論文の概要: Reinforcement Learning Based Bidding Framework with High-dimensional Bids in Power Markets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11180v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 01:39:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:00:25.576049
• Title: Reinforcement Learning Based Bidding Framework with High-dimensional Bids in Power Markets
• Title（参考訳）: 電力市場における高次元バイドを用いた強化学習に基づく入札フレームワーク
• Authors: Jinyu Liu, Hongye Guo, Yun Li, Qinghu Tang, Fuquan Huang, Tunan Chen, Haiwang Zhong, Qixin Chen,
• Abstract要約: 本稿では,RLに基づく入札手法にHDBを完全に活用するフレームワークを提案する。 まず、ニューラルネットワークサプライ関数(NNSF)と呼ばれる特殊なタイプのニューラルネットワークを用いて、Nのプライスパワーペアという形でHDBを生成する。 次に、NNSFをマルコフ決定プロセス(MDP)に埋め込んで、既存のRLメソッドと互換性を持たせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8066343577384796
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• Abstract: Over the past decade, bidding in power markets has attracted widespread attention. Reinforcement Learning (RL) has been widely used for power market bidding as a powerful AI tool to make decisions under real-world uncertainties. However, current RL methods mostly employ low dimensional bids, which significantly diverge from the N price-power pairs commonly used in the current power markets. The N-pair bidding format is denoted as High Dimensional Bids (HDBs), which has not been fully integrated into the existing RL-based bidding methods. The loss of flexibility in current RL bidding methods could greatly limit the bidding profits and make it difficult to tackle the rising uncertainties brought by renewable energy generations. In this paper, we intend to propose a framework to fully utilize HDBs for RL-based bidding methods. First, we employ a special type of neural network called Neural Network Supply Functions (NNSFs) to generate HDBs in the form of N price-power pairs. Second, we embed the NNSF into a Markov Decision Process (MDP) to make it compatible with most existing RL methods. Finally, experiments on Energy Storage Systems (ESSs) in the PJM Real-Time (RT) power market show that the proposed bidding method with HDBs can significantly improve bidding flexibility, thereby improving the profit of the state-of-the-art RL bidding methods.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間、電力市場の入札は広く注目を集めてきた。 強化学習(RL)は、実世界の不確実性の下で意思決定を行う強力なAIツールとして、電力市場入札に広く利用されている。 しかし、現在のRL法は主に低次元入札を採用しており、これは現在の電力市場で一般的に使われているNの価格-電力対と大きく異なる。 N対入札形式は、既存のRLベースの入札手法に完全に統合されていない高次元入札 (High dimensional Bids, HDBs) と表記される。 現在のRL入札法における柔軟性の喪失は、入札利益を大幅に制限し、再生可能エネルギー世代がもたらす不確実性への対処を困難にする可能性がある。 本稿では,RLに基づく入札手法にHDBを完全に活用するフレームワークを提案する。 まず、ニューラルネットワークサプライ関数(NNSF)と呼ばれる特殊なタイプのニューラルネットワークを用いて、Nのプライスパワーペアという形でHDBを生成する。 次に、NNSFをマルコフ決定プロセス(MDP)に埋め込んで、既存のRLメソッドと互換性を持たせる。 最後に,PJM実時間(RT)電力市場におけるエネルギー貯蔵システム(ESS)実験により,提案したHDBを用いた入札手法が入札柔軟性を大幅に向上し,最先端のRL入札手法の利益が向上することを示した。

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