Valuation of power purchase agreements for corporate renewable energy procurement

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a novel methodology combining inverse optimization and machine learning for PPA valuation, advancing energy finance literature.

🏢実務担当者:Offers a data-driven framework for corporate energy buyers to assess PPA value and negotiate contracts.

🏛政策担当者:Highlights the importance of accurate PPA valuation for renewable energy market design and corporate decarbonization incentives.

企業向け再生可能エネルギー電力購入契約（PPA）は、企業が自社の設備を開発・運営することなく再生可能エネルギーを調達することを可能にする長期契約である。通常、生産者と消費者は、電力が購入される固定の単価に合意する。買い手にとってのPPAの価値は、契約期間中の生産量の市場価値とこの固定価格との差として定義される、いわゆるキャプチャープライスに依存する。キャプチャープライスをモデル化するために、実務家は将来の市場価格をモデル化する際に、ファンダメンタルズ・アプローチまたは統計的アプローチのいずれかを用いることが多く、どちらにも固有の限界がある。我々は、電力市場のファンダメンタルズ・モデルの論理と統計的学習手法を融合した新しいアプローチを提案する。具体的には、電力市場の二次のファンダメンタルズ・ボトムアップモデルにおいて正則化逆最適化を用いて、外生要因のパラメトリック関数として異なる技術の限界費用を推定する。我々は、3つのヨーロッパ諸国の市場データを用いてキャプチャープライス予測におけるサンプル外性能を比較し、我々のアプローチが確立された統計的学習ベンチマークを上回ることを実証する。その後、スペインの太陽光発電所の事例を検討し、買い手の視点からPPAを評価するためにモデルをどのように使用するかを説明する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Corporate renewable power purchase agreements (PPAs) are long-term contracts that enable companies to source renewable energy without having to develop and operate their own capacities. Typically, producers and consumers agree on a fixed per-unit price at which power is purchased. The value of the PPA to the buyer depends on the so called capture price defined as the difference between this fixed price and the market value of the produced volume during the duration of the contract. To model the capture price, practitioners often use either fundamental or statistical approaches to model future market prices, which both have their inherent limitations. We propose a new approach that blends the logic of fundamental electricity market models with statistical learning techniques. In particular, we use regularized inverse optimization in a quadratic fundamental bottom-up model of the power market to estimate the marginal costs of different technologies as a parametric function of exogenous factors. We compare the out-of-sample performance in forecasting the capture price using market data from three European countries and demonstrate that our approach outperforms established statistical learning benchmarks. We then discuss the case of a photovoltaic plant in Spain to illustrate how to use the model to value a PPA from the buyer's perspective.

• openaire https://doi.org/10.1016/j.ejor.2025.05.054first seen 2026-05-05 19:07:57 · last seen 2026-08-19 04:27:13