論文の概要: Electricity Price Prediction for Energy Storage System Arbitrage: A Decision-focused Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00362v1
• Date: Sun, 30 Apr 2023 00:43:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 15:45:33.458983
• Title: Electricity Price Prediction for Energy Storage System Arbitrage: A Decision-focused Approach
• Title（参考訳）: エネルギー貯蔵システムアービタージュの電力価格予測 : 決定に焦点をあてたアプローチ
• Authors: Linwei Sang, Yinliang Xu, Huan Long, Qinran Hu, Hongbin Sun
• Abstract要約: 電力価格予測はエネルギー貯蔵システム(ESS)管理において重要な役割を担っている。 現在の予測モデルは、予測エラーを減らすことに重点を置いているが、下流の意思決定への影響を見落としている。 本稿では,下流最適化モデルから予測モデルへのギャップを埋めるため,ESS調停のための意思決定型電力価格予測手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.992622806418143
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Electricity price prediction plays a vital role in energy storage system (ESS) management. Current prediction models focus on reducing prediction errors but overlook their impact on downstream decision-making. So this paper proposes a decision-focused electricity price prediction approach for ESS arbitrage to bridge the gap from the downstream optimization model to the prediction model. The decision-focused approach aims at utilizing the downstream arbitrage model for training prediction models. It measures the difference between actual decisions under the predicted price and oracle decisions under the true price, i.e., decision error, by regret, transforms it into the tractable surrogate regret, and then derives the gradients to predicted price for training prediction models. Based on the prediction and decision errors, this paper proposes the hybrid loss and corresponding stochastic gradient descent learning method to learn prediction models for prediction and decision accuracy. The case study verifies that the proposed approach can efficiently bring more economic benefits and reduce decision errors by flattening the time distribution of prediction errors, compared to prediction models for only minimizing prediction errors.
• Abstract（参考訳）: 電力価格予測はエネルギー貯蔵システム(ESS)管理において重要な役割を果たす。 現在の予測モデルは、予測エラーを減らすことに集中しているが、下流の意思決定への影響を見落としている。 そこで,本論文では,下流最適化モデルから予測モデルへのギャップを埋めるため,ESS調停のための意思決定型電力価格予測手法を提案する。 意思決定にフォーカスしたアプローチは、予測モデルのトレーニングに下流仲裁モデルを活用することを目的としている。 これは、予測価格の下での実際の決定と、真の価格、すなわち、後悔による決定エラーとの違いを測定し、従って、予測モデルのトレーニングのために予測価格に勾配を導出する。 予測と決定誤差に基づいて,予測と決定精度の予測モデルを学習するために,ハイブリッド損失とそれに対応する確率勾配降下学習法を提案する。 本ケーススタディでは,予測誤差を最小化するための予測モデルと比較して,予測誤差の時間分布を平坦化することにより,経済的な利益を効率良く生み出し,意思決定誤差を低減できることを示す。

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