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전력 가상 입찰을 위한 가격 민감형 머신러닝

기사 arXiv papers · 저자: Yinglun Li et al.
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요약

이 논문은 미국 도매 전력 시장의 가상 입찰을 위한 리스크 제약 포트폴리오 최적화 접근법을 제시합니다. 시장 청산으로 생기는 의존성을 사용해 시간대 간 위치 한계가격 차이를 순환 신경망으로 예측합니다. 제약 그래디언트 부스팅 트리는 순 가상 입찰에 따라 차이가 어떻게 변하는지 모델링해, 포지션이 가격에 미칠 자체 영향을 전략에 반영합니다.

PJM, ISO-NE, CAISO의 실증 분석에서는 가격 민감도를 명시적으로 모델링한 포트폴리오가 이를 무시한 포트폴리오보다 더 높은 성과를 보입니다. 논문은 세 시장 모두의 샤프 비율이 S&P 500의 샤프 비율보다 높다고 보고하며, CAISO의 이중 정산 시스템은 PJM 및 ISO-NE보다 효율성이 낮다고 봅니다. 이러한 결과는 전략 설계와 시장 효율성 평가를 연결합니다. 제공된 요약에는 표본 날짜, 거래 비용 가정, 리스크 제약 세부 사항, 표본 외 검증이 없습니다. 따라서 보고된 성과가 실거래에서도 지속될지는 판단하기 어렵습니다.

핵심 아이디어

  • 가상 입찰은 자기매매 회사의 리스크 제약 포트폴리오 최적화 문제로 설정됩니다.
  • 순환 신경망으로 시간대 간 위치 한계 가격 스프레드를 예측합니다.
  • 제약 그래디언트 부스팅 모델로 순 가상 입찰이 가격 스프레드에 미치는 영향을 추정합니다.
  • 가격 민감도를 명시적으로 모델링하면 PJM, ISO-NE, CAISO 전반에서 보고된 포트폴리오 성과가 개선됩니다.
  • 분석에서는 CAISO의 이중 정산 효율성이 PJM 및 ISO-NE보다 낮다고 보고합니다.

태그

머신러닝선물포트폴리오 구성리스크 관리
전문
# Machine Learning-Driven Virtual Bidding with Electricity Market Efficiency Analysis


# Machine Learning-Driven Virtual Bidding with Electricity Market Efficiency Analysis









This paper develops a machine learning-driven portfolio optimization framework for virtual bidding in electricity markets considering both risk constraint and price sensitivity. The algorithmic trading strategy is developed from the perspective of a proprietary trading firm to maximize profit. A recurrent neural network-based Locational Marginal Price (LMP) spread forecast model is developed by leveraging the inter-hour dependencies of the market clearing algorithm. The LMP spread sensitivity with respect to net virtual bids is modeled as a monotonic function with the proposed constrained gradient boosting tree. We leverage the proposed algorithmic virtual bid trading strategy to evaluate both the profitability of the virtual bid portfolio and the efficiency of U.S. wholesale electricity markets. The comprehensive empirical analysis on PJM, ISO-NE, and CAISO indicates that the proposed virtual bid portfolio optimization strategy considering the price sensitivity explicitly outperforms the one that neglects the price sensitivity. The Sharpe ratio of virtual bid portfolios for all three electricity markets are much higher than that of the S&P 500 index. It was also shown that the efficiency of CAISO's two-settlement system is lower than that of PJM and ISO-NE.

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