論文の概要: Predict. Optimize. Revise. On Forecast and Policy Stability in Energy Management Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03368v2
- Date: Thu, 11 Jul 2024 13:58:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-12 22:08:28.048320
- Title: Predict. Optimize. Revise. On Forecast and Policy Stability in Energy Management Systems
- Title（参考訳）: エネルギー管理システムにおける予測と政策安定性について
- Authors: Evgenii Genov, Julian Ruddick, Christoph Bergmeir, Majid Vafaeipour, Thierry Coosemans, Salvador Garcia, Maarten Messagie,
- Abstract要約: 本研究は,エネルギー管理システムにおける予測と最適化の統合という課題に対処する。
スイッチングコストを用いてオンライン最適化問題を解析し,決定論的および確率的予測によって実現するための新しい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）: 3.3295510777293837
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This research addresses the challenge of integrating forecasting and optimization in energy management systems, focusing on the impacts of switching costs, forecast accuracy, and stability. It proposes a novel framework for analyzing online optimization problems with switching costs and enabled by deterministic and probabilistic forecasts. Through empirical evaluation and theoretical analysis, the research reveals the balance between forecast accuracy, stability, and switching costs in shaping policy performance. Conducted in the context of battery scheduling within energy management applications, it introduces a metric for evaluating probabilistic forecast stability and examines the effects of forecast accuracy and stability on optimization outcomes using the real-world case of the Citylearn 2022 competition. Findings indicate that switching costs significantly influence the trade-off between forecast accuracy and stability, highlighting the importance of integrated systems that enable collaboration between forecasting and operational units for improved decision-making. The study shows that committing to a policy for longer periods can be advantageous over frequent updates. Results also show a correlation between forecast stability and policy performance, suggesting that stable forecasts can mitigate switching costs. The proposed framework provides valuable insights for energy sector decision-makers and forecast practitioners when designing the operation of an energy management system.
- Abstract（参考訳）: 本研究は, スイッチングコスト, 予測精度, 安定性の影響に着目し, エネルギー管理システムにおける予測と最適化の統合という課題に対処する。
スイッチングコストを用いてオンライン最適化問題を解析し,決定論的および確率的予測によって実現するための新しいフレームワークを提案する。
実証評価と理論的解析により, 予測精度, 安定性, スイッチングコストのバランスが明らかとなった。
エネルギー管理アプリケーションにおけるバッテリスケジューリングの文脈で実施され、確率的予測安定性を評価するための指標を導入し、Citylearn 2022コンペティションの実例を用いて、予測精度と安定性が最適化結果に及ぼす影響を検討する。
その結果, スイッチングコストが予測精度と安定性のトレードオフに大きく影響し, 予測ユニットと運用ユニットの協調による意思決定の改善を可能にする統合システムの重要性が浮き彫りになった。
この研究は、ポリシーに長い期間コミットすることは、頻繁な更新よりも有利であることを示している。
また, 予測安定性と政策性能の相関関係が示され, 安定予測がスイッチングコストを軽減できることが示唆された。
提案フレームワークは,エネルギー管理システムの運用設計において,エネルギーセクターの意思決定者や予測実践者に対して貴重な洞察を提供する。
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