論文の概要: Balancing Forecast Accuracy and Switching Costs in Online Optimization of Energy Management Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03368v5
• Date: Tue, 15 Apr 2025 15:12:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 22:06:25.001936
• Title: Balancing Forecast Accuracy and Switching Costs in Online Optimization of Energy Management Systems
• Title（参考訳）: エネルギー管理システムのオンライン最適化における予測精度と切り替えコストのバランス
• Authors: Evgenii Genov, Julian Ruddick, Christoph Bergmeir, Majid Vafaeipour, Thierry Coosemans, Salvador Garcia, Maarten Messagie,
• Abstract要約: 本研究では,エネルギー管理システムにおける予測と最適化の統合について検討する。 我々は,予測精度と安定性がスイッチングコストとどのように相互作用するかを,理論的かつ実証的な枠組みで検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3295510777293837
• License:
• Abstract: This study investigates the integration of forecasting and optimization in energy management systems, with a focus on the role of switching costs -- penalties incurred from frequent operational adjustments. We develop a theoretical and empirical framework to examine how forecast accuracy and stability interact with switching costs in online decision-making settings. Our analysis spans both deterministic and stochastic optimization approaches, using point and probabilistic forecasts. A novel metric for measuring temporal consistency in probabilistic forecasts is introduced, and the framework is validated in a real-world battery scheduling case based on the CityLearn 2022 challenge. Results show that switching costs significantly alter the trade-off between forecast accuracy and stability, and that more stable forecasts can reduce the performance loss due to switching. Contrary to common practice, the findings suggest that, under non-negligible switching costs, longer commitment periods may lead to better overall outcomes. These insights have practical implications for the design of intelligent, forecast-aware energy management systems.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, エネルギー管理システムにおける予測と最適化の統合について検討し, 頻繁な運用調整による罰則, スイッチングコストの役割に着目した。 我々は,オンライン意思決定環境において,予測精度と安定性がスイッチングコストとどのように相互作用するかを理論的かつ実証的に検討する枠組みを開発する。 我々の分析は、点と確率的予測を用いて、決定論的および確率的最適化アプローチの両方にまたがる。 確率的予測における時間的一貫性を測定するための新しい指標を導入し,CityLearn 2022チャレンジに基づく実世界の電池スケジューリングケースで検証した。 その結果, スイッチングコストは, 予測精度と安定性のトレードオフを著しく変化させ, より安定した予測により, スイッチングによる性能損失を低減できることがわかった。 一般的な実践とは対照的に,非無視的なスイッチングコストの下では,コミットメント期間が長くなり,全体的な成果が向上する可能性が示唆された。 これらの知見は、インテリジェントで予測対応のエネルギー管理システムの設計に実践的な意味を持っている。

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