論文の概要: Temporal-Aware Deep Reinforcement Learning for Energy Storage Bidding in
Energy and Contingency Reserve Markets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19110v1
- Date: Thu, 29 Feb 2024 12:41:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-01 14:54:27.826527
- Title: Temporal-Aware Deep Reinforcement Learning for Energy Storage Bidding in
Energy and Contingency Reserve Markets
- Title（参考訳）: エネルギー・緊急準備市場におけるエネルギー貯蔵帯の時間的深層強化学習
- Authors: Jinhao Li, Changlong Wang, Yanru Zhang, Hao Wang
- Abstract要約: 我々は、深層強化学習(DRL)を利用した新しいBESS共同入札戦略を開発し、そのスポットと同時周波数制御アシラリーサービス市場を入札する。
従来の「ブラックボックス」DRLモデルとは異なり、我々のアプローチはより解釈可能であり、BESSの時間入札行動に関する貴重な洞察を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.03742132147551
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The battery energy storage system (BESS) has immense potential for enhancing
grid reliability and security through its participation in the electricity
market. BESS often seeks various revenue streams by taking part in multiple
markets to unlock its full potential, but effective algorithms for joint-market
participation under price uncertainties are insufficiently explored in the
existing research. To bridge this gap, we develop a novel BESS joint bidding
strategy that utilizes deep reinforcement learning (DRL) to bid in the spot and
contingency frequency control ancillary services (FCAS) markets. Our approach
leverages a transformer-based temporal feature extractor to effectively respond
to price fluctuations in seven markets simultaneously and helps DRL learn the
best BESS bidding strategy in joint-market participation. Additionally, unlike
conventional "black-box" DRL model, our approach is more interpretable and
provides valuable insights into the temporal bidding behavior of BESS in the
dynamic electricity market. We validate our method using realistic market
prices from the Australian National Electricity Market. The results show that
our strategy outperforms benchmarks, including both optimization-based and
other DRL-based strategies, by substantial margins. Our findings further
suggest that effective temporal-aware bidding can significantly increase
profits in the spot and contingency FCAS markets compared to individual market
participation.
- Abstract（参考訳）: バッテリーエネルギー貯蔵システム(bess)は電力市場への参入を通じて、グリッドの信頼性と安全性を高める大きな可能性を秘めている。
bessは、その潜在能力を解き放つために複数の市場に参加し、様々な収益源を求めることが多いが、価格の不確実性に基づく共同市場参加のための効果的なアルゴリズムは、既存の研究において不十分に研究されている。
このギャップを埋めるために,深層強化学習(drl)を活用した新しいbessジョイント入札戦略を開発し,fcas(contingency frequency control ancillary services)市場への入札を行う。
提案手法は,7つの市場における価格変動に効果的に対応するために変圧器を用いた時間的特徴抽出器を利用し,共同市場参加における最善のbess入札戦略をdrlに学習させる。
さらに、従来の「ブラックボックス」DRLモデルとは異なり、我々のアプローチはより解釈可能であり、動的電力市場におけるBESSの時間入札行動に関する貴重な洞察を提供する。
オーストラリア国定電力市場の現実的な市場価格を用いて,本手法を検証する。
その結果、我々の戦略は最適化とDRLベースの戦略の両方を含むベンチマークよりもかなりのマージンで優れていることがわかった。
また, 有効時報入札は, 個別の市場参加と比較して, スポットおよび同時市場における利益を著しく増大させる可能性が示唆された。
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