辅助服务获取模型：在政策设计中考虑市场交互

快速变化的电力部门需要调整及新的辅助服务，以保障电力系统的安全可靠运行。然而，关于辅助服务与市场设计的评估和政策建议缺乏评估市场与服务复杂交互的方法。因此，本文贡献了一个开源的基于智能体的模型，用于测试辅助服务和电力市场的设计方案。辅助服务获取模型（ASAM）将基于智能体的建模框架MESA与电力系统分析工具箱Python（PyPSA）相结合。该模型提供了各市场的多种设计参数和智能体特定策略，以及日前市场、日内连续交易、再调度和不平衡交易的详细出清算法。此外，ASAM包含众多政策绩效指标，包括一种新颖的加价指标和新颖的再调度绩效指标。一个典型化仿真场景验证并确认了模型，并解决了一个再调度设计问题。结果显示了多周期全有或全无设计的再调度市场中订单类型带来的如下影响：（1）该订单设计给市场参与方带来较小风险，因为订单被完全出清。（2）大额订单可能导致交付期前后的调度爬坡，并可能引发爬坡风险加价以及日内不平衡的额外交易。（3）在流动性充足情形下，全有或全无设计会导致电网运营商对再调度的过度采购，因为订单无法被部分激活。此外，电网运营商很可能因再调度激活不完全（即向上和向下再调度电量不等）而给系统引入不平衡。