論文の概要: Predicting and Publishing Accurate Imbalance Prices Using Monte Carlo Tree Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04011v1
• Date: Wed, 06 Nov 2024 15:49:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:24:02.440166
• Title: Predicting and Publishing Accurate Imbalance Prices Using Monte Carlo Tree Search
• Title（参考訳）: モンテカルロ木探索による正確な不均衡価格の予測と発行
• Authors: Fabio Pavirani, Jonas Van Gompel, Seyed Soroush Karimi Madahi, Bert Claessens, Chris Develder,
• Abstract要約: 本稿では,モンテカルロ木探索手法を提案する。 本稿では,ニューラルネットワーク予測器と強化学習エージェントによって制御される仮想電池群を用いて,システムダイナミクスをモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.950434218152639
• License:
• Abstract: The growing reliance on renewable energy sources, particularly solar and wind, has introduced challenges due to their uncontrollable production. This complicates maintaining the electrical grid balance, prompting some transmission system operators in Western Europe to implement imbalance tariffs that penalize unsustainable power deviations. These tariffs create an implicit demand response framework to mitigate grid instability. Yet, several challenges limit active participation. In Belgium, for example, imbalance prices are only calculated at the end of each 15-minute settlement period, creating high risk due to price uncertainty. This risk is further amplified by the inherent volatility of imbalance prices, discouraging participation. Although transmission system operators provide minute-based price predictions, the system imbalance volatility makes accurate price predictions challenging to obtain and requires sophisticated techniques. Moreover, publishing price estimates can prompt participants to adjust their schedules, potentially affecting the system balance and the final price, adding further complexity. To address these challenges, we propose a Monte Carlo Tree Search method that publishes accurate imbalance prices while accounting for potential response actions. Our approach models the system dynamics using a neural network forecaster and a cluster of virtual batteries controlled by reinforcement learning agents. Compared to Belgium's current publication method, our technique improves price accuracy by 20.4% under ideal conditions and by 12.8% in more realistic scenarios. This research addresses an unexplored, yet crucial problem, positioning this paper as a pioneering work in analyzing the potential of more advanced imbalance price publishing techniques.
• Abstract（参考訳）: 再生可能エネルギー源、特に太陽と風への依存が高まり、制御不能な生産のために課題が持ち上がった。 このことは電力網のバランスの維持を複雑にし、西ヨーロッパの一部の送電システムのオペレーターは、持続不可能な電力逸脱を罰する不均衡関税を実施せざるを得なくなった。 これらの関税は、グリッド不安定を緩和するための暗黙の要求応答フレームワークを生み出します。 しかし、いくつかの課題が活発な参加を制限する。 例えばベルギーでは、15分間の決済期間の終わりにのみ不均衡価格が計算され、価格の不確実性により高いリスクが生じる。 このリスクは、不均衡な価格の固有のボラティリティによってさらに増幅され、参加を妨げている。 送信システムオペレーターは、マイクロベースの価格予測を提供するが、システムの不均衡は正確な価格予測を困難にし、高度な技術を必要とする。 さらに、公開価格の見積は参加者にスケジュールの調整を促し、システムのバランスと最終的な価格に影響を与え、さらに複雑さを増す可能性がある。 これらの課題に対処するために,モンテカルロ木探索法を提案する。 本稿では,ニューラルネットワーク予測器と強化学習エージェントによって制御される仮想電池群を用いて,システムダイナミクスをモデル化する。 現在のベルギーの出版法と比較して、理想的な条件下での価格の精度は20.4%向上し、より現実的なシナリオでは12.8%向上した。 本研究は、未解明かつ重要な問題に対処し、より先進的な不均衡価格発行技術の可能性を分析するための先駆的な研究として位置づける。

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