Optimal electricity demand response contracting with responsiveness incentives
尽管需求响应计划在零售电力市场中成功地降低了平均消费量，但消费者对价格事件的随机响应使得其效率受到质疑，无法实现具有大份额可再生能源的电力系统所需的灵活性。消费者反应的差异降低了这些机制的价值，并使它们变得弱可靠。本文的目的是设计需求响应合同，允许采取行动的平均消费和方差。风险厌恶生产者和风险厌恶消费者之间的相互作用是通过一个委托代理问题建模，从而占需求响应合同的道德风险。在生产者的能源边际成本和波动率为常数，消费者的能源边际价值为常数的情况下，给出了最优合同的封闭解。我们表明，最优的合同有一个回扣的形式，消费的初始条件作为基线。此外，消费者不能操纵基线以使自己受益。能量和波动率的次优价格是非常数的，并且随时间不增加。能源价格较低（相应地，高于）在峰值负荷期间的能量的边际成本（相应地，非高峰期）。我们说明了潜在的好处，通过校准我们的模型与公开可用的数据，从实施的激励机制对消费者的响应。我们预测，在我们的最优合同下，响应性显着增加，生产者满意度显着增加。
2019-05-26 econ.GN math.OC math.PR
A note on super-hedging for investor-producers
我们研究的情况下，代理人谁可以在金融市场的交易，也可以通过生产系统将一些资产转化为其他资产，以定价和对冲衍生产品的生产产品。这个框架的动机是一个电力生产商的情况下，谁想要对冲的电力现货价格的立场，并可以交易的商品，这是他的系统的投入。这将Bouchard & Nguyen Huu（2011）的基本结果扩展到连续时间市场。我们沿着Ràsonyi（2009）的不确定利润条件的思想引入了条件确定利润的一般概念。该条件允许人们在一个非常一般的金融环境中为超可套期保值的索赔集合提供一个封闭性。使用标准的分离参数，然后推导出后者的双重表征，并提供了一个应用程序的电力期货定价。
2012-03-01 math.OC q-fin.GN q-fin.PR
Distributionally robust trading strategies for renewable energy producers
可再生能源发电是通过电力市场提前相当一段时间提供的。这就导致了一个在不确定性下的决策问题，这可以被看作是一个报童问题。与已知未成年和超龄处罚的传统情况不同，在电力市场的情况下，这种处罚是未知的，并且难以估计。此外，一个人实际上只因为超龄或未成年而受到惩罚，而不是两者兼而有之。因此，我们看一个稍微不同的形式的报童问题，价格接受者参与者提供在电力市场，我们称之为伯努利报童问题。在表明其解决方案与经典报童问题的解决方案是一致的之后，我们引入了分布鲁棒版本，可能对发电量的概率预测和伯努利变量成功的机会具有模糊性。两个版本的分布鲁棒伯努利报童问题承认封闭形式的解决方案。最后，我们使用模拟研究，以及现实世界的案例研究应用程序，来说明该方法的工作原理和好处。
2023-01-29 cs.SY eess.SY math.OC
Mean-field moral hazard for optimal energy demand response management
我们研究了电力市场中的需求响应合同的问题，通过量化的影响，考虑平均场的消费者，其消费是由一个共同的噪音。我们制定的问题作为一个委托代理问题的道德风险，其中的主要-她-是一个电力生产商谁不断观察的消费连续的风险厌恶的消费者，并设计合同，以减少她的生产成本。更确切地说，生产者激励消费者减少不同用途的消费的平均值和波动性，而不观察他们所做的努力。我们证明，生产者可以受益于考虑消费者的平均场指数合同的消费一个代理和总消费统计分布的整个消费者。在线性能源估值的情况下，我们提供了封闭形式的表达这种新型的最优合同，最大化生产者的效用。在大多数情况下，我们表明，这种新型的合同允许委托人选择她想承担的风险，并减少手头的问题，一个不相关的。
2020-03-24 econ.GN math.OC math.PR
Strategic Bidding and Equilibria in Coupled Gas and Electricity Markets
燃气机组和电转气技术的广泛采用，使天然气和电力基础设施之间产生了显著的相互依赖性。本文研究了在策略性投标行为驱动下的气电耦合能源市场的均衡：在市场出清结果的约束下，每个生产者都努力使自己的利润最大化。市场均衡被表述为具有均衡约束的均衡问题（EPEC）。一个特殊的对角化算法（DA）的设计，其中的天然气或电力市场的单边均衡被发现在内部循环给定的竞争对手的战略，两个市场的相互作用，解决在外环。两个测试系统的案例研究验证了所提出的方法。
2016-07-14 math.OC
Energy transition under scenario uncertainty: a mean-field game of stopping with common noise
本研究通过带共同噪声的停时平均场博弈理论，分析碳价和电力需求情景不确定性对电力行业脱碳速度的影响，证明纳什均衡存在性，并基于英国市场实例表明不确定性显著改变传统发电被可再生能源替代的速度。
2023-12-27 math.OC
Constructing Electricity Market Models
本文全面研究并构建了连续、离散和分数阶三种电力市场模型，分别用于分析市场的长期稳态趋势、短期动态及历史记忆效应，有效提升了模型预测能力与现实性。
2024-07-26 math.OC
Strategic Pricing in Electricity Markets with Pollution Constraints
Univ. Lille, Inria, CNRS, Centrale Lille（里尔大学、法国国家信息与自动化研究所、法国国家科学研究中心、里尔中央理工学院）；Depto de Ingeniería Matemática and CMM, Universidad de Chile（智利大学数学工程系和CMM）
本文提出一种考虑污染约束的日前拍卖型电力市场模型，证明其推广性，并利用灵敏度分析评估污染变量对市场均衡的影响。
2026-09-18 math.OC
An equilibrium model for spot and forward prices of commodities
University of Piraeus（比雷埃夫斯大学）；University of Konstanz（康斯坦茨大学）
本文研究了由金融投资者和商品生产者组成的市场模型，通过分析生产者和投资者的互动，推导出即期与远期价格的均衡，探讨了投资者参与和市场相关性对价格的影响。
2017-01-21 econ.GN math.OC q-fin.EC
A Consensus-ADMM Approach for Strategic Generation Investment in Electricity Markets
本文研究了电力市场中战略（定价者）发电商的多阶段发电投资问题。这个问题暴露于不同的不确定性来源，包括短期运营（例如，竞争对手的提供策略）和长期宏观（例如，需求增长）的不确定性。将该问题转化为一个随机双层最优化问题，并最终转化为一个计算量有限的大规模随机混合整数线性规划（MILP）问题。为了应付计算问题，我们提出了一个共识版本的交替方向法的乘数（ADMM），分解的原始问题的短期和长期的情况。虽然ADMM的收敛到全局解一般不能保证MILP问题，我们引入了两个界限的最优解，允许的解决方案的质量评估迭代。我们的数值结果表明，有一个权衡计算时间和解决方案的质量。
2018-10-30 math.OC
Mitigating Renewable-Induced Risks for Green and Conventional Ammonia Producers through Coordinated Production and Futures Trading
Southwestern University of Finance and Economics（西南财经大学）；Sichuan University（四川大学）
本文提出可再生能源氨期货金融工具，结合生产决策对冲氨产量风险，通过博弈论框架协调两种生产者的生产与交易策略，提升在可再生能源不确定性下的利润稳定性。
2026-03-16 cs.SY eess.SY math.OC
Competition and Coalition Formation of Renewable Power Producers
Stanford University（斯坦福大学）
研究可再生能源生产商在电力市场中的群体形成及战略行为，分析群体规模对市场力量和发电不确定性之间的权衡，探讨最优联盟大小以平衡不确定性降低与市场力量。
2015-02-02 cs.GT cs.SY eess.SY
A Mean Field Game for Capacity Expansion Modeling
本文基于平均场博弈框架研究竞争市场中可再生电力生产商的最优投资行为，通过HJB和Fokker-Planck耦合方程刻画均衡动态，并开发数值方法分析产能扩张对市场条件的响应。
2025-07-12 math.OC math.PR
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
On the Marginal Value of Electricity Storage
我们调查的问题，表征的经济价值的储能容量的风力发电生产商（WPP），在传统的两个结算电力市场出售其能源。WPP可以提供远期合同，以在日前市场中供应电力，但会因合同电力和实时交付的电力之间的不平衡而受到经济处罚。我们考虑WPP可以使用共址储能系统的设置，从而可以根据其储能容量限制重塑其风力发电。将风电建模为随机过程，我们表明，确定最佳远期合同报价（考虑存储追索权）的问题是凸的。我们进一步建立了最大的预期利润是凹的和非递减的能量存储容量，这表明，最大的边际效益来自于初始投资的小存储容量。我们提供了一个表征的边际价值的小能量存储容量的WPP。我们得出的公式揭示了存储的价值和某些统计措施的变化在基础的风力发电过程之间的关系。
2018-09-28 math.OC
An Insurance Contract Design to Boost Storage Participation in the Electricity Market
在间歇性可再生能源发电量不断增加的情况下，储能技术是提高电网灵活性的关键。我们提出了一个保险合同，适当补偿储能系统提供的灵活性。这样的合同为这些系统提供了更广泛的市场机会，同时也激励了电网中更高的可再生能源渗透率。我们考虑了一个提前一天的市场，其中包括可再生能源和储能所有者在内的发电商将在下一个运营日进行投标。由于生产的不确定性，可再生能源发电机可能无法满足其提前一天的生产计划，因此会受到处罚。作为对这些处罚的对冲，我们提出了一个可再生能源生产商和存储所有者之间的保险合同，其中存储储备一些能源，以备可再生能源短缺时使用。我们表明，这样的合同激励可再生能源的球员出价更高，从而增加可再生能源参与电力组合。它还为存储所有者提供了额外的收入来源，这些存储所有者在日前市场上可能无法通过纯粹基于仲裁的策略获利。此外，我们证明了这份合同对双方都有经济效益。我们通过两个案例研究来验证我们的分析。
2020-07-29 cs.SY eess.SY math.OC
Optimal auctions for networked markets with externalities
受电力市场中的市场势力问题的启发，我们在以前的工作中介绍了一种简化的两个代理人的线性成本的市场机制。在标准的采购拍卖中，由二次传输损失产生的市场势力允许生产商出价高于其真实价值，即其生产成本。在前面的论文中提出的机制最佳地减少了生产者的利润，社会的利益。在本文中，我们将这些结果扩展到一个更一般的市场，由有限数量的代理商与分段线性成本函数，这使得问题更加困难，但同时更现实。我们表明，该方法适用于一大类外部性。我们还提供了一个算法来解决的主要分配问题。我们的贡献提供了一个基准，以评估在实践中使用的机制的次优。
2019-07-23 cs.GT econ.TH math.OC
Investment and Operational Planning for electricity markets with massive entry of renewable energy
Universidad Técnica Federico Santa María（智利弗雷德里科·萨马拉技术大学）；Universidad de Chile（智利大学）；ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院）
针对可再生能源大规模接入的电力市场，提出一种连续时间随机控制模型，通过运行与投资控制的层次分析及状态约束HJB方程，求解联合成本最小化问题，并在三节点模拟中验证了短、中、长期规划向高可再生能源渗透率过渡的方案。
2026-06-01 math.OC
Nash equilibrium in a singular stochastic game between two renewable power producers with price impact
Università di Bologna（博洛尼亚大学）；Università di Padova（帕多瓦大学）
本文研究了两个可再生能源生产者在电力价格受其累计安装影响下的奇异随机博弈，通过静态和动态分析，探讨了纳什均衡的形成及自由边界问题。
2026-05-12 math.OC
Optimizing Bidding Curves for Renewable Energy in Two-Settlement Electricity Markets
Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室）；Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；University of Michigan（密歇根大学）；Lehigh University（理海大学）
本文针对双结算电力市场提出基于可变可再生能源基准投标曲线的协调方法，通过双层优化求解，其方案优于基准方案，可近似实现成本最低的随机市场结果。
2026-08-10 cs.SY econ.GN eess.SY
Hedging Hydrogen: Planning and Contracting Under Uncertainty for a Green Hydrogen Producer
本研究针对绿色氢气项目的财务风险问题，提出两阶段随机规划模型，比较不同建模方法有效性，发现不使用随机建模会使部分HPA合同类型项目生产成本增加30%，强调HPA合同义务对限制需求不确定性的重要性。
2025-11-15 math.OC
A Data Envelopment Analysis (DEA)-Based Model for Power Interruption Cost Estimation for Industrial Companies
本文提出了一种基于数据包络分析（DEA）和逆数据包络分析（IDEA）的新模型，用于估计电力对工业公司产出的影响。为此，作为一个输入，可以影响制造公司的最终产品的电偏差的效果进行评估。直观地，已知在电力消耗和制造公司的输出之间存在直接关系。然而，找到一个能准确表示这种关系的函数并不容易。为了检查所提出的方法的适用性，它是从八个主要的汽车制造公司的数据进行测试。在这个模型中，劳动时间，电能消耗和原材料的价值被用作投入，销售价值被用作公司产出的代理。这些输入和输出数据被用来找到每个公司的效率。然后，通过改变电力消耗水平，得出输出变化。为了计算停电成本，将输出的偏差除以电力消耗的偏差，并估计停电成本。
2017-06-17 math.OC
Revisiting minimum profit conditions in uniform price day-ahead electricity auctions
我们研究了清算日前电力市场拍卖的问题，每个投标人，无论是生产者还是消费者，可以指定一个最小利润或最大支付条件，约束接受一组投标曲线跨越多个时间段的位置，通过传输网络与线性约束。这种类型的条件例如在西班牙和葡萄牙的日前市场中被考虑。这有助于描述发电厂的启动成本的回收，或者类似地，对于大消费者，公用事业减少了常数项。一个新的市场模型提出了相应的MILP制定统一的位置价格日前拍卖，处理投标的最小利润或最大支付条件下，在一个统一的和计算效率高的方式。一个精确的分解过程与稀疏加强Benders削减来自MILP制定也提出了。MILP公式和分解过程类似于先前提出的根据欧洲市场规则处理所谓的块出价的计算效率高的方法，尽管清算条件乍一看可能不同。这两种解决方法也是有效的，同时处理两种出价，作为块出价与最低接受率，推广完全不可分割的块出价，但这里介绍的MP出价的特殊情况。我们认为，赞成MP出价比较他们以前的模型，在学术文献中提出的最低利润条件，和西班牙电力交易所OMIE使用的最低收入条件的模型。
2016-12-13 math.OC
Resource constrained shortest path algorithm for EDF short-term thermal production planning problem
电力网络中的机组组合问题是指在满足需求约束的前提下，企业如何选择生产计划的问题。它通常使用分解方法来解决，其中需求约束被放松，导致每个单元的一个定价子问题。在本文中，我们专注于在法国电力公司，一个主要的法国电力生产商的热单位的定价子问题。我们的目标是确定一个最佳的两天生产计划，使总成本最小化，同时尊重几个非线性操作约束。定价问题一般用动态规划来解决。然而，由于维数灾难，动态规划达到其极限时，额外的约束必须强制执行。我们将子问题建模为资源约束最短路径（RCSP）问题。利用第二作者最近介绍的RCSP算法，我们获得了数量级的速度相对于传统的RCSP算法。
2018-09-03 math.OC
Random carbon tax policy and investment into emission abatement technologies
本文研究了在随机碳税政策下，电力生产商对可分、不可逆且伴随交易成本的减排技术的投资问题，通过纯跳跃马尔可夫过程和微分博弈两种建模方法进行数学分析，发现税收风险通常降低投资，而不确定性增加在博弈中可能促进投资。
2024-06-03 math.OC
Optimal Heat Storage Sizing for District Heating Networks to Maximize Electricity Revenue from Combined Heat and Power Units
KU Leuven（荷语鲁汶大学）；EnergyVille（能源城）
本文针对区域供热网络储热容量优化难题，提出基于物理原理的数学优化方法，在比利时第三代CHP-DHN案例中使20年总成本降低16.5%，凸显了该方法的优势。
2026-08-14 math.OC
Feature-driven Improvement of Renewable Energy Forecasting and Trading
受最近对机器学习，优化和决策的共同点的见解的启发，本文提出了一种易于实施但有效的程序，以提高可再生能源预测的质量和可再生能源生产商在电力市场中的竞争优势，并采用双重价格解决不平衡问题。所提出的程序带来的质量和经济收益基本上源于利用有价值的预测（也称为功能）的数据驱动的报童模型，使计算成本低廉的线性程序。我们说明了所提出的程序，并在一个现实的案例研究中，考虑在丹麦DK1招标区的总风力发电量作为变量进行预测和交易的数字评估其效益。在此背景下，我们的程序利用了输电系统运营商（TSO）在周围投标区域发布的风电预测形式的空间信息，并在在线平台上公开。我们表明，我们的方法是能够提高质量的风力发电预测由丹麦TSO发布了几个百分点（当测量的平均绝对值或均方根误差），并显着降低平衡成本所产生的风力发电生产商。
2020-01-16 math.OC stat.AP stat.ML
Deep Learning for Energy Market Contracts: Dynkin Game with Doubly RBSDEs
KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院）；Linnaeus University (LNU)（林雪平大学）；University of Ljubljana（卢布尔雅那大学）
本文提出利用深度学习方法解决能源市场差价合约中的双反射反向随机微分方程问题，通过神经网络求解器实现高维下的最优停止策略计算。
2026-01-02 math.OC math.PR
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
An Optimal Energy Production Problem with Energy Source Switching and Load Following Nuclear Power Plants
Department of Economics – University of Verona（维罗纳大学经济系）
本文针对含能源切换与负荷跟踪的核电站最优生产问题，通过分析封闭与开放经济场景，计算最优策略，明确了相关因素对核电负荷跟踪的影响及可控低碳容量的价值。
2026-08-12 math.OC q-fin.MF
Equilibria in Network Constrained Markets with System Operator
Politecnico di Torino（都灵理工大学）；Lund University（隆德大学）；École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)（洛桑联邦理工学院）；University of Groningen（格罗宁根大学）
本文研究了由n个生产者和一个中央权威（市场制造者）组成的网络经济系统，分析了生产者在竞争中如何通过选择供应数量来最大化利润，以及系统运营商如何通过优化福利函数来决定流量，揭示了网络容量限制与市场价格差异的关系。
2026-09-01 cs.GT cs.MA cs.SI
Internal hydro- and wind portfolio optimisation in real-time market operations
在本文中，有关方面处理的一天内不平衡的水电和风电。建立了不平衡成本的定义，并用于描述从工厂特定的时间表转移到相同价格区域的风电和水电机组的共同负荷要求的潜在好处。Nordpool日内按出价支付市场一直是评估失衡的基础，并描述了该市场的一些主要特征。我们考虑如何在同一河流系统内的内部处理的补充不平衡，高流入的不确定性和限制水库可以减少波动，短期的边际成本和风险相比，在日内市场交易。我们还表明，对于同时拥有风电和水电资产的发电商，可以通过内部平衡结合按出价支付的日内市场中的销售和购买来降低不平衡成本
2021-02-04 math.OC q-fin.GN
Normalizing Flow-based Day-Ahead Wind Power Scenario Generation for Profitable and Reliable Delivery Commitments by Wind Farm Operators
Forschungszentrum Jülich GmbH（于利希研究中心）；RWTH Aachen University（亚琛工业大学）；Technical University of Berlin（柏林工业大学）；JARA-ENERGY（于利希-亚琛研究联盟能源部）
我们提出了一个专门的方案生成方法，利用预测信息生成方案提前一天的调度问题。特别是，我们使用规范化的流量，以产生风力发电的情况下，从一个条件分布，使用风速预测量身定制的方案，以特定的一天采样。我们将生成的场景应用于风电生产商的随机日前投标问题，并分析场景是否产生有利可图的决策。与高斯copula和Wasserstein生成对抗网络相比，归一化流成功地缩小了日常趋势的场景范围，同时保持了各种可能的实现。在随机日前投标问题中，与无条件选择历史情景相比，所有方法的条件情景都会导致更稳定的盈利结果。规范化流始终获得最高的利润，即使是小集的情况下。
2022-07-11 cs.LG math.OC
Flexible Market for Smart Grid: Coordinated Trading of Contingent Contracts
一个协调的交易过程中提出了一个设计的电力市场具有显着的不确定性，也许从可再生能源。在这个过程中，代理组向系统运营商（SO）提出一个平衡的或有买卖交易，即需求出价的总和和供应出价的总和相等。如果没有违反网络约束，那么SO接受提议的交易，或者缩减它，直到没有违反发生。每一笔提议的交易在提交时都被接受或削减。该标准还提供了指导，以帮助未来拟议的行业满足网络限制。《证券条例》没有规定价格，也没有规定不同的交易必须同时进行或以统一的价格结算。事实上，没有定价机制。然而，如果参与者利用机会获利，交易过程将导致能源的有效分配和发现位置边际价格（LMP）。在拟议的交易过程中的巨大的灵活性和低通信和控制负担的SO可能使该过程适合于协调生产者和消费者在分销系统。
2017-08-25 math.OC
A Distributed Power Routing Method between Regional Markets based on Bellman-Ford Algorithm
随着电力工业管制的放松，大的电力用户可以直接从发电商购买电力。对于不同区域市场间的电力交易，有必要研究寻找最便宜的电力交易路径的方法。此外，由于不存在协调员以上的区域市场，电力路由问题必须以分布式的方式解决。以前的研究大多是基于电力电子Transformers。一些研究提出将子网络的能量管理系统作为能量路由器，但没有考虑潮流约束或在某些特定情况下不收敛。我们的方法是基于EMS的多个市场，它节省了成本，通过消除昂贵的电子Transformers，并考虑区域市场作为广义节点，具有高效率的系统与众多的节点。在考虑输电成本和阻塞成本的基础上，采用Bellman-Ford算法确定不同区域市场间输电的最便宜路径，并对算法的收敛性进行了分析。当市场之间不存在回路时，该方法是有效的，并且是收敛的。最后通过一个四市场无回路的算例说明了该方法的有效性。
2017-11-07 math.OC
A Planner-Trader Decomposition for Multi-Market Hydro Scheduling
由于德国正在逐步淘汰核能以及光伏发电能力的稳步增长，欧洲电力远期和现货市场的峰谷价差正在缩小。高峰/非高峰期套利的利润率降低，迫使水电生产商在备用市场上恢复部分原始利润率。我们提出了一个双层随机规划框架的最优运行的一队相互连接的水电厂，销售能源的现货和储备市场。外层（规划者的问题）优化一年内的日终水库水位，而内层（交易者的问题）选择每天内的最佳小时市场出价。使用的信息限制，规划师规定的结束一天水库目标提前一天，我们证明了交易员的问题简化从一个无限维的随机程序与25个阶段，一个有限的两个阶段的随机程序只有两个场景。替代这种重新到外层和近似的水库目标的仿射决策规则，使我们能够简化规划的问题，从一个无限维的随机程序与365个阶段的两阶段随机程序，可以方便地解决通过样本平均近似。在奥地利萨尔茨堡地区的级联的基础上的数值实验表明，所建议的框架的有效性。
2022-09-02 math.OC
Volatility of Power Grids under Real-Time Pricing
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
本文提出一个框架，用于建模和分析具有实时零售电价和信息不对称的电力系统中供需与出清价格的动态，并引入广义价格弹性概念，证明价格波动性可由系统最大相对价格弹性表征，该弹性增加会导致系统波动加剧甚至不稳定。
2011-06-07 cs.SY eess.SY math.DS
Large-scale hydropower models in StochasticPrograms.jl
我们提出了三个大规模的水电规划模型，在我们的开源软件框架StochasticPrograms.jl使用Julia编程语言开发。该框架提供了一个表达语法制定随机规划模型，并具有分布式的能力，可以处理大规模的实例。这三个模型描述了不同的案例研究的水力发电厂在瑞典河leflefteälven。该模型是两阶段的随机方案，描述不确定的电价和当地的水流入的抽样方案。第一个模型是一个日前规划问题，涉及如何确定最优的订单策略在日前的能源市场。我们提出这个问题，从水电生产商的角度来看，谁参加了北欧日前市场，并在瑞典河leflefteälven经营。我们使用我们的计算工具实现了一天前的模型，然后在分布式环境中解决了问题的大规模实例。运行随机规划的统计显着的价值，获得使用基于样本的算法。接下来，我们考虑一个变化的前一天的问题，包括预防性维护调度。我们展示了提交的市场订单和维护计划之间的复杂协调如何导致比前一天的问题更大的随机解的值。最后一个模型是一个长期规划的能力扩张问题。在解决前两个水力发电问题时采用了相同的方法。然而，与24小时的规划相比，规划期限要长得多，从一年到20年不等。我们注意到，随机解的值的相对重要性是更大的，当比较的额外利润所产生的产能扩张，而不是总利润。
2021-11-03 math.OC
Carbon-Driven Incentive Mechanism for Renewable Power-to-Ammonia Production in Coupled Carbon and Ammonia Markets
College of Electrical Engineering, Sichuan University（四川大学电气工程学院）；School of Statistics and Data Science, Southwestern University of Finance and Economics（西南财经大学统计与数据科学学院）；Harvard 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）
本文提出一种分层碳驱动激励机制，通过整合碳政策与多能源市场互动，解决可再生能源制氨与灰氨在碳和氨市场中的竞争问题，并降低碳排放12.9%。
2026-04-18 cs.SY eess.SY 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
