EnergyBidSim: KI gest�tzte Preisprognose f�r Day Ahead M�rkte

In diesem Buch werden fortschrittliche meta-heuristische Algorithmen und ein Multi-Agenten-System (MAS) für intelligente Ausschreibungen auf dem restrukturierten Day-Ahead-Energiemarkt vorgestellt. Es werden verbesserte Versionen des Moth Flame Optimizer (OB-MFO), des Firefly Algorithmus (RFA) und eines hybriden WOA-SCA vorgeschlagen, die auf oppositionellem Lernen und adaptiven Techniken beruhen und in Benchmark-Tests überlegene Leistungen zeigen. Diese Algorithmen werden auf Marktgebotsszenarien unter Unsicherheit angewandt und anhand von Metriken wie Preisvolatilität und Marktmacht bewertet. Außerdem wird ein geschichteter MAS-Rahmen eingeführt, der eine dynamische Entscheidungsfindung mit unvollständigen Daten ermöglicht. Die Ergebnisse auf Testsystemen, einschließlich IEEE-14-Bus, zeigen eine verbesserte Genauigkeit und Effizienz im Vergleich zu herkömmlichen Methoden.