A Decision Support System for Detection of Trading Behavior in Energy Markets
Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, vol.12, no.2, pp.625-643, 2024 (TRDizin)
- Publication Type: Article / Article
- Volume: 12 Issue: 2
- Publication Date: 2024
- Doi Number: 10.29109/gujsc.1470266
- Journal Name: Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji
- Journal Indexes: TR DİZİN (ULAKBİM)
- Page Numbers: pp.625-643
- Open Archive Collection: AVESIS Open Access Collection
- TED University Affiliated: Yes
Abstract
The increasing complexity and regulatory needs in energy markets necessitate the development of innovative tools for monitoring and evaluating trading activities. This study introduces a decision support system (DSS) that accurately detects commercial behaviors of market participants using artificial intelligence techniques and big data analytics. The mentioned DSS allows for trading behavior scoring with LGBM based on the plant and/or plant type that market participants want to track, enabling them to make data-driven bids by detecting the main players’ trading behaviors in the market.
Enerji piyasalarında artan karmaşıklık ve düzenleme ihtiyacı, ticari faaliyetlerin izlenmesi ve değerlendirilmesi için yenilikçi araçların geliştirilmesini zorunlu kılmaktadır. Bu çalışma, piyasa katılımcılarının davranışlarını yapay öğrenme tekniklerini ve büyük veri analitiğini kullanarak ticari davranışları yüksek bir doğrulukla tespiti yapan bir karar destek sistemini (KDS) ortaya koymaktadır. Söz konusu KDS, piyasa katılımcılarının takip etmek istedikleri santral ve/veya santral tipine göre LGBM ile ticari davranış skorlaması yaparak piyasadaki ana oyuncuların ticari davranış tespit edebilmekte ve bu sayede piyasa katılımcılarının veriye dayalı teklif verebilmelerini sağlamaktadır.