Sistemas multiagentes em mercados de energia elétrica/
Igor Alexandre Walter
TESE
Português
T/UNICAMP W171s
[Multiagent systems bidding approach for competitive electricity markets]
Campinas, SP : [s.n.], 2010.
184 p. : il.
Orientador: Fernando Antônio Campos Gomide
Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
Resumo: Sugerimos uma abordagem evolutiva para o projeto de estratégias de interação em sistemas multiagentes, especialmente estratégias de oferta modeladas como sistemas baseados em regras nebulosas. O objetivo é a aprendizagem das estratégias de oferta em leilões em modelos em que a base de...
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Resumo: Sugerimos uma abordagem evolutiva para o projeto de estratégias de interação em sistemas multiagentes, especialmente estratégias de oferta modeladas como sistemas baseados em regras nebulosas. O objetivo é a aprendizagem das estratégias de oferta em leilões em modelos em que a base de conhecimento sofre evolução para melhorar o desempenho dos agentes atuando em um ambiente competitivo. Dados para aprendizagem e otimização das estratégias são raros em ambientes competitivos como os leilões. Introduzimos um modelo de sistema genético fuzzy (GFS) cujos operadores genéticos utilizam uma representação de tamanho variável do cromossomo e uma relação hierárquica estabelecida através do fitness dos indivíduos, em um esquema que explora e explota o espaço de busca ao longo das gerações. A evolução de estratégias de interação permite a descoberta de comportamentos dos agentes previamente desconhecidos e inesperados, permitindouma análise mais rica dos mecanismos de negociação e seu papel como protocolo de coordenação. A aplicação da abordagem proposta no mercado de energia elétrica permite a simulação destes mercados através da evolução de estratégias de oferta (bidding) em leilões de energia. A reestruturação destes mercados nas economias contemporâneas apresenta novos desafios e oportunidades, uma vez que não há consenso sobre qual seria sua melhor organização. A evolução da estrutura organizacional destes mercados salienta a falta de discernimento sobre as principais questões a serem analisadas e levadas em consideração. Argumenta-se que a abordagem econômica neoclássica se mostra limitada na análise dos efeitos da reestruturação e no estudo do comportamento dos agentes econômicos competindo nos mercados de energia elétrica reestruturados. Apresentamos uma arquitetura computacional inspirada na Economia Computacional baseada em Agentes que permite a modelagem, estudo e simulação destes mercados. Aplicamos ferramentas de inteligência computacional adequadas à concepção dos agentes participantes nos mercados de energia e que podem ser estendidas a outros mecanismos de mercado e negociação. Os mercados de energia elétrica são sistemas complexos habitados por agentes econômicos com interesse próprio que interagem entre si. Concluímos que é natural modelar e simular estes mercados como sistemas multiagentes. A evolução de estratégias de oferta permite a descoberta de comportamentos que auxiliam na tomada de decisão de um participante e na avaliação do mecanismo de negociação por parte de seus projetistas
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Abstract: We suggest an evolutionary approach to design interaction strategies for multiagent systems, focusing on strategies modeled as fuzzy rule-based systems. The aim is to learn models represented by evolving knowledge bases to achieve agents' performance improvement when playing in a...
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Abstract: We suggest an evolutionary approach to design interaction strategies for multiagent systems, focusing on strategies modeled as fuzzy rule-based systems. The aim is to learn models represented by evolving knowledge bases to achieve agents' performance improvement when playing in a competitive environment. In competitive situations data for learning and tuning are rare and rule bases must jointly evolve with the databases. We introduce an evolutionary algorithm whose operators use variable length chromosome, a hierarchical relationship among individuals through fitness, and a scheme that successively explores and exploits the search space along generations. Evolution of interaction strategies uncovers unknown and unexpected agent behaviors and allows a richer analysis of negotiation mechanisms and their role as a coordination protocol. An application concerning an electricity market illustrates the effectiveness of the approach and allows to simulate the market through evolutionary bidding strategies. The restructuring process of power markets raises new challenges and opportunities, since there is no consensual market architecture. The evolution of the power industry organization shows a lack of insight about the issues to be addressed and taken into account. Several authors have considered the available tools based on the neoclassical economics theory a limited approach to analyze the effects of the industry restructuring and to study economical agents behavior participating in a restructured electricity market. We present Artificial Economy Multiagent System (AEMAS), a computational architecture inspired on Agent-based Computational Economics (ACE) that allows to model, study and simulate a power market. We apply Computational Intelligence tools to conceive the market agents that we expect could be extended to other negotiation environments. A power market is a complex system populated by self interested economical agents that interact. We conclude that it is feasible to model and simulate these markets on a multiagent system based approach. The evolution of bidding strategies allows to uncover new and unexpected behaviors that help to address the negotiation mechanism analysis by its designers and to support a market player decision process
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Gomide, Fernando Antonio Campos, 1951-
Orientador
Vellasco, Marley Maria Bernardes Rebuzzi
Avaliador
Correia, Paulo de Barros, 1954-
Avaliador
Soares Filho, Secundino, 1949-
Avaliador
Gudwin, Ricardo Ribeiro, 1967-
Avaliador
Ricarte, Ivan Luiz Marques, 1962-
Avaliador
Sistemas multiagentes em mercados de energia elétrica/
Igor Alexandre Walter
Sistemas multiagentes em mercados de energia elétrica/
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