論文の概要: ML-Based Bidding Price Prediction for Pay-As-Bid Ancillary Services Markets: A Use Case in the German Control Reserve Market
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17214v1
- Date: Fri, 21 Mar 2025 15:21:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-24 14:57:50.006966
- Title: ML-Based Bidding Price Prediction for Pay-As-Bid Ancillary Services Markets: A Use Case in the German Control Reserve Market
- Title（参考訳）: MLに基づく従量制サービス市場における入札価格予測--ドイツ・コントロール・リザーブ市場を事例として
- Authors: Vincent Bezold, Lukas Baur, Alexander Sauer,
- Abstract要約: 本稿では,ドイツ支配予備市場を中心に,従量制サービス市場における入札価格の予測手法を提案する。
サポートベクトル回帰、決定木、k-Nearest Neighborsなど、さまざまな機械学習モデルを評価し、ベンチマークモデルと比較する。
分析の結果,提案手法はベースラインモデルと比較して27.43%から37.31%に改善することが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.62331048595689
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- Abstract: The increasing integration of renewable energy sources has led to greater volatility and unpredictability in electricity generation, posing challenges to grid stability. Ancillary service markets, such as the German control reserve market, allow industrial consumers and producers to offer flexibility in their power consumption or generation, contributing to grid stability while earning additional income. However, many participants use simple bidding strategies that may not maximize their revenues. This paper presents a methodology for forecasting bidding prices in pay-as-bid ancillary service markets, focusing on the German control reserve market. We evaluate various machine learning models, including Support Vector Regression, Decision Trees, and k-Nearest Neighbors, and compare their performance against benchmark models. To address the asymmetry in the revenue function of pay-as-bid markets, we introduce an offset adjustment technique that enhances the practical applicability of the forecasting models. Our analysis demonstrates that the proposed approach improves potential revenues by 27.43 % to 37.31 % compared to baseline models. When analyzing the relationship between the model forecasting errors and the revenue, a negative correlation is measured for three markets; according to the results, a reduction of 1 EUR/MW model price forecasting error (MAE) statistically leads to a yearly revenue increase between 483 EUR/MW and 3,631 EUR/MW. The proposed methodology enables industrial participants to optimize their bidding strategies, leading to increased earnings and contributing to the efficiency and stability of the electrical grid.
- Abstract（参考訳）: 再生可能エネルギー源の統合が増加すると、発電のボラティリティと予測不能が増加し、グリッドの安定性が課題となっている。
ドイツのコントロール・リザーブ市場のような補助サービス市場は、工業消費者や生産者が電力消費や発電に柔軟性を提供し、さらなる収入を得ながらグリッドの安定性に寄与する。
しかし、多くの参加者は、収益を最大化しない単純な入札戦略を使用している。
本稿では,ドイツ支配予備市場を中心に,従量制サービス市場における入札価格の予測手法を提案する。
サポートベクトル回帰、決定木、k-Nearest Neighborsなど、さまざまな機械学習モデルを評価し、ベンチマークモデルと比較する。
ペイ・アズ・バイド市場の収益関数の非対称性に対処するために,予測モデルの実用性を高めるオフセット調整手法を導入する。
分析の結果,提案手法はベースラインモデルと比較して27.43%から37.31%に改善することが示された。
モデル予測誤差と収益の関係を分析する際、3つの市場において負の相関が測定され、1EUR/MWモデル価格予測誤差(MAE)が統計的に減少すると、年間収益が483EUR/MWから3,631EUR/MWに増加する。
提案手法により, 産業参加者の入札戦略の最適化が可能となり, 収益が増加し, 電力網の効率性と安定性に寄与する。
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