論文の概要: A Machine Learning Approach for Prosumer Management in Intraday Electricity Markets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.06053v1
• Date: Fri, 11 Mar 2022 16:29:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-14 13:18:48.896234
• Title: A Machine Learning Approach for Prosumer Management in Intraday Electricity Markets
• Title（参考訳）: 日内電力市場におけるプロシューマーマネジメントのための機械学習アプローチ
• Authors: Saeed Mohammadi and Mohammad Reza Hesamzadeh
• Abstract要約: 消費者事業者は、短期的な電力市場に参加するための課題に対処している。 これらの課題には、需要の変化、太陽エネルギー、風力発電、電力価格などが含まれる。 機械学習アプローチは、複雑な関係の継続的な学習能力のために、これらの課題を解決することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7614628596146599
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prosumer operators are dealing with extensive challenges to participate in short-term electricity markets while taking uncertainties into account. Challenges such as variation in demand, solar energy, wind power, and electricity prices as well as faster response time in intraday electricity markets. Machine learning approaches could resolve these challenges due to their ability to continuous learning of complex relations and providing a real-time response. Such approaches are applicable with presence of the high performance computing and big data. To tackle these challenges, a Markov decision process is proposed and solved with a reinforcement learning algorithm with proper observations and actions employing tabular Q-learning. Trained agent converges to a policy which is similar to the global optimal solution. It increases the prosumer's profit by 13.39% compared to the well-known stochastic optimization approach.
• Abstract（参考訳）: 事業者は、不確実性を考慮しつつ、短期的な電力市場に参加するための広範な課題に対処している。 需要の変化、太陽エネルギー、風力発電、電力価格の変動、日内電気市場における応答時間の短縮といった課題。 機械学習アプローチは、複雑な関係を継続的に学習し、リアルタイムの応答を提供する能力のために、これらの課題を解決することができる。 このようなアプローチは、ハイパフォーマンスコンピューティングとビッグデータの存在に当てはまる。 これらの課題に対処するために,表型q-learningを用いた適切な観察と行動を伴う強化学習アルゴリズムを用いて,マルコフ決定過程を提案し,解決する。 訓練されたエージェントは、グローバル最適解に似たポリシーに収束する。 これはよく知られた確率最適化手法と比較して、プロシューマーの利益を13.39%増加させる。

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