Energy-grade double pricing mechanism for a combined heat and power system using the asynchronous dispatch method
研究了热电电力系统中考虑电能、热能的时间尺度和热能质量的热电定价问题。基于热电电力系统的异步协调调度，提出了一种能量等级双重定价机制。在该定价机制下，供热系统运营商在每个热调度时段的商品剩余可以分解为可解释的部分，并且在所有热调度时段都能保证其收益充足性。并且电力系统运营商在每个电力调度区间的商品剩余都是由非负分量组成的，也保证了其收入充足性。此外，还分析了不同时间尺度和热电联产对不同类型热电联产机组定价的影响。
2022-08-17 cs.SY eess.SY
Optimal Electricity Storage Sharing Mechanism for Single Peaked Time-of-Use Pricing Scheme
共享经济颠覆了许多行业。我们预见，电力存储系统可能成为电力行业共享经济的推动者，尽管其实施是一项微妙的任务。与两级分时电价不同，贪婪套利策略可以实现最大的电费节省，大多数现有的分时电价方案由多个层级组成，这使得套利具有挑战性。困难来自于对多个层次的对冲以及一天中决策之间的耦合。在这项工作中，我们专注于设计单峰ToU计划的能量共享机制。为了解决这个问题，我们确定，它足以理解两种形式的3层ToU计划的套利政策。我们认为，在温和的条件下，共享机制产生一个唯一的均衡，支持最大的社会福利。
2019-12-07 cs.CE cs.SY eess.SY
Energy-Aware Model Predictive Control for Batch Manufacturing System Scheduling Under Different Electricity Pricing Strategies
本文提出一种能量感知 MPC 框架，将其表述为 MIQP 以动态调度批量制造过程，在满足生产约束下降低能耗成本，并为应对不同电价策略提供实用见解。
2025-06-28 cs.SY eess.SY math.OC
Electricity and Reserve Pricing in Chance-Constrained Electricity Markets with Asymmetric Balancing Reserve Policies
最近，机会约束随机电力市场设计已被提出来解决的缺点，基于随机电力市场设计。特别是，使用机会约束的市场出清避免了在预期和每个场景的特点，并产生独特的能源和储备价格。然而，目前的配方依赖于对称的控制策略的基础上，聚合系统的不平衡，这限制了平衡储备供应商在他们的能量和储备的承诺。本文扩展了现有的机会约束的市场出清配方，利用节点到节点和非对称平衡储备政策，并得出由此产生的能源和储备价格。所提出的节点到节点的政策允许使用基于边际成本的方法将平衡储备提供者的报酬与不确定资源的支付相关联。此外，我们引入不对称的平衡储备政策的机会约束的电力市场设计，并显示如何这种额外的自由度影响市场的结果。
2021-06-10 cs.SY eess.SY math.OC
Online Electricity Pricing from Frequency Measurements
University of Michigan（密歇根大学）
本文提出通过频率测量实时定价的方法，结合市场动态和电网频率动态，设计分布式PID控制器实现电力定价。
2026-04-10 cs.CE cs.SY eess.SY
Constrained Thompson Sampling for Real-Time Electricity Pricing with Grid Reliability Constraints
我们考虑的问题，聚合器试图学习客户的负载灵活性模型，同时实施一个负载整形程序，通过广播每日调度信号。我们采用了多臂强盗制定帐户的随机性和未知性的客户的响应调度信号。我们提出了一个约束汤普森采样启发式算法，Con-TS-RTP，它考虑了各种可能的聚合器目标（例如，以减少高峰时段的需求、集成更多的间歇性可再生发电、跟踪期望的日负荷分布等），并考虑配电系统的操作约束以避免由于客户响应的不确定性而导致的潜在电网故障。我们提供了一个讨论我们的算法的遗憾界限，以及讨论的配电系统的约束的操作可靠性，坚持在整个学习过程中。
2020-06-17 cs.SY eess.SY
A Novel Algorithm for Optimal Electricity Pricing in a Smart Microgrid Network
本文提出一种新算法，用于在智能微电网网络中通过优化买卖双方的能源交易来最小化电力价格，采用多项式时间解决最优电力分配问题。
2017-04-21 cs.SY eess.SY
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
EV Charging Optimization based on Day-ahead Pricing Incorporating Consumer Behavior
针对家庭电动汽车充电导致电力峰值需求增加的问题，提出基于前一日定价的优化方法，通过定义理想消耗曲线实现最小化总成本与峰值需求的双重目标，并兼顾消费者便利性与系统可扩展性。
2019-01-15 cs.SY eess.SY
Automated Linear Function Submission-based Double Auction as Bottom-up Real-Time Pricing in a Regional Prosumers' Electricity Network
College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University（立命馆大学信息科学工程学院）；Graduate School of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University（立命馆大学信息科学工程学院研究生院）；Research Organization of Science and Technology, Ritsumeikan University（立命馆大学科学技术研究机构）
本文提出了一种基于线性函数提交的双拍卖机制，用于区域电力网络中的自下而上实时定价，通过每个代理同时作为生产者和消费者进行电力交易，实现电力供需的精确平衡，无需中央定价者。
2015-06-09 cs.MA cs.SY eess.SY
Distribution Electricity Pricing under Uncertainty
Tandon School of Engineering, New York University（纽约大学坦登工程学院）；Technische Universität Berlin（柏林工业大学）
本文提出了一种方法，通过将随机性可再生能源分布式能源资源（DERs）和配电网运营商的风险容忍度纳入考虑，以改进配电定价的计算，从而实现更高效的低电压电力分配系统运营。
2019-11-19 cs.CE cs.SY eess.SY
Market Implications of Alternative Operating Reserve Modeling in Wholesale Electricity Markets
本文针对美国RTO辅助服务中的容量共享与备用替代，基于大规模合成电网数据比较四种备用约束建模，揭示建模差异对出清价格、备用数量和收益的显著影响。
2024-09-30 cs.SY eess.SY
A mutually beneficial approach to electricity network pricing in the presence of large amounts of solar power and community-scale energy storage
包含大型光伏太阳能系统的配电网络可能会经历客户之间的电力流。这可能会带来技术和社会经济方面的挑战。本文确定了如何通过社区规模储能（CES）和本地网络电价的联合部署来应对这些挑战。我们的研究模拟了一个CES下的一系列本地网络电价模型的操作，使用当前的澳大利亚电力价格和当前的网络价格作为参考。我们评估太阳能和非太阳能拥有客户以及配电网络运营商的财务结果。我们发现，关税设置的存在，创造互利的所有利益相关者。相对于正常的配电网费率，这些费率都对当地电网内的能源流量提供了50%以上的折扣。这些研究结果的政策含义是，历史上有争议的，在当地的太阳能发电存在的网络电价改革的问题，可以解决一个互惠互利的安排，当地的网络电价和消费电子产品。此外，通过明确和直观的本地网络资费定价条件，减轻了设定适当资费的挑战。
2021-09-05 cs.SY eess.SY physics.soc-ph
Uniform Pricing vs Pay as Bid in 100%-Renewables Electricity Markets: A Game-theoretical Analysis
本文通过博弈论模型分析100%可再生能源电力市场中统一定价、按报价支付和受监管统一定价三种机制，发现受监管统一定价能实现较低且为正的价格与利润，近似最低系统成本。
2023-05-21 cs.GT cs.SY econ.TH
Dimensional Pricing Based on Dynamism of Load
电力供应不仅仅是一个数量问题，而是一个与波浪式负荷曲线相匹配的持续服务。从逻辑上讲，它应该根据曲线本身而不是简单的负荷积分来定价。本文介绍了基于负荷动态性的电价，这是对负荷的一种等效表征。具有可定义和可区分的周期性的正交基可以线性地表示载荷曲线，构成了一个捕捉动态的空间，其中基的系数在多个维度上量化动态。一个价格函数，建议映射系数的数值收费。针对最简单的单源单用户系统，推导了一个基于傅立叶级数空间的定价模型，并将其推广到多源多用户的单总线系统。例子将展示使用建议的定价和它的有效性，在反映发电成本，以应付负荷的动态性和保证公平。
2020-04-01 cs.SY eess.SY
Relieving the Need for Bi-Level Decision-Making for Optimal Retail Pricing via Online Meta-Prediction of Data-Driven Demand Response of HVAC Systems
基于价格的暖通空调系统需求响应（DR）是一项具有挑战性的任务，需要综合模型来表示建筑热动力学和参与者之间的博弈论交互。本文提出了一种基于在线学习的策略，配电系统运营商（DSO），以确定最优的电价，考虑在商业建筑的暖通空调系统的最佳DR。人工神经网络（ANN）的训练与建筑物的能源数据，并表示使用一组显式的线性和非线性方程，没有基于物理的模型参数。然后，使用该方程组制定基于价格的DR的优化问题，并离线重复求解，从而产生关于电价和建筑热环境的各种条件下的最佳DR时间表的数据。然后在线训练另一个ANN，以直接预测日前电价的DR计划，这被称为元预测（MP）。通过用MP使能的ANN代替DR优化问题，可以使用单级决策结构来实现最优电价策略，这比两级决策结构更简单和更实用。在模拟案例研究中，所提出的单级策略被验证为成功地反映了DSO和商业建筑运营商之间的博弈论关系，使他们有效地利用HVAC系统的操作灵活性，使DR应用有利可图，同时确保电网电压稳定性和居住者的热舒适性。
2020-12-14 cs.SY eess.SY
Pricing and Remunerating Electricity Storage Flexibility Using Virtual Links
雄心勃勃的可再生能源组合标准激励将储能资源（ESR）作为灵活性的来源。虽然美国政府旨在促进ESR参与电力市场，但仍然缺乏对ESR进行适当报酬的市场设计工作。在本文中，我们提出了一个新的能源市场清算框架，包括ESR系统。新的市场设计在计算上是有吸引力的，因为它避免了混合整数公式和具有互补约束的公式。此外，与以前的市场设计相比，我们的市场使用虚拟链接的概念分解了ESRs的操作，该虚拟链接捕获了跨时间的能量转移。虚拟链路表示揭示了经济激励措施可用于ESR业务，并揭示了电力市场应如何补偿ESR。我们还探讨了ESR物理参数对市场行为的作用;我们表明，虽然能量和功率容量定义了每个ESR可以提供的灵活性，但存储充电/放电效率在ESR薪酬和缓解市场价格波动方面发挥着重要作用。我们使用我们提出的框架来分析ESRs和独立系统运营商（ISOs）之间的相互作用，并提供见解ESRs在电网中的最佳部署策略。
2022-06-04 cs.SY eess.SY math.OC
A Distributed Optimization Approach to the Multi-Regional Day-Ahead Clearing Process in Electricity Markets
在多结算过程中，基于位置边际定价的电力市场的实施允许批发竞争，定价机制激励发电，输电和需求响应资源的优化配置。虽然美国在区域层面上实现了效率和可靠性的提高，但缺乏足够的区域间协调机制限制了更广泛的收益。随着电力行业向可再生资源的更高渗透率过渡，电力市场的跨界协调的缺点变得更加明显，可再生资源往往集中在该国的某些地区，通常远离负荷区。除了允许市场参与者对其资产所在市场区域以外的经济信号作出反应外，协调的市场解决方案还将允许扩大市场机制，如金融输电权和容量合同，以涵盖跨境交易;从而减少围绕新一代资源投资的价格不确定性。本文提出了一种分布式的解决方案，允许在互联的电力市场的市场清算过程中的充分协调的机组组合问题。
2020-12-27 cs.SY eess.SY
Data Center Cost Optimization Via Workload Modulation Under Real-World Electricity Pricing
The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学）
本文研究了在考虑实时电价复杂特征的情况下，如何通过负载调节优化数据中心成本，提出了一种随机动态规划算法及其近似方法，并通过实验证明了延迟需求比降低需求在削峰中的效果更佳。
2013-09-04 cs.DC cs.SY eess.SY
Peer-to-Peer Energy Markets With Uniform Pricing: A Dynamic Operating Envelope Approach
本文提出两种带动态运行包络的点对点能源市场，将全局电网约束分解为局部约束，实现统一定价，并在IEEE 13节点馈线上验证了其有效性。
2025-06-24 cs.SY eess.SY
Vulnerability Analysis for Data Driven Pricing Schemes
Tsinghua University（清华大学）；Institute for Interdisciplinary Information Sciences（交叉信息研究院）
数据分析和机器学习技术正在迅速应用于电力系统，包括电力系统控制和电力市场设计。在本文中，从对抗性机器学习的角度来看，我们研究了数据驱动的电力市场设计的脆弱性。更准确地说，我们遵循的想法，消费者的负载配置文件应该唯一地确定其电价，这产生了一个集群导向的定价方案。我们首先通过定义伪装的概念来识别恶意用户的策略行为。基于这一概念，我们的敏感区的特点，以评估每个集群中的恶意用户的百分比。基于彻底的成本效益分析，我们得出结论与脆弱性分析。
2019-11-18 cs.LG cs.SY eess.SP
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
Optimal Distributed Frequency and Voltage Control for Zonal Electricity Markets
区域电价是一种非常适合激励利润最大化的生产者和消费者在大规模电力系统上运行的电网支持行为的机制。在区域电力市场中，当地系统运营商创建单独的价格区，其根据当地电网条件（例如某些地区的电能过剩或短缺）提供适当的价格信号。在本文中，实时分区定价控制器的AC电力网络，确保频率和电压的稳定性，以及帕累托效率的闭环平衡。基于一个动态网络模型，考虑到线路损耗和与相邻价格区的功率交换，分布式连续时间控制律推导出只需要邻居到邻居的通信。应用程序的实时拥塞管理策略说明了如何空间和时间上的差异化价格，使电网支持的操作的参与者，而无需由上级控制机构的干预。不同的分区定价概念相比，一个孤立的电网操作的有效性证明通过模拟IEEE-57总线系统。
2021-06-19 cs.SY eess.SY math.OC
CapOptix: An Options-Framework for Capacity Market Pricing
CapOptix 提出了一种基于期权的容量市场定价框架，通过建模结构性价格变化来表征容量溢价，并利用历史价格数据与现有机制进行比较。
2025-12-14 cs.SY eess.SY q-fin.CP
Advancing Renewable Electricity Consumption With Reinforcement Learning
Fraunhofer Institute for Telecommunications, HHI（弗劳恩霍夫电信研究所）
随着可再生能源在当前电能结构中的份额上升，它们的不稳定性被证明是无碳发电的最大挑战。为了应对这一挑战，我们提出了一个电力定价代理，它向客户发送价格信号，并有助于将客户需求转移到高可再生能源发电时期。我们提出了一个实施的定价代理与强化学习的方法，其中的环境是由客户，发电设施和天气条件。
2020-03-09 cs.AI cs.LG cs.MA
A Scenario-oriented Approach for Energy-Reserve Joint Procurement and Pricing
提出了一种面向电力市场的能量储备联合采购和定价方法。在此模型中，没有经验储备要求，储备采购根据所有可能的意外事件和负荷/可再生能源发电波动与最小的预期系统总成本。提出了新的负荷、发电量和备用的位置边际定价方法和相关的结算过程。我们表明，从负载，发电机和拥挤租金的付款将达到平衡的basecase以及在所有的情况下，使收入充足的系统运营商可以保证。
2020-11-20 cs.SY eess.SY
DER Pricing Power in the Presence of Multi-Location Consumers with Load Migration Capabilities
本研究通过动态博弈模型分析了在竞争较少的本地环境中，多位置电力消费者（MLEC）的负荷迁移能力如何有效削弱分布式能源（DER）所有者的定价权，迫使其电价从接近电网最高价迅速降至最低水平。
2023-10-21 cs.GT cs.SY eess.SY
Designing Real-Time Prices to Reduce Load Variability with HVAC
University of the Philippines（菲律宾大学）；University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
本文通过主从框架设计PP和RP电价，解决因消费者舒适度差异导致的逆向选择问题，通过混合整数规划求解随机双层程序，比较不同定价方案对峰值负载和负载波动的减缓效果。
2017-09-29 cs.SY eess.SY math.OC
Pricing Residential Electricity Based on Individual Consumption Behaviors
Stanford University（斯坦福大学）；University of Washington（华盛顿大学）
本文提出通过个体用电行为将用户分组，以优化批发市场价格的单位成本，并提供差异化定价方案，确保分组稳定性。
2017-08-05 cs.SI cs.SY eess.SY
Distribution Locational Marginal Pricing Under Uncertainty Considering Coordination of Distribution and Wholesale Markets
配电网中快速增长的小规模分布式能源需要一个有效的配电市场来管理。本文提出了一个日前DEM清算和定价机制，以考虑到DERs的不确定性和协调与批发电力市场（WEM）通过一个双层模型。上层模型清除输电系统（TS）中的WEM，并分别形成能量和不确定性/备用的位置边际价格（LMP）和不确定性LMP（ULMP）。在低层，提出了一种考虑WEM-DEM协调和不确定性的鲁棒调度模型，以清除DEM。相应地，推导出有功功率、无功功率和不确定性/备用的配电LMP（DLMP），以奖励DEM中的能量/备用供应和对不确定资源收费，这不仅为管理电压和阻塞提供了有效的价格信号，而且还为DS中的不确定性提供了价格信号。采用异构分解（HGD）算法对双层模型进行去中心化求解，限制TS和DS之间的信息交互，保证求解效率和信息隐私。通过大量的案例研究验证了所提出的方法的有效性。
2021-10-14 cs.SY eess.SY
Fully Decentralized Peer-to-Peer Community Grid with Dynamic and Congestion Pricing
本文提出一种全去中心化P2P社区电网，引入由需求决定的动态电网定价和动态拥塞定价，在保护隐私和满足物理约束下优化功率流动，并证明其收敛性与全局最优性，实验显示可显著降低主网发电成本和消费者电网交易量。
2023-08-09 cs.SY eess.SY
A Linear Pricing Mechanism for Load Management in Day-Ahead Retail Energy Markets
本文提出一种日前零售电力市场的线性定价机制，通过广播线性价格信号引导客户负荷，缓解过度消耗并实现拥堵管理，无需双向通信或投标程序。
2025-09-09 cs.SY econ.GN eess.SY
Long Run Incremental Cost (LRIC) Distribution Network Pricing in UK, advising China's Distribution Network
配电网系统是现代电力系统的重要组成部分。由于能源需求的增加，近年来可再生能源向电力系统的渗透已经广泛增加。越来越多的分布式电源（DG）加入到配电网中，以在电力系统中创造平衡，并满足用户的供需。今天，大量分布式发电纳入配电网系统已经完全现代化的电力系统导致分散的电力市场。因此，英国政府正在向14家配电网络运营商（DNO）施压，要求将更多DG纳入其配电网络系统。分布式电源在电网系统中的应用可能会对电网系统带来一定的帮助，但从长远来看，分布式电源的引入将给配电网系统带来诸多挑战。网络安全被认为是影响在消费者之间准确计算和分配网络价格的效率的挑战之一。为了解决上述问题，本研究分析了网络安全的长期增量成本（LRIC）定价的基础上，平衡和降低在英国的DNOs的网络定价。然而，这项研究提出了一种深度强化学习（DRL）的方法，也称为深度强化学习算法（DQN），以优化网络中的无功功率值，以平衡和降低网络定价，同时保持网络安全。该方法以IEEE14总线为数学模型，利用DQN算法伪代码在MATLAB中进行了实际仿真。分析了节点注入网络前、后有无安全因素对网络安全的影响。
2022-05-20 cs.SY eess.SY
Auction designs to increase incentive compatibility and reduce self-scheduling in electricity markets
针对电力市场非凸机组组合导致的自承诺与自调度问题，论文用强化学习模拟策略投标，并比较非凸定价模型，证明凸包定价更能抑制偏离中央调度的激励。
2024-10-02 cs.SY econ.GN eess.SY
Price Distortions in Korea's Electricity Market: Barriers to Renewable Integration and Reform Pathways
Hongik University（弘益大学）；Kwangwoon University（光云大学）
本文分析韩国电力市场价格信号扭曲问题，指出现行成本池机制无法反映传输限制和供需动态，提出四方面改革以提升市场效率，确保价格信号与能源政策目标一致。
2026-05-10 cs.SY eess.SY
Modeling Coincident Peak Pricing in Electricity Markets: Challenges and Peak Shaving Effectiveness
John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（哈佛大学约翰·A·保尔森工程与应用科学学院）；College, the University of Chicago（芝加哥大学学院）；Harvard Kennedy School of Government, Harvard University（哈佛大学肯尼迪政府学院）
本文提出了一种行为博弈论框架，用于分析由同时高峰定价驱动的负载转移，结合非线性成本分配模型与日前（一次性）和实时（顺序学习）决策过程，探讨了灵活性、动作分辨率和参与度对高峰结果的影响，并发现 fictitious-play dynamics 能有效降低系统高峰，而 best-response dynamics 在紧缩容量条件下可能导致高峰增加。
2026-06-04 cs.SY eess.SY
Unlocking Transmission Flexibility under Uncertainty: Getting Dynamic Line Ratings into Electricity Markets
Stanford University（斯坦福大学）
本文提出通过动态线路评级提升电力系统传输灵活性，利用多期直流优化模型和机会约束处理不确定性，实现更高效的调度和低碳排放。
2025-11-25 cs.SY eess.SY
Load Management of Distribution Systems via Online Dynamic Pricing
EPFL（洛桑联邦理工学院）；ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）；EMPA（瑞士联邦材料科技与测试研究所）
提出一种仅依赖聚合负荷观测的在线反馈优化（OFO）算法，用于日前电价设计，在保护隐私的同时有效降低峰值负荷。
2026-05-26 cs.SY eess.SY
From Individual Consumers to Energy Communities: A Techno-economic Assessment of Swiss Local Electricity Communities
Empa, Swiss Federal Laboratories for Materials Science and Technology（瑞士联邦材料科学与技术研究所）
本文评估了瑞士本地电力社区在实施中的性能，比较了无本地电力交换的参考案例与有内部电力共享的社区案例，发现参与社区可提高可再生能源利用，减少电网出口，并为消费者和生产者带来经济利益。
2026-04-17 cs.SY eess.SY
Home Energy Management Systems: Operation and Resilience of Heuristics against Cyberattacks
物联网（IoT）和先进的通信技术已经证明了通过实现需求侧管理（DSM）来管理住宅能源资源的巨大潜力。家庭能源管理系统（HEMSs）可以使用DSM技术自动控制家庭内部的电力生产和使用。这些HEMS将从安装在电力系统和家庭中的硬件中无线收集信息，目的是智能有效地优化电力使用并最大限度地降低成本。然而，HEMS可能容易受到针对电力定价模型的网络攻击。网络攻击者操纵客户HEMS收集的定价信息，将其算法误导为非最佳解决方案。客户的电费增加，并且在系统操作员没有检测到的情况下产生额外的峰值。本文介绍了基于需求响应（DR）的需求侧管理在HEMS中的应用，并讨论了使用启发式算法的DR优化。此外，它还讨论了网络攻击的可能性和影响，它们的有效性，以及启发式算法对网络攻击的弹性程度。本文还提出了研究问题，并显示了前瞻性的方向。
2021-09-21 cs.CR cs.SY eess.SY
RTO Frequency Regulation Market Clearing Formulations and the Effect of Opportunity Costs on Electricity Prices
每个区域输电运营商都有独特的方法来获取用于跟踪电网实际功率波动的频率调节储备。一些市场清算做法导致管制价格高，与其他市场相比价差大。我们提出了频率调节市场清算配方-来自运营商的关税-ISO新英格兰，PJM互连，和Midcontinental ISO。我们提供了测试案例的例子来解释历史上的市场定价行为看到每个系统运营商，并得出结论，这种行为是由于在市场出清包括估计失去的机会成本。
2020-01-30 cs.SY eess.SY
Energy-Grade Double Pricing Rule in the Heating Market
研究了供热系统的定价问题。将电力市场中的位置边际电价（LMP）直接推广到供热系统可能会导致收益不足的问题。造成这一问题的根本原因是，与电力不同，热力有不同的等级，不能被视为同质化商品。因此，本文提出了一种能源级双重定价规则。将热能价格和品位价格解释为最优解处与节点热平衡约束和温度要求约束相关的影子价格。在每个调度间隔产生的商品盈余可以分解成几个部分，即拥挤租金，从上一个时期的影响，从即将到来的时期的影响。将所有调度区间的总商品剩余分解为几个非负的可解释部分，包括阻塞租金和初始状态的影响，从而保证供热系统运营商的收益充足性。仿真结果验证了该机制的有效性。
2022-08-17 cs.SY eess.SY
Distributional Locational Marginal Pricing Based Optimization for Electric Vehicle Charging Management
随着智能电网技术的发展，发电、输电和配电系统吸引了研究人员的大量兴趣。智能电网旨在有效控制和调节电力分配。基于定价信号的配电系统被认为是智能电网中实现控制的新方法之一。在我们的工作中，我们建议使用的定价信号建模后的位置边际价格在传输系统本地提供价格数据给用户。通过对分布式区位边际电价的制定和实现，建立了一个公平的定价模型。这项工作进一步实际实施到电网与电动汽车除了传统的负载。电动汽车因其减少温室气体（GHG）排放的能力而越来越受欢迎，这将对电网的需求构成更大的挑战。我们建议使用DLMP建模来缓解电网中的拥塞，并为电动汽车制定最佳充电计划。
2020-08-29 cs.SY eess.SY
Computation of Convex Hull Prices in Electricity Markets with Non-Convexities using Dantzig-Wolfe Decomposition
近二十年来，电力市场中非凸性的存在一直是一个活跃的研究领域。在当前的边际成本定价下，保证没有市场参与者在前一天的市场中遭受损失的问题是不可避免的，在当前的实践中，这一问题是通过支付全部费用（即支付全部费用）来解决的。提升替代定价规则已被研究来处理这个问题。其中，与最小隆起相关的凸包（CH）价格引起了极大的关注。一些美国独立系统运营商（ISO）考虑了CH价格，但采用了近似值，主要是因为确定确切的CH价格在计算上具有挑战性，同时对价格形成原理几乎没有直观的认识。在本文中，我们通过依赖Dantzig-Wolfe分解和列生成来描述CH价格估计问题，作为一种易于处理的，高度可简化的和精确的方法-即，产生精确的，而不是近似的，CH价格-保证有限收敛。此外，该方法提供了对基本价格形成原理的直观认识。一个程式化的例子的测试床提供了一个在CH价格形成的直觉的阐述。此外，一个真实的ISO数据集用于支持可扩展性和验证概念验证。
2021-10-24 cs.SY econ.GN eess.SY
Dynamic Pricing in Smart Grids under Thresholding Policies: Algorithms and Heuristics
Masdar Institute of Science and Technology（马斯达尔理工学院）；Brigham Young University（杨百翰大学）；New York University, Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校）；Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
本文研究了智能电网中动态定价算法，旨在减少峰值负荷并匹配供需，提出启发式方法和理论分析，以及针对短时间任务的最优定价算法，并通过实验证明其有效性。
2016-10-24 cs.SY eess.SY math.OC
Time-of-use Pricing for Energy Storage Investment
分时电价被电力公司广泛用于削峰填谷。这样的定价方案为用户提供了投资于电表后储能和将峰值负荷转移到低价区间的激励。然而，如果不考虑对储能投资的影响，设计不当的ToU定价方案可能会导致显著的福利损失，特别是当用户过度投资储能时，这会导致新的能源消费高峰。在本文中，我们将研究如何设计一个社会最佳的ToU定价方案，明确考虑其对存储投资的影响。我们将公用事业和用户之间的相互作用建模为两阶段优化问题。为了解决用户存储成本带来的信息不对称问题，提出了一种基于不同存储类型和每种存储类型总需求的分时计费方案。每个用户不需要透露他的私人费用信息。我们可以进一步计算最优的ToU定价，只有线性复杂度。基于真实数据的模拟表明，与完全信息下实现的社会最优值相比，我们提出的ToU定价的次优差距小于5%。
2021-12-18 cs.SY eess.SY math.OC
Participation of an Energy Storage Aggregator in Electricity Markets
University of Washington（华盛顿大学）
本文研究了储能聚合商与储能单元的关系及对系统福利的影响，揭示了长期合作的重要性，并提出了一种抑制聚合商市场支配行为的定价方案。
2017-08-03 cs.SY eess.SY math.OC
An Incentive-Compatible Scheme for Electricity Cooperatives: An Axiomatic Approach
School of Systems and Enterprises, Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院系统与企业学院）
本文提出一种名为预测合作社（PCP）的新方案，通过整合商业和居民用电用户参与电力市场。采用公理化方法计算日前报价并分解集体成本，确保成员参与和真实报告负载。
2016-08-03 cs.GT cs.SY eess.SY
Pricing Economic Dispatch with AC Power Flow via Local Multipliers and Conic Relaxation
我们分析了电力市场中的定价机制与交流潮流方程，定义了一个非凸的可行集的经济调度问题。具体来说，我们考虑两种可能的定价方案。其中第一个价格来自拉格朗日乘数，满足Karush-Kuhn-Tucker条件的非凸市场出清问题的局部最优性。第二个是来自最佳的对偶乘子的凸半定规划（SDP）为基础的放松市场出清问题。这些价格之间的关系，他们的收入充足性和市场均衡特性的推导和比较。SDP的价格被证明是相等的分布位置的边际价格推导出的二阶圆锥松弛的潮流方程在辐射状配电网。我们通过数值实验来说明我们的理论研究结果。
2021-10-01 cs.SY econ.GN eess.SY
A Fair, Flexible, Zero-Waste Digital Electricity Market: A First-Principles Approach Combining Automatic Market Making, Holarchic Architectures and Shapley Theory
Imperial College London（帝国理工学院）
本研究提出一种结合自动市场做市、层级架构和夏普利理论的新型电力市场设计，通过层级化稀缺管理实现公平、灵活且零浪费的市场运作。
2025-12-17 cs.HC cs.NI cs.SY
Pricing Energy Storage in Real-time Market
研究了实时电力市场环境下电力企业规模储能资源的定价问题。滚动窗口调度模型下，运营商集中调度发电和消费预测的不确定性，它表明，几乎所有的统一定价方案，包括标准的位置边际定价（LMP），导致失去的机会成本，需要在市场外的结算。它还表明，这种结算产生的抑制因素，发电公司和存储参与者如实投标，即使这些市场参与者是理性的价格接受者在竞争激烈的市场。时间位置边际定价（TLMP）提出了一个推广的LMP到一个在市场上的歧视形式的ESRs。TLMP是全系统能源价格、LMP和单个充电状态价格的总和。结果表明，在任意的预测误差，滚动窗口实施TLMP消除了失去的机会成本，并提供激励价格采取公司如实与他们的边际成本投标。数值算例表明，统一和非统一的定价机制的影响，派遣以下和真实的投标激励的见解。
2021-01-25 cs.SY econ.GN eess.SY
Towards Optimal Pricing of Demand Response -- A Nonparametric Constrained Policy Optimization Approach
University of Washington（华盛顿大学）
针对需求响应中定价策略难以保证稳定性和最优性的问题，提出一种非参数约束策略优化方法，通过推导闭式最优策略更新和actor-critic算法，在确保稳定性的同时提升了性能。
2023-06-24 cs.AI cs.LG cs.SY
