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2 机构概况 硅谷清洁能源 硅谷清洁能源 (SVCE) 是一家社区选择能源机构，它正在重新定义当地电力市场，为我们的居民和企业提供新的清洁能源选择——具有竞争力的可再生和无碳电力。SVCE 成立于 2016 年，是一家联合权力机构，目前为以下十三个社区服务区内约 270,000 个住宅和商业电力客户提供服务：坎贝尔、库比蒂诺、吉尔罗伊、洛斯阿尔托斯、洛斯阿尔托斯山、洛斯加托斯、米尔皮塔斯、蒙特塞雷诺、摩根山、山景城、萨拉托加、桑尼维尔和圣克拉拉县非建制区。SVCE 服务区内 97% 的电力客户从 SVCE 获得电力。有关 SVCE 的更多信息，请访问：https://www.svcleanenergy.org/ 中央海岸清洁能源
出版版本引文 (APA)：Dong, Y., Dong, Z., Zhao, T., & Ding, Z. (2021). 电池日前竞价策略及运作
电池储能系统 (BESS) 在智能电网中起着至关重要的作用，辅助市场提供了高额收益。对于 BESS 所有者来说，决定如何在不同的报价之间取得平衡并与竞争对手竞价，以实现利润最大化非常重要。因此，本文将 BESS 竞价问题表述为马尔可夫决策过程 (MDP)，以最大化自动发电控制 (AGC) 市场和能源市场的总利润，同时考虑充电/放电损耗和 BESS 的寿命等因素。在所提出的算法中，引入了函数逼近技术来处理连续的大规模竞价规模并避免维数灾难。作为一种无模型方法，所提出的算法可以从电力市场的随机和动态环境中学习，从而帮助 BESS 所有者有利可图地决定他们的竞价和运营计划。几个案例研究说明了所提算法的有效性和有效性。
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。
优化两国可再生能源竞价曲线...
a 美国伊利诺伊州莱蒙特阿贡国家实验室 b 美国马萨诸塞州剑桥麻省理工学院信息与决策系统实验室 c 美国密歇根州安娜堡密歇根大学电气工程与计算机科学系 d 美国宾夕法尼亚州伯利恒利哈伊大学经济学系和工业与系统工程系 e 美国马萨诸塞州剑桥麻省理工学院信息与决策系统实验室
太阳能预测不确定的混合发电厂的竞价曲线设计：预印本
摘要 —本文提出了一种新型竞价曲线设计算法，专门用于混合发电厂 (HPP) 参与批发电力市场。利用光伏 (PV) 发电量和可用电池电量的预测，我们的算法策略性地计算竞价曲线以最大化 HPP 利润，同时巧妙地管理与光伏发电相关的固有不确定性。此外，在 HPP 竞价曲线中引入惩罚成本为系统运营商提供了一种有效管理由 HPP 引起的系统级不确定性的工具。通过蒙特卡洛模拟的数值分析证实，我们的竞价曲线方法在各种情况下都优于基准。索引术语 —混合发电厂、竞价曲线、日前市场、经济调度。
基于竞价的批发能源市场的设计
图 2-1：设置 LMP ...................................................................................................... 18 图 3-1：CAISO SCUC 缓解方法 .............................................................................. 54 图 3-2：实时能源市场与 AGC 交互 .............................................................................. 71 图 3-3：CAISO RTM 调度初始化 ...................................................................................... 72 图 3-4：CAISO 调度对称斜坡 ...................................................................................... 73 图 3-5：CAISO HASP 时间线说明 ...................................................................................... 75 图 3-6：STUC 时间线说明 ................................................................................................ 76 图 3-7：RTM 时间范围布局 ............................................................................................. 81 图 3-8：CRR 买入报价 ............................................................................................................. 88 图 3-9：等效一段报价 ............................................................................................................. 88 图 3-10：每月 RA 时间线 ................................................................................................ 91 图 3-11：BESS 能源竞标 ...................................................................................................... 103 图 5-1：PJM 概览 .............................................................................................................. 138 图 5-2：能源市场和可靠性评估的时间线 ...................................................................... 143 图 5-3：连续 ESR 模式 ...................................................................................................... 146 图 5-4：充电模式 ............................................................................................................. 146 图 5-5：放电模式 ............................................................................................................. 147 图 5-6：市场运营软件平台时间线 ............................................................................. 150 图 5-7：日前和实时备用服务 ................................................................................ 155 图 5-8：备用服务和相应产品 ................................................................................ 155 图 5-9：备用的产品和位置可替代性 ................................................................................ 161 图 5-10：市场调度满足的要求 .................................................................................. 166 图5-11：能源市场日报 ................................................................................................ 167 图 5-12：PJM ARR/FTR 关系 ........................................................................................ 170 图 5-13：ARR 候选人 ................................................................................................ 171 图 5-14：年度 ARR/FTR 市场时间表 ............................................................................. 172 图 5-15：可变资源需求曲线的说明性示例 ...................................................................................................................... 186 图 6-1：按时间范围划分的产品 ...................................................................................................... 190 图 6-2：能源市场时间表、机组承诺和调度 ...................................................................................... 198 图 6-3：RAA 承诺流程 ...................................................................................................................... 209 图 7-1：容量提供商向负荷服务实体或 ISO 支付的可靠性期权 ............................................................................................................. 257 图 7-2：实时与日前市场价差 ............................................................................................................. 265 图 7-3：虚拟交易量和加权价差 ............................................................................................................. 269 图 7-4：在 CvaR 约束投资组合优化下，收敛竞价前后 CAISO 中 DAM 和 RTM 价格之间套利的累计盈利能力 ................................................................................................................................ 269 图 7-5：三部分小时报价格式........................................................................... 273 图 7-6：可再生能源面临四大挑战 .............................................................................. 276 图 8-1：智利市场的能源结构 .............................................................................. 280
风电和太阳能发电的最优协调竞价策略...
摘要：风电和太阳能是电网中主要的可靠可再生能源，但这些可再生能源的波动性和不可预测性要求使用辅助服务，从而增加了接入成本。本研究提出了一种风电、太阳能和抽水蓄能合作 (WSPC) 模型，可应用于与分散可再生能源连接的大规模系统。该模型提供了日前市场中优化的协调竞价策略以及促进参与成员之间收益分配的方法。该模型利用风电和太阳能自然互补的特性，同时利用抽水蓄能来调节总输出功率。在协调竞价策略中，一定比例的能源作为固定功率提供，这可以降低辅助服务要求。此外，采用多时段固定供电模式，以准确反映各时段的风电和太阳能输出特性。选择每个时段的持续时间作为变量以适应季节特性，保证在风光接入比变化的情况下，能够维持较高的稳定电力供给比例，从而获得较高的收益。在收益分配方法中，考虑合作模式的短期影响因素，以提供风电场和光伏电站的经济性，从而在参与成员之间实现公平的收益分配。最后，基于美国加州电网的实际数据，验证了所提模型的有效性和经济性。
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
百兆规模电池储能的竞价策略...
大型电池存储解决方案作为促进可再生能源 (RE) 渗透的选项之一，已受到广泛关注。电池存储的盈利能力受运营商采用的竞标策略影响，并且高度依赖于其余能源系统的运行。然而，文献中尚未研究电池与能源系统之间的协调。本文对 100% 可再生智能能源系统中大型锂离子电池的竞标策略进行了整体的每小时技术经济分析。作为案例研究，2050 年丹麦能源系统用于展示大型电池系统与其余能源系统之间的关系。结果表明，大型电池存储在遵循智能能源系统概念的未来能源系统中的作用有限。同样，电池解决方案仅在丹麦智能能源系统中具有经济可行性，前提是电池存储容量低（持续时间为几个小时），利润率低（约 100%）且运营规划预测期短（约 12 小时）。本研究的结果为100%可再生能源系统中电池竞标和运营提供了一般策略。
储能真实竞价的市场机制
本文提出了一种由发电厂和储能参与者参与的多区间电力市场的市场机制。借鉴供应函数竞价的思路，我们引入了一种新颖的储能参与竞价结构，允许储能单元使用将价格映射到周期深度的能量循环函数将其成本传达给市场。由此产生的市场清算过程（通过凸规划实现）根据电力供应的传统能源价格和储能利用的每周期价格产生相应的时间表和付款。我们通过将所得机制的竞争均衡（假设价格接受者参与者）与使用基于生产者的竞价的替代解决方案进行比较来说明我们的解决方案的优势。与按时隙定价能源的标准生产者为基础的方法相比，我们的解决方案显示出几个优势。它不需要先验价格估计。它还激励参与者披露他们真实的成本，从而实现有效的竞争均衡。使用纽约独立系统运营商 (NYISO) 数据进行的数值实验验证了我们的发现。