論文の概要: Learn to Bid as a Price-Maker Wind Power Producer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16107v1
• Date: Thu, 20 Mar 2025 12:51:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 22:26:42.436203
• Title: Learn to Bid as a Price-Maker Wind Power Producer
• Title（参考訳）: プライスメーカー風力発電機としてのバイドの学び
• Authors: Shobhit Singhal, Marta Fochesato, Liviu Aolaritei, Florian Dörfler,
• Abstract要約: 短期的な電力市場に参加する風力発電会社(WPP)は、非散布可能で変動的な生産のため、かなりの不均衡なコストに直面している。 価格設定におけるWPP入札の最適化に文脈情報を活用するオンライン学習アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムの性能は、ドイツの日頭市場とリアルタイム市場の数値シミュレーションを用いて、様々なベンチマーク戦略に対して評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.249916681499244
• License:
• Abstract: Wind power producers (WPPs) participating in short-term power markets face significant imbalance costs due to their non-dispatchable and variable production. While some WPPs have a large enough market share to influence prices with their bidding decisions, existing optimal bidding methods rarely account for this aspect. Price-maker approaches typically model bidding as a bilevel optimization problem, but these methods require complex market models, estimating other participants' actions, and are computationally demanding. To address these challenges, we propose an online learning algorithm that leverages contextual information to optimize WPP bids in the price-maker setting. We formulate the strategic bidding problem as a contextual multi-armed bandit, ensuring provable regret minimization. The algorithm's performance is evaluated against various benchmark strategies using a numerical simulation of the German day-ahead and real-time markets.
• Abstract（参考訳）: 短期的な電力市場に参加する風力発電会社(WPP)は、非散布可能で変動的な生産のため、かなりの不均衡なコストに直面している。 一部のWPPは入札決定によって価格に影響を与えるのに十分な市場シェアを持っているが、既存の最適な入札方法がこの側面をほとんど考慮していない。 プライスメーカーのアプローチは典型的には二段階最適化問題として入札をモデル化するが、これらの手法は複雑な市場モデルを必要とし、他の参加者の行動を推定し、計算的に要求される。 これらの課題に対処するため,価格設定におけるWPP入札の最適化に文脈情報を活用するオンライン学習アルゴリズムを提案する。 我々は、戦略的入札問題を文脈的マルチアームバンディットとして定式化し、証明可能な後悔の最小化を保証する。 このアルゴリズムの性能は、ドイツの日頭市場とリアルタイム市場の数値シミュレーションを用いて、様々なベンチマーク戦略に対して評価される。

関連論文リスト

• A Primal-Dual Online Learning Approach for Dynamic Pricing of Sequentially Displayed Complementary Items under Sale Constraints [54.46126953873298]
  顧客に対して順次表示される補完アイテムの動的価格設定の問題に対処する。 各項目の価格を個別に最適化するのは効果がないため、補完項目のコヒーレントな価格ポリシーが不可欠である。 実世界のデータからランダムに生成した合成設定を用いて,我々のアプローチを実証的に評価し,制約違反や後悔の観点からその性能を比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-08T09:55:31Z)
• Insurance pricing on price comparison websites via reinforcement learning [7.023335262537794]
  本稿では,モデルベースとモデルフリーの手法を統合することで,最適価格政策を学習する強化学習フレームワークを提案する。 また、オフラインデータセットを一貫した方法で価格ポリシーを評価することの重要性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-14T04:44:56Z)
• Adaptive Risk-Aware Bidding with Budget Constraint in Display Advertising [47.14651340748015]
  本稿では,強化学習による予算制約を考慮した適応型リスク対応入札アルゴリズムを提案する。 リスク・アット・バリュー(VaR)に基づく不確実性とリスク傾向の本質的関係を理論的に明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-06T18:50:09Z)
• Non-Stationary Dynamic Pricing Via Actor-Critic Information-Directed Pricing [1.4180331276028662]
  提案したACIDPは、統計機械学習から情報指向サンプリング(IDS)アルゴリズムを拡張し、ミクロ経済選択理論を含む。 これは、アッパー信頼境界 (UCB) やトンプソンサンプリング (TS) といった競合するバンディットアルゴリズムを、一連の市場環境シフトで上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-19T14:37:37Z)
• Data-Driven Online Interactive Bidding Strategy for Demand Response [0.30586855806896046]
  需要応答(DR)は、ピークシェービングのサービスを提供し、短い応答期間と低コストで再生可能エネルギー利用の効率を高める。 自動DR、インセンティブDR、緊急DR、需要入札など、さまざまなカテゴリーのDRが確立されている。 本稿では,スマートメーターデータと関数を併用した入札・購買戦略について検討する。 その結果, 多様な状況に直面した場合, 提案モデルでは, 入札ルールをオフラインで学習し, 適切な入札を行うことにより, 最適利益を得ることができることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-09T02:44:20Z)
• Machine Learning-Driven Virtual Bidding with Electricity Market Efficiency Analysis [7.014324899009043]
  本稿では,電力市場における仮想入札のための機械学習によるポートフォリオ最適化フレームワークを開発する。 我々は,提案した仮想入札取引戦略を利用して,仮想入札ポートフォリオの収益性と米国の電力市場全体の効率性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-06T19:30:39Z)
• An Artificial Intelligence Framework for Bidding Optimization with Uncertainty inMultiple Frequency Reserve Markets [0.32622301272834525]
  周波数プリザーブは、電力グリッドの周波数偏差に反応するために、電力生産または消費をリアルタイムで調整するリソースです。 多段階市場における価格ピークを生かした入札戦略を3つ提案する。 また、これらの3つの戦略を実装するAIベースの入札最適化フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-05T12:04:29Z)
• Multi-Stage Decentralized Matching Markets: Uncertain Preferences and Strategic Behaviors [91.3755431537592]
  本稿では、現実世界のマッチング市場で最適な戦略を学ぶためのフレームワークを開発する。 我々は,不確実性レベルが特徴の福祉対フェアネストレードオフが存在することを示す。 シングルステージマッチングと比較して、マルチステージマッチングで参加者がより良くなることを証明します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-13T19:25:52Z)
• Universal Trading for Order Execution with Oracle Policy Distillation [99.57416828489568]
  本稿では,不完全な市場状態と注文実行のための最適な行動シーケンスとのギャップを埋める,新たなユニバーサル取引ポリシー最適化フレームワークを提案する。 本研究の枠組みは,完全情報を持つ託宣教師による実践的最適実行に向けて,共通政策の学習を指導する上で有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-28T05:52:18Z)
• Cost-Efficient Online Hyperparameter Optimization [94.60924644778558]
  実験の単一実行でヒトのエキスパートレベルのパフォーマンスに達するオンラインHPOアルゴリズムを提案します。 提案するオンラインhpoアルゴリズムは,実験の1回で人間のエキスパートレベルのパフォーマンスに到達できるが,通常のトレーニングに比べて計算オーバーヘッドは少ない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-17T04:55:30Z)
• A Deep Reinforcement Learning Framework for Continuous Intraday Market Bidding [69.37299910149981]
  再生可能エネルギー源統合の成功の鍵となる要素は、エネルギー貯蔵の利用である。 欧州の継続的な日内市場におけるエネルギー貯蔵の戦略的関与をモデル化するための新しい枠組みを提案する。 本アルゴリズムの分散バージョンは, サンプル効率のため, この問題を解決するために選択される。 その結果, エージェントは, ベンチマーク戦略よりも平均的収益率の高い政策に収束することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-13T13:50:13Z)

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。