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World File Search System竞价
审查电力补偿框架
如果补偿完全复制市场价格，它将包括边际竞价定价和稀缺定价的影响，这两种定价形式是唯一允许发电厂覆盖其长期边际成本并赚取收入以推动发电投资的定价形式。只有当指导期内的批发价格高于指导单位的 SRMC 时，边际竞价定价才有意义，而这种情况通常不会发生，因为该单位没有选择在该期间调度。然而，只要该特定类型发电的供需平衡紧张，稀缺定价就有意义，当发电厂受到指导时，这种情况经常发生。在这种情况下，该类型发电将供不应求，价格应超过 SRMC 以反映供不应求并为该类型发电提供投资信号。虽然在这种情况下批发价格可能很低，但市场需要的通常是该发电厂的特定属性（例如系统强度或惯性），价格应反映该特定属性的供不应求。因此，我们建议 AEMC 考虑补偿框架是否还应考虑除了补偿之外还包括稀缺性分配，其中包括考虑 SRMC 和发电机的机会成本。
定价电池储能系统在能源、储备和按绩效付费调节市场中的最佳参与
摘要 — 出于评估不同市场中电池储能服务的最佳分配及其对市场运营的影响的需要，本文提出了一个优化框架，以协调独立公用事业规模定价电池储能系统 (BESS) 在能源、旋转备用和基于性能的监管市场中的运行。整个问题被表述为一个双层优化过程，其中所有市场的结构都考虑到联合运行限制进行建模。研究了按绩效付费监管市场中定价者 BESS 的战略竞价行为。此外，还介绍了一种在优化中建模自动发电控制 (AGC) 信号的特定方法。虽然公式化的问题是非线性的，但它被转换为混合整数线性规划 (MILP) 以找到最优解。使用从真实市场数据创建的测试用例场景对所提出的框架进行评估。案例研究结果显示了 BESS 的定价行为对能源、备用和监管市场联合运营的影响。索引术语 — 电池储能系统 (BESS)、竞价策略、定价者、基于绩效的监管市场、双层优化、混合整数线性规划
套利与产能巩固与日俱增……
摘要 — 混合光伏电站 (HPP) 将光伏 (PV) 电站与电池储能系统 (BESS) 结合在一起，美国能源部认为这是朝着可再生能源发电厂未来迈出的有希望的一步。当可再生能源渗透率达到相当高的水平时，混合光伏电站可以作为可控热电厂参与未来电力市场的竞标。本研究提出了一种 HPP 的竞标和 BESS 调度模型。稳健优化 (RO) 技术已被用来识别竞标过程中不确定性的最坏情况。为了解决单级 RO 过于保守的问题，我们通过两级 RO 公式将 BESS 套利计划和 PV 容量固定分离。通过比较单级 RO 和两级 RO 的输出，两级 RO 以更积极的方式进行竞标和调度，从而增加了 HPP 的收入。此外，我们的模型还考虑了发电不足的惩罚，以便可以根据潜在的发电不足惩罚调整日前竞价决策和套利计划。由于所提出的模型是非凸的并且包含多个阶段，因此将列和约束生成 (C&CG) 算法应用于该模型作为解决方案。与案例研究中最先进的单阶段竞价方法相比，所提出的模型表现出更好的经济性能。
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交易能源市场的联合仿真
摘要 — 分布式能源 (DER) 的激增以及智能控制这些资产的能力正在重新定义配电系统。随着可控设备数量的迅速增加，电网运营商必须确定如何在提供可靠、公平和负担得起的电力的同时整合这些资产。一种可能的方法是建立配电级电力市场，并允许设备/设备集合参与价格制定。虽然这种方法具有与非常成功的批发电力市场相同的一些好处（即公开竞争、有效的价格发现、减少通信开销），但这需要通过一个以适当的保真度对配电级市场进行建模的分析平台进行研究和量化。具体而言，同时评估市场绩效、DER 绩效、DER 竞价方法和配电馈线电能质量需要跨多个技术领域的建模。协同仿真已成为解决此类问题的有力工具，其中输出取决于一系列基础专业领域和相关模型。在本文中，我们描述了一种在 HELICS 联合仿真平台中实施的解决方案，其中包括 (1) 高保真房屋模型、(2) 智能竞价代理、(3) 模块化市场集成/设计和 (4) 配电馈线模型。然后，我们提供了一个案例研究，测试了两种不同的市场设计：(1) 伪批发双盲拍卖和 (2) 异步匹配市场。市场在两个 DER 渗透水平下运行，并将经济结果与完全零售净能源计量和避免成本净计量方案进行比较，这些方案是当前 DER 参与报酬方法的补充。我们展示了交易市场相对于净计量为大多数客户提供更高价值的潜力（相对于避免成本方案为所有客户提供更高价值），同时降低公用事业的成本。
电力市场代理的机器学习应用-...
电力市场在能源系统脱碳中发挥着至关重要的作用。然而，电力市场由许多不同的变量和数据输入组成。这些变量和数据输入的行为有时不可预测，无法事先预测。因此，有人建议使用基于代理的模拟来更好地了解电力市场的动态。基于代理的模型提供了整合机器学习和人工智能的机会，以增加智能、做出更好的预测并以更好、更有效的方式控制电力市场。在这篇系统的文献综述中，我们回顾了 2016 年至 2021 年期间发表的 55 篇论文，这些论文重点关注将机器学习应用于基于代理的电力市场模型。我们发现研究集中在热门话题上，例如竞价策略。然而，存在大量不同的研究应用，这些应用可以从更深入研究的应用的高强度研究中受益。
预算受限的协作可再生能源预测市场
摘要 — 准确的可再生能源 (RES) 电力预测对于将额外的 RES 容量整合到电力系统中并实现可持续发展目标至关重要。这项工作强调了将分散的时空数据整合到预测模型中的重要性。然而，分散的数据所有权是此类时空模型成功的关键障碍，需要考虑促进数据共享的激励机制。主要贡献是 a) 对预测模型的比较分析，提倡高效且可解释的样条 LASSO 回归模型，以及 b) 数据/分析市场中的竞价机制，以确保公平地补偿数据提供者并使买卖双方都能表达他们的数据价格要求。此外，还提出了一种时间序列预测的激励机制，有效地纳入价格约束并防止冗余特征分配。结果表明，数据卖家的准确性显著提高，并可能获得经济收益。对于风电数据，通过比较该提案生成的预测与本地生成的预测，平均均方根误差改善了 10% 以上。
ENTSO-E 讨论文件：2030 年欧洲电力市场的设计方案
就输电系统运营商面临的挑战而言，有些挑战如今已经非常明显，并且与当今目标模型在处理更大比例的可再生能源 (RES) 方面存在的一些已知限制有关：市场结果与电网实际状况之间的差距越来越大；确定最佳且被广泛接受的竞价区配置的挑战；市场各方指责输电容量被扣留且缺乏透明度；环路流量增加；需要进行大量重新调度和反向交易以纠正市场结果；以及有关电力系统灵活性的信息有限。此外，尽管政策制定者和利益相关者对输电系统运营商施加压力，要求其将关门时间调整到接近实时，但电力系统的安全性和正确平衡要求输电系统运营商在能源交付前留出最少的时间裕度。最后，市场规则、产品和流程需要进行调整，以反映需求方和供应方参与者不断变化的性质。