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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09004v2
• Date: Mon, 16 Dec 2024 05:34:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:48:50.723701
• Title: Improving Sequential Market Coordination 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調整の改善
• Authors: Yufan Zhang, Honglin Wen, Yuexin Bian, Yuanyuan Shi,
• Abstract要約: 本稿では,実運用段階においてより効率的にRIEQ(RES Improved Entering Quantities)を決定するために,価値指向予測(value-oriented forecasting)と呼ばれるトレーニングされた予測モデルを提案する。 統計的予測誤差を最小化する従来のモデルとは異なり、我々のアプローチはパラメータを訓練し、DA市場とRT市場の両方で期待される全体の運用コストを最小化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0665531066360066
• License:
• Abstract: Large penetration of renewable energy sources (RESs) brings huge uncertainty into the electricity markets. The current deterministic clearing approach in the day-ahead (DA) market, where RESs participate based on expected production, has been criticized for causing a lack of coordination between the DA and real-time (RT) markets, leading to high overall operating costs. Previous works indicate that improving day-ahead RES entering quantities can significantly mitigate the drawbacks of deterministic clearing. In this work, we propose using a trained forecasting model, referred to as value-oriented forecasting, to determine RES Improved Entering Quantities (RIEQ) more efficiently during the operational phase. Unlike traditional models that minimize statistical forecasting errors, our approach trains model parameters to minimize the expected overall operating costs across both DA and RT markets. We derive the exact form of the loss function used for training, which becomes piecewise linear when market clearing is modeled by linear programs. Additionally, we provide the analytical gradient of the loss function with respect to the forecast, enabling an efficient training strategy. Numerical studies demonstrate that our forecasts significantly reduce overall operating costs for deterministic market clearing compared to conventional forecasts based on expected RES production.
• 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。 DA市場における現在の決定論的クリアリングアプローチは、REが期待される生産量に基づいて参加するものであり、DA市場とリアルタイム(RT)市場との調整の欠如を招き、全体の運用コストが高くなるとして批判されている。 従来の研究は、日頭RESの量の増加が決定論的クリアリングの欠点を著しく軽減することを示していた。 本研究では,実運用段階においてより効率的にRIEQ(RES Improved Entering Quantities)を決定するために,価値指向予測(value-oriented forecasting)と呼ばれるトレーニングされた予測モデルを提案する。 統計的予測誤差を最小化する従来のモデルとは異なり、我々のアプローチはパラメータを訓練し、DA市場とRT市場の両方で期待される全体の運用コストを最小化する。 市場クリア化が線形プログラムによってモデル化された場合,学習に使用する損失関数の正確な形式を導出する。 さらに,損失関数の予測に対する解析的勾配を提供し,効率的なトレーニング戦略を実現する。 数値実験により,我々の予測は,期待されるRES生産に基づく従来の予測と比較して,決定論的市場クリアリングの全体の運用コストを著しく低減することが示された。

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