論文の概要: Improving Sequential Market Clearing via Value-oriented Renewable Energy Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09004v1
• Date: Wed, 15 May 2024 00:04:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-16 14:45:30.672329
• Title: Improving Sequential Market Clearing via Value-oriented Renewable Energy Forecasting
• Title（参考訳）: 価値指向再生可能エネルギー予測による逐次市場クリアリングの改善
• Authors: Yufan Zhang, Honglin Wen, Yuexin Bian, Yuanyuan Shi,
• Abstract要約: 再生可能エネルギー源(RES)の大規模な浸透は、電力市場に大きな不確実性をもたらす。 本稿では,日頭市場に参入するRESの生成を戦術的に決定する価値指向予測手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0665531066360066
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large penetration of renewable energy sources (RESs) brings huge uncertainty into the electricity markets. While existing deterministic market clearing fails to accommodate the uncertainty, the recently proposed stochastic market clearing struggles to achieve desirable market properties. In this work, we propose a value-oriented forecasting approach, which tactically determines the RESs generation that enters the day-ahead market. With such a forecast, the existing deterministic market clearing framework can be maintained, and the day-ahead and real-time overall operation cost is reduced. At the training phase, the forecast model parameters are estimated to minimize expected day-ahead and real-time overall operation costs, instead of minimizing forecast errors in a statistical sense. Theoretically, we derive the exact form of the loss function for training the forecast model that aligns with such a goal. For market clearing modeled by linear programs, this loss function is a piecewise linear function. Additionally, we derive the analytical gradient of the loss function with respect to the forecast, which inspires an efficient training strategy. A numerical study shows our forecasts can bring significant benefits of the overall cost reduction to deterministic market clearing, compared to quality-oriented forecasting approach.
• Abstract（参考訳）: 再生可能エネルギー源(RES)の大規模な浸透は、電力市場に大きな不確実性をもたらす。 既存の決定論的市場クリアリングは不確実性に対応できないが、最近提案された確率的市場クリアリングは、望ましい市場特性を達成するために苦労している。 本研究では,日頭市場に参入するRESの生成を戦術的に決定する価値指向予測手法を提案する。 このような予測により、既存の決定論的市場浄化フレームワークを維持でき、日頭およびリアルタイム全体の運用コストを削減できる。 トレーニングフェーズでは,予測モデルパラメータを推定し,予測誤差を統計的に最小化するのではなく,日頭および実時間全体の運用コストを最小化する。 理論的には、そのような目標に沿った予測モデルをトレーニングするための損失関数の正確な形を導出する。 線形プログラムでモデル化された市場クリアリングでは、この損失関数は断片的に線形関数である。 さらに,予測に対する損失関数の解析勾配を導出し,効率的なトレーニング戦略を導出する。 数値的な研究により、我々の予測は、品質指向の予測手法と比較して、決定論的市場クリア化に全体的なコスト削減の大きなメリットをもたらすことが示されている。

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