⚡ electrical engineering

Multi-Region Optimal Energy Storage Arbitrage

Dit paper introduceert een wiskundig geoptimaliseerd model voor batterij-arbitrage dat gebruik maakt van interconnecties tussen twee markten, wat leidt tot een meer dan 40% hogere winst vergeleken met lokale arbitrage, terwijl het rekening houdt met technische beperkingen en congestie.

Oorspronkelijke auteurs: Md Umar Hashmi, Harsha Nagarajan, Dirk Van Hertem1

Gepubliceerd 2026-04-09

📖 4 min leestijd☕ Koffiepauze-leesvoer

CC BY 4.0

Oorspronkelijke auteurs: Md Umar Hashmi, Harsha Nagarajan, Dirk Van Hertem1

Oorspronkelijk artikel gelicentieerd onder CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Dit is een AI-gegenereerde uitleg van het onderstaande artikel. Het is niet geschreven of goedgekeurd door de auteurs. Raadpleeg het oorspronkelijke artikel voor technische nauwkeurigheid. Lees de volledige disclaimer

De Slimme Batterij die Twee Werelden Verbindt: Een Verhaal over Energie-Handel

Stel je voor dat je een enorme, slimme batterij hebt. Deze batterij zit niet zomaar ergens, maar is precies op de grens tussen twee landen geplaatst: België en het Verenigd Koninkrijk. Tussen deze twee landen loopt een enorme onderzeese kabel (de NEMO Link), die fungeert als een energiedoorloop.

Dit artikel vertelt het verhaal van hoe deze batterij niet alleen voor één land werkt, maar als een slimme handelaar optreedt die de prijzen in beide landen tegelijk in de gaten houdt om geld te verdienen.

Hier is de uitleg, vertaald naar alledaagse taal:

1. Het Probleem: De "Eenzame" Batterij

Vroeger (en bij veel huidige modellen) gedroeg een batterij zich als een eenzame handelaar. Hij keek alleen naar de elektriciteitsprijzen in zijn eigen land.

De analogie: Stel je een visser voor die alleen vist in zijn eigen meer. Hij vangt vissen als de prijs goed is, maar hij ziet niet dat aan de overkant van de rivier de visprijs veel hoger is. Hij laat dus veel geld liggen.

2. De Oplossing: De "Twee-Werelds" Batterij

De auteurs van dit paper hebben een slim computerprogramma (een wiskundig model) bedacht. Dit programma laat de batterij zien wat er gebeurt in beide landen tegelijk.

De analogie: Onze visser krijgt nu een telefoon die hem vertelt wat de prijs is in het meer aan de overkant. Als de vis in België goedkoop is, maar in Engeland duur, pakt hij zijn bootje (de batterij), laadt hij op in België en vaart hij direct naar Engeland om te verkopen.
Het resultaat: De batterij kan nu geld verdienen door te "arbitreren" (kopen waar het goedkoop is, verkopen waar het duur is) tussen twee verschillende markten.

3. De Uitdaging: De "Krappe Tunnel"

Er is een probleem: De onderzeese kabel tussen België en Engeland is niet oneindig breed. Soms is hij volgepropt met andere schepen (andere stroomleveranciers) of moet hij worden gebruikt voor veiligheid.

De analogie: Stel je de kabel voor als een smalle tunnel. Als de tunnel vol zit met vrachtwagens, kan je batterij niet doorrijden om zijn goedkope stroom naar het andere land te brengen.
De les van het paper: Als de tunnel verstopt is, verdien je minder geld. Het model rekent dit precies uit. Soms is het zelfs beter om de batterij aan de Engelse kant te plaatsen dan aan de Belgische kant, afhankelijk van hoe de stroom door de tunnel stroomt.

4. De Slimme Truc: "Niet te hard werken"

Batterijen hebben een beperkte levensduur. Elke keer dat je ze laadt en ontladt, verslijten ze een beetje. Als je ze 1000 keer per jaar gebruikt voor kleine winstjes, gaan ze sneller stuk dan wanneer je ze 100 keer gebruikt voor grote winstjes.

De analogie: Stel je voor dat je een dure racefiets hebt. Als je hem elke dag gebruikt om naar de supermarkt te gaan voor een zakje suiker, is het niet de moeite waard. Maar als je hem gebruikt voor een grote wedstrijd, is het de moeite waard.
De oplossing: Het paper introduceert een "pseudo-efficiëntie". Dit is een slimme instelling die de batterij vertelt: "Laad maar niet op als de winst te klein is, want dat verslijt je batterij voor niets." Hierdoor doet de batterij minder cycli, maar verdient hij per cyclus veel meer. Het is alsof je een dure auto alleen gebruikt voor lange reizen, niet voor korte ritjes.

5. De Resultaten: Veel Meer Geld, Minder Stress

De auteurs hebben dit model getest met data van de afgelopen 8 jaar tussen België en Engeland.

Het grote nieuws: Door in beide markten te spelen, verdient de batterij meer dan 40% meer geld dan als hij alleen in zijn eigen land zou werken.
Snelheid: Het computerprogramma is zo snel dat het een heel jaar aan berekeningen in minder dan 30 seconden kan doen. Dit betekent dat het in de echte wereld gebruikt kan worden om beslissingen te nemen in bijna real-time.

Samenvattend

Dit paper laat zien dat de toekomst van grote batterijen niet ligt in het alleen werken voor één land, maar in het slim verbinden van verschillende landen. Door een slimme "twee-werelds" strategie te gebruiken, en door te weten wanneer je niet moet werken om je batterij te sparen, kunnen we veel meer geld verdienen met groene energie.

Het is als het hebben van een superhandelaar die weet precies wanneer hij moet kopen en verkopen, zonder zijn dure gereedschap (de batterij) te verslijten voor kleine winstjes.

Titel: Multi-Region Optimal Energy Storage Arbitrage

Auteurs: Md Umar Hashmi, Harsha Nagarajan, Dirk Van Hertem
Publicatie: 24th Power Systems Computation Conference (PSCC 2026)

1. Probleemstelling

De toenemende interconnectie van elektriciteitsnetten via wisselstroom (AC) en gelijkstroom (DC) verbindingen biedt energieopslagsystemen de mogelijkheid om deel te nemen aan meerdere elektriciteitsmarkten tegelijkertijd. Echter, de meeste bestaande optimalisatiemodellen voor arbitrage (het kopen van energie bij lage prijzen en verkopen bij hoge prijzen) beperken zich tot één enkele markt.

Deze beperking leidt tot een gebrek aan inzicht in de economische waarde en operationele beperkingen van grensoverschrijdende opslagoperaties. Specifiek ontbreekt er een model dat:

Gelijktijdige deelname aan meerdere markten (Multi-Region Energy Arbitrage - MREA) optimaliseert.
De fysieke beperkingen van de interconnector (capaciteit, verliezen, huurkosten) integreert.
De complexiteit van negatieve elektriciteitsprijzen (die steeds vaker voorkomen door hernieuwbare energie) correct hanteert zonder de convexiteit van het probleem te verliezen.
Zorgt dat een batterij niet tegelijkertijd laadt in de ene markt en ontladt in de andere, wat fysiek onmogelijk is voor één fysiek systeem.

2. Methodologie

De auteurs ontwikkelen een Mixed-Integer Linear Programming (MILP) model voor een grid-scale batterij die zich aan één kant van een interconnector bevindt (bijvoorbeeld in België), maar handelt in twee gekoppelde dag-ahead markten (België en het VK).

Kerncomponenten van het model:

Pseudo-agent concept: Omdat de batterij fysiek op één locatie zit, wordt aangenomen dat er "pseudo-agenten" aan de andere kant van de interconnector handelen namens de batterij. Dit stelt de batterij in staat om prijsverschillen tussen de twee regio's te benutten.
Disjunctieve linearisatie: Een cruciale innovatie is de exacte herschrijving van de niet-lineaire constraint die voorkomt dat de batterij tegelijk laadt en ontladt ( $x_A \cdot x_B \geq 0$ ). In plaats van McCormick-relaxaties (die vaak zwak zijn), gebruiken de auteurs binaire variabelen ( $z^{ch}, z^{dis}$ ) om de operationele modus (laden of ontladen) over beide markten te synchroniseren. Dit maakt het probleem een strikt lineair MILP-probleem.
Integratie van verliezen en kosten: Het model houdt rekening met:
- Laad- en ontlaadrendementen van de batterij ( $\eta_{ch}, \eta_{dis}$ ).
- Verliezen in de converter en de lijn ( $\eta_{conv}, \eta_{line}$ ).
- Huurkosten voor de interconnector (per MWh).
- Beperkingen in de interconnector-capaciteit ( $L_{max}$ ) en de huidige stroomrichting, wat de beschikbare ruimte voor de batterij beïnvloedt.
Omgaan met negatieve prijzen: Het model is ontworpen om robuust te zijn bij negatieve prijzen, waarbij traditionele lineaire modellen (LP) soms suboptimaal zijn of convexiteit verliezen.
Pseudo-rendement voor cyclusbeheer: Er wordt een aanpasbare term ( $\eta_{pseudo}$ ) geïntroduceerd om minder winstgevende laad/ontlaadcycli te filteren. Dit verlaagt de totale omzet, maar verhoogt de winst per cyclus en verlengt de levensduur van de batterij.

3. Belangrijkste Bijdragen

Optimalisatieformulering: Een nieuw, exact MILP-model voor gelijktijdige arbitrage in meerdere markten dat de fysieke realiteit van één batterij in meerdere markten correct modelleert zonder simultaan laden/ontladen.
Techno-economische evaluatie: Een uitgebreid kader voor het beoordelen van de winstgevendheid van grid-scale opslag, inclusief rekening houden met batterijlevensduur (cycli) en de impact van interconnectorcongestie.
Benchmarking: Vergelijking van het MREA-model met klassieke LP, MILP en heuristische modellen (zoals "noDis" voor negatieve prijzen) in een single-market setting.
Efficiëntie: Het model is computationally efficient, waardoor het geschikt is voor real-time toepassing en langdurige simulaties.

4. Resultaten

De auteurs voerden case studies uit met 8 jaar historische dag-ahead prijsdata van de NEMO Link (België-VK).

Winststijging: Deelname aan twee markten (MREA) leidt tot een toename van de arbitrage-omzet met meer dan 40% in vergelijking met deelname aan slechts één lokale markt.
Impact van Congestie: De beschikbaarheid van de interconnector is kritiek. Als de stroomrichting in de interconnector conflicteert met de optimale arbitrage-strategie (bijv. congestie blokkeert de gewenste stroom), kan de winst met tot 36% dalen.
Locatie: Het is in de geteste scenario's vaak voordeliger om de batterij aan de Britse kant van de NEMO Link te plaatsen dan aan de Belgische kant, afhankelijk van de prijsdynamiek en stroomrichting.
Cyclusbeheer: Door het gebruik van de $\eta_{pseudo}$ -term kon het aantal operationele cycli met ongeveer 74% worden gereduceerd (van ~6281 naar ~1593 cycli over 8 jaar) terwijl de winst per cyclus aanzienlijk toenam. De totale omzet daalde hierbij met ongeveer 45%, maar dit biedt een betere balans tussen omzet en batterijlevensduur.
Berekeningsnelheid: De simulaties voor een jaar zijn voltooid in minder dan 30 seconden op een standaard laptop, wat aantoont dat het model geschikt is voor real-time besluitvorming.
Terugverdientijd: Voor een batterij van 1 MWh met een kostprijs van 100 €/kWh, toont het model een terugverdientijd van minder dan 10 jaar (178% rendement op investering) zonder de maximale cycli-levensduur te bereiken.

5. Betekenis en Conclusie

Dit onderzoek toont aan dat de economische waarde van grid-scale energieopslag aanzienlijk kan worden verhoogd door grensoverschrijdende markttoegang te optimaliseren. De voorgestelde formulering lost de wiskundige complexiteit op die ontstaat door de noodzaak om niet-simultaan te laden en ontladen in gekoppelde markten, en biedt een schaalbare oplossing.

De studie benadrukt dat hoewel MREA grote winstpotenties biedt, de fysieke beperkingen van interconnectoren (congestie) een belangrijke factor zijn die de realisatie van deze winst kan beperken. Daarnaast biedt het model een praktische methode om de levensduur van dure batterijen te beheren door minder rendabele cycli te elimineren. De auteurs suggereren voor toekomstig werk de uitbreiding naar meer dan twee markten, de integratie van onzekerheid (stochastische programmering) en de co-optimalisatie met andere marktdiensten zoals frequentieregeling.