이 연구는 태양광 발전의 일일 예측을 위해 기계 학습 모델을 사용하고, 적합 예측(Conformal Prediction, CP) 기법을 적용하여 예측의 불확실성을 정량화하였다. 이후 다양한 입찰 전략을 통해 전기 시장에서의 최적 입찰량을 추정하였다.
연구 결과, CP 기법과 k-최근접 이웃 및 Mondrian 빈닝을 결합한 모델이 가장 우수한 성능을 보였다. 이 모델을 기대효용 극대화(EUM) 전략과 결합하면 최대 잠재 이익의 93%를 달성하면서도 에너지 불균형을 최소화할 수 있다.
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Wichtige Erkenntnisse aus
by Yvet Renkema... um arxiv.org 04-01-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.20149.pdfTiefere Fragen