Sistemas multiagentes em mercados de energia elétrica / Multiagent systems bidding approach for competitive electricity markets

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

04/12/2010

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

ASSUNTO(S)

agentes inteligentes (software) inteligencia artificial distribuida algoritmos genéticos sistemas difusos energia elétrica - mercado leilões negociação multiagent systems genetic fuzzy systems electricy market agent-based computational economics auctions coordination strategies competitive markets

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