Quantifizierung der Unsicherheit von Vorhersagen der Photovoltaikleistung zur Verbesserung der Teilnahme an Strommärkten

Core Concepts

Die Verwendung von Konformalvorhersage, einer aufstrebenden probabilistischen Vorhersagemethode, zur Quantifizierung der Unsicherheit von Tageslicht-Photovoltaikleistungsvorhersagen kann die Teilnahme an Strommärkten verbessern.

Abstract

Dieser Artikel untersucht die Verwendung von Konformalvorhersage (CP), einer aufstrebenden probabilistischen Vorhersagemethode, für Tageslicht-Photovoltaikleistungsvorhersagen, um die Teilnahme an Strommärkten zu verbessern. Zunächst werden Maschinenlernmodelle verwendet, um Punktvorhersagen zu erstellen. Anschließend werden verschiedene Varianten von CP implementiert, um die Unsicherheit dieser Vorhersagen durch die Erstellung von CP-Intervallen und kumulativen Verteilungsfunktionen zu quantifizieren. Optimale Mengenbote für den Strommarkt werden unter Verwendung verschiedener Bietstrategien unter Unsicherheit geschätzt, nämlich: Vertraue-der-Vorhersage, Worst-Case, Newsvendor und erwartete Nutzenmaximierung (EUM). Die Ergebnisse zeigen, dass CP in Kombination mit k-Nearest-Neighbors und/oder Mondrian-Binning die entsprechenden linearen Quantilregressoren übertrifft. Die Verwendung von CP in Kombination mit bestimmten Bietstrategien kann hohe Gewinne mit minimaler Energiebilanzabweichung erzielen. Konkret liefert die Verwendung von konformalem prädiktiven Systemen mit k-Nearest-Neighbors und Mondrian-Binning nach Random-Forest-Regression die besten Gewinne und Bilanzabweichungen unabhängig von der Entscheidungsfindungsstrategie. Die Kombination dieser Unsicherheitsquantifizierungsmethode mit der EUM-Strategie mit bedingtem Wert-bei-Risiko (CVaR) kann bis zu 93% des potenziellen Gewinns mit minimaler Energiebilanzabweichung erzielen.

Stats

Die Verwendung von Konformalvorhersage in Kombination mit bestimmten Bietstrategien kann hohe Gewinne mit minimaler Energiebilanzabweichung erzielen. Die Kombination von konformalem prädiktiven System mit k-Nearest-Neighbors und Mondrian-Binning nach Random-Forest-Regression liefert die besten Gewinne und Bilanzabweichungen unabhängig von der Entscheidungsfindungsstrategie. Die Kombination dieser Unsicherheitsquantifizierungsmethode mit der EUM-Strategie mit bedingtem Wert-bei-Risiko (CVaR) kann bis zu 93% des potenziellen Gewinns mit minimaler Energiebilanzabweichung erzielen.

Quotes

"Die Verwendung von Konformalvorhersage in Kombination mit bestimmten Bietstrategien kann hohe Gewinne mit minimaler Energiebilanzabweichung erzielen." "Die Kombination von konformalem prädiktiven System mit k-Nearest-Neighbors und Mondrian-Binning nach Random-Forest-Regression liefert die besten Gewinne und Bilanzabweichungen unabhängig von der Entscheidungsfindungsstrategie." "Die Kombination dieser Unsicherheitsquantifizierungsmethode mit der EUM-Strategie mit bedingtem Wert-bei-Risiko (CVaR) kann bis zu 93% des potenziellen Gewinns mit minimaler Energiebilanzabweichung erzielen."

Key Insights Distilled From

Conformal Prediction for Stochastic Decision-Making of PV Power in Electricity Markets

by Yvet Renkema... at arxiv.org 04-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.20149.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte die Einbeziehung des Intraday-Marktes die Entscheidungsfindungsstrategien weiter verbessern?

Die Einbeziehung des Intraday-Marktes könnte die Entscheidungsfindungsstrategien weiter verbessern, indem sie den Marktteilnehmern die Möglichkeit bietet, Prognosefehler zu korrigieren und somit flexibler auf unvorhergesehene Ereignisse zu reagieren. Durch die Berücksichtigung von Intraday-Marktdaten können die Modelle genauer kalibriert werden, was zu präziseren Vorhersagen und damit zu optimierten Entscheidungen führt. Darüber hinaus ermöglicht die Einbeziehung des Intraday-Marktes eine feinere Abstimmung der Bietstrategien, da die Marktteilnehmer in der Lage sind, ihre Angebots- und Nachfragestrategien an aktuelle Marktsituationen anzupassen. Dies kann zu einer Reduzierung von Ungleichgewichten und damit zu einer Optimierung der Profitabilität führen.

Welche Auswirkungen hätten komplexere Modelle und eine detailliertere Untersuchung der vereinfachenden Annahmen auf die Ergebnisse?

Die Verwendung komplexerer Modelle und eine detailliertere Untersuchung der vereinfachenden Annahmen könnten zu genaueren und präziseren Ergebnissen führen. Komplexere Modelle haben in der Regel eine höhere Vorhersagegenauigkeit und können die Unsicherheit in den Prognosen besser erfassen. Durch eine detailliertere Untersuchung der Annahmen können potenzielle Fehlerquellen identifiziert und korrigiert werden, was zu robusteren und zuverlässigeren Entscheidungsfindungsstrategien führt. Darüber hinaus können komplexere Modelle und eine detailliertere Untersuchung der Annahmen dazu beitragen, die Effektivität der Entscheidungsfindungsstrategien zu verbessern und die Profitabilität der Marktteilnehmer zu steigern.

Wie könnte ein Verfahren zur Bestimmung der Preisgebote in diesen Rahmen integriert werden?

Ein Verfahren zur Bestimmung der Preisgebote könnte in diesen Rahmen integriert werden, indem es die Preisprognosen in die Entscheidungsfindungsmodelle einbezieht. Dies würde es den Marktteilnehmern ermöglichen, ihre Angebots- und Nachfragestrategien basierend auf den erwarteten Preisen anzupassen. Durch die Integration von Preisprognosen in die Entscheidungsfindungsmodelle können die Marktteilnehmer ihre Bietstrategien optimieren und ihre Gewinnchancen maximieren. Darüber hinaus könnte ein solches Verfahren dazu beitragen, das Risiko von Ungleichgewichten zu minimieren und die Effizienz der Teilnahme an den Strommärkten zu verbessern.