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J-GLOBAL ID：202202257865096861   整理番号：22A0913435

リアルタイム位置決め限界価格の予測:GANベースアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Predicting Real-Time Locational Marginal Prices: A GAN-Based Approach

著者 (2件)： Zhang Zhongxia (School of Electrical, Computer and Energy Engineering, Arizona State University, Tempe, AZ, USA) ,  Wu Meng (School of Electrical, Computer and Energy Engineering, Arizona State University, Tempe, AZ, USA)
資料名： IEEE Transactions on Power Systems  (IEEE Transactions on Power Systems)
巻： 37  号： 2  ページ： 1286-1296  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0872B  ISSN： 0885-8950  CODEN： ITPSEG  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： 電力市場参加者は,公共市場データを用いたデータ駆動方法に依存し,位置限界価格(LMP)を予測し,そして,それらは,秘密電力系統モデルと操作の詳細をアクセスできないので,最適入札戦略を決定する。本論文では,システム全体の不均一公共市場データを3次元(3D)テンソルに組織化し,それらの時空間相関を保存できる。歴史的市場データテンソルに保存される時空間相関を学習することにより,リアルタイム位置限界価格(RTLMP)を予測するために,生成敵対ネットワーク(GAN)ベースのアプローチを提案した。自己回帰移動平均(ARMA)キャリブレーション法を採用して,予測精度を改善した。中大陸独立システムOperator(MISO)と南西電力プール(SPP)からの公共市場データを用いた事例研究は,提案した方法がRTLMP間の時空間相関を学習でき,正確なRTLMP予測を実行することができることを実証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： テンソル ,  *価格 ,  市場 ,  電力 ,  ネットワーク ,  システムモデル ,  大陸 ,  事例研究 ,  三次元 ,  ARMAモデル ,  電力市場
準シソーラス用語： 予測精度 ,  入札戦略 ,  データ駆動 ,  自己回帰 , 【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 (5件)： リアルタイム ,  限界 ,  価格 ,  予測 ,  GaN