論文の概要: Optimising Battery Energy Storage System Trading via Energy Market Operator Price Forecast
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.03657v1
- Date: Sat, 04 Oct 2025 04:08:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.179061
- Title: Optimising Battery Energy Storage System Trading via Energy Market Operator Price Forecast
- Title（参考訳）: エネルギー市場運営者価格予測による蓄電池システム取引の最適化
- Authors: Aymeric Fabre,
- Abstract要約: オーストラリア・エナジー・マーケット・オペレーター(AEMO)のエネルギー価格予測の精度は、信頼性が高く利益の出る蓄電池システムのトレーディングアルゴリズムを開発するために体系的に活用できるのか?
予測精度のパターンを日時・予報地平線・地域変動に基づいて分析することにより、金融リターンを最適化する新たな予測インフォームドBESSトレーディングモデルを作成する。
この研究は、AEMO予測を強化し、より先進的なトレーディング戦略を管理することによって、将来のエネルギー価格を予測する機械学習技術の可能性についても検討している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In electricity markets around the world, the ability to anticipate price movements with precision can be the difference between profit and loss, especially for fast-acting assets like battery energy storage systems (BESS). As grid volatility increases due to renewables and market decentralisation, operators and forecasters alike face growing pressure to transform prediction into strategy. Yet while forecast data is abundant, especially in advanced markets like Australia's National Electricity Market (NEM), its practical value in driving real-world BESS trading decisions remains largely unexplored. This thesis dives into that gap. This work addresses a key research question: Can the accuracy of the Australian Energy Market Operator (AEMO) energy price forecasts be systematically leveraged to develop a reliable and profitable battery energy storage system trading algorithm? Despite the availability of AEMO price forecasts, no existing framework evaluates their reliability or incorporates them into practical BESS trading strategies. By analysing patterns in forecast accuracy based on time of day, forecast horizon, and regional variations, this project creates a novel, forecast-informed BESS trading model to optimise arbitrage financial returns. The performance of this forecast-driven algorithm is benchmarked against a basic trading algorithm with no knowledge of forecast data. The study further explores the potential of machine learning techniques to predict future energy prices by enhancing AEMO forecasts to govern a more advanced trading strategy. The research outcomes will inform future improvements in energy market trading models and promote more efficient BESS integration into market operations.
- Abstract（参考訳）: 世界中の電気市場において、価格変動を正確に予測する能力は、利益と損失の差であり、特にバッテリーエネルギー貯蔵システム(BESS)のような高速に作動する資産にとってである。
再生可能エネルギーと市場非中央集権化によってグリッドのボラティリティが上昇するにつれて、オペレーターや予測者は予測を戦略に転換する圧力の増大に直面している。
しかし、予測データが豊富であり、特にオーストラリアのナショナル・エレクトリック・マーケット(NEM)のような先進国では、実世界のBESS取引決定を駆動する実践的価値は明らかにされていない。
この論文はそのギャップに飛び込みます。
オーストラリア・エナジー・マーケット・オペレーター(AEMO)のエネルギー価格予測の精度は、信頼性と利益性のある蓄電池システムのトレーディングアルゴリズムを開発するために体系的に活用できるのか?
AEMOの価格予測が利用可能であるにもかかわらず、既存のフレームワークは信頼性を評価したり、実践的なBESSトレーディング戦略に組み込んだりしない。
予測精度のパターンを日時・予報地平線・地域変動に基づいて分析することにより、金融リターンを最適化する新たな予測インフォームドBESSトレーディングモデルを作成する。
この予測駆動アルゴリズムの性能を,予測データの知識のない基本取引アルゴリズムと比較した。
この研究は、AEMO予測を強化し、より先進的なトレーディング戦略を管理することによって、将来のエネルギー価格を予測する機械学習技術の可能性についても検討している。
研究成果は、将来のエネルギー市場トレーディングモデルの改善と、市場運営へのより効率的なBESS統合を促進するものである。
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