摘要:本研究提出了一种方法来帮助长期能源拍卖中招聘风能农场的招标过程。所提出的方法旨在根据实验的混合设计和L P方法定义最佳解决方案,以配置风能农场,以及旨在实现多样化并识别Pareto优势最佳组合的效率度量公制。所提出的方法对于实际应用而言是简单且灵活的。此外,它选择帕累托优势最佳解决方案的相关目标与负责管理新一代招聘过程的电力监管机构的目标保持一致。为了验证该方法,分析了三个巴西城市中的风能光伏生成构型,并将结果与文献中先前提出的其他方法进行了比较。结果表明,所提出的方法对投资者和监管机构具有更直观的标准,而无需降低提供给决策的信息的质量。
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此外,新的法规与适用于2016年和2017年拍卖的法规不同,其中9,300兆瓦的可再生能力被授予,主要用于风能和光伏设施。这些设施在2020年1月1日之前开始运行。在该制度下,这些设施只有在市场上出售市场的价格低于拍卖中提供的地板价格(所提供的投资回报率为零)时,这些设施才会从网络中获得收入。此外,他们的报酬的更新是根据6月6日的皇家法令413/2014的规定进行的,该规定调节了可再生能源,加油和废物2。
明尼苏达州箭头电气合作社,Inc。0007083470 $ 18,462,273.10 4,879弗吉尼亚州弗吉尼亚大西洋宽带融资,LLC 0015336449 $ 5,407,684.70电气合作公司0026644666 $ 1,689,601.50 534密歇根州巴拉加电话公司0024157745 $ 444,490.80 164密苏里州巴里·巴里技术服务320,837.50 206密西西比湾泉水电话公司,Inc。0003723640 $ 41,265,320.50 21,061田纳西湾温泉电话公司0003723640 Blackfoot电话合作社,Inc。0001646165 $ 12,703,077.60 2,687 Delaware Bloosurf,LLC 0019496462 $ 1,080.00 8 MARYLAND BLOOSURF,LLC BLOOSURF,LLC 113,745.00 32加利福尼亚州加利福尼亚州Inc. 0020855656 $ 29,169,982.60 44,153亚利桑那州加利福尼亚州Internet,L.P. DBA Geolinks dba Geolinks 0023707953 0023707953 $ 149,035,762.70 92,678
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将有价值的物品出售给最高出价者或从最低竞标者那里采购有价值的服务的做法可以追溯到历史上的历史。希腊历史学家希罗多德斯(Herodotus)在2500年前已经在古代巴比伦中记录了拍卖。1在罗马帝国中,债权人经常使用拍卖来出售违反债务人的资产。在更现代的时代,斯德哥尔摩·奥克蒂安(Stocktionsverk),世界上最古老的拍卖行是由瑞典男爵克莱斯·rålamb于1674年创立的。除了经过限制的资产外,斯德哥尔摩·奥克蒂安(Stocktholms Auktionsverk)代表愿意卖家拍卖了广泛的商品,例如,瑞典的17世纪后期国王卡尔十一(Karl XI)提供了一批狩猎武器出售。在欧洲各地都有类似的拍卖行。在1744年,塞缪尔·贝克(Samuel Baker)和乔治·利(George Leigh)在其新成立的拍卖公司出售了一套有价值的书,总计826英镑。伦敦的公司将成为苏富比(Sotheby's),目前是世界上最大的技巧拍卖行。将他们臭名昭著的历史放在一边,今天的拍卖肯定比过去的任何时候都更为重要。商品,例如鱼,新鲜的钻石和粗糙的钻石,就像几个世纪以来一样出售。金融证券(例如政府债券)经常以古代拍卖设计的现代版本出售。政府还依靠拍卖来向木材,矿物质,石油和无线电频率出售权利,以及从私人公司购买广泛的商品和服务。这些见解不仅启用在过去十年中,互联网拍卖已变得无处不在。等平台(例如eBay)依靠拍卖来促进业务企业,企业对消费者和消费者到消费者的交易;搜索Google和Yahoo!等引擎采用拍卖来销售关键字职位和广告。就像拍卖的越来越多的拍卖研究一样,拍卖研究也刺激了拍卖的使用越来越多。拍卖理论和新拍卖格式的影响的结果是真正的集体努力。但两名学者脱颖而出:斯坦福大学的Paul R. Milgrom和Robert B. Wilson以及今年的经济科学获奖者。他们的研究加深并扩大了领域的分析性障碍。它回答了基本理论重要性的问题 - 投标人对各种拍卖格式以及在不同的信息条件下的行为可能会表现出色 - 以及具有极大重要性的问题,例如监管机构和政府应如何设计拍卖以最大程度地提高社会价值。此外,获奖作品的见解直接影响了重要的现实市场的设计。
其简报和网络研讨会系列提供了对决策者的即时访问,内容丰富的演讲和辩论与行业领导者涵盖了影响基础设施和可再生能源部门的最关键问题和挑战。有关更多信息或我们提供的服务的演示,请与我们联系(info@inspiratia.com)(+44(0)2073519451)
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作为基于以下(日本议会和内阁决定)的“确保收入”措施的一部分,我们正在从公众中招募参与者,并对自卫队不需要的物品进行“拍卖”。
我们对学习算法感兴趣,该算法可在单个卖家面对单个策略性买家的重复情境标价拍卖中优化收益。在我们的设定中,买家最大化其预期累积折现盈余,并且假设他对商品的估价是 ad 维情境(特征)向量的固定函数。我们引入了一种新颖的确定性学习算法,该算法基于二分法的思想,策略遗憾上界为 O(log 2 T)。与之前的研究不同,我们的算法不需要对情境信息的分布做出任何假设,并且遗憾保证适用于任何特征向量的实现(对抗性上界)。为了构建我们的算法,我们非平凡地采用了积分几何技术来对抗买家策略性,并改进了惩罚技巧以在情境拍卖中发挥作用。