Modellierung des irrationalen Verhaltens von Haushaltsendnutzern unter Verwendung nicht-stationärer Gauß-Prozesse

Core Concepts

Das Kernkonzept dieser Arbeit ist die Integration verschiedener Aspekte des irrationalen Verhaltens, wie Verlustaversion, zeitliche Inkonsistenz und begrenzte Rationalität, in die Formulierung des Nachfragesteuerungsmodells. Dadurch wird ein realistischeres Modell des Stromverbrauchsverhaltens von Haushaltsendnutzern erreicht.

Abstract

Die Studie entwickelt ein Rahmenwerk, das die Zufälligkeit des Stromverbrauchs von Haushaltsendnutzern unter Verwendung von MSTL-Zerlegung (Multiple Seasonal-Trend decomposition using Loess) und nicht-stationären Gauß-Prozessen modelliert. Dieses Modell der Endnutzerirationalität wird dann in ein Chance-constrained-Optimierungsmodell für den Betrieb eines Gemeinschaftsspeichersystems integriert. Die Kernelemente sind: Modellierung der Verlustaversion, zeitlichen Inkonsistenz und begrenzten Rationalität der Endnutzer in der Nachfragesteuerung Entwicklung eines Rahmenwerks zur Modellierung der Zufälligkeit des Endnutzerverbrauchs unter Verwendung von MSTL und nicht-stationären Gauß-Prozessen Anwendung eines Chance-constrained-Optimierungsmodells für den Betrieb des Gemeinschaftsspeichersystems, um die Unvorhersehbarkeit des irrationalen Verhaltens der Endnutzer zu berücksichtigen Die Simulationsergebnisse zeigen, dass das vorgeschlagene Nachfragesteuerungsmodell eine realistischere Schätzung des preisreaktiven Verhaltens der Endnutzer liefert, wenn die Irrationalität berücksichtigt wird. Im Vergleich zu einem deterministischen Modell, das die irrationalen Verhaltensweisen der Endnutzer nicht vollständig berücksichtigen kann, erzielt das Chance-constrained-Modell für den Betrieb des Gemeinschaftsspeichersystems einen zusätzlichen Umsatz von 19%. Darüber hinaus reduziert das Geschäftsmodell die Stromkosten der Solarendnutzer um 11%.

Stats

Die Stromverbrauchszufälligkeit der Endnutzer beträgt im Durchschnitt 5% der Gesamtverbrauchsmenge. Die meisten Intervalle innerhalb eines Tages erfüllen den Normalitätstest für die Verbrauchszufälligkeit.

Quotes

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Key Insights Distilled From

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

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

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

Deeper Inquiries

Wie könnte das vorgeschlagene Modell auf andere Anwendungsfälle wie industrielle Nachfragesteuerung oder Stromgroßhandelsmärkte erweitert werden?

Das vorgeschlagene Modell zur Modellierung des irrationalen Verhaltens von Endnutzern mittels nicht-stationärer Gauß'scher Prozesse könnte auf andere Anwendungsfälle wie industrielle Nachfragesteuerung oder Stromgroßhandelsmärkte erweitert werden, indem es an die spezifischen Anforderungen und Charakteristika dieser Szenarien angepasst wird. Für die industrielle Nachfragesteuerung könnte das Modell beispielsweise um Faktoren wie Produktionszyklen, spezifische Lastprofile und betriebliche Einschränkungen erweitert werden. Die nicht-stationären Gauß'schen Prozesse könnten genutzt werden, um die zufälligen Verhaltensweisen von Industrieanlagen oder Fabriken zu modellieren und so die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern. Darüber hinaus könnten spezifische Kostenstrukturen und Anreize in die Optimierungsmodelle integriert werden, um die Effizienz der industriellen Nachfragesteuerung zu maximieren. Im Kontext von Stromgroßhandelsmärkten könnte das Modell auf die Vorhersage von Marktpreisen, die Optimierung von Handelsstrategien und das Risikomanagement ausgeweitet werden. Durch die Berücksichtigung von Marktdynamiken, Angebot und Nachfrage, sowie regulatorischen Rahmenbedingungen könnten die nicht-stationären Gauß'schen Prozesse genutzt werden, um die Unsicherheit in den Preisvorhersagen zu modellieren. Dies könnte dazu beitragen, fundiertere Entscheidungen im Handel auf Großhandelsmärkten zu treffen und Risiken zu minimieren.

Wie könnte das Modell der Endnutzerirrationalität mit Ansätzen zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit, wie maschinelles Lernen, kombiniert werden, um die Effizienz des Gemeinschaftsspeicherbetriebs weiter zu erhöhen?

Um die Effizienz des Gemeinschaftsspeicherbetriebs weiter zu erhöhen, könnte das Modell der Endnutzerirrationalität mit Ansätzen zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit, wie maschinelles Lernen, kombiniert werden. Hier sind einige Möglichkeiten, wie dies umgesetzt werden könnte: Integration von maschinellem Lernen zur Verfeinerung der Vorhersagen: Durch die Integration von maschinellen Lernmodellen, wie z.B. neuronalen Netzwerken oder Random Forests, könnte die Genauigkeit der Verbrauchsvorhersagen verbessert werden. Diese Modelle könnten die historischen Verbrauchsdaten analysieren und Muster erkennen, um präzisere Vorhersagen zu generieren. Anpassung des Gauß'schen Prozesses mit maschinellem Lernen: Der nicht-stationäre Gauß'sche Prozess könnte mit maschinellen Lernansätzen trainiert werden, um die Parameter des Prozesses kontinuierlich anzupassen und die Vorhersagegenauigkeit zu optimieren. Dies würde es ermöglichen, das Modell an sich verändernde Verhaltensweisen der Endnutzer anzupassen. Echtzeitdaten und Feedbackschleifen: Durch die Integration von Echtzeitdaten und Feedbackschleifen könnte das Modell kontinuierlich verbessert werden. Maschinelles Lernen könnte genutzt werden, um aus den Echtzeitdaten zu lernen und das Modell entsprechend anzupassen, um präzisere Vorhersagen zu treffen. Durch die Kombination des Modells der Endnutzerirrationalität mit maschinellen Lernansätzen könnte die Effizienz des Gemeinschaftsspeicherbetriebs weiter gesteigert werden, indem präzisere Vorhersagen getroffen und die Reaktion auf das Verhalten der Endnutzer optimiert werden.

Welche zusätzlichen Aspekte des irrationalen Verhaltens, wie z.B. soziale Normen oder Gewohnheiten, könnten in zukünftigen Erweiterungen des Modells berücksichtigt werden?

In zukünftigen Erweiterungen des Modells zur Modellierung des irrationalen Verhaltens von Endnutzern könnten zusätzliche Aspekte wie soziale Normen oder Gewohnheiten berücksichtigt werden, um eine noch realistischere Darstellung des Verhaltens zu erreichen. Hier sind einige mögliche Erweiterungen: Soziale Normen: Soziale Normen spielen eine wichtige Rolle im Entscheidungsverhalten von Menschen. Durch die Integration von sozialen Normen in das Modell könnte berücksichtigt werden, wie das Verhalten der Endnutzer durch gesellschaftliche Erwartungen und Normen beeinflusst wird. Dies könnte dazu beitragen, das kollektive Verhalten in einer Gemeinschaft besser zu verstehen und vorherzusagen. Gewohnheiten: Gewohnheiten sind ein weiterer wichtiger Faktor, der das Verhalten von Endnutzern beeinflusst. Indem Gewohnheiten in das Modell integriert werden, könnte das langfristige Verhalten der Endnutzer besser modelliert werden. Dies könnte dazu beitragen, Vorhersagen über langfristige Veränderungen im Verbrauchsverhalten zu treffen und entsprechende Maßnahmen abzuleiten. Emotionen und psychologische Faktoren: Emotionen und psychologische Faktoren spielen eine entscheidende Rolle im Entscheidungsverhalten. Durch die Berücksichtigung dieser Aspekte im Modell könnte eine tiefere Einsicht in das Verhalten der Endnutzer gewonnen werden. Dies könnte dazu beitragen, die Auswirkungen von Emotionen auf das Verbrauchsverhalten zu verstehen und entsprechende Strategien zur Verhaltensänderung zu entwickeln. Die Berücksichtigung dieser zusätzlichen Aspekte des irrationalen Verhaltens in zukünftigen Erweiterungen des Modells könnte zu einer umfassenderen und präziseren Modellierung des Verhaltens von Endnutzern führen und somit die Effektivität von Maßnahmen zur Verbrauchssteuerung und -optimierung verbessern.