論文の概要: A Machine Learning Framework to Deconstruct the Primary Drivers for
Electricity Market Price Events
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06082v1
- Date: Tue, 12 Sep 2023 09:24:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-13 13:39:41.122130
- Title: A Machine Learning Framework to Deconstruct the Primary Drivers for
Electricity Market Price Events
- Title（参考訳）: 電力市場価格イベントのプライマリドライバを分解する機械学習フレームワーク
- Authors: Milan Jain, Xueqing Sun, Sohom Datta and Abhishek Somani
- Abstract要約: 電力グリッドは100%再生可能エネルギー源バルク電力グリッドに向かっている。
従来の根本原因分析と統計的アプローチは、価格形成の背後にある主要な要因を分析し、推測するために適用できない。
再生可能エネルギーの高い近代電力市場における価格スパイクイベントの主要因を分解する機械学習に基づく分析フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8192907805418581
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Power grids are moving towards 100% renewable energy source bulk power grids,
and the overall dynamics of power system operations and electricity markets are
changing. The electricity markets are not only dispatching resources
economically but also taking into account various controllable actions like
renewable curtailment, transmission congestion mitigation, and energy storage
optimization to ensure grid reliability. As a result, price formations in
electricity markets have become quite complex. Traditional root cause analysis
and statistical approaches are rendered inapplicable to analyze and infer the
main drivers behind price formation in the modern grid and markets with
variable renewable energy (VRE). In this paper, we propose a machine
learning-based analysis framework to deconstruct the primary drivers for price
spike events in modern electricity markets with high renewable energy. The
outcomes can be utilized for various critical aspects of market design,
renewable dispatch and curtailment, operations, and cyber-security
applications. The framework can be applied to any ISO or market data; however,
in this paper, it is applied to open-source publicly available datasets from
California Independent System Operator (CAISO) and ISO New England (ISO-NE).
- Abstract（参考訳）: 電力網は100%再生可能エネルギー源バルク電力網に移行しており、電力系統の運用と電力市場全体のダイナミクスは変化している。
電力市場は、資源を経済的に供給するだけでなく、再生可能量削減、送電渋滞緩和、電力貯蔵の最適化といった様々な制御可能な行動も考慮している。
その結果、電力市場における価格形成は非常に複雑になった。
従来の根本原因分析と統計的アプローチは、現代のグリッドおよび可変再生エネルギー(VRE)市場における価格形成の背後にある主要な要因を分析し、推測するために適用できない。
本稿では,再生可能エネルギーの高い近代電力市場における価格急上昇イベントの原動力を分解する機械学習に基づく分析フレームワークを提案する。
この結果は、市場設計、再生可能ディスパッチと削減、運用、サイバーセキュリティアプリケーションにおける様々な重要な側面に利用することができる。
このフレームワークは、任意のisoデータや市場データに適用することができるが、本論文では、california independent system operator (caiso) とiso new england (iso-ne)の公開データセットをオープンソースとして適用する。
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