Modelo De Apoyo A La Comercialización De Electricidad Usando Lógica Difusa Y Aprendizaje De Máquina

• Julián Moreno Cadavid ^[1] ; Demetrio Arturo Ovalle Carranza ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional de Colombia

     Universidad Nacional de Colombia

     Colombia

     
• Localización: DYNA: revista de la Facultad de Minas. Universidad Nacional de Colombia. Sede Medellín, ISSN 0012-7353, Vol. 76, Nº. 159, 2009, págs. 67-76
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Support Model For Electricity Trade Using Fuzzy Logic And Machine Learning
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• Resumen
  • español

    El trabajo que se describe en este artículo explora la posibilidad de emplear un modelo basado en la lógica difusa y en el aprendizaje de máquina para que los agentes comercializadores del mercado eléctrico Colombiano, o de alguno con características similares, maximicen sus utilidades de acuerdo a su perfil de riesgo. El modelo consta de dos partes, la primera es un sistema experto difuso que les brinda a estos agentes una recomendación respecto a la estrategia comercial que deben emplear, y cuya definición depende principalmente de las condiciones del mercado. La segunda es un mecanismo de aprendizaje por refuerzo con el que los agentes “aprenden” a medida que perciben las consecuencias que sus acciones les acarrean, de manera que las modifican esperando obtener una recompensa no solo en el corto sino también en el largo plazo.

  • English

    The work presented in this paper explores the posibility of using a model based on fuzzy logic and machine learning in order to maximize the profits of Colombian energy trade agents according to their risk profile.

    The model has two parts, the first one is a fuzzy expert system that gives to these agents a recommendation about the trade strategy they should follow, and whose definition depends mainly on market conditions. The second one is a reinforced learning mechanism with which the agents “learn” when they perceive the consequences of their actions, so they modify them looking for a reward not just in short but also in long term.