論文の概要: Predict+Optimize Problem in Renewable Energy Scheduling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10723v2
• Date: Mon, 14 Apr 2025 15:09:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-26 10:59:43.998248
• Title: Predict+Optimize Problem in Renewable Energy Scheduling
• Title（参考訳）: 再生可能エネルギースケジューリングにおける予測+最適化問題
• Authors: Christoph Bergmeir, Frits de Nijs, Evgenii Genov, Abishek Sriramulu, Mahdi Abolghasemi, Richard Bean, John Betts, Quang Bui, Nam Trong Dinh, Nils Einecke, Rasul Esmaeilbeigi, Scott Ferraro, Priya Galketiya, Robert Glasgow, Rakshitha Godahewa, Yanfei Kang, Steffen Limmer, Luis Magdalena, Pablo Montero-Manso, Daniel Peralta, Yogesh Pipada Sunil Kumar, Alejandro Rosales-Pérez, Julian Ruddick, Akylas Stratigakos, Peter Stuckey, Guido Tack, Isaac Triguero, Rui Yuan,
• Abstract要約: 本稿では IEEE-CIS Technical Challenge on Predict+ for Renewable Energy Scheduling のソリューションをベンチマークする。 光GBMアンサンブルを用いた最適化手法は、少なくとも2%のエネルギーコスト削減を実現した。 この研究の新規性は、現実の再生可能エネルギースケジューリング問題に適用される予測+方法論の包括的評価にある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.032838966665828
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predict+Optimize frameworks integrate forecasting and optimization to address real-world challenges such as renewable energy scheduling, where variability and uncertainty are critical factors. This paper benchmarks solutions from the IEEE-CIS Technical Challenge on Predict+Optimize for Renewable Energy Scheduling, focusing on forecasting renewable production and demand and optimizing energy cost. The competition attracted 49 participants in total. The top-ranked method employed stochastic optimization using LightGBM ensembles, and achieved at least a 2% reduction in energy costs compared to deterministic approaches, demonstrating that the most accurate point forecast does not necessarily guarantee the best performance in downstream optimization. The published data and problem setting establish a benchmark for further research into integrated forecasting-optimization methods for energy systems, highlighting the importance of considering forecast uncertainty in optimization models to achieve cost-effective and reliable energy management. The novelty of this work lies in its comprehensive evaluation of Predict+Optimize methodologies applied to a real-world renewable energy scheduling problem, providing insights into the scalability, generalizability, and effectiveness of the proposed solutions. Potential applications extend beyond energy systems to any domain requiring integrated forecasting and optimization, such as supply chain management, transportation planning, and financial portfolio optimization.
• Abstract（参考訳）: Predict+Optimizeフレームワークは予測と最適化を統合して、変動性と不確実性が重要な要因である再生可能エネルギースケジューリングのような現実的な課題に対処する。 本稿では,再生可能エネルギースケジューリングにおけるIEEE-CIS Technical Challenge on Predict+Optimize for Renewable Energy Schedulingのソリューションをベンチマークし,再生可能エネルギーの生産と需要の予測とエネルギーコストの最適化に焦点をあてる。 この大会には合計49人の参加者が参加した。 最上位の手法は、LightGBMアンサンブルを用いた確率的最適化を採用し、決定論的手法と比較して少なくとも2%のエネルギーコスト削減を実現し、最も正確な点予測が下流最適化の最高の性能を保証するとは限らないことを示した。 公表されたデータと問題設定は、エネルギーシステムの統合予測最適化手法のさらなる研究のためのベンチマークを確立し、コスト効率で信頼性の高いエネルギー管理を実現するために最適化モデルにおける予測の不確実性を考慮することの重要性を強調している。 この研究の新規性は、現実の再生可能エネルギースケジューリング問題に適用された予測+最適化方法論の総合的な評価にあり、提案されたソリューションのスケーラビリティ、一般化可能性、有効性に関する洞察を提供する。 潜在的な応用はエネルギーシステムを超えて、サプライチェーン管理、輸送計画、金融ポートフォリオ最適化といった統合された予測と最適化を必要とするあらゆる領域に及んでいる。

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