論文の概要: Estimating the Unobservable Components of Electricity Demand Response with Inverse Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02774v1
- Date: Tue, 17 Sep 2024 14:17:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-03 05:54:19.840710
- Title: Estimating the Unobservable Components of Electricity Demand Response with Inverse Optimization
- Title（参考訳）: 逆最適化による電力需要応答の観測不能成分の推定
- Authors: Adrian Esteban-Perez, Derek Bunn, Yashar Ghiassi-Farrokhfal,
- Abstract要約: 価格に対する電力需要の反応を理解し予測することは、システムオペレーター、小売業者、規制当局にとって重要な活動である。
ソーラー・プラス・ストレージ・システムや電気自動車といった柔軟な資産を持つアクティブ・コンシューマーの出現は、新たな課題をもたらす。
我々は、需要の主成分であるベースロード、フレキシブル、セルフジェネレーションを定義し、それぞれが市場価格信号に対する非線形応答を持つ。
- 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: Understanding and predicting the electricity demand responses to prices are critical activities for system operators, retailers, and regulators. While conventional machine learning and time series analyses have been adequate for the routine demand patterns that have adapted only slowly over many years, the emergence of active consumers with flexible assets such as solar-plus-storage systems, and electric vehicles, introduces new challenges. These active consumers exhibit more complex consumption patterns, the drivers of which are often unobservable to the retailers and system operators. In practice, system operators and retailers can only monitor the net demand (metered at grid connection points), which reflects the overall energy consumption or production exchanged with the grid. As a result, all "behind-the-meter" activities-such as the use of flexibility-remain hidden from these entities. Such behind-the-meter behavior may be controlled by third party agents or incentivized by tariffs; in either case, the retailer's revenue and the system loads would be impacted by these activities behind the meter, but their details can only be inferred. We define the main components of net demand, as baseload, flexible, and self-generation, each having nonlinear responses to market price signals. As flexible demand response and self generation are increasing, this raises a pressing question of whether existing methods still perform well and, if not, whether there is an alternative way to understand and project the unobserved components of behavior. In response to this practical challenge, we evaluate the potential of a data-driven inverse optimization (IO) methodology. This approach characterizes decomposed consumption patterns without requiring direct observation of behind-the-meter behavior or device-level metering [...]
- Abstract（参考訳）: 価格に対する電力需要の反応を理解し予測することは、システムオペレーター、小売業者、規制当局にとって重要な活動である。
従来の機械学習や時系列分析は、長年にわたって緩やかに適応してきた日常的な需要パターンには適しているが、ソーラー・プラス・ストレージ・システムや電気自動車といった柔軟な資産を持つアクティブ・コンシューマーの出現は、新たな課題をもたらす。
これらのアクティブな消費者は、より複雑な消費パターンを示しており、そのドライバは小売業者やシステムオペレーターにとって観測不可能であることが多い。
実際には、システムオペレータや小売業者は、グリッドと交換される全体のエネルギー消費や生産を反映する(グリッド接続ポイントで測定される)純需要のみを監視することができる。
結果として、すべての"behind-the-meter"アクティビティ、例えば、これらのエンティティから隠された柔軟性の残りの使用が実現します。
いずれの場合も、小売業者の収入とシステム負荷は、メーターの背後にあるこれらの活動に影響されるが、その詳細は推測されるのみである。
我々は、需要の主成分であるベースロード、フレキシブル、セルフジェネレーションを定義し、それぞれが市場価格信号に対する非線形応答を持つ。
フレキシブルな需要応答と自己生成が増加するにつれて、既存の手法がまだうまく機能しているか、そうでなければ、観測されていない振る舞いの構成要素を理解して投影する別の方法があるのかという疑問が浮き彫りになる。
この実践的課題に対応して,データ駆動逆最適化(IO)手法の可能性を評価する。
この手法は, 後方動作やデバイスレベルの測定を直接観察することなく, 分解した消費パターンを特徴付ける [in Japanese]
関連論文リスト
- Power Hungry Processing: Watts Driving the Cost of AI Deployment? [74.19749699665216]
生成された多目的AIシステムは、機械学習(ML)モデルをテクノロジに構築するための統一的なアプローチを約束する。
この「一般性」の野心は、これらのシステムが必要とするエネルギー量と放出する炭素量を考えると、環境に急激なコストがかかる。
これらのモデルを用いて,代表的なベンチマークデータセット上で1,000の推論を行うのに必要なエネルギーと炭素の量として,デプロイメントコストを測定した。
本稿は、多目的MLシステムの展開動向に関する議論から締めくくり、エネルギーと排出の面でコストの増大に対して、その実用性はより意図的に重み付けされるべきである、と警告する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-28T15:09:36Z) - Charge Manipulation Attacks Against Smart Electric Vehicle Charging Stations and Deep Learning-based Detection Mechanisms [49.37592437398933]
電気自動車充電ステーション(EVCS)は、グリーントランスポートの実現に向けた重要なステップとなる。
我々は、攻撃者がスマート充電操作中に交換された情報を操作しているEV充電に対する充電操作攻撃(CMA)を調査した。
本稿では,EV充電に関わるパラメータを監視してCMAを検出する,教師なしのディープラーニングに基づくメカニズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-18T18:38:59Z) - Equitable Time-Varying Pricing Tariff Design: A Joint Learning and
Optimization Approach [0.0]
時変価格の関税は、消費者に電力需要のシフトとコスト削減を動機付けるが、応答能力に制限のある消費者のエネルギー負担を増大させる可能性がある。
本稿では,適切な時間変動関税を設計するための共同学習に基づく識別と最適化手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-26T20:14:23Z) - Machine learning applications for electricity market agent-based models:
A systematic literature review [68.8204255655161]
エージェントベースのシミュレーションは、電気市場のダイナミクスをよりよく理解するために使用される。
エージェントベースのモデルは、機械学習と人工知能を統合する機会を提供する。
我々は、エージェントベースの電気市場モデルに適用された機械学習に焦点を当てた2016年から2021年の間に発行された55の論文をレビューする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-05T14:52:26Z) - Functional Model of Residential Consumption Elasticity under Dynamic
Tariffs [0.0]
小売業者にとっての大きな障壁の1つは、契約された需要応答(DR)クライアントから期待できる消費弾力性を理解することである。
消費者の要求行動の弾力性は個人によって異なる。
本研究は,DR契約消費者の消費弾性に関する機能モデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-22T15:29:50Z) - Investigating Underlying Drivers of Variability in Residential Energy
Usage Patterns with Daily Load Shape Clustering of Smart Meter Data [53.51471969978107]
スマートメータの大規模展開は、日々の負荷パターンの分散を探求する研究の動機となっている。
本稿では,電力消費パターンが変動性を示すメカニズムを明らかにすることを目的とした。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-16T16:56:27Z) - Activity Detection And Modeling Using Smart Meter Data: Concept And Case
Studies [6.7336801526732755]
本稿では, より効果的に活動の分離を行う手法を提案する。
住宅負荷データと特徴量に基づくアクティビティ検出に機械学習を活用するフレームワークを開発する。
本研究では, 数値ケーススタディを通じて, 活動検出手法の有効性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-26T02:36:35Z) - Intelligent Residential Energy Management System using Deep
Reinforcement Learning [5.532477732693001]
本稿では,仮想エージェントが人間のようにタスクを学習する要求応答のための深層強化学習(DRL)モデルを提案する。
本手法は,負荷ピーク低減のための混合整数線形計画法(MILP)の精度を向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-28T19:51:22Z) - A Hierarchical Approach to Multi-Energy Demand Response: From
Electricity to Multi-Energy Applications [1.5084441395740482]
本稿では,多くの住宅,商業,産業の消費者の集合体のエネルギー消費を制御する機会を探る。
このアンサンブル制御は、マルチエネルギーインフラシステムのモデリングツールのセットへの現代的な需要応答となる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-05T17:17:51Z) - Demand-Side Scheduling Based on Multi-Agent Deep Actor-Critic Learning
for Smart Grids [56.35173057183362]
家庭用家電をネットでスケジュールできるスマートメーターが各家庭に備わっている需要側エネルギー管理の問題点を考察する。
目標は、リアルタイムの料金体系の下で全体のコストを最小化することです。
マルコフゲームとしてスマートグリッド環境の定式化を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-05T07:32:40Z) - Multi-Agent Meta-Reinforcement Learning for Self-Powered and Sustainable
Edge Computing Systems [87.4519172058185]
エッジコンピューティング機能を有するセルフパワー無線ネットワークの効率的なエネルギー分配機構について検討した。
定式化問題を解くために,新しいマルチエージェントメタ強化学習(MAMRL)フレームワークを提案する。
実験の結果、提案されたMAMRLモデルは、再生不可能なエネルギー使用量を最大11%削減し、エネルギーコストを22.4%削減できることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-20T04:58:07Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。