Predict+Optimize Problem in Renewable Energy Scheduling

要約

予測+最適化フレームワークは、予測と最適化を統合して、変動性と不確実性が重要な要因である再生可能エネルギーのスケジューリングなどの実際の課題に対処します。
このペーパーベンチマークは、再生可能エネルギーのスケジューリングの予測+最適化に関するIEEE技術的課題からのソリューション、再生可能な生産と需要の予測とエネルギーコストの最適化に焦点を当てています。
この競争には、合計で49人の参加者が集まりました。
トップランクの方法では、LightGBMアンサンブルを使用した確率的最適化を採用し、決定論的アプローチと比較して少なくとも2％のエネルギーコストの削減を達成しました。
公開されたデータと問題の設定は、エネルギーシステムの統合予測最適化方法をさらに調査するためのベンチマークを確立し、費用対効果の高い信頼できるエネルギー管理を実現する最適化モデルの予測不確実性を考慮することの重要性を強調しています。
この作業の斬新さは、実世界の再生可能エネルギースケジューリングの問題に適用される予測+最適化方法論の包括的な評価にあり、提案されたソリューションのスケーラビリティ、一般化、および有効性に関する洞察を提供します。
潜在的なアプリケーションは、エネルギーシステムを超えて、サプライチェーンの管理、輸送計画、財務ポートフォリオの最適化など、統合予測と最適化を必要とする任意のドメインに拡張します。

要約(オリジナル)

Predict+Optimize frameworks integrate forecasting and optimization to address real-world challenges such as renewable energy scheduling, where variability and uncertainty are critical factors. This paper benchmarks solutions from the IEEE-CIS Technical Challenge on Predict+Optimize for Renewable Energy Scheduling, focusing on forecasting renewable production and demand and optimizing energy cost. The competition attracted 49 participants in total. The top-ranked method employed stochastic optimization using LightGBM ensembles, and achieved at least a 2% reduction in energy costs compared to deterministic approaches, demonstrating that the most accurate point forecast does not necessarily guarantee the best performance in downstream optimization. The published data and problem setting establish a benchmark for further research into integrated forecasting-optimization methods for energy systems, highlighting the importance of considering forecast uncertainty in optimization models to achieve cost-effective and reliable energy management. The novelty of this work lies in its comprehensive evaluation of Predict+Optimize methodologies applied to a real-world renewable energy scheduling problem, providing insights into the scalability, generalizability, and effectiveness of the proposed solutions. Potential applications extend beyond energy systems to any domain requiring integrated forecasting and optimization, such as supply chain management, transportation planning, and financial portfolio optimization.

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