电力市场中边际报价恢复的数据驱动逆优化
最优化与控制
2023-05-17 v2 系统与控制
系统与控制
摘要
本文提出一种数据驱动逆优化（IO）方法，用于恢复批发能源市场中发电商的边际报价。通过利用底层市场出清过程，我们建立了未知参数与公开可用市场出清结果之间的闭式关系。基于该关系，我们将数据驱动 IO 问题表述为一个计算可行的单层优化问题。该数据驱动模型的求解基于梯度下降法，其给出了最优解上的误差界和次线性收敛速率。我们还严格证明了所提数据驱动 IO 问题全局最优解的存在性与唯一性，并分析了其在两种可能含噪设定下的鲁棒性。所提方法的有效性通过在 illustrative IEEE 14-总线系统和 realistic NYISO 1814-总线系统中的仿真得到验证。
引用
@article{arxiv.2302.05498,
title = {Data-Driven Inverse Optimization for Marginal Offer Price Recovery in Electricity Markets},
author = {Zhirui Liang and Yury Dvorkin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.05498},
year = {2023}
}