Predict. Optimize. Revise. On Forecast and Policy Stability in Energy Management Systems

要約

この研究は、スイッチング コスト、予測精度、安定性の影響に焦点を当て、エネルギー管理システムに予測と最適化を統合するという課題に取り組んでいます。
これは、スイッチング コストを伴うオンライン最適化問題を分析するための新しいフレームワークを提案しており、決定論的および確率的予測によって可能になります。
この研究では、実証的評価と理論的分析を通じて、政策のパフォーマンスを形成する際の予測精度、安定性、切り替えコストのバランスを明らかにしています。
エネルギー管理アプリケーション内のバッテリー スケジューリングのコンテキストで実施され、確率的予測の安定性を評価するための指標が導入され、Citylearn 2022 コンペティションの実世界のケースを使用して、最適化の結果に対する予測の精度と安定性の影響が検証されます。
調査結果は、スイッチング コストが予測精度と安定性の間のトレードオフに大きな影響を与えることを示しており、意思決定を改善するために予測部門と運用部門の連携を可能にする統合システムの重要性を強調しています。
この調査では、ポリシーを長期間コミットする方が、頻繁に更新するよりも有利である可能性があることが示されています。
結果はまた、予測の安定性と政策実績との間に相関関係を示しており、安定した予測が切り替えコストを軽減できることを示唆しています。
提案されたフレームワークは、エネルギー管理システムの運用を設計する際に、エネルギー部門の意思決定者や予測担当者に貴重な洞察を提供します。

要約(オリジナル)

This research addresses the challenge of integrating forecasting and optimization in energy management systems, focusing on the impacts of switching costs, forecast accuracy, and stability. It proposes a novel framework for analyzing online optimization problems with switching costs and enabled by deterministic and probabilistic forecasts. Through empirical evaluation and theoretical analysis, the research reveals the balance between forecast accuracy, stability, and switching costs in shaping policy performance. Conducted in the context of battery scheduling within energy management applications, it introduces a metric for evaluating probabilistic forecast stability and examines the effects of forecast accuracy and stability on optimization outcomes using the real-world case of the Citylearn 2022 competition. Findings indicate that switching costs significantly influence the trade-off between forecast accuracy and stability, highlighting the importance of integrated systems that enable collaboration between forecasting and operational units for improved decision-making. The study shows that committing to a policy for longer periods can be advantageous over frequent updates. Results also show a correlation between forecast stability and policy performance, suggesting that stable forecasts can mitigate switching costs. The proposed framework provides valuable insights for energy sector decision-makers and forecast practitioners when designing the operation of an energy management system.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google