انٹرا ڈے بجلی مارکیٹوں میں بیٹری ذخیرے کی ٹریڈنگ اور قدر بندی کی بہتری

خلاصہ

یہ مقالہ انٹرا ڈے قیمتیں غیر یقینی ہونے پر بجلی ذخیرہ کرنے کے نظام کو چلانے اور اس کی قدر متعین کرنے کا طریقہ پیش کرتا ہے۔ یہ چارجنگ اور ڈسچارجنگ کے مسئلے کو محدب اتفاقی اصلاح کاری کی صورت دیتا اور اسے حل کرنے کے لیے اسٹاکاسٹک ڈوئل ڈائنامک پروگرامنگ استعمال کرتا ہے۔ سیٹ اپ میں ترسیل کے محدود ادوار، بولی اور طلب کی قیمتوں کا فرق، اور ذخیرے کی گنجائش اور چارجنگ کی رفتار جیسی طبعی پابندیاں شامل ہیں۔

ذخیرے کی قدر کا اندازہ عدمِ فرق کی قیمت بندی کے ذریعے لگایا جاتا ہے: بہترین ٹریڈنگ اسٹریٹیجی کے ذریعے قدر بندی میں ایجنٹ کی مالی پوزیشن، مارکیٹ کے بارے میں رائے اور خطرے کی ترجیحات شامل ہوتی ہیں۔ مصنفین بتاتے ہیں کہ یہ طریقہ عام کمپیوٹر پر چند منٹ میں اسٹریٹیجیز تلاش کر سکتا ہے، اور تجویز کردہ آپریشن اور بیٹری کی قدر بندی دونوں خطرے کی ترجیحات اور بیٹری کی خصوصیات کے مطابق مسلسل بدلتے ہیں۔ فراہم کردہ وضاحت میں کارکردگی کا عددی تقابل یا مارکیٹ ڈیٹا نہیں، اس لیے اس سے یہ ثابت نہیں ہوتا کہ یہ طریقہ لائیو مارکیٹ میں متبادل ٹریڈنگ یا قدر بندی کے طریقوں سے بہتر ہے۔

اہم خیالات

• ذخیرے کے مسئلے کو بجلی کی غیر یقینی قیمتوں کے تحت محدب اتفاقی اصلاح کاری کے طور پر پیش کیا گیا ہے۔
• ترسیل کے ادوار میں چارجنگ اور ڈسچارجنگ بہتر بنانے کے لیے اسٹاکاسٹک ڈوئل ڈائنامک پروگرامنگ استعمال ہوتی ہے۔
• ماڈل میں گنجائش اور چارجنگ کی رفتار کی پابندیاں اور بولی و طلب کی قیمتوں کا فرق شامل ہو سکتا ہے۔
• عدمِ فرق کی قیمت بندی بیٹری کی قدر کو ایجنٹ کی پوزیشن، مارکیٹ کی رائے اور خطرے کی ترجیحات سے جوڑتی ہے۔
• رپورٹ کردہ بہترین اسٹریٹیجیز اور قدر بندیاں خطرے کی ترجیحات اور بیٹری کی خصوصیات کے مطابق بدلتی ہیں۔

ٹیگز

# 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.

ماخذ کا حوالہ دیتے ہوئے مکمل متن دکھایا گیا ہے، ماخذ کے لائسنس کے تحت۔ لائسنس: abstract CC0

یہ خلاصہ اصل ماخذ سے Stratmill کے تحقیقی ایجنٹ نے لکھا ہے؛ یہ ماخذ کی نقل نہیں۔