knowledge Graph based Pricing Model for Semiconductors
Supply Chains [0.0]
KnowGraph-PMは知識グラフベースの動的価格モデルである。
価格変動は顧客との対立を引き起こす可能性がある。
セマンティックデータの統合によって、顧客に適した収益管理が可能になることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-13T10:34:57Z) - Towards Personalized Answer Generation in E-Commerce via
Multi-Perspective Preference Modeling [62.049330405736406]
Eコマースプラットフォーム上での製品質問回答(PQA)は、インテリジェントオンラインショッピングアシスタントとして機能するため、注目を集めている。
なぜなら、多くの顧客は、自分でのみカスタマイズされた情報でパーソナライズされた回答を見たいと思っているからです。
PQAにおけるパーソナライズされた回答を生成するための,新しいマルチパースペクティブなユーザ嗜好モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-27T07:51:49Z) - Characterization of Frequent Online Shoppers using Statistical Learning
with Sparsity [54.26540039514418]
本研究は,小売分析と統計学習のアイデアを疎結合に組み合わせ,買い物客のオンラインギフトストアへの買い物嗜好を学習する方法を報告する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-11T05:36:39Z) - Multiple Dynamic Pricing for Demand Response with Adaptive
Clustering-based Customer Segmentation in Smart Grids [9.125875181760625]
本稿では,小売市場における需要応答に対する現実的なマルチダイナミックな価格設定手法を提案する。
提案するフレームワークは,実世界のデータセットに基づくシミュレーションによって評価される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-10T16:47:15Z) - Investigating Underlying Drivers of Variability in Residential Energy
Usage Patterns with Daily Load Shape Clustering of Smart Meter Data [53.51471969978107]
スマートメータの大規模展開は、日々の負荷パターンの分散を探求する研究の動機となっている。
本稿では,電力消費パターンが変動性を示すメカニズムを明らかにすることを目的とした。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-16T16:56:27Z) - Fairness, Welfare, and Equity in Personalized Pricing [88.9134799076718]
顧客特性に基づくパーソナライズ価格における公平性、福祉、株式の配慮の相互作用について検討する。
選択ワクチンの価格補助金と、マイクロクレジットの下流結果に対するパーソナライズされた利率の影響の2つの設定において、パーソナライズされた価格の潜在的利点を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-21T01:01:56Z) - Face to Purchase: Predicting Consumer Choices with Structured Facial and
Behavioral Traits Embedding [53.02059906193556]
消費者の顔の特徴と履歴に基づいて消費者の購入を予測することを提案する。
階層型埋め込みネットワークに基づく半教師付きモデルを設計し、消費者の高レベルな特徴を抽出する。
実世界のデータセットを用いた実験結果から,消費者の購買行動を予測するために,顔情報の導入による肯定的な効果が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-14T06:06:41Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。