論文の概要: Optimizing Quantile-based Trading Strategies in Electricity Arbitrage
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13851v1
- Date: Wed, 19 Jun 2024 21:27:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-21 18:15:51.685945
- Title: Optimizing Quantile-based Trading Strategies in Electricity Arbitrage
- Title（参考訳）: 電気機器における量子ベース取引戦略の最適化
- Authors: Ciaran O'Connor, Joseph Collins, Steven Prestwich, Andrea Visentin,
- Abstract要約: 本研究は、日頭取引と市場取引のバランスを最適化し、量的予測を活用することを目的としている。
調査の結果は、日頭市場とバランス市場の両方で同時参加する可能性を示している。
コストの増加と高額取引に伴う利益率の狭さにもかかわらず、高頻度戦略の実装は利益の最大化に重要な役割を果たしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Efficiently integrating renewable resources into electricity markets is vital for addressing the challenges of matching real-time supply and demand while reducing the significant energy wastage resulting from curtailments. To address this challenge effectively, the incorporation of storage devices can enhance the reliability and efficiency of the grid, improving market liquidity and reducing price volatility. In short-term electricity markets, participants navigate numerous options, each presenting unique challenges and opportunities, underscoring the critical role of the trading strategy in maximizing profits. This study delves into the optimization of day-ahead and balancing market trading, leveraging quantile-based forecasts. Employing three trading approaches with practical constraints, our research enhances forecast assessment, increases trading frequency, and employs flexible timestamp orders. Our findings underscore the profit potential of simultaneous participation in both day-ahead and balancing markets, especially with larger battery storage systems; despite increased costs and narrower profit margins associated with higher-volume trading, the implementation of high-frequency strategies plays a significant role in maximizing profits and addressing market challenges. Finally, we modelled four commercial battery storage systems and evaluated their economic viability through a scenario analysis, with larger batteries showing a shorter return on investment.
- Abstract（参考訳）: 電力市場における再生可能資源の有効利用は, 削減に伴うエネルギー浪費を削減しつつ, リアルタイム供給と需要のマッチングという課題に対処する上で不可欠である。
この課題に効果的に対処するため、記憶装置の内蔵によりグリッドの信頼性と効率が向上し、市場流動性が向上し、価格のボラティリティが低下する。
短期的な電気市場においては、参加者は様々な選択肢をナビゲートし、それぞれ独自の課題と機会を示し、利益の最大化において貿易戦略が重要な役割を担っていることを強調する。
本研究は、日頭取引と市場取引のバランスを最適化し、量的予測を活用することを目的としている。
本研究は,3つの取引手法を実践的制約で採用し,予測評価を強化し,取引頻度を高め,フレキシブルなタイムスタンプ命令を採用する。
本研究は, 日頭・バランシング両市場, 特に大型蓄電池システムにおいて, 利益率の増大と高ボリューム取引に伴う利益率の低下にもかかわらず, 利益の最大化と市場課題への対処において, 高頻度戦略の導入が重要な役割を担っていることを示すものである。
最後に,4つの商用蓄電池システムをモデル化し,シナリオ分析により経済性の評価を行った。
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