Contracting Vertrag strom

Es muss erwähnt werden, dass man in der Praxis oft versucht, den Wert oder Preis eines Vertrags zu schätzen, indem man ihn so gut wie möglich durch Strom-Futures repliziert. Es ist zwar klar, dass es möglich ist, Die Zukunft in den Gesamtansatz des aktuellen Papiers einzubeziehen, aber wir werden dies für die zukünftige Forschung überlassen. Wenn wir von konsistenz zwischen Spot- und Futures-Preisen ausgehen, reicht unser stilisiertes Modell immer noch für Bewertung und Preisgestaltung aus. Darüber hinaus ist eine vollständige Absicherung nicht möglich, da die Liefermuster von Futures viel eingeschränkter sind als mögliche Liefermuster bilateraler Lieferverträge. Selbst wenn man also an der Absicherung mit Futures festhält, wird es einen gewissen Restbedarf geben, der in der obigen Terminologie als Bedarf D_ behandelt werden kann. Wenn Sie einen Smart Meter haben, sollten Sie in der Lage sein, einfach und kostenlos detaillierte Informationen über Ihren eigenen Energieverbrauch im Rahmen Ihres aktuellen Liefervertrages zu erhalten, der mindestens die 2 vorherigen Jahre abdeckt. Sie haben auch das Recht, auf Daten über Ihren Verbrauch zuzugreifen, die mindestens die 3 vorangegangenen Jahre oder seit Beginn Ihres aktuellen Liefervertrags abdecken, wenn dies neuer ist. Die Optimierung der Stromproduktion wird in der Literatur seit langem diskutiert und wird von den Stromerzeugern als praktisches Planungsinstrument eingesetzt. Während die deterministische Optimierung angesichts der Zufälligkeit der Energiepreise nach wie vor eine wichtige Option ist, werden zunehmend stochastische Optimierungsmodelle eingesetzt. Ohne dass wir mit allen Mitteln behaupten, erschöpfend zu sein, erwähnen wir Takriti et al. (1996), Gollmer et al.

(2000), Philpott und Schultz (2006), Sen et al. (2006), Sagastizabal (2012), Kovacevic und Paraschiv (2014) und Zephyr und Anderson (2018), die Übersicht Wallace und Fleten (2003) und die Sammlungen Bertocchi et al. (2011) undevic Kovac et al. (2013). In dem zitierten Papier wurde eine Vielzahl numerischer Lösungsansätze angewandt, z. B. baumbasierte stochastische Programmierung, Lagrange-Zersetzungsmethoden und ungefähre dynamische Programmierung. In diesem Papier zielen wir auf analytische Ergebnisse in einem sehr allgemeinen Setup und nutzen die zugehörige Dualitätstheorie als unser Hauptwerkzeug.

Im letzten Abschnitt skizzieren wir jedoch die Implementierung und die numerischen Ergebnisse für ein anschauliches Bewertungsbeispiel unter Verwendung der baumbasierten stochastischen Programmierung. Der Vorschlag 2 zeigt, dass die Schattenpreise für die Barlage, die in Lemma 3 auftritt, als einen Prozess stochastischer Diskontfaktoren interpretiert werden können, die auf die Opportunitätskosten der Lieferung von Strombeträgen D_ zum Preis Von K angewandt werden, anstatt sie auf dem Markt zu Preisen zu verkaufen(X_. Insbesondere ist die Beziehung “Ein Geschäftskunde Wenn Sie ein Geschäftskunde sind, der Energie aus einem angenommenen Vertrag verwendet, kann der Lieferant nicht: Wir beginnen mit dem Superheging-Wert “(V_{0}”*), der kleinsten Vorauszahlung, die der Hersteller für einen Liefervertrag mit der Lieferung akzeptieren würde(D_) und lieferpreis K, wenn er einen fast sicher nicht negativen Endwert anstrebt. Der Superhedging-Wert kann als optimaler Wert des folgenden Optimierungsproblems für einen Produzenten mit Effizienz berechnet werden, wobei das Ziel darin besteht, den Anlagenwert “(V_{0}”**=c_-Text {0}”+X_{0}-s_{0}- und -) zu Beginn zu minimieren (finanziert als Vorauszahlung oder als Anfangsreserve). für einige Mengen von “(“varUpsilon” _”mathcal” “A” (Subseteq) Z-In-Text- und “Mathbb”-Text” und “Mathbb” (“E”-Mathbb”-“P”-Link- und “Zeta”-,Rechts-,,,,,,,,,,,,zeta-,”ge 0″ und “””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””””” In dieser Formulierung kann der Rabattfaktor als (deterministischer) Rabattfaktor interpretiert werden. Das Infimum wird erreicht. Weitere Details und viele Beispiele relevanter Funktionen sowie Eichhorn et al. (2004) für eine verwandte Klasse von Risikofunktionen, die in der Stromplanung verwendet werden, finden Sie u.a. Pflug (2006) und Pflug und Römisch (2007). Es ist auch möglich, die Bewertung und Preisgestaltung von Lieferverträgen zu analysieren, wenn der Hersteller mehrere Generatoren zur Verfügung hat.

Mit der Einrichtung von Anmerkung 5 müssen die Einschränkungen von Lemma 3, Corollary 6 und Propositions 5, 6 mit dem Befehl “”eta ” =`eta _`max` umformuliert werden.

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