文献

J-GLOBAL ID：201702289362356329   整理番号：17A0450051

スマートグリッド市場における戦略的電力取引のためのハイブリッド学習に基づくブローカーモデル【Powered by NICT】

A hybrid-learning based broker model for strategic power trading in smart grid markets

著者 (3件)： Wang Xishun (School of Computing and Information Technology, University of Wollongong, Australia) ,  Zhang Minjie (School of Computing and Information Technology, University of Wollongong, Australia) ,  Ren Fenghui (School of Computing and Information Technology, University of Wollongong, Australia)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 119  ページ： 142-151  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スマートグリッド市場が動的で複雑なと,ブローカは市場をより良く管理に導入されている。しかし,ブローカは,大きな課題,消費者の変化するエネルギー需要,市場変化価格,互いに間の競合を含むに直面している。本論文では,ハイブリッド学習(教師なし,教師つき学習および強化学習を含む)に基づく知的ブローカモデル,スマートグリッド市場の動力学と複雑さに適応するスマート取引戦略を提案した。提案したブローカーモデルは三相互接続モジュールから構成されている。顧客需要予測モジュールは,データ駆動法を用いて,様々な消費者の短期需要を予測した。卸売市場モジュールは,予測需要に基づく一日先行電力オークションのためのMarkov決定過程を採用した。小売市場モジュールは小売市場における他のブローカと競合する異なるタイプの消費者の価格を最適化するために独立した強化学習プロセス紹介した。電力TACプラットフォームに対する提案したブローカーモデルを評価した。実験を行いその結果,提案ブローカだけでなく利益に競争力があるが,良好な需給バランスを維持することを示した。添加では,競争電力市場環境における二経験則は,市場でし烈な競争がある:1.利益マージンが収縮を発見2需給の不均衡速度が増加する市場環境がより競争力がある。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 需要予測 ,  強化学習 ,  消費者 ,  小売 ,  *スマートグリッド ,  *電力 ,  エネルギー需要 ,  最適化
準シソーラス用語： 需給 ,  市場環境 ,  需給バランス ,  オークション ,  卸売市場 ,  *ハイブリッド学習 ,  *電力取引 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： スマートグリッド市場 ,  ブローカモデル ,  データ駆動 ,  ハイブリッド学習

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (6件)： スマートグリッド ,  市場 ,  戦略 ,  電力取引 ,  ハイブリッド学習 ,  モデル