Vi anser att det är ett problem att förutse den sammanlagda efterfrågan hos en pool av priskänsliga elkonsumenter. Svaren på den aggregerade belastningen på priset modelleras av ett optimeringsproblem som kännetecknas av en uppsättning marginella nyttokurvor och minimala och maximala strömförbrukningsgränser. Uppgiften att uppskatta dessa parametrar behandlas med hjälp av ett generaliserat omvänt optimeringsschema som i sin tur kräver att lösa ett icke konvext matematiskt program. Vi introducerar en lösningsmetod som övervinner de icke konvexa genom att istället lösa två linjära problem med en straffterm, som är statistiskt justerad med hjälp av en korsvalideringsalgoritm. Den föreslagna metoden är datadriven och utnyttjar information från regressorer, såsom tid- och vädervariabler, för att ta hänsyn till förändringar i parameteruppskattningarna. Kraftbelastningen hos en grupp värme-, ventilations- och luftkonditioneringssystem i byggnader simuleras, och resultaten visar att koncernens sammanlagda efterfrågan framgångsrikt kan fångas upp av den föreslagna modellen, vilket gör den lämplig för kortsiktiga prognosändamål. Index Terms-Inversoptimering, belastningsprognoser, smart rutnät, efterfrågeflexibilitet. Den notation som används i hela papperet anges nedan för snabb referens. Andra symboler definieras enligt vad som krävs. Tidsperiod, som sträcker sig från 1 till T. b Marginal allmännyttiga block, från 1 till B. r Regressor, från 1 till R. Beslut Variabler x b,t Ladda från energiblock b och tid t. P t Lägre gräns för elförbrukning vid tiden t. P t Övre gräns för elförbrukning vid tiden t. u b,t Marginal nytta av lastblock b vid tiden t. μ Intercept för den lägre belastningsförbrukning bunden.
Ett annat tillvägagångssätt består i att modellera svaret på elpriset som ett omvänt optimeringsproblem med en uppsättning marginal nyttokurvor och förbrukningsgränser som i REF där författarna har infört en lösning för detta icke-konvexa matematiska program.
Short-Term Forecasting of Price-Responsive Loads Using Inverse Optimization
{'venue': 'IEEE Transactions on Smart Grid', 'journal': 'IEEE Transactions on Smart Grid', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Mathematics', 'Computer Science']}