Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Hedging of Green PPAs in Electricity Markets

論文の概要: Deep Hedging of Green PPAs in Electricity Markets

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13056v1
Date: Mon, 17 Mar 2025 11:02:23 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-18 15:58:40.935172
Title: Deep Hedging of Green PPAs in Electricity Markets
Title（参考訳）: 電力市場におけるグリーンPPAの深化
Authors: Richard Biegler-König, Daniel Oeltz,
Abstract要約: グリーンPPAの取引は、エージェントがリスクや天候のリスクを抑えることを露呈する。天候は取引不可能な実体であるので、この非常に複雑な環境でどのようにヘッジとリスク管理を行うかという疑問が浮かび上がってくる。本稿では,機械学習手法を利用したヘッジ戦略構築のための'ディープヘッジ'フレームワークを提案する。
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Abstract: In power markets, Green Power Purchase Agreements have become an important contractual tool of the energy transition from fossil fuels to renewable sources such as wind or solar radiation. Trading Green PPAs exposes agents to price risks and weather risks. Also, developed electricity markets feature the so-called cannibalisation effect : large infeeds induce low prices and vice versa. As weather is a non-tradable entity the question arises how to hedge and risk-manage in this highly incom-plete setting. We propose a ''deep hedging'' framework utilising machine learning methods to construct hedging strategies. The resulting strategies outperform static and dynamic benchmark strategies with respect to different risk measures.
Abstract（参考訳）: 電力市場において、グリーンパワー購入協定は、化石燃料から風や太陽放射などの再生可能エネルギー源へのエネルギー移行の重要な契約ツールとなっている。グリーンPPAの取引は、エージェントがリスクや天候のリスクを抑えることを露呈する。また、先進的な電気市場は、いわゆる共食い効果を特徴とし、大規模な給餌によって低価格化され、その逆も引き起こされる。天候は取引不可能な実体であるので、この非常に複雑な環境でどのようにヘッジとリスク管理を行うかという疑問が浮かび上がってくる。本稿では,機械学習手法を利用したヘッジ戦略構築のための'ディープヘッジ'フレームワークを提案する。結果として得られる戦略は、さまざまなリスク対策に関して、静的および動的ベンチマーク戦略よりも優れています。

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