EnergyBidSim
Prognozowanie cen dla rynkow dnia nastepnego z wykorzystaniem sztucznej inteligencji
Published on 12. November 2025
Book
Paperback/Softback
296 pages
978-620-9-14265-9 (ISBN)
Description
Niniejsza ksi¿¿ka przedstawia zaawansowane algorytmy metaheurystyczne i system wieloagentowy (MAS) do inteligentnego licytowania na zrestrukturyzowanym rynku energii z jednodniowym wyprzedzeniem. Zaproponowano ulepszone wersje algorytmów Moth Flame Optimizer (OB-MFO), Firefly Algorithm (RFA) i hybrydowego WOA-SCA z wykorzystaniem technik uczenia si¿ opartych na opozycji i technik adaptacyjnych, wykazuj¿c doskonä¿ wydajno¿¿ w testach porównawczych. Algorytmy te s¿ stosowane w scenariuszach licytacji rynkowych w warunkach niepewno¿ci, ocenianych przy u¿yciu takich wskäników, jak zmienno¿¿ cen i si¿a rynkowa. Wprowadzono równie¿ warstwow¿ struktur¿ MAS, umo¿liwiaj¿c¿ dynamiczne podejmowanie decyzji przy niepe¿nych danych. Wyniki na systemach testowych, w tym na magistrali IEEE-14, pokazuj¿ lepsz¿ dok¿adno¿¿ i wydajno¿¿ w porównaniu z tradycyjnymi metodami.
More details
Language
Other
Product notice
Paperback (trade)
Unsewn / adhesive bound
Dimensions
Height: 220 mm
Width: 150 mm
Thickness: 18 mm
Weight
459 gr
ISBN-13
978-620-9-14265-9 (9786209142659)
Copyright in bibliographic data and cover images is held by Nielsen Book Services Limited or by the publishers or by their respective licensors: all rights reserved.
Schweitzer Classification
Persons
Dr Pooja Jain i dr Ankush Tandon s¿ profesorami nadzwyczajnymi w Swami Keshvanand Institute of Technology w Jaipurze. Dr Jain specjalizuje si¿ w inteligentnym licytowaniu, optymalizacji i systemach wieloagentowych, z kilkoma publikacjami i patentami. Dr Tandon koncentruje si¿ na optymalizacji systemów energetycznych i rozproszonym wytwarzaniu energii.