Batteriespeicherhandel und -bewertung an Strom-Intradaymärkten

Zusammenfassung

Das Paper stellt ein Verfahren für den Betrieb und die Bewertung von Stromspeichern bei unsicheren Intraday-Preisen vor. Es formuliert das Laden und Entladen als konvexe stochastische Optimierung und löst das Problem mit Stochastic Dual Dynamic Programming. Der Ansatz berücksichtigt eine endliche Zahl von Lieferperioden, Geld-Brief-Spannen und physische Beschränkungen wie Speicherkapazität und Ladegeschwindigkeit.

Der Speicherwert wird mithilfe der Indifferenzpreisbildung bewertet: Über die optimale Handelsstrategie fließen die finanzielle Position, die Markteinschätzungen und die Risikopräferenzen des Akteurs in die Bewertung ein. Laut den Autoren kann das Verfahren Strategien auf einem gewöhnlichen Computer innerhalb von Minuten finden. Sowohl der empfohlene Betrieb als auch die Batteriebewertung ändern sich systematisch mit den Risikopräferenzen und den Batterieeigenschaften. Die Beschreibung enthält weder einen numerischen Performancevergleich noch einen Marktdatensatz. Daher lässt sich nicht beurteilen, wie das Verfahren in Live-Märkten gegenüber alternativen Handels- oder Bewertungsansätzen abschneidet.

Kernaussagen

• Das Speicherproblem wird bei unsicheren Strompreisen als konvexe stochastische Optimierung formuliert.
• Stochastic Dual Dynamic Programming optimiert das Laden und Entladen über mehrere Lieferperioden.
• Das Modell kann Kapazitäts- und Ladegeschwindigkeitsbeschränkungen sowie Geld-Brief-Spannen berücksichtigen.
• Die Indifferenzpreisbildung verknüpft den Batteriewert mit Position, Markteinschätzungen und Risikopräferenzen des Akteurs.
• Die berichteten optimalen Strategien und Bewertungen hängen sowohl von den Risikopräferenzen als auch von den Batterieeigenschaften ab.

Schlagwörter

# Optimal Operation and Valuation of Electricity Storages in Intraday Markets


# Optimal Operation and Valuation of Electricity Storages in Intraday Markets









This paper applies computational techniques of convex stochastic optimization to optimal operation and valuation of electricity storages in the face of uncertain electricity prices. Our valuations are based on the indifference pricing principle, which builds on optimal trading strategies and calibrates to the user's financial position, market views and risk preferences. The underlying optimization problem is solved with the Stochastic Dual Dynamic Programming algorithm which is applicable to various specifications of storages, and it allows for e.g. hard constraints on storage capacity and charging speed. We illustrate the approach in intraday trading where the agent charges or discharges a battery over a finite number of delivery periods, and the electricity prices are subject to bid-ask spreads and significant uncertainty. Optimal strategies are found in a matter of minutes on a regular PC. We find that the corresponding trading strategies and battery valuations vary consistently with respect to the agent's risk preferences as well as the physical characteristics of the battery.

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