住宅エンドユーザーの非合理的行動をノンステーショナリーガウシアンプロセスでモデル化する

Alapfogalmak

本研究では、損失回避、時間非整合性、限定合理性といった住宅エンドユーザーの非合理的行動の特徴をモデル化し、地域蓄電池ビジネスモデルに適用することで、より現実的な需要反応モデルを提案する。

Kivonat

本研究では、住宅エンドユーザーの非合理的行動を考慮したモデルを提案している。具体的には以下の3点を盛り込んでいる:

損失回避: エンドユーザーの消費量を減らすことによる不快感は、同じ量を増やすことによる快感よりも大きいことを表現する非対称な効用関数を導入した。

時間非整合性: 将来の行動に対する割引率が時間とともに変化することを表現するため、双曲割引関数を用いた。これにより、時間の経過とともに消費行動が変化することを示した。

限定合理性: エンドユーザーの消費行動にはランダム性が含まれることを考慮し、MSTL分解とノンステーショナリーガウシアンプロセスを用いてモデル化した。

これらの非合理的行動を地域蓄電池ビジネスモデルに適用することで、より現実的な需要予測が可能となり、蓄電池の最適運用につながる。シミュレーション結果から、提案モデルを用いることで、従来の決定論的モデルに比べて19%の追加収益が得られることが示された。また、太陽光発電ユーザーの電気料金を11%削減できることも明らかになった。

Statisztikák

需要家の価格弾力性は時間帯によって-0.2から-0.7の範囲にある。
需要家の割引度合いは0.1から0.5の範囲にある。
ランダム成分の除去率は季節によって5.0%から5.2%の範囲にある。
ランダム成分の正規性が確認できた時間帯の割合は季節によって異なり、冬季は5割程度であった。

Idézetek

なし

Főbb Kivonatok

Modelling Irrational Behaviour of Residential End Users using Non-Stationary Gaussian Processes

by Nam Trong Di... : arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2309.09012.pdf

Mélyebb kérdések

需要家の非合理的行動を考慮した需要反応プログラムを、他のサービス(例えば電気自動車の充電管理など)にも適用できるだろうか。

提案された非合理的行動モデルは、需要反応プログラムにおける価格応答行動をより現実的にモデル化するための手法であり、他のサービスにも適用可能です。例えば、電気自動車の充電管理においても、需要家の非合理的な行動を考慮することで、充電行動の予測精度を向上させることができます。電気自動車の充電行動も需要反応の一形態であり、価格変動に応じて充電行動を最適化することが重要です。したがって、提案されたモデルは、電気自動車の充電管理など他のサービスにも適用可能であり、より効果的な意思決定を支援することが期待されます。

需要反応モデルでは、需要家の行動を完全に合理的であると仮定しているが、実際にはどのような非合理的要素が存在するのだろうか。

従来の需要反応モデルでは、需要家の行動を合理的な価格応答としてモデル化していますが、実際には非合理的な要素が存在します。例えば、本研究で取り上げられた非合理的行動要素には、損失回避、時間の不一致、有界合理性などがあります。損失回避では、人間は損失よりも利益に対して過敏であり、同じ金額の損失に対してはより大きな不快感を感じる傾向があります。時間の不一致では、人々は未来の利益よりも即時の利益に過度に反応する傾向があります。有界合理性では、人間の認知的制約により、最適な解決策を選択する際にサブ最適な選択をする可能性があります。これらの非合理的要素は、需要反応モデルに組み込まれることで、より現実的な価格応答行動をモデル化することが可能です。

本研究で提案した非合理的行動のモデル化手法は、他の分野(例えば金融市場など)にも応用できるだろうか。

提案された非合理的行動のモデル化手法は、他の分野にも応用可能です。特に金融市場などの意思決定においても、人間の非合理的な行動が重要な要素となります。金融市場では、投資家の感情や心理的バイアスが取引行動に影響を与えることがよく知られています。したがって、提案されたモデルは、金融市場における投資家の行動や意思決定をよりリアルにモデル化し、市場の動向や価格変動をより正確に予測するための有用なツールとなるでしょう。そのため、非合理的行動のモデル化手法は、さまざまな分野において幅広く応用される可能性があります。