В такой постановке есть одна проблема. Предполагается, что у игроков (по крайней мере, у постоянно ставившего на "орла") есть неограниченный капитал. Обычно, при формулировки задачи финансового рынка через стохастические диффуры предполагается, что процесс ("гейн процесс") ограничен снизу.tessob wrote: ↑16 Mar 2017 15:59
Что касается самой задачи, то она, мягко говоря, странная. Ее можно сформулировать немного проще. Предположим, что есть ассиметричная монетка, где орел выпадает с вероятностью 0.7 (решка 0.3). Вы играете в игру с единственным оппонентом и называете сторону, которая выпадет следующей. Если вы выигрываете, то получаете 1$, если проигрываете, то платите его. Нужно просто ставить на орла. Вы же пытаетесь строить модель случайного процесса, основывая свой выбор на предыдущих значениях. Это только математическая сторона.
Machine Learning again
-
- Уже с Приветом
- Posts: 5104
- Joined: 19 Oct 2004 01:46
Re: Machine Learning again
-
- Уже с Приветом
- Posts: 5104
- Joined: 19 Oct 2004 01:46
Re: Machine Learning again
Я не знаю, какую задачу решает Королева, но ведь можно рассмотреть задачу с точки зрения задачи расписания (известная задача). Можно спрогнозировать расписание потребления энергии, а потом оптимизировать с точки зрения включения/отключения генераторов. Потери и т.п. можно моделировать как нормальное распределения с нулевым средним и постоянным стандартным отклонением. Неопределённость можно трактовать этим распределением. Предполагается, что дисперсия не очень велика по сравнению со средними значениями самой функции генерация/потребления. В противном случае, моделировать шум - пустая затея.tessob wrote: ↑20 Mar 2017 08:37 Я правда не понимаю как знания об объеме потребления каждым отдельным клиентом могут улучшить существующую модель управления режимами работы турбин. Объем потребления конечных потребителей будет всегда меньше величины генерации на случайную величину с большой дисперсией.
Более того, если такие потери являются случайной величиной, а сама задача является попыткой оптимизировать функцию от объема потребления и случайной величины, то результатом такой функции тоже будет случайная величина. Можно заменить случайную величину потерь мат ожиданием, но при большой дисперсии это будет уже "оптимизация средней по больнице".
"Падеж электронов" - это уже классика.
-
- Уже с Приветом
- Posts: 5104
- Joined: 19 Oct 2004 01:46
Re: Machine Learning again
Полностью согласен. Теперь ждем выхода самой Королевы.Think_Different wrote: ↑20 Mar 2017 16:27 Думаю будет проще если Королева вам на пальцах объяснит суть задачи
-
- Уже с Приветом
- Posts: 545
- Joined: 07 Jan 2016 13:04
Re: Machine Learning again
Наверное именно в этом и дело. Сейчас читаю это, раз наверное в пятый, и чувствую собственные волосяные луковицы. Чудна, чудна ты Австралийская энергетика.Снежная Королева wrote: ↑21 Mar 2017 13:40Может поэтому европейцы не понимают что такое dynamic hedging?
Европейцы используют суточный спотовый рынок, т.к. очень легко планировать работу оборудования. Есть классический двугорбый график потребления и в пределах суток любые случайные блуждания вдоль него хорошо усредняются к достаточно малым отклонениям. Опять же, зная данный график энергетики спокойно планируют режимы работы турбин на сутки вперед, всегда понятно когда нужно запускать дополнительные турбины и когда их останавливать. Никакой паники. Кроме того, если сеть начинает потреблять больше, чем генерируется в настоящий момент, то энергетики с легкостью повышают выработку ЭЭ, т.к. потом всегда можно найти источники фактического перерасхода (хоть через месяц). Технически это тоже не сложно, т.к. в среднем турбины работают в интервале 35-70% от максимума, где у них максимальное КПД и минимальный износ. Такой подход берет свое начало еще из работ Максвела о регуляторах, где он 150 лет назад доказал, что микроменеджмент снижает эффективность системы в целом (привет Agile ).
Как можно управлять угольными генераторами в получасовом горизонте, я вообще слабо понимаю, если честно. Т.е. если мне нужно срочно снизить объем генерации, то мне нужно как-то заставить кучу угля под котлом гореть менее интенсивно. При этом у чугунного котла есть еще собственная теплоемкость, да и разгоряченные молекулы воды в этом котле продолжат еще некоторое время врубаться в друг друга. А еще есть инертная турбина, весом в несколько тонн, которая раскручивается этим паром... Все, я теперь знаю, когда Европейские энергетики будут тянуть с оплатой по контрактам, я буду их пугать тем, что после смерти они вместо ада сразу переродятся в Австралийских энергетиков!!!
Единственное, что я до сих пор не понимаю из вашего рассказа - это то почему вы так упорно хотите измерять потребление на конечных клиентах в оперативном режиме. Это же просто другой участок той же электрической цепи. Это же вообще никак не связано с вашим получасовым рынком ЭЭ. У вас как я понимаю цена на спотах в большей мере обусловлена текущей себестоимостью генерации в конкретный момент времени, а не тем кто и на сколько напотреблял.
-
- Уже с Приветом
- Posts: 15242
- Joined: 01 Mar 2007 05:18
- Location: VVO->ORD->DFW->SFO->DFW->PDX
Re: Machine Learning again
А в чем смысл? Кипятить океан выходит на $1000 дешевлеСнежная Королева wrote: ↑21 Mar 2017 21:09 (цена может быть отрицательная -$1000), вы платите за возможность генерировать. Весело, правда?
Мат на форуме запрещен, блдж!
-
- Уже с Приветом
- Posts: 15242
- Joined: 01 Mar 2007 05:18
- Location: VVO->ORD->DFW->SFO->DFW->PDX
Re: Machine Learning again
это понятно. но перестать продавать лепестричество же можно?Снежная Королева wrote: ↑21 Mar 2017 22:55Выключить нельзя угольную станцию.АццкоМото wrote: ↑21 Mar 2017 22:30А в чем смысл? Кипятить океан выходит на $1000 дешевлеСнежная Королева wrote: ↑21 Mar 2017 21:09 (цена может быть отрицательная -$1000), вы платите за возможность генерировать. Весело, правда?
Мат на форуме запрещен, блдж!
-
- Уже с Приветом
- Posts: 5104
- Joined: 19 Oct 2004 01:46
Re: Machine Learning again
Похоже на задачу хеджирования из финансовой математики (типа put/call options). Интересно, существует ли аналитическое решение в предположении определённой модели поведения. А как можно формализовать модель? И в чем принципиальная разница между суточным планированием и часовым (в смысле самой аналитики)?
Как накапливать электричество? Наверное, типа конденсаторы/батареи заряжать.
Как накапливать электричество? Наверное, типа конденсаторы/батареи заряжать.
-
- Уже с Приветом
- Posts: 10599
- Joined: 17 Jul 2003 22:11
Re: Machine Learning again
У вас же там смарт метерс везде выкатывают!Снежная Королева wrote: ↑20 Mar 2017 07:21 Вы не поняли мою проблему, может быть я плохо объясняю. Мне не надо ходить на станции, у меня есть все данные по генераторам в реальном времени, включая scada и dispatch, это как бы public knowledge. Чего у меня нет, это данных по потреблению каждым клиентом в реальном времени, и я уверена, что если бы эти данные были доступны, решились бы многие проблемы на уровне страны. Не все, но многие.
Пх'нглуи мглв'нафх Ктулху Р'лайх угахнагл фхтагн
-
- Уже с Приветом
- Posts: 15242
- Joined: 01 Mar 2007 05:18
- Location: VVO->ORD->DFW->SFO->DFW->PDX
Re: Machine Learning again
ну я потому и написал фигурально - "кипятить океан". мало ли куда деть можно. биткоины майнить, например
Мат на форуме запрещен, блдж!
-
- Уже с Приветом
- Posts: 15242
- Joined: 01 Mar 2007 05:18
- Location: VVO->ORD->DFW->SFO->DFW->PDX
Re: Machine Learning again
воду закачивать вверх?Физик-Лирик wrote: ↑22 Mar 2017 01:01 Как накапливать электричество? Наверное, типа конденсаторы/батареи заряжать.
хотя илон маск хлестался как раз эту проблему как раз в этой самой оффстралии решить как раз этими самыми кумуляторами. буквально неделю-другую назад
Мат на форуме запрещен, блдж!
-
- Уже с Приветом
- Posts: 2261
- Joined: 17 Jun 2003 04:41
- Location: Just like US
Re: Machine Learning again
Интересно заглянуть в голову другого человека - конспекты книг, статей, и курсов, на которых некто месье Винсент Зункинд побывал/прочитал за последнее время Article, book and MOOC summaries by Vincent Zoonekynd (2017-02)
...а мы такой компанией, возьмем, да и припремся к Элис!
-
- Уже с Приветом
- Posts: 545
- Joined: 07 Jan 2016 13:04
Re: Machine Learning again
Я так понимаю, что это не цена -1K, а разница между спотовой ценой и себестоимостью генерации. Просто падая в минус вы минимизируете величину потерь, т.к. если вы перестанете генерировать ЭЭ полностью, то уголь гореть все равно не перестанет и сгорит еще на -20K.Снежная Королева wrote: ↑21 Mar 2017 21:09Спотовая цена формируется не из себестоимости, а из bids, как на аукционе. То есть вы можете поставить bid даже ниже себестоимости. Например, угольные генераторы отключить нельзя, и поэтому когда цена идёт вниз (цена может быть отрицательная -$1000), вы платите за возможность генерировать. Весело, правда? Это происходит когда over supply: ветра и солнца когда много. Но да, наш рынок в полной ж сейчас. Такого бардака не было даже в СССР.
Если смотреть на ситуацию в целом, то похоже, что "зеленые" поимели всю Австралийскую энергетику. Просто ветряная и солнечная генерация не имеет инерции и их себестоимость не содержит топливной составляющей. Там только операционные расходы, амортизация и обслуживание активов. В силу этого они всегда могут называть bids ниже ваших, т.к. на 30 минут вперед они вполне могут предсказать солнце и ветер. По сути нет ни одного сценария при котором вы будете выигрывать. Они же могут наращивать ветряки и солнечные батареи до тех пор, пока не сравняются с вами по объему генерации. После чего вы будете генерировать только по ночам в безветренную погоду.
Мне кажется, что вам нужно двигаться в сторону: bitcoin; алюминиевого заводика (вторичной переработки); производства сапфировых стекол и т.п. Короче, туда, где лишней ЭЭ не бывает, а потребление условно константное.
Как DS сможет чем-либо помочь я теперь точно не понимаю.
-
- Уже с Приветом
- Posts: 545
- Joined: 07 Jan 2016 13:04
Re: Machine Learning again
Не особо. Каждый участник называет свою цену и объем генерации, который он может предоставить по такой цене. Можно назвать несколько цен (по возрастанию) с разными объемами. Далее все подобные ставки от всех участников сортируются по цене и начиная с наименьшей цены выбирается тот объем генерации, который нужен рынку. Это чем то похоже на очень короткие фьючерсы. Подобным образом на европейском рынке торгуется природный газ. Только с газом есть еще продажа излишков на том же рынке.Физик-Лирик wrote: ↑22 Mar 2017 01:01Похоже на задачу хеджирования из финансовой математики (типа put/call options).
Можно свести задачу к системе нелинейных уравнений и решить аналитически. Можно решить численно. Тоже ничего сложного, т.к. исследовать целевую функцию нужно в очень небольших окрестностях. Мы же всегда знаем в где мы находимся и куда нам нужно идти (вверх или вниз). Только на практике я не встречал хороших мат. моделей. Энергетики на станциях вполне неплохо справляются с решением данной задачи.Физик-Лирик wrote: ↑22 Mar 2017 01:01Интересно, существует ли аналитическое решение в предположении определённой модели поведения. А как можно формализовать модель? И в чем принципиальная разница между суточным планированием и часовым (в смысле самой аналитики)?
Разница между часовым и суточным планированием заключается в том, что при суточном планировании погоду предсказывает альтернативная энергетика, а при часовом традиционная. Если бы в Австралии был бы суточный стоповый рынок, то ветряки бы орошали огурцы в теплицах и освещали коровники. Ровно так, как это происходит в Европе. Просто потому, что альтернативная генерация физически не смогла бы называть bids для суточного рынка, т.к. неустойка от недопоставки перекрывала бы доход. Короче, это две абсолютно разные модели рынка ЭЭ.
-
- Уже с Приветом
- Posts: 5104
- Joined: 19 Oct 2004 01:46
Re: Machine Learning again
Так правильно. Хеджирования опции стоком предполагает аналогичные процессы. Не с точки зрения, как всё происходит (здесь, конечно, по-другому), а именно "абстрактных" процессов. Наверное, и модель можно по подобию создать.tessob wrote: ↑22 Mar 2017 07:47 Не особо. Каждый участник называет свою цену и объем генерации, который он может предоставить по такой цене. Можно назвать несколько цен (по возрастанию) с разными объемами. Далее все подобные ставки от всех участников сортируются по цене и начиная с наименьшей цены выбирается тот объем генерации, который нужен рынку. Это чем то похоже на очень короткие фьючерсы. Подобным образом на европейском рынке торгуется природный газ. Только с газом есть еще продажа излишков на том же рынке.
Каких уравнений? Алгебраических, дифференциальных, стохастических дифференциальных? Вы вроде как про последние упоминали. Не смогли ли Вы кратко описать? Я в области энергетики никогда не работал.tessob wrote: ↑22 Mar 2017 07:47 Можно свести задачу к системе нелинейных уравнений и решить аналитически. Можно решить численно. Тоже ничего сложного, т.к. исследовать целевую функцию нужно в очень небольших окрестностях. Мы же всегда знаем в где мы находимся и куда нам нужно идти (вверх или вниз). Только на практике я не встречал хороших мат. моделей. Энергетики на станциях вполне неплохо справляются с решением данной задачи.
Решить нелинейную систему аналитически? Вы, наверное, просто гений математики. Честно говорю.
-
- Уже с Приветом
- Posts: 545
- Joined: 07 Jan 2016 13:04
Re: Machine Learning again
Я не совсем понимаю что и чем вы планируете хеджировать. Это рынок одного товара - ЭЭ. В начале часа все производители назначают свою цену продажи и объем ЭЭ в ваттах. Цена действительна в очень узком временном интервале. При этом цена альтернативной генерации всегда значительно ниже вашей цены. Мало того, она еще может быть ниже вашей себестоимости. Соответственно в плюсе вы можете оказаться только при том условии, что их мощность уже выбрана и ваша цена является следующей по величине. Могут быть такие ситуации, как описывала Королева, когда спрос падает, а уголь уже горит. Тогда вам выгодно продавать уже по любой цене, даже на 1000$ ниже себестоимости.Физик-Лирик wrote: ↑22 Mar 2017 13:05Так правильно. Хеджирования опции стоком предполагает аналогичные процессы. Не с точки зрения, как всё происходит (здесь, конечно, по-другому), а именно "абстрактных" процессов. Наверное, и модель можно по подобию создать.
Да, вы не можете на этом рынке скупить все споты, которые ниже вашей цены и перевыставить по своей цене. Тут такой фокус не работает. Так же, купив или продав мощность вы обязаны исполнить свои обязательства через полчаса и не можете повлиять на это время.
-
- Уже с Приветом
- Posts: 545
- Joined: 07 Jan 2016 13:04
Re: Machine Learning again
Черт, я как знал, что нужно писать Арифметически...Физик-Лирик wrote: ↑22 Mar 2017 13:05 Каких уравнений? Алгебраических, дифференциальных, стохастических дифференциальных? Вы вроде как про последние упоминали. Не смогли ли Вы кратко описать? Я в области энергетики никогда не работал.
Решить нелинейную систему аналитически? Вы, наверное, просто гений математики. Честно говорю.
Вы не допускаете, что если в системе уравнений все неизвестные в какой-то момент времени оказываются детерминированы, то от этого она не перестает быть системой? В идеале все сойдется к интегрированию довольно узкого участка гладкой функции. Все остальное окажется константами. Хотя, может это только я один считаю, что не перестанет...
Самой сложное, что вам необходимо посчитать при определении цены - это сколько калорий придется израсходовать для генерации заданного объема мощности. Зная калорийность угля (лаборатория скажет), можно вычислить объем угля. Цена угля - константа. Все остальное тоже будет константой.
Сразу оговорюсь. Численно имеет смыл решать тогда, когда вы хотите выбирать оптимальное сочетание работы нескольких сильно разных генераторов. Так же вы можете заявлять для каждого типа генераторов свои споты с разными ценами. И еще вопрос что тут лучше.
-
- Уже с Приветом
- Posts: 5104
- Joined: 19 Oct 2004 01:46
Re: Machine Learning again
Насколько я понял формулировку, есть "опция" - электричество и есть "сток" - генерация энергии. Если цена электричества растёт, то стоимость "опции" падает (аж до отрицательной величины). Это компенсируется генерированием энергии по высокой цене.
Честно говоря, я не совсем понимаю. Если вначале была система, то она и останется системой. Вы имеете в виду, что вначале (что это значит?) была система стохастических диффуров? Или что-то другое? Стохастические диффуры тоже можно. Может какие ссылки есть? А если стохастические диффуры, то как моделируется стохастика? Броуновским движением и в итоге все сводится с интегралу Ито? Или просто стохастическая часть отбрасывается в коротком промежутке времени? Я не работал с электрическим рынком, отсюда и вопросы.tessob wrote: ↑22 Mar 2017 15:55 ... что нужно писать Арифметически...
Вы не допускаете, что если в системе уравнений все неизвестные в какой-то момент времени оказываются детерминированы, то от этого она не перестает быть системой? В идеале все сойдется к интегрированию довольно узкого участка гладкой функции. Все остальное окажется константами. Хотя, может это только я один считаю, что не перестанет...
-
- Уже с Приветом
- Posts: 545
- Joined: 07 Jan 2016 13:04
Re: Machine Learning again
Мне кажется, настало время приходить к единому знаменателю.Физик-Лирик wrote: ↑22 Mar 2017 17:10Честно говоря, я не совсем понимаю. Если вначале была система, то она и останется системой. Вы имеете в виду, что вначале (что это значит?) была система стохастических диффуров? Или что-то другое?
В общем, после последних уточнений Королевы статистические диффуры можно смело отбросить (забыть) как и случайные блуждания. Они как были, так и остались, но на переформулированную задачу они уже больше не влияют. Текущая задача сводится к очень простой постановке:
- есть один покупатель (он не один, но на спотовом рынке ведет себя как один)
- есть множество продавцов
- у каждого продавца есть множество генераторов (с равными или разными свойствами)
- каждый генератор создает некоторое количество идентичного продукта - ВАТТ (от нуля до константы)
- каждый ватт принадлежащий любому генератору имеет стоимость больше нуля (стоимость считается не линейно, это функция от режима работы, т.к. КПД отличается в разных режимах )
- каждый продавец имеет дополнительную константу затрат, которые не зависят от генерации
В случае Королевы, есть несколько продавцов которые всегда будут называть цену ниже чем ее. Однако:
- если спрос меньше или равен их предложению, то ваша прибыль становится отрицательной (т.к. уголь продолжает сгорать под турбиной)
- если спрос больше их предложения, то на эту разницу вы можете предложить свою цену
Зная мощность таких демпинговых продавцов и график потребления ЭЭ, как мне кажется, не особо сложно посчитать когда нужно и не нужно делать споты, что бы потом не уходить в минус.
Физик-Лирик, возможно Вы в этом сможете увидеть некую минимакс оптимизацию, но в этой теме я уже совсем слаб.
Спот не может быть отрицательным. Он всегда больше нуля. Прибыль может быть отрицательная.Физик-Лирик wrote: ↑22 Mar 2017 17:10Если цена электричества растёт, то стоимость "опции" падает (аж до отрицательной величины).
З.Ы. Если что в постановке не понятно, то лучше переспрашивайте. Реально сложно все учесть сходу.
-
- Уже с Приветом
- Posts: 5104
- Joined: 19 Oct 2004 01:46
Re: Machine Learning again
Спасибо. Теперь понятнее.tessob wrote: ↑22 Mar 2017 18:30 Мне кажется, настало время приходить к единому знаменателю.
В общем, после последних уточнений Королевы статистические диффуры можно смело отбросить (забыть) как и случайные блуждания. Они как были, так и остались, но на переформулированную задачу они уже больше не влияют.
Нужно установить цену на ВАТТ, которая максимизирует прибыль. Прибыль - это свободная переменная.
А чью прибыль надо максимизировать, покупателя или продавца? Я так понимаю продавца. Хотя максимум продавца есть минимум для покупателя.
-
- Уже с Приветом
- Posts: 5104
- Joined: 19 Oct 2004 01:46
-
- Уже с Приветом
- Posts: 545
- Joined: 07 Jan 2016 13:04
Re: Machine Learning again
Королева продавец. Мы вроде с этого начинали. Нет, конечно, если на форум придет покупатель с интересным предложением, то...Физик-Лирик wrote: ↑22 Mar 2017 18:52 А чью прибыль надо максимизировать, покупателя или продавца? Я так понимаю продавца. Хотя максимум продавца есть минимум для покупателя.
У меня мозг в минимакс оптимизацию и теорию игр совсем не работает. Я часто переслушиваю (пока катаюсь по 800км) или перечитываю некоторые вещи. Вроде все логично и как-то даже хорошо согласуется со многими бизнес задачами. Однако, когда сталкиваюсь с чем-то прикладным, чаще пытаюсь обойти, чем решать.
-
- Уже с Приветом
- Posts: 5104
- Joined: 19 Oct 2004 01:46
Re: Machine Learning again
Собственно, это я и называл хеджированием в предыдущих постах. Как можно выбрать стратегию, чтобы в любой момент времени быть "мартингалом"? Типа продал контракт, а чтобы избежать падения от высоких цен - вкладываешься в производство. Ну чем не аналог "опции"?Снежная Королева wrote: ↑22 Mar 2017 22:47 Я не только продавец, но и покупатель. Компания имеет два бизнеса: генераторы и retail в одном флаконе.
Спотовая цена таки может быть отрицательной, диапазон возможной цены от -$1000 до $14,800 при среднегодовом $50-150.
-
- Уже с Приветом
- Posts: 5104
- Joined: 19 Oct 2004 01:46
Re: Machine Learning again
Остальное как-то выглядит по другому.
-
- Уже с Приветом
- Posts: 19041
- Joined: 11 Jan 2012 09:25
- Location: CA
Re: Machine Learning again
https://www.eventbrite.com/o/data-weekends-8508264847
https://www.packtpub.com/packt/free-ebo ... e-learning
https://www.packtpub.com/packt/free-ebo ... e-learning
https://www.youtube.com/watch?v=wOwblaKmyVw
-
- Уже с Приветом
- Posts: 19041
- Joined: 11 Jan 2012 09:25
- Location: CA
Re: Machine Learning again
Ну вот приехали . Гугл говорит что chatbots have the potential to replace data analysts
https://www.youtube.com/watch?v=wOwblaKmyVw