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J-GLOBAL ID：201702225155624525   整理番号：17A0278830

電力市場参加のポートフォリオ最適化のためのGA最適化技術【Powered by NICT】

GA optimization technique for portfolio optimization of electricity market participation

著者 (3件)： Faia Ricardo (GECAD - Research Group on Intelligent Engineering and Computing for Advanced Innovation and Development, Polytechnic of Porto (ISEP/IPP), Portugal) ,  Pinto Tiago (GECAD - Research Group on Intelligent Engineering and Computing for Advanced Innovation and Development, Polytechnic of Porto (ISEP/IPP), Portugal) ,  Vale Zita (GECAD - Research Group on Intelligent Engineering and Computing for Advanced Innovation and Development, Polytechnic of Porto (ISEP/IPP), Portugal)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： SSCI  ページ： 1-7  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,複数の電力市場における最適参加の問題を解くための遺伝的アルゴリズム(GA)に基づく方法を提案した。電力市場のための新しい要求の出現により,意思決定支援,市場の機能を理解し,市場における種々のエンティティ間で起こる反復を予測するためのツールを開発するために基本となっている。人工知能はこれらのツールの開発に重要な役割を果たしている。人工知能技術を用いて,市場における異なる既存の選手をシミュレートするために,どのような状況に適応すべきこれら選手可能にし,いかなるタイプの取引をモデル化することが可能である。人工知能ベースのメタヒューリスティック最適化ツールは短時間で,決定論的技術は,高い実行時間を犠牲にすることができたものと非常に近い結果と問題解決を可能にした。,イベリア電力市場からの実データに基づくシミュレーションシナリオを用いて,得られた結果は,提案した方法は非常に速い実行時間における粒子群最適化(PSO)とシミュレーテッドアニーリング(SA)法,決定論的アプローチのものに非常に類似した目的関数結果を達成しながら,の以前の実装よりも良好な結果に到達することができることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 問題解決 ,  *最適化手法 ,  シミュレーテッドアニーリング ,  人工知能 ,  *電力市場 ,  遺伝的アルゴリズム ,  目的関数 ,  モデリング ,  粒子群最適化 ,  決定論 ,  ヒューリスティック最適化 ,  *ポートフォリオ最適化 ,  進化的計算
準シソーラス用語： 実行時間 ,  エンティティ ,  *参加 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 電力市場 ,  参加 ,  ポートフォリオ最適化 ,  Ga ,  最適化技術