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J-GLOBAL ID：201702263511750986   整理番号：17A0666263

不確実性の下での前日電力市場における需要側資源アグリゲータのためのリスク回避最適入札戦略【Powered by NICT】

Risk-Averse Optimal Bidding Strategy for Demand-Side Resource Aggregators in Day-Ahead Electricity Markets Under Uncertainty

著者 (4件)： Xu Zhiwei (Department of Electrical Engineering, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Hu Zechun (Department of Electrical Engineering, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Song Yonghua (Department of Electrical Engineering, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Wang Jianhui (Argonne National Laboratory, Lemont, IL, USA)
資料名： IEEE Transactions on Smart Grid  (IEEE Transactions on Smart Grid)
巻： 8  号： 1  ページ： 96-105  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2294A  ISSN： 1949-3053  CODEN： ITSGBQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文ではまず,いろいろなフレキシブル需要側資源(例えば,プラグイン電気自動車と分散型発電)を特性化するために一般的なモデルを提示した。モデリング結果に影響する不確実性の重要な源が同定され,それらは複数の確率的シナリオによって特性化した。資源のためのアグリゲータ条件付き想定最大損失額(VaR)理論に基づく需要側のリスク忌避最適入札定式化を提案した。具体的には,この戦略は,集団確率がしきい値以上ではない最悪のシナリオのサブセット上で期待通りの後悔値を最小化しようとした。著者らのアプローチは,一日前(DA)入札戦略のロバスト性を保証する再生可能発電,リアルタイム価格,および電力需要に関連する不確実性を考慮した。三ベンチマーク入札戦略に対する数値シミュレーション,Varベースアプローチと従来のシナリオベースの確率的計画法アプローチを行った。提案した戦略は,ヘッジ高後悔リスクの観点からベンチマーク戦略性能的に優れており,ベンチマークに匹敵する計算効率とDA入札コストをもたらすことを見出した。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： シミュレーション ,  発電 ,  キャラクタリゼーション ,  モデリング ,  *不確実性 ,  確率的計画法 ,  電力需要 ,  *電力市場 ,  ロバスト性 ,  ベンチマーク ,  定式化
準シソーラス用語： 計算効率 ,  数値シミュレーション ,  後悔 ,  *入札戦略 ,  *リスク回避 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 送電  (NB05030G) ,  電気自動車  (QG07020B)

タイトルに関連する用語 (6件)： 不確実性 ,  電力市場 ,  需要 ,  資源 ,  リスク回避 ,  入札戦略