Strategic Bidding in Electricity Markets with Convexified AC Market-Clearing Process
本文提出了一个框架，以解决参与者的战略报价问题，在电力市场清除采用完整的交流最优潮流（ACOPF）问题的制定。传统上，独立系统运营商（ISO）利用直流最优潮流（DCOPF）问题的形式来解决电力市场。这项工作的主要任务是找到什么将是挑战和机遇，如果ISOs杠杆的全部ACOPF的市场出清问题（MCP）？本文提出了一种带均衡约束的易处理的数学规划来求解凸化的AC市场出清问题。市场参与者在考虑发电机组无功调度的同时，通过策略性报价实现利润最大化。通过给出松弛ACOPF问题的对偶形式，获得了平衡约束。与DCOPF相比，基于ACOPF的MCP策略投标问题提高了位置边际价格和市场参与者利润的准确性。结果表明，基于DCOFP的MCP策略报价问题无法模拟无功支持的局限性。所提出的结果显示的情况下，所提出的战略投标方法呈现$52.3\%$更多的利润发电公司（GENCO）比DCOPF为基础的MCP模型。拟议的战略投标框架还解决了耦合的真实和无功功率调度的发电约束，斜坡约束，需求响应的影响与可削减和时间转移的负载，和AC线路流量的限制的挑战。因此，所提出的方法将有助于市场参与者利用更准确的ACOPF模型的战略报价问题。
2022-02-28 cs.SY eess.SY math.OC
A Non-Iterative Algorithm for Clearing Two-Layer Energy-Sharing Markets with Voltage Constraints
Tsinghua University（清华大学）；Chongqing University（重庆大学）；Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
针对含交流网络约束的双层能源共享市场，提出一种非迭代清算算法，通过推导下层市场的最优响应函数并利用定价耦合结构将双层MPEC转化为单层MISOCP，实现快速求解且满足电压安全约束。
2026-05-22 cs.SY eess.SY math.OC
Operationally-Safe Peer-to-Peer Energy Trading in Distribution Grids: A Game-Theoretic Market-Clearing Mechanism
在未来的配电网中，产消者（即，具有存储和/或生产能力的能量消费者）将彼此之间以及与主电网交换能量。为了保证能源交易的高效和安全运行，本文将P2P能源交易市场描述为一个广义聚合博弈模型，其中网络运营商只对系统的运行约束负责。我们设计了一个分布式的市场清算机制，保证收敛到一个经济有效和操作安全的配置（即，变分广义纳什均衡）。IEEE 37总线测试案例的数值研究表明，所提出的方法的可扩展性，并建议积极参与市场是有益的产消者和网络运营商。
2022-03-25 cs.MA cs.SY eess.SY
Virtual Linking Bids for Market Clearing with Non-Merchant Storage
针对连续市场出清脱节挑战，提出基于储能能量离散化与虚拟链接报价的市场出清方法，在不确定性下保障市场属性与成本回收，并提升社会福利。
2025-05-02 math.OC
New Formulations and Pricing Mechanisms for Stochastic Electricity Market Clearing Problem
本文提出随机电力市场出清问题的新公式，通过设计对偶优化问题构建定价机制，在每情景下实现成本回收与有界价格扭曲，并保留长期收益充足性，经数值实验验证。
2023-05-10 cs.SY eess.SY math.OC
Design of auction-based approach for market clearing in peer-to-peer market platform
本文设计了一个用于交易能量（Transactive Energy，TE）系统中的对等（Peer-to-Peer，P2P）能量交易的市场平台，在该平台中，产消者和消费者作为卖方或买方积极参与能量交易。在拟议的平台中使用基于拍卖的方法进行市场清算，并对不同类型的拍卖进行了审查。设计了适合该平台的市场清算拍卖方式。建议的拍卖机制分为三个步骤，即确定、分配和支付。本文确定了重要的P2P市场清算性能指标，用于比较和对比设计的拍卖与不同类型的拍卖机制。比较研究表明，所提出的拍卖机制的市场出清在P2P平台的有效性。
2019-02-07 cs.GT math.OC
Two-Step market clearing for local energy trading in feeder-based markets
信息和通信技术（ICT）的最新创新为分布式能源（DER）作为活跃的市场参与者融入能源供应系统提供了新的机遇和挑战。通过加强DER的整合，应为这些新的市场参与者设计新的市场平台。电力市场的设计应使用户和供应商的市场剩余最大化，并为他们加入市场和遵守市场规则提供正确的激励。在本文中，一个馈线为基础的市场，提出了本地能源交易的生产者和消费者之间的分销系统。在这个市场中，市场参与者可以与当地市场的其他参与者和邻近地区分享能源。提出了一种两步市场清算机制（2SMC）用于市场清算，在第一步中，每个本地市场独立清算以确定市场清算价格，在第二步中，参与者可以与邻近地区进行能源交易。与集中式市场相比，所提出的方法是可扩展的，并且减少了计算开销，因为不是为大量玩家清算市场，而是为更少数量的玩家清算市场。此外，通过应用分布式方法和拉格朗日乘数进行市场清算，不需要中央计算中心和市场参与者的私人信息。算例分析表明，所提出的市场出清方法在提高社会福利和减少计算时间方面是有效的。
2019-02-07 math.OC q-fin.GN
Price-Based Market Clearing with V2G Integration Using Generalized Benders Decomposition
School of Mechanical Engineering, Purdue University（普渡大学机械工程学院）
本文提出基于广义弯折分解的混合整数非线性规划方法，解决V2G快速渗透带来的复杂性，并通过案例研究展示其在收敛性和计算效率上的优势。
2018-06-27 cs.SY eess.SP eess.SY
Machine Learning for Electricity Market Clearing
University of Arizona（亚利桑那大学）；New York University（纽约大学）
本文旨在设计一个机器学习孪生的最优潮流（OPF）优化，这是用于电力批发市场的市场出清程序。所提出的方法的动机源于需要获得数字孪生，这是比原来快得多，同时也足够准确，并产生一致的发电调度和位置边际价格（LMP），这是原始和对偶解决方案的OPF优化，分别。基于这种方法的市场出清工具的可用性将使在给定的机组承诺下的多个调度方案的计算易处理的评估。而不是直接解决的OPF，Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件的问题的OPF问题可以写，并在并行的发电机和负载的LMP可以表示在OPF拉格朗日乘子。此外，利用与线路相关的许多拉格朗日乘数将为零（热限制不具有约束力）的实际事实，我们构建并训练了一个ML方案，该方案将灵活的资源（负载和可再生能源）映射到绑定线路，并补充了一个高效的电网感知线性映射，以实现最佳调度和LMP。IEEE模型验证和说明该计划。我们还报告了一个贸易分析之间的质量重建和样本数量需要训练模型。
2022-05-23 cs.LG cs.SY eess.SY
Designing Day-Ahead Multi-carrier Markets for Flexibility: Models and Clearing Algorithms
多载体能源系统（特别是天然气和电力）的更高一体化具有内在价值，可提高电力系统的运营灵活性，改善天然气和电力网络的资源分配。由于不同能源载体之间存在物理和经济依赖性，不同能源载体市场的整合具有挑战性。在本文中，我们提出了一个综合的日前多载体气体，电力和热市场清算，其中包括新类型的订单和这些订单的约束条件，以代表转换和存储技术的技术经济约束。我们证明了拟议的市场出清引起竞争均衡。此外，我们提出了两个分散的清算算法，不同的是如何分解的基础集中清算优化问题进行。这对所涉及的代理及其互信息交换有影响。它被证明，他们产生的解决方案相当于集中的市场清算下一个温和的假设，足够的迭代次数。我们认为，这样一个集成的多载波能源市场减轻（现货）市场参与者所面临的风险，使不同的能源运营商更好的现货定价。结果表明，转换/存储技术的所有者将遭受损失和/或机会成本，如果他们被迫只使用基本订单。对于本文中考虑的测试案例，与使用转换和存储订单的情况相比，损失和机会成本之和分别高达13，000欧元/天和9，000欧元/天。
2021-01-03 math.OC
Remunerating Space-Time, Load-Shifting Flexibility from Data Centers in Electricity Markets
我们研究了电力市场清算的制定，旨在补偿时空，负载转移的灵活性提供的数据中心（DaCes）。负荷转移灵活性是电网运营商的关键资产，因为他们的目标是整合更大量的间歇性可再生能源并使电网脱碳。我们研究的核心是虚拟链接的概念，它提供了非物理路径，可以被DaCes用来在空间和时间上转移功率负载（通过转移计算负载）。我们使用虚拟链接表明，清算配方对待DaCes作为生产者，同时请求负载，并提供负载转移的灵活性服务。我们的分析还表明，DaCes的报酬提供的负荷转移的灵活性的基础上节点的价格差异（跨空间和时间）。我们还表明，DaCe灵活性有助于缓解时空价格波动，并表明清算公式满足协调市场预期的基本经济属性（例如，提供竞争性均衡，并实现收入充足和成本回收）。提出的概念适用于其他关键的市场参与者，可以提供时空转移的灵活性，如分布式制造设施和存储系统。案例研究来证明这些属性。
2021-08-16 cs.SY eess.SY math.OC
Disaggregated Bundle Methods for Distributed Market Clearing in Power Networks
提出了一种适用于大规模需求响应电力系统的快速分布式市场出清方法。除了传统的供应报价外，还纳入了来自聚合器的需求报价，该聚合器为大量具有不同能源约束的住宅智能电器提供服务。利用基于拉格朗日松弛的对偶分解，所得到的最优化问题被分解成单独的子问题，然后由市场运营商和每个聚合器在终端用户智能电表的辅助下以分布式方式求解。采用分解束方法求解具有可分结构的对偶问题。与传统的双更新算法相比，该方法具有更快的收敛速度，从而减少了通信开销。数值结果证实了新方法的有效性。
2013-10-03 math.OC
A market-based approach for enabling inter-area reserve exchange
考虑到欧洲能源和储备的顺序清算，启用区域间储备交换需要在这两个市场之间最佳地分配区域间传输容量。为实现这一目标，我们提供了一个基于市场的分配框架，并获得具有理想属性的付款。提出的最小-最大最小核心选择支付实现了个人理性、预算平衡以及近似的激励兼容性和联盟稳定性。研究结果将私人离散项目的工作扩展到连续公共选择网络。
2021-02-17 cs.GT math.OC
An Adaptive Tabu Search Algorithm for Market Clearing Problem in Turkish Day-Ahead Market
在这项研究中，我们专注于土耳其日前电力市场的市场出清问题。我们提出了一个数学模型，通过扩展不同的价格区域的各种投标类型。在某些情况下，商业求解器可能无法在给定的时间限制内找到任何可行的解决方案。因此，我们设计了一个自适应禁忌搜索（ATS）算法来解决这个问题。ATS离散化由流量变量产生的连续搜索空间。我们的方法具有自适应半径，它实现了商业求解器的回溯。然后，我们比较了ATS的性能与启发式分解方法从文献中使用合成数据集。我们评估的算法的性能，就其解决方案的时间和盈余的差异。ATS在大多数集合中表现更好。
2018-09-26 math.OC q-fin.TR
Market Integration of HVDC Lines: Internalizing HVDC Losses in Market Clearing
随着区域超级电网的发展，越来越多的互联由高压直流（HVDC）线路形成。目前，在大多数地区，HVDC损耗在市场运营中不被考虑，导致输电系统运营商（TSO）的额外成本。北欧TSO已经提出在市场出清算法中引入HVDC损耗因子，以考虑损耗成本并避免HVDC在零差价区域之间流动。在本文中，我们介绍了一个严格的框架，以评估引入损耗因子，特别是直流损耗因子，在节点和分区定价市场。首先，我们专注于识别适当的损耗因子。我们提出并比较了三种不同的模型：常数，线性和分段线性。其次，我们介绍配方，包括市场清算算法的损失。进行了一整年的数值检验，我们发现，仅考虑直流或交流损耗可能会导致社会福利在一个不可忽略的时间段内降低。针对这一点，本文介绍了一个框架，包括在区域或节点定价环境中的交流和高压直流输电损耗。我们从理论上和模拟表明，这样的框架是保证增加社会福利。
2020-01-16 math.OC
Demand-side management via optimal production scheduling in power-intensive industries: The case of metal casting process
本研究提出一种基于混合整数规划的多阶段多产线调度模型，通过优化日前能源市场成本与辅助市场备用供应，实现能源密集型产业的需求侧管理，并在真实金属铸造厂案例中显著降低能源成本并开辟次要收入流。
2023-06-27 cs.SY eess.SY math.OC
Setting Reserve Requirements to Approximate the Efficiency of the Stochastic Dispatch
研究了不确定条件下的序贯电力市场出清问题。我们考虑了欧洲的做法，其中储备与能源分开交易，以满足外生储备要求。最近提出的随机调度模型，共同优化这些服务提供了最有效的解决方案有效解的预期运营成本计算备用需求内生。然而，这些模型与现有的市场设计不兼容。本文提出了一种新的方法来计算准备金要求，使序列市场的结果更接近随机能量和储备的成本效率方面的共同优化。我们的方法是基于一个随机的双层计划，隐式地提高了跨时间协调的能源和储备市场，但仍然与欧洲市场的设计兼容。我们使用两个标准的IEEE可靠性测试的情况下，说明智能设置在单个和多个储备控制区的操作储备的好处。
2018-10-30 math.OC
Evaluation of Electricity Market Clearing Mechanisms via Reinforcement Learning: Prices, Remuneration and Competitive Dynamics
Polytechnic University of Bari（巴里理工大学）；Regulatory Authority for Energy, Networks and Environment (ARERA)（能源、网络和监管机构）；University of Pisa（比萨大学）
本文通过强化学习评估SPaC机制，发现其在降低价格波动和维持公平激励方面优于PaC和PaB，为市场设计改革提供支持工具。
2026-02-20 math.OC
Data-Driven Inverse Optimization for Marginal Offer Price Recovery in Electricity Markets
本文提出一种数据驱动的逆优化方法，通过建立未知参数与市场出清结果的闭式关系，将边际报价恢复问题转化为单层优化问题求解，并证明了其全局最优解的存在唯一性及鲁棒性。
2023-05-16 cs.SY eess.SY math.OC
A New Approach to Electricity Market Clearing With Uniform Purchase Price and Curtailable Block Orders
欧洲市场清算问题的特点是一组异构的订单和规则，迫使启发式和迭代求解方法的实施。特别是，可削减的大宗订单和统一采购价格（UPP）造成了严重的困难。一个区块是一个跨越多个小时的订单，可以完全接受或完全拒绝。UPP规定，所有消费者支付一个共同的价格，即，在所有区域，生产者获得区域价格，区域价格可能因区域而异。在UPP和大宗订单同时存在的情况下，市场清算问题是欧洲背景下的一个主要未决问题。UPP方案导致涉及原始和对偶变量的非线性优化问题，而块命令引入多时间约束和二进制变量的问题。因此，在存在两个块和UPP的市场出清问题可以被视为一个非线性整数规划问题，涉及原始和对偶变量与互补和多时间约束。本文的目的是提出一个非迭代和无约束的方法来解决市场出清问题的存在下，可削减的块订单和UPP。该解决方案是精确的，没有近似到当前市场数据的分辨率水平。通过诉诸一个等效的UPP制定，所提出的方法的结果在一个混合整数线性规划，这是建立从一个非线性整数双层规划问题。使用真实的市场数据的数值结果显示所提出的方法的有效性。该模型已在Python中实现，代码可在公共存储库中免费获得。
2018-06-06 math.OC q-fin.PR
A Stochastic Electricity Market Clearing Formulation with Consistent Pricing Properties
University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）；Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室）；The University of Chicago Booth School of Business（芝加哥大学布斯商学院）
本文提出一种随机电力市场清算方法，通过引入惩罚项解决日前与实时价格间的偏差问题，证明其在电网中的稳定性，并提出评估其效益的新指标。
2015-10-28 econ.GN math.OC q-fin.EC
Reserve Requirements in Ancillary Markets Using Consensus-Based Cooperative Model Considering Renewable Resources
从经济角度来看，评估储备投资价值的一个共同标准是其对社会福利的影响。使用这一标准的基本假设是，旁支付可用于在所有市场参与者之间分配社会收益。然而，在现实中，由于电力储备项目对不同参与者的影响可能不同，这种旁支付实施起来相当困难。我们提出了一个三阶段的规划模型，用于在电力市场中投入大量的风力发电储备。我们描述风力发电方面的一组代表性的适当加权的情况下，我们提出了一个对偶分解算法求解所产生的随机程序。我们测试我们的情景生成方法的118节点系统的模型，我们表明，随机规划机组组合政策优于常见的备用规则。
2018-02-12 math.OC
Clearing time randomization and transaction fees for auction market design
针对定期拍卖中策略性交易者利用累积信息在最后时刻到达从而扰乱市场效率的问题，提出随机化拍卖结束时间和最优设计交易费政策两种补救措施，有效鼓励交易者提前下单并提升市场效率。
2024-10-16 math.OC q-fin.TR
A Bilateral Reserve Market for Variable Generation: Concept and Implementation
由于可再生能源发电的快速增长，发电组合发生了重大变化，其中主要类型如风能和太阳能发电具有显著的预测不确定性。减少不确定性的影响需要系统参与者的合作，并得到适当的市场规则和激励措施的支持。在本文中，我们提出了一个双边备用市场的可变发电（VG）生产商和容量资源提供商。在这个市场中，VG生产商购买双边储备服务（BRS）以减少潜在的不平衡惩罚，BRS提供商则从其可用于再调度的容量中赚取利润。我们在本文中表明，通过引入这个产品，VG生产商的总体不平衡成本与他们的预测质量和可用的系统容量，这遵循成本因果关系原则。案例研究展示了拟议的BRS机制的工作原理及其有效性。
2016-01-12 math.OC
Locational Pricing for Generative-AI Services via Token-Flow Market Clearing
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
本文提出一种网络约束的令牌流市场，用于在计算节点和通信链路间清算AI工作负载，通过地域定价优化服务调度，提升效率并降低运营成本。
2026-05-09 cs.NI cs.SY eess.SY
Temporal-Aware Deep Reinforcement Learning for Energy Storage Bidding in Energy and Contingency Reserve Markets
Monash University（莫纳什大学）；University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学）
针对BESS在价格不确定下多市场联合竞价难题，提出基于transformer时间特征提取的DRL策略，在澳大利亚七个现货与应急FCAS市场中显著提升收益和可解释性。
2024-02-29 cs.LG cs.SY eess.SY
Clearing and Pricing for Coordinated Gas and Electricity Day-ahead Markets Considering Wind Power Uncertainty
天然气和电力系统现在正变得越来越强的耦合。虽然燃气机组（GFU）正在取代退役的燃煤电厂，但电力系统也越来越依赖GFU提供的灵活性，以适应间歇性可再生能源。燃气机组的发电能力取决于天然气资源的供应情况，而天然气资源的供应取决于天然气供应商及其相关管道网络的能力。然而，天然气和电力市场是分开运作的。因此，发电机组实际上要“代表”整个电力系统在天然气市场上投标：它们需要对未来的天然气消耗量作出预测，并承担合同不当或因天然气供应不足而无法满足发电时间表的风险。当面临更大份额的可再生能源和更频繁的天然气网络拥堵时，当前的市场框架尤其不可靠和低效，并且对GFU资产的投资者在经济上也不友好。在本文中，我们试图开发一个框架，可以结合这两个市场。通过对稀缺资源进行适当定价，例如，对于天然气传输容量，联合市场可以在满足需求的同时更有效地分配它们。并考虑到可再生能源带来的不确定性，提出了一个更具前瞻性的日前市场清算框架。本文将介绍所提出的联合市场模型的公式、算法以及一些案例研究。
2016-12-04 math.OC
Co-optimization of Energy and Reserve with Incentives to Wind Generation: Case Study
本案例研究提出了一个分析和量化的影响，缺乏共同优化的能源和储备的存在下，高渗透率的风能。该方法是在一个配套文件，第一部分。两个模型，有和没有共同优化面临。储备的建模和可再生能源的激励以及模型的校准受到西班牙市场的启发。对发电容量、斜升能力和市场参数（可用风、风的馈入溢价、发电机风险规避和备用要求）不同的配置进行敏感性分析。模型和案例研究纯粹是说明性的，但方法是一般性的。
2021-07-03 cs.SY eess.SY math.OC
Price-Aware Deep Learning for Electricity Markets
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；University of Virginia（弗吉尼亚大学）
本文提出将电力市场出清优化嵌入深度学习层，以平衡预测误差与定价误差，提高拥堵系统中电价公平性，并在风电预测与短期市场出清中验证效果。
2023-11-13 cs.LG cs.SY eess.SY
Revenue Adequate Prices for Chance-Constrained Electricity Markets with Variable Renewable Energy Sources
Lehigh University（利哈伊大学）
本文针对含VRES的电力市场，采用CCO方法推导收益充足电价，其生成的实时电价不依赖VRES实时出力，通过案例对比了该方法与随机方法的电价差异。
2026-08-10 cs.SY econ.TH eess.SY
Bilevel Transmission Expansion Planning with Joint Chance-Constrained Dispatch
针对含风电不确定性的双层输电扩展规划问题，提出带下层联合机会约束市场出清的新框架，及处理对应分布鲁棒约束的强化线性近似技术，在保证求解质量下实现最高26倍的计算加速。
2025-05-16 cs.SY eess.SY math.OC
On the Viability of Stochastic Economic Dispatch for Real-Time Energy Market Clearing
本文提出随机前瞻调度（SLAD）模型及加速Benders分解方法，在工业规模电网实验中证明其可在5分钟内求解，相比flexiramp产品额外节省50%以上成本，验证了随机经济调度用于实时市场出清的可行性。
2024-10-23 math.OC
Distributed Stochastic Market Clearing with High-Penetration Wind Power
将可再生能源整合到现代电网中需要对资源进行风险认知调度，以考虑可再生能源的随机可用性。针对这一目标，本文基于直流最优潮流（OPF），研究了高渗透率风电的日前随机市场出清问题。其目标是最大限度地减少社会成本，其中包括传统的发电成本，最终用户负效用，以及系统重新调度成本的风险措施。利用条件风险价值（CVaR），新模型能够减轻潜在的高风险的追索行动，以补偿风预测误差。由此产生的凸优化任务是通过一个基于分布的样本平均值的近似来解决的，以绕过过于复杂的高维积分。此外，为了应付可能的大规模可调度负荷，一个快速分布式求解器的开发与保证收敛使用的交替方向法的乘法器（ADMM）。在一个改进的基准系统上测试的数值结果证实了新框架和所提出的方法的优点。
2015-04-13 cs.DC math.OC
Pricing and clearing combinatorial markets with singleton and swap orders: Efficient algorithms for the futures opening auction problem
在这篇文章中，我们考虑的组合市场的估值只为单件和对购买/出售订单交换两个项目在相同的数量。我们提供了一个算法，允许多项式时间的市场出清和定价。结果的背景下，我们的主要应用：期货开盘拍卖问题。期货合约是降低市场风险和交易对手信用风险的重要工具。在期货市场上，这些合约可以在不同的到期日和基础上进行交易。一种常见的对冲策略是将头寸滚动到下一个到期日，但这种策略会带来重大的操作风险。为了解决这一风险，交易所开始提供所谓的期货合约组合，允许交易员交换两个到期日不同的期货合约，或者交换两个基础不同的期货合约。理论上，在这两种情况下，价格都是两份期货合约的差价。然而，特别是在开盘拍卖中，由于次优清算，经常发生价格效率低下的情况，从而导致潜在的套利机会。我们提出了一个最小成本流制定的期货开盘拍卖问题，保证一致的价格。其核心思想是将订单建模为网络中的弧，在两个分层目标的帮助下执行均衡条件，并将这些目标组合成一个加权目标，同时保留双重最优解的价格信息。由此产生的最优化问题可以在多项式时间内求解，并且计算测试建立了适合于生产环境的经验性能。
2017-10-27 math.OC
A Physics-Informed Machine Learning for Electricity Markets: A NYISO Case Study
本文提出 PIMA-AS-OPF 物理信息机器学习方法，通过全连接神经网络预测主动约束与削减量，将最优潮流优化简化为线性方程组高效求解，在 NYISO 系统上验证了准确性与可扩展性。
2023-03-31 cs.LG cs.SY eess.SY
The funds market bank problem
本文考虑的问题所面临的银行在基金市场的交易，以保持准备金要求，并尽量减少这样做的成本。我们在一个随机范式和存款准备金率是由活期存款过程，建模为几何布朗运动。假设累计买入基金和累计卖出基金的贴现率不同。银行的最优策略具有如下结构：当银行准备金低于外生阈值时，银行必须购买基金;当银行准备金超过内生阈值时，银行必须出售基金
2021-11-02 math.OC
Pricing in non-convex markets with quadratic deliverability costs
Lehigh University（利哈伊大学）
本文针对含非凸性且需考虑凸二次市场成本的市场，扩展非凸市场定价的开创性结果，通过计算含爬坡成本的经典电力市场出清价格验证方法，为相关市场定价提供解决方案。
2026-08-10 econ.TH math.OC
Moving from Linear to Conic Markets for Electricity
我们提出了一个新的远期电力市场框架，允许异构的市场参与者与二阶锥策略集，谁准确地表达他们的成本和约束的非线性通过圆锥投标，和一个网络运营商面临圆锥运营约束。与普遍的基于线性规划的电力市场相比，我们强调了二阶锥约束的引入如何提高市场的不确定性、资产和网络意识，这是成功过渡到基于天气依赖可再生能源的电力系统的关键。我们分析了我们的一般市场出清的建议，使用圆锥对偶理论，以获得有效的空间差异化的价格为多种商品，包括能源和灵活性服务。在完全竞争的假设下，我们证明了中央解决的市场出清优化问题的等价性竞争空间的价格均衡，涉及一组理性和自利的参与者和价格制定者。最后，在一般的假设下，我们证明了走向圆锥市场不会导致市场的理想的经济属性，即市场效率，成本回收和收入充足性的损失。我们的数值研究集中在不确定性感知市场设计的特定用例上，并证明了所提出的圆锥市场在线性规划市场框架内比现有的替代方案更具优势。
2022-12-18 cs.SY econ.TH eess.SY
Risk-Aware Control and Optimization for High-Renewable Power Grids
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
电网从化石燃料向可再生能源的过渡对推动其运营的市场清算算法提出了根本性挑战。实际上，负荷的增加的随机性和可再生能源的波动性已经导致预测误差的显著增加，从而影响现有确定性最优化模型的可靠性和效率。RAMC项目旨在研究如何从这种确定性环境转变为风险感知框架，其中明确量化不确定性并将其纳入市场清算优化。风险意识市场清算本身就提出了挑战，主要是从计算的角度来看。本文回顾了RAMC如何实现风险感知的市场清算，并介绍了它在不确定性量化、优化和机器学习方面的一些创新。真实网络上的实验结果。
2022-04-02 cs.LG math.OC
Scalable Planning for Energy Storage in Energy and Reserve Markets
储能可通过提供套利和辅助服务，促进可再生能源的整合。在集中式电力市场中联合优化能源和辅助服务可以降低系统的运营成本，提高储能系统的盈利能力。但是，要实现这些目标，需要正确定位存储并确定存储大小。我们使用一个双层公式来优化储能系统的位置和大小，这些储能系统执行能源套利并提供监管服务。我们的模型还通过实施回报率约束来确保储能投资的盈利能力。计算的易处理性是通过实施的原始分解和基于子梯度的割平面法。我们测试所提出的方法在240总线模型的西部电力协调委员会（WECC）系统和分析不同的存储技术，回报率的要求，和监管市场政策ES参与的最佳存储投资决策的影响。我们还表明，所提出的方法优于精确的方法在解决方案的质量和计算性能。
2017-03-22 math.OC
On the theory and applications of mechanism design and coalitional games in electricity markets
虽然世界各地的电力市场的具体结构各不相同，但它们都是以发电量可预测、可控和边际成本不可忽略为前提的。最近的变化，特别是越来越多的可再生能源整合，挑战了这种假设。鉴于这一转变，本论文旨在设计新的框架，并提高我们对未来市场的理解。第一部分着重于当模型充分反映网格和参与者的物理特性时的机制设计。我们考虑一个市场，涉及连续的商品，一般的非凸约束，和第二阶段的成本。然后，我们设计的支付和条件下，联盟不能影响的结果。在激励相容的VCG机制下，我们证明了如果投标是凸的，约束是多拟阵，则可以实现防联盟的结果。通过放松激励相容性，我们研究了无条件的联盟证明的核心选择机制。我们发现，他们概括了LMP机制的经济学原理，并可以近似真实的价格接受假设。最后，它们是不平衡的。第二部分协调区域市场，利用可再生能源的地理多样化。在欧洲，储备仍然是区域运营商的专属责任。这种有限的协调和顺序结构阻碍了发电和输电的利用。为了促进备用交换，抢占模型可以最优地从日前能量中提取区域间传输容量用于备用。然而，这个双层计划并没有提出保证协调的成本。我们制定了一个新的抢先模型，使我们能够获得稳定的利益免疫偏差。我们的建议，最少的核心利益，实现了最小的稳定性破坏与易处理的计算。
2020-12-09 cs.GT cs.SY eess.SY
Models and Algorithms for Reserve Deliverability in Cross-Zonal Balancing Capacity Markets
N-SIDE；National Technical University of Athens（雅典国立技术大学）
该研究针对跨区域平衡容量市场的备用输送能力问题，提出两种可扩展内近似方法及列生成算法，其扩展性优于随机规划，可适配泛欧洲市场及能源与平衡容量协同优化。
2026-09-22 math.OC
A Causation-Based Framework for Pricing and Cost Allocation of Energy, Reserves, and Transmission in Modern Power Systems
本文提出基于因果关系的电力市场定价框架，通过安全费用机制及对上下调旋转备用和输电服务的明确定价，实现成本有效分摊、收入充足与中立，并为发电和输电资产提供可靠性激励。
2025-06-04 cs.SY econ.TH eess.SY
Optimal auction duration: A price formation viewpoint
我们考虑一个拍卖市场，其中做市商在给定的时间段内填写订单簿，而其他一些投资者发送市价订单。我们将拍卖的清算价格定义为根据每个市场参与者的供给和需求使清算时间的交易量最大化的价格。然后，我们在一个半显式的形式得出的误差之间的清算价格和有效的价格作为拍卖持续时间的函数。我们研究了市场接受者的行为对这种错误的影响。为此，我们考虑天真的市场接受者和理性的市场接受者的情况下，发挥纳什均衡，以最大限度地减少他们的交易成本。我们计算的最佳持续时间的拍卖在泛欧交易所交易的77只股票，并比较在此最佳值的情况下，连续的限价订单簿的价格形成过程的质量。连续的限价订单簿通常是次优的。然而，就我们的衡量标准而言，它们只是适度地损害价格形成过程的质量。最佳拍卖持续时间的数量级是从2到10分钟。
2020-06-29 math.OC math.PR q-fin.TR
Optimal Dynamic Capacity Allocation of HVDC Interconnections for Cross-border Exchange of Balancing Services in Presence of Uncertainty - Extended Version
考虑到欧洲电力市场的现有结构仅在日前市场阶段促进相邻电力系统的空间协调，区域系统运营商必须主要依靠其内部平衡资源来保证系统安全。然而，随着电力系统被迫接近其技术极限运行，灵活的发电变得稀缺，传统的市场范式可能无法有效地应对广泛的不确定性。电力系统的操作灵活性取决于其部件的技术参数，即，这些建议涉及发电机和输电基础设施，以及优化利用现有资产的运营做法。这项工作的重点是替代市场的设计，使相邻的电力系统之间的跨境平衡资源共享，通过高压直流（HVDC）互联，提供了更高的可控性。在这种情况下，我们制定了一个随机的市场出清算法，达到充分的时空整合的储备能力，日前和平衡市场。针对这一基准，我们比较了两个确定性的市场设计与不同程度的协调之间的备用容量和能源服务，其次是一个实时的机制。我们的研究揭示了确定性方法的效率随着风力发电份额的增加。然而，强制执行储备和能源交易大厅之间的更紧密的协调可能会大大提高预期的系统成本相比，顺序的市场设计。为了提供一些见解，为改善顺序的市场出清，我们分析了显式传输分配之间的能量和储备不同的HVDC容量的影响，并确定市场动态，决定了最佳的比例。
2015-02-28 math.OC
Joint Chance-constrained Game for Coordinating Renewable Microgrids with Service Delivery Risk: A Bayesian Optimization Approach
本文针对可再生能源微电网在备用服务中因不确定性导致的合同违约风险，提出基于分布鲁棒联合机会约束的非合作博弈框架，并利用贝叶斯优化逼近最优违约率与市场均衡，在加州市场数据仿真中验证了其调控联合违约率和保障微电网利润的有效性。
2024-02-26 cs.CE math.OC
Enabling inter-area reserve exchange through stable benefit allocation mechanisms
欧洲单一日前交易市场的建立实现了区域性日前交易市场的一体化。然而，储备的提供和激活仍然是区域运营商的专属责任。这种有限的空间协调和有序的市场结构阻碍了灵活发电和输电的有效利用，因为必须事先在能源和储备之间分配其容量。为了促进备用交换，最近的工作提出了一种抢占式模型，该模型定义了用于能量和备用的最优区域间传输容量，从而降低了预期的系统成本。这种决策支持工具，制定为一个随机的双层计划，尊重目前的架构，但不建议特定区域的成本，保证足够的激励所有地区接受建议的解决方案。为此，我们在一个框架中制定了一个先发制人的模型，该框架允许应用联盟对策论方法来获得稳定的利益分配，即，一个不受联盟偏差影响的结果，确保所有地区都愿意进行协调。我们表明，利益分配机制可以制定在前一天或实时阶段，以分配预期的或特定的利益，分别。对于这两个游戏，建议的好处实现最小的稳定性违反，同时允许一个易于处理的计算有限的查询的双层程序。我们的案例研究，说明性的和更现实的测试案例的基础上，比较我们的方法与充分研究的利益分配，即Shapley值和核仁。我们表明，我们的方法在稳定性，易处理性和公平性方面表现更好，这可能取决于监管机构选择的标准。
2019-12-20 math.OC
Learning from Past Bids to Participate Strategically in Day-Ahead Electricity Markets
我们认为，在一天前的市场环境下，每个供应商出价的线性非减函数，她的发电容量的目标是最大限度地提高她的个人利润给其他竞争供应商的报价的电力供应商的投标过程。根据提交的投标，市场运营商安排供应商在每个小时内满足需求，并确定每小时的市场清算价格。最终，当没有供应商有动机修改她的出价时，这个博弈论过程达到纳什均衡。然而，解决个人利润最大化问题需要竞争对手的出价信息，这通常是不可用的。为了解决这个问题，我们开发了一个逆优化方法来估计竞争对手的生产费用函数给定的历史市场出清价格和生产水平。然后，我们使用这些功能，以投标战略和计算纳什均衡出价。我们提出的数值实验说明我们的方法，显示出良好的协议之间的投标的基础上估计的生产费用函数与投标的基础上真正的费用函数。我们讨论了我们的方法，考虑到网络拥塞导致位置依赖的价格的扩展。
2018-11-14 math.OC
Pricing Energy in the Presence of Renewables
目前，电力市场在很大程度上忽视了一个事实，即可再生能源生产商对不可再生能源生产商造成了重大的外部影响。这是因为消费者通常在某些负载参数内得到电力保证。可再生能源生产商生产的间歇性意味着它们依赖于不可再生能源生产商，以使总发电量达到承诺的服务质量。这种由不可再生能源部门向消费者提供的隐性保险目前没有定价，导致从不可再生能源生产者向可再生能源生产者的经常被忽视的隐性货币转移。随着可再生能源所提供的能源比例的增加，这些外部性也在增加。在本文中，我们量化这些外部性，通过发展市场出清价格的能源存在的可再生能源。我们考虑了一个提前一天的电力市场，可再生和不可再生发电机通过向独立系统运营商（ISO）提出每单位能量的要价来投标。ISO的问题是一个多阶段的随机最优化问题，以调度来自每个发电机的能量，以最小化代表消费者购买能量的成本。我们采用条件风险值（CVAR）措施在日前的电力市场，以确保发电机能够满足所需的置信水平内的负荷方差的概念。我们解析地推导出能源的市场出清价格作为CVAR的函数。研究表明，可再生能源的渗透率越高，能源的市场出清价格越高。
2016-11-23 math.OC
On the Inefficiency of the Merit Order in Forward Electricity Markets with Uncertain Supply
本文提供了洞察的经济无效的经典择优调度在电力市场中的不确定供应。为此，我们考虑了一个电力系统，其操作是由一个两阶段的电力市场，一个远期和实时市场。我们分析了两种不同的清算机制：传统的，其中远期和平衡市场独立清除后的优点顺序，和随机的，其中两个市场阶段的共同优化，以期最大限度地减少预期的总系统运营成本。本文首先推导了一个具有柔性、刚性和随机发电量以及无限传输容量的典型电力系统在两阶段市场协同优化下的调度规则的解析公式。这项工作揭示了随机市场出清机制打破优序的条件。然后，我们介绍和表征两个增强的变种，传统的两阶段的市场，导致无论是价格一致的或具有成本效益的优序调度解决方案，分别。第一个这些变种对应于一个传统的两阶段市场，允许虚拟投标，而第二个要求随机发电集中调度。最后，我们讨论了我们的分析结果的实际意义，并通过例子说明我们的结论。
2016-05-27 math.OC
Strengthening the Group: Aggregated Frequency Reserve Bidding with ADMM
在电网中，电力供应和需求必须始终保持平衡，以保持系统的频率。在实践中，电网运营商通过在提前市场环境中采购频率储备来实现这种平衡。在运行时，每当网格中存在不平衡时，这些储备就会被调度。近来，对于使电力消费者（诸如插电式电动车辆或建筑物）参与通过利用电力消费的灵活性来提供这样的频率储备的兴趣越来越大。在这项工作中，我们专注于一个聚集的建筑物，将联合投标的储备市场。由此产生的共享决策建模为一个大规模的最优化问题。我们的主要贡献是表明，聚合可以使其决定在一个计算效率和概念上有意义的方式，使用交替方向法的乘数（ADMM）。所提出的方法具有几个有吸引力的功能，包括（i）计算负担分布在建筑物之间;（ii）设置自然提供隐私和灵活性;（iii）迭代算法可以随时停止，提供一个可行的（虽然次优）解决方案;（iv）该算法提供了一个奖励分配方案，加强了组的基础。
2018-11-02 math.OC
Continuous Time Multi-stage Stochastic Reserve and Unit Commitment
本文提出了一种连续时间多阶段随机最优化方法，用于日前电力批发市场中的机组调度、机组的组合、备用容量及其连续时间发电剖面。我们的公式近似的解决方案的变分问题，其中的平衡，发电容量和斜坡的限制是在连续的时间。由于我们的斜坡事件表示的更大的准确性，这种方法提高了系统可靠性，并降低了实时成本。
2018-03-19 math.OC
Optimal wind farm energy and reserve scheduling incorporating wake interactions
Services Industriels de Genève（日内瓦公共服务局）；Department of Engineering, University of Durham（达勒姆大学工程系）；School of Engineering and Management Vaud (HEIG-VD), University of Applied Sciences and Arts Western Switzerland (HES-SO)（瑞士西部应用科学与艺术大学沃州工程与管理学院）
本文提出一种新的方法，通过显式建模尾流相互作用来优化风场的能量和备用调度，提升市场参与度和运营效率。通过两阶段随机规划框架，结合FLORIS模拟软件中的尾流感知功率估算模型，提高了调度精度并减少了不平衡惩罚。
2026-02-05 math.OC physics.flu-dyn
One bank problem in the federal funds market
本文的模型给出了一个方便的策略，银行在联邦基金市场上可以使用，以最大限度地提高其利润在同期的准备金要求（CRR）制度。存款准备金率由活期存款过程决定，该过程被建模为具有漂移的布朗运动。我们提出了一个新的模型，在该模型中，累积的基金购买和销售在可能的不同利率贴现。我们制定和解决的问题，找到银行的最优策略。该模型可以扩展到包括银行的资产规模，我们得到，在一定的条件下，最优上限的基金销售是一个线性函数的资产规模。因此，银行净购买量与资产规模呈线性关系。
2016-05-24 math.OC q-fin.PR
