Enchères sous contraintes de risque pour la production éolienne et d’hydrogène

Résumé

Cette étude élabore une politique d’enchères et d’exploitation pour le lendemain d’une installation hybride combinant production éolienne et électrolyseur. La politique fixe les offres d’électricité et planifie la production d’hydrogène à l’aide d’informations contextuelles, selon des règles de décision linéaires apprises à partir des données. Elle examine comment une tarification unique des déséquilibres peut rendre une stratégie non protégée pratiquement binaire, exposant l’installation à d’importants déséquilibres.

L’approche proposée ajoute des contraintes de risque explicites pour limiter les déséquilibres et diversifier les décisions de trading. Elle est évaluée selon trois règles d’achat d’électricité au réseau : achats autorisés sous conditions, toujours autorisés ou interdits. Ces règles comptent, car l’électricité du réseau peut influer sur le fait que l’hydrogène produit soit considéré comme vert. L’étude compare sa stratégie fondée sur les données à un oracle disposant d’une prévision parfaite et rapporte des résultats satisfaisants pour l’approche contrainte par le risque. Le résumé ne fournit ni résultats numériques de performance, ni hypothèses détaillées sur le marché, ni éléments sur le comportement de la politique en dehors du cadre modélisé.

Idées clés

• Une tarification unique des déséquilibres peut rendre les enchères d’une installation non protégée entièrement binaires.
• Les politiques de décision linéaires utilisent des informations contextuelles pour fixer les offres d’électricité et les calendriers de production d’hydrogène.
• Des contraintes de risque explicites limitent les déséquilibres et favorisent un trading d’électricité plus diversifié.
• Les règles d’achat d’électricité au réseau influent sur la certification verte de l’hydrogène produit.
• La stratégie fondée sur les données est comparée à un oracle disposant d’une prévision parfaite, mais le résumé fourni ne donne aucun résultat numérique.

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# Betting vs. Trading: Learning a Linear Decision Policy for Selling Wind Power and Hydrogen


# Betting vs. Trading: Learning a Linear Decision Policy for Selling Wind Power and Hydrogen









We develop a bidding strategy for a hybrid power plant combining co-located wind turbines and an electrolyzer, constructing a price-quantity bidding curve for the day-ahead electricity market while optimally scheduling hydrogen production. Without risk management, single imbalance pricing leads to an all-or-nothing trading strategy, which we term 'betting'. To address this, we propose a data-driven, pragmatic approach that leverages contextual information to train linear decision policies for both power bidding and hydrogen scheduling. By introducing explicit risk constraints to limit imbalances, we move from the all-or-nothing approach to a 'trading" strategy', where the plant diversifies its power trading decisions. We evaluate the model under three scenarios: when the plant is either conditionally allowed, always allowed, or not allowed to buy power from the grid, which impacts the green certification of the hydrogen produced. Comparing our data-driven strategy with an oracle model that has perfect foresight, we show that the risk-constrained, data-driven approach delivers satisfactory performance.

Reproduit dans son intégralité avec attribution, conformément à la licence de la source. Licence: abstract CC0

Ce résumé a été rédigé par l’agent de recherche de Stratmill à partir de la source originale ; il n’en est pas une copie.