大型生产商基于市场价格响应学习的最佳前一天报价策略
摘要：风险规避型的利润最大化发电公司（GENCO）在基于统一边际定价的日前电力市场中，小幅变化的报价曲线和投标曲线可能会大幅改变市场结果。本文研究了在数据驱动背景下寻找GENCO优化报价曲线的问题。特别是，大型GENCO的市场份额可能意味着她的报价策略可以改变边际价格形成，从而提高利润。我们从一种新的角度来解决这个问题。首先，我们提出了一种基于优化的方法来将每个GENCO的分段供应曲线总结为一组代表性的价格-能量块。然后，通过贝叶斯线性回归方法建立市场价格与能量块报价之间的关系，这还允许我们生成表示市场对GENCO策略敏感性的随机场景，并表示为回归系数的概率分布。最后，通过应用约束学习方法，将该预测模型嵌入随机优化模型中。结果表明，允许GENCO偏离真实边际成本会显著改变她的利润和市场边际价格。此外，这些结果还在外部验证环境中进行了测试，展示了这种最优报价策略在实际市场竞争中的有效性。
作者：Ant''onio Alc''antara, Carlos Ruiz
论文ID：2204.11672
分类：Applications
分类简称：stat.AP
提交时间：2023-02-09