ترجمه فارسی مقاله ارزیابی تاثیر چند DER Aggregators بر بازارهای انرژی عمده فروشی: یک رویکرد میدانی متوسط ​​ترکیبی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Evaluating the Impact of Multiple DER Aggregators on Wholesale Energy Markets: A Hybrid Mean Field Approach
عنوان مقاله به فارسی ارزیابی تاثیر چند DER Aggregators بر بازارهای انرژی عمده فروشی: یک رویکرد میدانی متوسط ​​ترکیبی
نویسندگان Jun He, Andrew L. Liu
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 13
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Systems and Control,Artificial Intelligence,Machine Learning,General Economics,Optimization and Control,سیستم ها و کنترل , هوش مصنوعی , یادگیری ماشین , اقتصاد عمومی , بهینه سازی و کنترل ,
توضیحات Submitted 27 August, 2024; originally announced September 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده در 27 اوت 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد.
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

The integration of distributed energy resources (DERs) into wholesale energy markets can greatly enhance grid flexibility, improve market efficiency, and contribute to a more sustainable energy future. As DERs -- such as solar PV panels and energy storage -- proliferate, effective mechanisms are needed to ensure that small prosumers can participate meaningfully in these markets. We study a wholesale market model featuring multiple DER aggregators, each controlling a portfolio of DER resources and bidding into the market on behalf of the DER asset owners. The key of our approach lies in recognizing the repeated nature of market interactions the ability of participants to learn and adapt over time. Specifically, Aggregators repeatedly interact with each other and with other suppliers in the wholesale market, collectively shaping wholesale electricity prices (aka the locational marginal prices (LMPs)). We model this multi-agent interaction using a mean-field game (MFG), which uses market information -- reflecting the average behavior of market participants -- to enable each aggregator to predict long-term LMP trends and make informed decisions. For each aggregator, because they control the DERs within their portfolio under certain contract structures, we employ a mean-field control (MFC) approach (as opposed to a MFG) to learn an optimal policy that maximizes the total rewards of the DERs under their management. We also propose a reinforcement learning (RL)-based method to help each agent learn optimal strategies within the MFG framework, enhancing their ability to adapt to market conditions and uncertainties. Numerical simulations show that LMPs quickly reach a steady state in the hybrid mean-field approach. Furthermore, our results demonstrate that the combination of energy storage and mean-field learning significantly reduces price volatility compared to scenarios without storage.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

ادغام منابع انرژی توزیع شده (DERS) در بازارهای عمده فروشی انرژی می تواند انعطاف پذیری شبکه را تا حد زیادی افزایش دهد ، کارایی بازار را بهبود بخشد و به آینده انرژی پایدار کمک کند.به عنوان DERS - مانند پانل های PV خورشیدی و ذخیره انرژی - به مکانیسم های موثر تکثیر می شود تا اطمینان حاصل شود که پرومورهای کوچک می توانند در این بازارها به طور معناداری شرکت کنند.ما یک مدل عمده فروشی در بازار را که شامل چندین جمع کننده DER است ، مطالعه می کنیم که هر یک از آنها یک نمونه کارها از منابع DER را کنترل می کنند و به نمایندگی از صاحبان دارایی Der.کلید رویکرد ما در شناخت ماهیت مکرر تعامل بازار توانایی شرکت کنندگان در یادگیری و سازگاری با گذشت زمان است.به طور خاص ، جمع کننده ها به طور مکرر با یکدیگر و با سایر تأمین کنندگان در بازار عمده فروشی در تعامل هستند و به طور جمعی قیمت های عمده فروشی برق را شکل می دهند (با نام قیمت های حاشیه محلی (LMP)).ما این تعامل چند عامل را با استفاده از یک بازی میانگین میدان (MFG) مدل می کنیم ، که از اطلاعات بازار استفاده می کند-منعکس کننده رفتار متوسط ​​شرکت کنندگان در بازار-برای اینکه هر جمع کننده بتواند روند LMP بلند مدت را پیش بینی کند و تصمیمات آگاهانه ای را پیش بینی کند.برای هر جمع کننده ، زیرا آنها DERS را در نمونه کارها خود تحت ساختار خاص قرارداد کنترل می کنند ، ما از یک رویکرد کنترل میدان میانگین (MFC) (بر خلاف یک MFG) استفاده می کنیم تا یک سیاست بهینه را بیاموزیم که به حداکثر رساندن کل پاداش های DERS در زیر آنها باشد.مدیریت.ما همچنین یک روش مبتنی بر یادگیری تقویت کننده (RL) را برای کمک به هر نماینده در یادگیری استراتژی های بهینه در چارچوب MFG پیشنهاد می کنیم و توانایی آنها در سازگاری با شرایط بازار و عدم قطعیت ها را افزایش می دهد.شبیه سازی های عددی نشان می دهد که LMP ها به سرعت در رویکرد میانگین میدان ترکیبی به حالت پایدار می رسند.علاوه بر این ، نتایج ما نشان می دهد که ترکیبی از ذخیره انرژی و یادگیری میدانی به طور قابل توجهی نوسانات قیمت را در مقایسه با سناریوهای بدون ذخیره کاهش می دهد.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.