論文の概要: A Reinforcement Learning Approach for the Continuous Electricity Market of Germany: Trading from the Perspective of a Wind Park Operator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13609v1
• Date: Fri, 26 Nov 2021 17:17:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-29 17:57:04.370106
• Title: A Reinforcement Learning Approach for the Continuous Electricity Market of Germany: Trading from the Perspective of a Wind Park Operator
• Title（参考訳）: ドイツの連続電力市場に対する強化学習アプローチ--ウィンドパーク運営者の視点からの取引
• Authors: Malte Lehna and Bj\"orn Hoppmann and Ren\'e Heinrich and Christoph Scholz
• Abstract要約: 本稿では,Deep Reinforcement Learning (DRL)アルゴリズムに基づく新たな自律的トレーディング手法を提案する。 我々は,ウィンドパーク運営者の立場から,この枠組みを事例スタディとして検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rising extension of renewable energies, the intraday electricity markets have recorded a growing popularity amongst traders as well as electric utilities to cope with the induced volatility of the energy supply. Through their short trading horizon and continuous nature, the intraday markets offer the ability to adjust trading decisions from the day-ahead market or reduce trading risk in a short-term notice. Producers of renewable energies utilize the intraday market to lower their forecast risk, by modifying their provided capacities based on current forecasts. However, the market dynamics are complex due to the fact that the power grids have to remain stable and electricity is only partly storable. Consequently, robust and intelligent trading strategies are required that are capable to operate in the intraday market. In this work, we propose a novel autonomous trading approach based on Deep Reinforcement Learning (DRL) algorithms as a possible solution. For this purpose, we model the intraday trade as a Markov Decision Problem (MDP) and employ the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm as our DRL approach. A simulation framework is introduced that enables the trading of the continuous intraday price in a resolution of one minute steps. We test our framework in a case study from the perspective of a wind park operator. We include next to general trade information both price and wind forecasts. On a test scenario of German intraday trading results from 2018, we are able to outperform multiple baselines with at least 45.24% improvement, showing the advantage of the DRL algorithm. However, we also discuss limitations and enhancements of the DRL agent, in order to increase the performance in future works.
• Abstract（参考訳）: 再生可能エネルギーの増大に伴い、日内電力市場は、エネルギー供給のボラティリティ(変動性)に対処する電気事業だけでなく、トレーダーの間で人気が高まっている。 短い取引の地平線と継続的な性質を通じて、日々の市場から取引決定を調整したり、短期の通知で取引リスクを下げたりすることができる。 再生可能エネルギーの生産者は、現在の予測に基づいて供給能力を変更することで、日内市場を利用して予測リスクを下げる。 しかし、電力グリッドが安定していなければならず、電力は部分的に保存可能であるため、市場のダイナミクスは複雑である。 その結果、日内市場での運用が可能な堅牢でインテリジェントな貿易戦略が求められている。 本研究では,Deep Reinforcement Learning(DRL)アルゴリズムに基づく新たな自律的取引手法を提案する。 この目的のために,我々は日内貿易をマルコフ決定問題(mdp)としてモデル化し,近位政策最適化(ppo)アルゴリズムをdrlアプローチとして採用する。 1分間のステップで1日内価格の連続的な取引を可能にするシミュレーションフレームワークが導入された。 我々は,ウィンドパーク運営者の視点から,この枠組みを事例として検証した。 価格と風速の両方の一般的な貿易情報も含んでいます。 2018年のドイツの日内取引の結果のテストシナリオでは、少なくとも45.24%の改善で複数のベースラインを上回り、DRLアルゴリズムの利点を示している。 しかし,DRLエージェントの限界や拡張についても論じ,今後の作業における性能向上を図っている。

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