基于保守不确定性量化的电价预测风险厌恶储能套利
最优化与控制
2024-12-11 v1 机器学习
摘要
本文提出一种面向能源储存套利的风险厌恶方法，利用保守不确定性量化技术进行电价预测。该方法针对电价 inherent volatility and uncertainty 所带来的挑战，旨在降低依赖未来价格预测进行运营规划的能源储存参与方所面临的财务损失风险。框架包含两层预测模型，用于以高覆盖率量化实时电价的置信区间。该框架无分布假设，可适用于任意底层点预测模型。通过储能套利应用评估不确定性量化效果，管理参与实时市场的风险。设计风险厌恶政策以实现储能套利利润最大化，找到最安全的储存方案并尽量降低损失。基于纽约州历史数据和合成价格预测，评估表明该框架可实现良好利润，购买成本低于 35%。
引用
@article{arxiv.2412.07075,
title = {Conformal Uncertainty Quantification of Electricity Price Predictions for Risk-Averse Storage Arbitrage},
author = {Saud Alghumayjan and Ming Yi and Bolun Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.07075},
year = {2024}
}