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电池储能系统的能源套利与快速频率响应之间的协同作用 E. Pusceddu 1、Behnam Zakeri 2,3,4、G. Castagneto
储能系统可通过提供各种能源系统服务，为未来平衡低碳能源系统做出重要贡献，随着创新成本下降，电池有望得到广泛部署。本文评估了如果使用电池储能系统 (BESS) 提供这两种服务，其中最重要的两项服务，快速响应或所谓的增强频率响应 (EFR) 和能源套利之间是否存在协同作用。开发了一个技术经济模型来模拟 600 个可能的增强频率响应可用性窗口。结果表明，两种存储服务之间存在两种不同的协同作用。第一个协同作用考虑了在死区之外对储能系统充电以提供增强频率响应的可能性。我们提出了一种创新的充电状态管理策略来利用这种协同作用。第二个协同作用是由于套利收入高度集中在高峰时段，这可以使电池储能系统捕获大部分套利收入，而不会过度减少存储系统在增强频率响应中提供容量的收入。这两种协同效应的结合意味着，通过交替提供套利和频率响应，电池储能系统可以提高 25% 的运营利润。历史数据显示，这一结果在统计上是可靠的。满功率下放电时间为 1.5-2 小时的电池尺寸可能是利用这些协同效应的最佳选择。
SPP 储能研究
模拟了额外的敏感度，将此设置更改为“经济套利”，以优化经济套利的方式调度电池。SERVM 仍将在高净负荷时段调度电池，但由于该模型无法完美预见发电机性能，因此从可靠性的角度来看，调度可能不是最优的。例如，在高净负荷日，储能资源可能已安排在一天中净负荷最高的时段调度。然后，发电机可能会在高净负荷期结束时随机发生故障，从而产生可靠性事件。由于电池是在高负荷时段调度的，因此它不再可用于防止稳定负荷削减。而“保持可靠性”方法如果不需要防止稳定负荷削减，就不会在高净负荷时段调度。这种比较很重要，因为它说明了在保持可靠性与优化经济性时电池容量信用的权衡。如图 3 所示，经济套利运营策略提供的容量信用低于“保持可靠性”运营策略。在这种情况下，比较仅量化发电机性能的不确定性影响；负荷预测的额外不确定性或可再生能源输出的不确定性将导致经济调度策略和“保持可靠性”策略之间的额外差异。如果发电机性能完全已知，“经济套利”和“保持可靠性”策略将产生相同的结果。
能源存储许可和监管
11kV 接入点 技术方面 单位 价值 操作方面 能源 单位 价值 储能系统总安装成本 $/kWh 400 高压配电系统损耗 % 4,00% 储能系统规定循环寿命数 7000 MV / LV 配电 % 3,00% 充电和放电循环效率 % 85% 冬季晚间能源套利价值 c/kWh 246,84 夏季晚间能源套利价值 c/kWh 54,29 资本方面 单位 价值 无损每日套利平均值 c/kWh 102,43 兰特对美元汇率比率 14,4 系统平均每日充电费率 c/KWh 43,72 储能本地成本 R/kWh 5760 克服系统充电损耗的循环成本 c/kWh 8,14 资本贷款利率 %pa 5,5% 轮班带来的循环节省峰值损失 c/kWh 3,07 资本贷款期限 年 10 每日能源套利净平均值 c/kWh 97,36 融资成本 R/kWh -1741 融资电厂总成本 R/kWh 7501 运营方面 网络和需求成本 单位 价值 理论电厂寿命，每周 6 天，每天 1 个周期 年 22,4 峰值持续时间 小时 2 存储电厂预期寿命 年 15 每千瓦时存储的需求减少潜力 kVA 0,5 所需充电/放电周期 数量 4693 每千瓦每月网络费用 r/kVA 7,63 每千瓦每月需求费用 r/kVA 28,99
减少风电弃风和实现能源套利的优化储能调度：一种深度强化学习方法
摘要 — 风能作为应对气候变化的一种手段，正迅速普及。然而，风力发电的多变性会破坏系统的可靠性并导致风力发电量减少，给风力发电商造成巨大的经济损失。作为现场备用电源的电池储能系统 (BESS) 是缓解风力发电量减少的解决方案之一。然而，BESS 的这种辅助作用可能会严重削弱其经济可行性。本文通过提出联合减少风力发电量和 BESS 能源套利来解决这个问题。我们将共置风力电池系统的市场参与分离，并为风电场和 BESS 开发联合竞价框架。由于能源价格和风力发电的随机性，优化联合竞价具有挑战性。因此，我们利用深度强化学习来最大化现货市场的总收入，同时释放 BESS 在同时减少风力发电量减少和进行能源套利方面的潜力。我们利用真实的风电场数据验证了所提出的策略，并证明我们的联合竞价策略对风电削减的响应更好，并且比基于优化的基准产生更高的收入。我们的模拟还表明，过去被削减的额外风力发电可以成为为 BESS 充电的有效电源，从而产生额外的财务回报。索引术语 — 深度强化学习、能源套利、现货市场、风电电池系统、风电削减。
利用深度强化学习共同优化电池存储，实现实时市场的能源套利和频率调节
摘要：电池储能系统 (BESS) 在消除可再生能源发电相关的不确定性、维持电网稳定性和提高灵活性方面发挥着关键作用。本文使用 BESS 同时提供能源套利 (EA) 和频率调节 (FR) 服务，以在物理约束范围内最大化其总收益。EA 和 FR 操作在不同的时间尺度上进行。多时间尺度问题被表述为两个嵌套的马尔可夫决策过程 (MDP) 子模型。该问题是一个复杂的决策问题，具有大量高维数据和不确定性（例如电价）。因此，提出了一种新颖的协同优化方案来处理多时间尺度问题，并协调 EA 和 FR 服务。使用三重深度确定性策略梯度和探索噪声衰减 (TDD-ND) 方法在每个时间尺度上获得最佳策略。使用来自美国 PJM 监管市场的实时电价和监管信号数据进行模拟。模拟结果表明，所提出的方法比文献中研究的其他策略表现更好。
钒电解液再平衡的优化...
摘要——本文提出了一种优化钒液流电池 (VRFB) 能量容量恢复的新算法。VRFB 技术可以通过电解质再平衡部分恢复损失的容量来延长其使用寿命。我们的算法找到了这些再平衡服务的最佳“数量”和“时间”，以最小化服务成本，同时最大化能源套利收益。我们表明，该问题的线性化形式可以解析解决，并且目标函数是凸的。为了解决整个问题，我们开发了一种两步混合整数线性规划 (MILP) 算法，该算法首先找到最佳服务数量的界限，然后优化服务的数量和时间。然后，我们针对纽约 ISO 的能源套利案例研究给出了理论分析和优化结果。
戳破泡沫 - CFA 协会
7.1.理性的早期概念 .................................................................... 134 7.2.价格在市场经济中的作用 .............................................................. 135 7.3.理性个体和预期效用规则 .............................................................. 136 7.4.理性市场的定义 .............................................................................. 138 7.5.基本估值 ...................................................................................... 138 7.6.无套利假设和一价定律 ...................................................................... 139 7.7.资产定价的基本定理 ........................................................................ 140 7.8.马丁格尔定价的说明 ........................................................................ 143 7.9.马丁格尔和新古典金融 ...................................................... 145 7.10.套利是否存在重要限制？......................................145 7.11.有效市场假说 ...................................................... 146 7.12.马丁格尔、曼德布洛特和 1987 年 10 月大崩盘 ............................................................................................................. 147
