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J-GLOBAL ID：201702287678310513   整理番号：17A0755975

NPSO LRSを用いた電力市場参加のためのポートフォリオ最適化【Powered by NICT】

Portfolio Optimization for Electricity Market Participation with NPSO-LRS

著者 (3件)： Faia Ricardo ,  Pinto Tiago ,  Vale Zita
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： DEXA  ページ： 148-152  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： 電力市場における大規模変化は,過去数年間に発生し,再生可能エネルギーの大量導入の結果した。これらの変化は,電気産業を通して影響を与えることを再構成過程をもたらした。電力市場の1例は,関連する例であり,取引の新しい形が出現し,新しい市場実体を作成した。これらの変化と共に,電力市場の複雑さも増加し,それはそれらの意思決定プロセスに適切な支援のための関与するプレーヤーの必要性を明らかにした。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。,特にマルチエージェントシステムは,部門の利害関係者により検討された。人工知能も最適化のためのインテリジェント解,短時間かつ決定論的技術で達成されたもの,通常非常に高い実行時間の結果に非常に類似した結果を用いたトラブルシューティングを可能にすることを提供した。本論文で示した研究は,電力市場参加のためのポートフォリオ最適化問題を解くことを目的としている,NPSO LRS(局所ランダム探索を用いた新しい粒子群最適化)に基づくアプローチを用いた。提案した方法は,電力市場参加者の意思決定を支援するために使用した。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： 再生エネルギー ,  *電力市場 ,  意思決定 ,  *最適化 ,  再構成 ,  人工知能 ,  *市場 ,  マルチエージェントシステム ,  粒子群最適化 ,  ランダム探索 ,  決定論 ,  *ポートフォリオ最適化 ,  ステークホルダ ,  *改変
準シソーラス用語： 実行時間 ,  利害関係者 ,  プレイヤ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電力工学・電力事業一般  (NB01000X) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 電力市場 ,  参加 ,  ポートフォリオ最適化