
EnergyBidSim
KI-gestuetzte Preisprognose fuer Day-Ahead-Maerkte
Verlag Unser Wissen
Published on 12. November 2025
Book
Paperback/Softback
304 pages
978-620-9-03883-9 (ISBN)
Description
In diesem Buch werden fortschrittliche meta-heuristische Algorithmen und ein Multi-Agenten-System (MAS) für intelligente Ausschreibungen auf dem restrukturierten Day-Ahead-Energiemarkt vorgestellt. Es werden verbesserte Versionen des Moth Flame Optimizer (OB-MFO), des Firefly Algorithmus (RFA) und eines hybriden WOA-SCA vorgeschlagen, die auf oppositionellem Lernen und adaptiven Techniken beruhen und in Benchmark-Tests überlegene Leistungen zeigen. Diese Algorithmen werden auf Marktgebotsszenarien unter Unsicherheit angewandt und anhand von Metriken wie Preisvolatilität und Marktmacht bewertet. Außerdem wird ein geschichteter MAS-Rahmen eingeführt, der eine dynamische Entscheidungsfindung mit unvollständigen Daten ermöglicht. Die Ergebnisse auf Testsystemen, einschließlich IEEE-14-Bus, zeigen eine verbesserte Genauigkeit und Effizienz im Vergleich zu herkömmlichen Methoden.
More details
Language
German
Product notice
Paperback (trade)
Unsewn / adhesive bound
Dimensions
Height: 220 mm
Width: 150 mm
Thickness: 19 mm
Weight
471 gr
ISBN-13
978-620-9-03883-9 (9786209038839)
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Persons
Dr. Pooja Jain und Dr. Ankush Tandon sind außerordentliche Professoren am Swami Keshvanand Institute of Technology, Jaipur. Dr. Jain ist spezialisiert auf intelligentes Bieten, Optimierung und Multiagentensysteme und hat mehrere Publikationen und Patente veröffentlicht. Dr. Tandon konzentriert sich auf die Optimierung von Energiesystemen und dezentrale Erzeugung.