Abstract-This paper presenterar en metod baserad på genetiska algoritmer (GA) för att lösa problemet med optimalt deltagande på flera elmarknader. Med framväxten av nya krav på elkraftsmarknaderna har det blivit grundläggande att utveckla verktyg för att hjälpa till med beslutsfattandet, förstå hur marknaderna fungerar och förutse iterationer som uppstår mellan de olika enheterna på marknaden. Artificiell intelligens spelar en avgörande roll i utvecklingen av dessa verktyg. Med hjälp av artificiell intelligens teknik, är det möjligt att simulera de olika befintliga aktörerna på marknaden, att göra det möjligt för dessa spelare att anpassa sig till alla situationer, och att modellera alla typer av handel. Artificiell intelligens baserade metaheuristiska optimeringsverktyg gör det möjligt att lösa problem på kort tid, och med mycket nära resultat till dem som deterministiska tekniker kan uppnå, på bekostnad av en hög utförandetid. De uppnådda resultaten, med hjälp av ett simuleringsscenario baserat på verkliga data från den iberiska elmarknaden, visar att den föreslagna metoden kan nå bättre resultat än tidigare implementeringar av en Partikelsvamoptimering (PSO) och en Simulated Annealing (SA) metoder, samtidigt som uppnå mycket liknande objektiva funktionsresultat som en deterministisk metod, i en mycket snabbare genomförandetid.
Faia m.fl. föreslås i REF en Genetisk Algoritm (GA) baserad metod för att lösa problemet med portföljoptimering för att simulera den iberiska elmarknaden.
GA optimization technique for portfolio optimization of electricity market participation
{'venue': '2016 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI)', 'journal': '2016 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}