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招标投标说明征求书 - 北约 ACT
投标人的提案必须完全符合 RFP 的条款、条件和要求以及所有未来的澄清和/或修订。投标人可以在具体实施和操作细节方面提供变化，前提是功能和性能要求得到完全满足。如果合规声明与提供的详细证据或解释存在冲突，则详细证据/评论应优先于实际合规性确定。可以接受微小或非实质性偏差。重大变化应被视为不响应。
招标投标说明征求书 - 北约 ACT
根据 NIAG 对 NMM 的研究 (NIAG SG 284)，有两个主要领域需要进一步研究。根据 NMM 在石墨烯、芯片实验室、传感器、可穿戴技术、纳米技术、物联网 (IoT) 和体联网 (IoB) 方面取得的进展，有新的选择可以将数据分发到决策系统，节省能源，降低成本，并提高多域作战环境的数字化程度。“替代电池技术”和“可穿戴技术”这两个领域在军事领域具有很高的应用价值。因此，联盟需要充分利用 NMM 提供的机会，同时也要解决互操作性和兼容性问题、弹性和冗余性。这项 NMM 技术研究是整体努力的一部分，旨在提高联盟塑造多域作战环境的能力，以利于我们发展，并支持数字化转型过程。
招标练习的查询“建立咨询服务
顾问应参与接受阶段，直到AIS MANNING CREW确信该系统已完全运行为止，这可能需要一两个星期的时间，毕竟所有3400种愉快的工艺将配备B+ AIS级发射机。旅游局需要伴随着接受前的试验，以便可以迅速出现任何问题。注意：购买AIS发射器并将其安装在ICT授权机构以获取MMSI的必要程序后，应在娱乐手工艺品许可证上购买AIS发射机并将其安装在船上。
关于超过软报价上限的竞标规则的决定
联邦能源管理委员会 (FERC) 命令号2016 年发布并由 ISO 于 2021 年实施的 831 号命令要求 ISO 在允许此类投标进入市场之前验证超过 1,000 美元/兆瓦时的增量能源报价的成本（“软报价上限”）。FERC 明确旨在将成本验证与现有的市场力量程序结合使用。ISO 计算默认能源投标以反映市场参与者可能拥有市场力量的情况下的资源成本。ISO 还使用默认能源投标来表示超过 1,000 美元/兆瓦时的经过验证的能源报价。如今，所有默认能源投标计算的上限均为 1,000 美元/兆瓦时，即，即软报价上限。如果供应商需要出价高于 1,000 美元/兆瓦时，为了确保与 FERC 命令号保持一致，831 要求只有经过成本验证的投标才能超过软报价上限，他们必须请求调整其默认能源投标，称为“参考水平变更请求”。
招标投标说明征求书 - 北约 ACT
投标人的提案必须完全符合 RFP 的条款、条件和要求以及所有未来的澄清和/或修订。投标人可以在具体实施和操作细节方面提供变化，前提是功能和性能要求得到完全满足。如果合规声明与提供的详细证据或解释存在冲突，则详细证据/评论应优先于实际合规性确定。可以接受微小或非实质性偏差。重大变化应被视为不响应。
智能电网 PDA 竞价：理论、分析与策略
定期双向拍卖 (PDA) 在现实世界中通常用于交易，例如在股票市场中用于确定股票开盘价，在能源市场中用于交易能源以平衡智能电网的净需求，此过程中涉及数万亿美元。参与此类 PDA 的竞标者必须为当前拍卖和未来拍卖的出价做好计划，这凸显了良好竞标策略的必要性。在本文中，我们对具有一定清算价格和支付规则的单单位单次双向拍卖 (我们称之为 ACPR) 进行了均衡分析，我们发现随着参与代理数量的增加，该分析变得难以进行。我们进一步得出在具有 ACPR 的单次双向拍卖中具有完整信息的竞标者的最佳响应。利用为单次双向拍卖开发的理论并以 PowerTAC 批发市场 PDA 为试验平台，我们继续将 PowerTAC 的 PDA 建模为 MDP。我们提出了一种新颖的竞标策略，即 MDPLCPBS。我们通过实证研究证明，MDPLCPBS 遵循我们之前分析的双重拍卖均衡策略。此外，我们将我们的策略与 PowerTAC 批发市场 PDA 的基准和最新竞标策略进行对比，结果显示 MDPLCPBS 的表现始终优于其中大多数策略。
在线广告中的人工智能，算法招标和勾结
3 a nash平衡（b i）i∈I如果xρ（i）（v i-bρ（i）+1）≥xρ（i）-1（i） - 1（v i-bρ（i））。eos修复是满足这种情况的最低收入的纳什均衡。这种修复尤其重要，因为它符合搜索引擎在这些拍卖中竞标的教程。参见，例如，Hal Varian通过遵循此竞标策略来教授如何最大化的Google Adword教程：https：//www.youtube.com/watch?v=tw3brmld1c8。
顺序电力市场中可再生能源的最佳竞价函数
摘要 在大多数现代能源市场中，电力都是以结算后付费拍卖的方式进行交易的。通常，多个连续市场共存，每日拍卖，每个小时产品单独交易。在每个市场和每个交易小时，每个电力生产商和消费者都会提交多个价格和数量组合，称为投标。在市场参与者提交所有投标后，每小时的市场清算价格都会公布，市场参与者必须履行其接受的承诺。对于具有随机供应或需求的市场参与者来说，相应的决策问题尤其难以解决。我们将能源交易问题表述为一个动态程序，并通过后向递归分析得出最优投标函数。我们证明，对于每个小时和市场，最优投标函数完全由两个投标定义。虽然我们关注的是具有随机供应的电力生产商（例如风能或太阳能），但我们的模型也适用于具有随机需求的电力消费者。最优政策适用于大多数自由化能源市场，几乎独立于底层电价过程的结构。
实时电力市场中的最佳提前一小时竞价...
摘要。随着风能和太阳能使用量的增加，人们越来越关注使用电网级存储来平滑可能出现的供应变化。能源套利，即购买、储存和出售电力以利用电力现货价格变化的过程，正在成为支付电网级存储昂贵投资的重要方式。独立系统运营商（如纽约独立系统运营商 (NYISO)）要求电池存储运营商在一小时前市场中投标（尽管结算可能以最小 5 分钟的增量进行，这被认为是接近“实时”的）。运营商必须在不知道小时开始时电池中的能量水平的情况下进行这些投标，同时考虑小时结束时剩余能量的价值。该问题被表述为动态程序。我们描述并使用了一种收敛近似动态规划 (ADP) 算法，该算法利用价值函数的单调性来寻找创收竞标策略；使用最佳基准，我们通过经验展示了该算法的计算优势。此外，我们提出了一种与分布无关的 ADP 算法变体，该算法不需要了解价格过程的分布（并且不对特定的实时价格模型做出任何假设）。我们证明，使用这种与分布无关的方法，根据来自 NYISO 的历史实时价格数据训练的策略确实是有效的。
能源市场中储能竞价的高维竞价学习
摘要 随着可再生能源的普及，电力市场价格波动性加大。因此，对于储能系统 (ESS) 来说，利用能源市场投标的多维性质来最大化盈利能力非常重要。然而，目前的学习方法不能充分利用能源市场中高维的价格-数量投标。为了应对这一挑战，我们修改了常见的强化学习 (RL) 过程，提出了一种称为神经网络嵌入投标 (NNEB) 的新投标表示方法。NNEB 是指由具有离散输出的单调神经网络表示的市场投标。为了有效学习 NNEB，我们首先使用 RL 学习一个神经网络作为从市场价格到 ESS 功率输出的战略映射。然后，我们通过两次训练修改重新训练网络，使网络输出单调和离散。最后，神经网络等效地转换为高维投标。我们对真实世界的市场数据集进行了实验。我们的研究表明，所提出的方法比基线高出 18% 的利润，使最佳市场竞标者的利润高达 78%。关键词：电力市场、实时市场、储能系统、战略竞价、强化学习