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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。
Aurora电池会议
1）显示了具有2027年入学年份的代表性电池； 2）代表dk2; 3）假设与发电机的爱尔兰网络通信有所改进； 4）代表SE4； 5）代表意大利的北区。能源套利是在市场和MSD之间介绍的； 6）包括gbr
基于电池的固定式储能
能源应用涉及长时间（数小时或更长时间）的连续放电和延长充电时间。• 应用包括削峰、负载均衡、输配电升级延迟、客户需求费用和能源费用减少、可再生能源发电转移和能源套利或商品储存。
基于电池的固定能量存储
能源应用涉及在延长的持续时间（或更长时间）的连续排放，并具有延长的充电时间。•应用程序包括剃须，负载级别，传输和分销升级，客户需求费和减少能源费用，可再生能源的生成转移以及能源套利或商品存储。
电力市场中具有市场力量的电池
图 1 显示了电池套利对不同折旧成本（0、20、40 欧元/兆瓦时）市场价格的影响，与没有电池的情况相比。当电池成本非常低时（例如，参见 𝐶= 0 的极端情况），电池在价格低时会提高价格，在价格高时会降低价格。但是，当电池成本低于市场价格的平均值时（参见 𝐶= 20 ），电池就会有权衡，当价格飙升高于折旧成本时，电池就会进行套利。这种情况在最高峰值价格（而不是最低峰值价格）下更常见。因此，电池更有可能降低价格。我们的结果表明，当电池的折旧成本在0至40欧元/兆瓦时之间时，电池的价格套利使峰值与平均价格的比率从1.16降低到1.11，而最低与平均价格的比率从0.88降低到0.91。
PJM 中的能源存储
（能源套利）。o 提供运营储备，帮助应对发电和需求的变化。o 推迟输电系统升级。o 通过辅助服务（合成惯性、电压/频率控制等）帮助确保电网稳定。o 整合更大比例的可再生资源。
分析 COVID-19 对储能系统的影响
摘要 — 在 COVID-19 大流行期间，美国电力部门在许多地理区域目睹了显著的电力需求变化。这些变化在人口密集的城市中尤为明显。本文结合了储能系统 (ESS) 的技术经济分析，以研究大流行对 ESS 发展的影响。具体来说，我们采用基于线性规划的收入最大化模型来获取 ESS 参与电力市场的收入，通过在能源交易中进行套利，以及通过提供监管服务来稳定电网频率。我们考虑了美国五种主要的储能技术，即锂离子、高级铅酸、飞轮、钒氧化还原液流和磷酸铁锂储能技术。对纽约市 (NYC) 案例进行的大量数值结果使我们能够强调 COVID-19 对纽约市电力部门的负面影响。索引词 — 储能、套利和监管服务、线性规划、COVID-19 影响。
无损电池充电问题的多项式算法
能源存储是一种越来越有吸引力的解决方案，可降低电力成本和碳足迹并提高能源系统的灵活性和可靠性。近年来，由于技术成本的下降和可再生能源渗透到电网中，因此储能的使用越来越大。一个储能系统还提供了能源套利，这是指在能源价格低和销售时通过充电，通过放电在价格高时的能源。为了最大化此收入，电池存储需要适当的管理策略，能够根据价格信号做出充电/放电决定。当将能量存储集成到更复杂的优化问题中时，就时间和计算工作有效做出有效的决定变得更加关键。可以将参与能量套利的电池充电问题的标准混合整数线性编程（MILP）模型以
投资经理系列信托 II
First Trust 合并套利基金 A 类股份 – VARAX I 类股份 – VARBX 投资经理系列信托 II（“信托”）补充文件，日期为 2023 年 2 月 15 日，对 2023 年 2 月 1 日的招股说明书和补充信息声明（“SAI”）。自 2023 年 2 月 15 日起（“生效日期”），Jeff O’Brien 将不再担任 First Trust 合并套利基金（“基金”）的投资组合经理。O’Brien 先生的离职遵循了基金投资顾问 First Trust Capital Management L.P.（“FTCM”）的长期继任计划。因此，自生效日期起，招股说明书和 SAI 中所有提及 O’Brien 先生作为基金投资组合经理的内容均被删除。该基金将继续由投资组合经理 Daniel Lancz 领导的 FTCM 投资团队管理。 Lancz 先生自 2015 年 10 月基金成立以来一直担任该基金的投资组合经理。此外，Lancz 先生自 2004 年起担任该基金前身基金的投资组合经理，直至 2015 年 10 月该基金重组为该基金。
可转让储能投标者
摘要 — 储能资源在参与批发电力市场时必须考虑价格不确定性及其物理运行特性。这是一个具有挑战性的问题，因为电价波动很大，而储能存在效率损失、功率和能量限制。本文提出了一种新颖、通用且可迁移的方法，将基于模型的优化与卷积长短期记忆网络相结合，用于储能响应或竞标批发电力市场。我们使用纽约州的历史价格测试了我们提出的方法，结果表明，它取得了最先进的结果，与完美预见的情况相比，在价格响应和批发市场竞标设置中，以及各种储能持续时间，利润率在 70% 到近 90% 之间。我们还通过使用纽约数据对竞标模型进行预训练并将其应用于澳大利亚昆士兰州的套利来测试迁移学习方法。结果表明，迁移学习仅用三天的本地训练数据就能实现出色的套利盈利能力，证明了其在数据可用性非常有限的场景中比从头开始训练具有显著优势。