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J-GLOBAL ID：201802254749567770   整理番号：18A0187934

強化学習に基づく需要側負荷のスマート入札戦略【Powered by NICT】

Smart bidding strategy of the demand-side loads based on the reinforcement learning

著者 (5件)： Zhou Jing (Power Automation Department China Electric Power Research Institute Nan Jing, China) ,  Wang Ke (Power Automation Department China Electric Power Research Institute Nan Jing, China) ,  Mao Wenbo (Power Automation Department China Electric Power Research Institute Nan Jing, China) ,  Wang Yong (Power Automation Department China Electric Power Research Institute Nan Jing, China) ,  Huang Pengxiang (Distribution network dispatch department State Grid Anhui Electrical Power Company He Fei, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EI2  ページ： 1-5  発行年： 2017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： 中国における電力市場の急速な改革により,市場参加者をなる需要側負荷に必要であるより実用的でスマート入札戦略。異なる調節特性に基づいて,連続または離散調節需要負荷のための確立した区分的調節コストモデル。一方,市場の需要と歴史的データに加えて因子を考慮して,本論文では,適応強化学習モデルに基づくインテリジェント入札戦略を提案した。入札戦略のプロセスのフローチャートも提案した。最後に,シミュレーション結果は,入札戦略は簡単で,操作が簡単であることを示し,これは需要側負荷の意思決定能力をさらに向上させるだろう。Copyright 2018 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： 意思決定 ,  シミュレーション ,  中華人民共和国 ,  学習モデル ,  電力市場 ,  高速度 ,  *強化学習 ,  流れ図
準シソーラス用語： コストモデル ,  *入札戦略 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力工学・電力事業一般  (NB01000X)

タイトルに関連する用語 (3件)： 強化学習 ,  需要 ,  入札戦略