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电力套利中基于分位数的交易策略优化
将可再生资源、储能设备、电力市场、交易策略和电池储能系统作为关键词，研究了通过优化交易策略和量化预测来提高电力市场效率，同时评估了商业电池储能系统的经济可行性。
PDF15 days ago
ReModels: 分位数回归平均模型
这篇论文介绍了一个包括 Quantile Regression Averaging（QRA）方法及其在过去几年中出现的修改的 Python 软件包，该软件包还促进了与电力市场相关的数据获取和准备，以及模型预测的评估。
PDF2 months ago
电力市场中光伏发电的随机决策的一致性预测
该论文研究了使用符合性预测（CP）这种新兴的概率预测方法对光伏发电功率进行次日预测，以提高其参与电力市场的效果。研究结果表明，将 CP 与最近邻和 / 或 Mondrian binning 相结合优于线性分位数回归器，将 CP 与特定的竞标
PDF3 months ago
使用规范化流生成提前一天电力价格的多变量情境
使用全数据驱动的深度生成模型 —— 正规流模型，在电力市场的实现和预测不确定性方面进行电力价格的概率预测。研究表明，正规流模型生成高质量的场景，能够复现真实价格分布并提供高度准确的预测结果；同时，该模型在适应不断变化的市场条件方面的改进，使
PDF7 months ago
解构电力市场价格事件的机器学习框架
使用基于机器学习的分析框架，我们解析了现代带有高比例可再生能源的电力市场中价格波动事件的主要驱动因素，结果可应用于市场设计、可再生能源的调度和削减、运营以及网络安全应用等关键领域。
PDF10 months ago
面向日前市场的虚拟电力厂战略出价安全强化学习
该论文提出了一种新颖的安全强化学习算法，用于虚拟电力厂在日前电力市场上的战略竞标，同时考虑了虚拟电力厂内部复杂的物理约束，并结合 DDPG 方法设计了投影安全屏障和奖励机制，最终在 IEEE 13-bus 网络上展示了提出方法的有效性。
PDFa year ago
基于模仿学习的算法，用于在现代电力市场中实现先验知识转移，用于贝叶斯纳什均衡估计
提出了一种 Bayesian Nash Equilibrium 策略来优化标的策略，利用 Bayes-adaptive Markov Decision Process in FEM（BAMDP-FEM）将先验知识考虑在内，同时使用 Mult
PDFa year ago
基于图卷积神经网络的多智能体强化学习：电力市场发电策略的最优化竞价策略
本研究提出了一种基于 DRL 和 GCN 的分布式学习算法，使代理人能够通过从环境中获取反馈来改进投标策略并增加利润，同时将空间系统拓扑的信息输入到 GCN 中，帮助代理人了解系统结构并提高决策的准确性。在 IEEE 30-bus 系统和
PDF2 years ago
OpenGridGym：一个开源的适用于分布式市场模拟的 AI 工具包
本研究介绍 OpenGridGym，一个基于 Python 的开源模拟软件包，能够将分布式市场模拟与最先进的人工智能决策算法进行无缝集成。该工具通过多个案例展示了其价值，并提供了多个模块用于模拟电力网格，市场机制和环境等。旨在帮助研究人员解
PDF2 years ago
最优能量需求响应管理的平均场道德风险
本研究通过考虑消费者的平均数场影响，量化需求响应合同在电力市场中的影响，并将问题归纳为一个关于道德风险的委托代理问题，最终制定出一种最优合同以降低电力生产成本。
PDF5 years ago