本研究では、太陽光発電の日前予測に機械学習モデルを使用し、適合予測(CP)を用いてその予測の不確実性を定量化する。その上で、予測の不確実性を考慮した様々な入札戦略を検討し、電力市場参加の意思決定を支援する。
まず、単純線形回帰(SLR)、多変量線形回帰(MLR)、ランダムフォレスト回帰(RFR)を用いて太陽光発電の日前予測を行う。次に、基本的なCP、KNNを用いたCP、Mondrian binningを用いたCP、CPSなどの手法を用いて、これらの点予測の不確実性を定量化する。
その後、予測の不確実性を考慮した入札戦略として、「予測を信頼する」、「最悪ケース」、ニューズベンダー、期待効用最大化(EUM)の4つを検討する。これらの戦略を用いて、電力市場への入札量を決定する。
結果として、RFRモデルにKNNとMondrian binningを組み合わせたCPSが最も良好なパフォーマンスを示した。EUMストラテジーにCVaRを組み合わせることで、最大利益の93%を達成しつつ、インバランス量を最小限に抑えられることが分かった。
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by Yvet Renkema... at arxiv.org 04-01-2024
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