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

要約

この研究では、エネルギー管理システムにおける予測と最適化の統合という課題に取り組み、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ている。決定論的予測と確率論的予測によって可能となる、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枠組みを提案する。実証的な評価と理論的な分析を通じて、政策のパフォーマンスを形成する上での予測精度、安定性、スイッチングコストのバランスを明らかにする。エネルギー管理アプリケーションにおけるバッテリーのスケジューリングという文脈で実施された本研究では、確率的予測の安定性を評価するための指標を導入し、Citylearn 2022コンペティションという実世界の事例を用いて、予測精度と安定性が最適化の結果に及ぼす影響を検証している。その結果、スイッチング・コストが予測精度と安定性のトレードオフに大きく影響することが示され、意思決定を改善するための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が浮き彫りになった。本研究は、頻繁に更新するよりも、より長い期間、政策にコミットする方が有利であることを示している。結果はまた、予測の安定性と政策のパフォーマンスとの間に相関関係があることを示しており、安定した予測がスイッチング・コストを軽減できることを示唆している。提案された枠組みは、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と予測実務者に貴重な洞察を提供する。

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.

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