論文の概要: Transformer meets wcDTW to improve real-time battery bids: A new approach to scenario selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01646v1
• Date: Tue, 2 Apr 2024 05:30:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-03 17:48:15.924695
• Title: Transformer meets wcDTW to improve real-time battery bids: A new approach to scenario selection
• Title（参考訳）: Transformerはリアルタイムバッテリ入札を改善するためにwcDTWと出会う:シナリオ選択のための新しいアプローチ
• Authors: Sujal Bhavsar, Vera Zaychik Moffitt, Justin Appleby,
• Abstract要約: 本稿では,重み付き制約付き動的時間ワープを用いたトランスフォーマーに基づく予測手法を提案する。 提案手法はトランスフォーマーの予測能力を利用してエネルギー価格を予測し,wcDTWは関連する歴史的シナリオの選択を保証する。 提案手法は従来の方法に比べて10%の収益増加を示し,リアルタイム市場におけるバッテリ入札戦略に革命をもたらす可能性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Stochastic battery bidding in real-time energy markets is a nuanced process, with its efficacy depending on the accuracy of forecasts and the representative scenarios chosen for optimization. In this paper, we introduce a pioneering methodology that amalgamates Transformer-based forecasting with weighted constrained Dynamic Time Warping (wcDTW) to refine scenario selection. Our approach harnesses the predictive capabilities of Transformers to foresee Energy prices, while wcDTW ensures the selection of pertinent historical scenarios by maintaining the coherence between multiple uncertain products. Through extensive simulations in the PJM market for July 2023, our method exhibited a 10% increase in revenue compared to the conventional method, highlighting its potential to revolutionize battery bidding strategies in real-time markets.
• Abstract（参考訳）: リアルタイムエネルギー市場における確率的バッテリ入札は、予測の正確性や最適化のために選択された代表的なシナリオによって、その有効性は微妙なプロセスである。 本稿では,制約付き動的時間ウォーピング(wcDTW)を併用したトランスフォーマーに基づく予測手法を先駆的に導入し,シナリオ選択を洗練させる手法を提案する。 提案手法はトランスフォーマーの予測能力を利用してエネルギー価格を予測し,wcDTWは複数の不確実な製品間のコヒーレンスを維持することで,関連する歴史的シナリオの選択を保証する。 2023年7月のPJM市場における広範なシミュレーションを通じて,従来の方法に比べて収益が10%増加したことを示し,リアルタイム市場におけるバッテリ入札戦略に革命をもたらす可能性を強調した。

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