加州 ISO 能源市场中收敛竞价策略的发现、表征与分类的数据驱动研究
信号处理
2020-12-02 v1 机器学习
摘要
近年来，美国大多数独立系统运营商（ISOs）采用了收敛竞价这一相对新颖的市场机制以提升市场效率。收敛竞价影响电力市场运行的诸多方面，而目前文献中关于市场参与者如何在实践中策略性选择其收敛竞价尚存空白。为解决这一开放问题，本文研究了来自加州 ISO 能源市场的三年真实市场数据。首先，我们对所有提交的收敛竞价（CBs）提供数据驱动概览，并基于各收敛竞价者提交的 CB 数量、放置 CB 的地点数、供给或需求 CB 的提交占比、清算 CB 的数量及其盈亏，分析每个个体的表现。接着，我们细查占加州 ISO 市场全部 CB 75% 的 13 个最大市场参与者的竞价策略。我们识别了定量特征以表征并区分其不同的收敛竞价策略。该分析揭示了实践中使用的三类不同 CB 策略。我们辨识了这些策略竞价类别间的差异并比较其优劣。我们还解释了部分最活跃的市场参与者如何使用与现有文献中任何策略竞价方法均不匹配的竞价策略。
引用
@article{arxiv.2012.00076,
title = {A Data-Driven Study to Discover, Characterize, and Classify Convergence Bidding Strategies in California ISO Energy Market},
author = {Ehsan Samani and Hamed Mohsenian-Rad},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.00076},
year = {2020}
}