Agent-based modelling of market competition among flexibility options using machine-learning techniques

Nitsch, Felix und Schimeczek, Christoph und Bertsch, Valentin (2021) Agent-based modelling of market competition among flexibility options using machine-learning techniques. 27th International Computing in Economics and Finance Conference, 2021-06-14 - 2021-06-16, Tokyo, Japan (online).

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elib-URL des Eintrags:

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Dokumentart:

Konferenzbeitrag (Vortrag)

Titel:

Agent-based modelling of market competition among flexibility options using machine-learning techniques

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Nitsch, Felix	felix.nitsch (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-9824-3371	NICHT SPEZIFIZIERT
Schimeczek, Christoph	christoph.schimeczek (at) dlr.de	https://orcid.org/0000-0002-0791-9365	NICHT SPEZIFIZIERT
Bertsch, Valentin	Valentin.Bertsch (at) ee.ruhr-uni-bochum.de	https://orcid.org/0000-0001-9477-4805	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

16 Juni 2021

Referierte Publikation:

Nein

Open Access:

Gold Open Access:

Nein

In SCOPUS:

Nein

In ISI Web of Science:

Nein

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

energy system modelling, agent-based modelling, machine learning, market competition, flexibility options, AMIRIS, FAME

Veranstaltungstitel:

27th International Computing in Economics and Finance Conference

Veranstaltungsort:

Tokyo, Japan (online)

Veranstaltungsart:

internationale Konferenz

Veranstaltungsbeginn:

14 Juni 2021

Veranstaltungsende:

16 Juni 2021

Veranstalter :

The Society for Computational Economics

HGF - Forschungsbereich:

Energie

HGF - Programm:

Energiesystemdesign

HGF - Programmthema:

Energiesystemtransformation

DLR - Schwerpunkt:

Energie

DLR - Forschungsgebiet:

E SY - Energiesystemtechnologie und -analyse

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

E - Systemanalyse und Technologiebewertung

Standort:

Stuttgart

Institute & Einrichtungen:

Institut für Vernetzte Energiesysteme > Energiesystemanalyse, ST

Hinterlegt von:

Nitsch, Felix

Hinterlegt am:

12 Jul 2021 10:12

Letzte Änderung:

24 Apr 2024 20:42

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