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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。
课程教学大纲系统信用投资...
Instructor email: rb5407@nyu.edu Office: 1 Metrotech, 10 th Floor Office hours: By Zoom appointment, or in-person appt Location/Time: 2 MetroTech 811 6:00-8:41 PM Thursday FRE-GY 7841 introduces financial engineers to the development and analysis of systematic credit investments in the corporate credit markets including capital structure arbitrage and factor-based investment strategies.Due to the increased availability of corporate bond data and enhanced price transparency, algorithmic credit investments have been experiencing a growing interest among the investor community, and both hedge funds and asset management firms have been heavily investing in the infrastructure to offer such systematic credit investment strategies.In this course, we will first start with the analysis of basis trading arbitrage between credit default swaps and corporate bonds, then to capital structure arbitrage strategies including convertible bonds versus equity and senior debt versus junior debt.Finally, we will address factor investing in the credit markets which has generated significant interest by market participants and will explore the unique challenges in its implementation in this asset class.
通过智能调度电池储能实现能源套利，同时考虑电池退化和电价预测
摘要 — 随着电动汽车和用于缓冲光伏能源的家用电池市场的不断增长，电网一体化锂离子电池的数量在过去几年中不断增加。除了主要用途之外，这些电池还可用于为电网提供服务，如调峰或调频。然而，此类服务对电池所有者的盈利能力仍然是一个有争议的问题。特别是，由于能量吞吐量增加而导致的电池性能下降被认为是盈利运营的主要障碍。本文提出了一种调度方法，该方法考虑了电池老化与各种运行参数的非线性依赖关系以及实时价格和价格预测，以计算最佳充电/调度计划。该方法适用于从四个不同电力市场获得的价格数据。调查部分证实了现有的盈利能力问题，但进一步表明，明确考虑电池性能下降可以产生有利可图的结果。探索使用总边际价格和位置边际价格以及不同预测范围和时间分辨率的各种场景，以确定有利的运营条件。索引术语 — 电池、电池退化、电动汽车、电网整合、调度
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。
已发表版本的引用（APA）：Ponnaganti, P., Bak-Jensen, B., Wæhrens, B.V., & Asmussen, J. (2021)。使用 Energies 进行能源套利评估
摘要：随着绿色能源的应用日益广泛，有效处理这些能源的波动性也越来越重要，以确保经济和运营可行性。因此，这项工作的主要贡献是使用遗传算法评估日前电力市场中集成存储系统的风力发电场的收入潜力。这是通过储能系统 (ESS) 灵活充电放电的概念实现的，利用使用基于前馈神经网络的预测算法预测的广泛电价。此外，风力发电场必须遵循的电网规范所规定的无功功率限制也被视为制约因素之一。此外，将电池储能系统 (BESS) 获得的利润与热能存储系统 (TESS) 获得的利润进行了比较。与 TESS 相比，所提出的方法在日前电力市场中利用 BESS 进行能源套利时获得了更有利可图的结果。此外，风力发电场的 ESS 可用性减少了风力发电的削减。
电池储能系统 (BESS) 设计用于减少峰值需求、能源套利和电网辅助服务 Wan Syakirah Wan Abdullah 1，M
可再生能源 (RE) 渗透是电力系统中的新现象。随着可再生能源在系统中的高渗透率，必须解决几个问题，尤其是当它涉及电力系统的稳定性和灵活性时。电池储能系统 (BESS) 因其能够储存能量并用于解决各种电力系统问题的多种用途而广受欢迎。此外，可以将多个 BESS 组合起来作为虚拟发电厂 (VPP) 运行。本研究将涉及为示范项目设计和实施五个潜在客户站点的 BESS，并可能将其集成到一个 VPP 系统中。该研究有望展示由于峰值需求减少和能源套利节省，使用 BESS 为客户节省账单。
高频交易[算法的实用指南...
定向流动性提供；结论第11章：不对称信息的市场微观量贸易；基于信息的交易模型；结论;第12章：事件套利；制定事件套利交易策略；什么构成事件？;预测方法；可交易新闻；适用事件套利；结论;第13章：高频设置中的统计套利；数学基础；统计套利的实际应用；结论;第14章：创建和管理高频策略的投资组合；
使用Bellman-Ford算法
摘要 - 本文提出了一种旨在检测套利机会的模型，重点是三角形和跨市场套利。利用Bellman-Ford算法和图形理论，该模型有效地确定了负循环，指示了高流动性环境中潜在套利的负循环，并结合了虚拟和实时数据。虽然证明它对于三角套利特别有效，但该模型需要进一步的完善才能提高其在跨市场场景中的有效性。在实际交易方案中，该模型面临着重大挑战，例如需要快速执行，交易费用的影响以及波动金融市场的需求。该研究讨论了必要的模型增强功能，以提高现实世界的适用性和执行效率。
电网规模商用存储的关键价值驱动因素
项目可用的来源。这些来源因市场、用例和时期而异。例如，在目前可再生能源渗透率相对较低的市场（例如东北部），短期收入将主要由容量和辅助服务驱动，而能源套利随着时间的推移将成为更强大的驱动力。此外，并非所有收入来源都可同时获得 - 在给定时间范围内参与能源套利与辅助服务的最佳或次优选择可能会对项目收入产生重大影响。最后，可以将特定州的收入来源（例如马萨诸塞州的清洁峰值标准）评估为能源套利、辅助服务和容量收入的补充。