Математические и имитационные модели электроэнергетических рынков

Текущая ситуация:

Чтобы сформировать эффективную рыночную политику и избежать дорогостоящих ошибок при совершенствовании электроэнергетического рынка , требуется методика апробирования рыночных механизмов в лабораторных условиях. Важным аспектом является анализ манипулируемости механизмов – способности участников рынка получать выгоду от сообщения недостоверной информации. Анализ манипулируемости и поиск оптимальных механизмов требует привлечения методов теории игр и mechanism design.

В настоящее время систематический анализ манипулируемости при выработке перспективных политик электроэнергетических рынков отсутствует. Для повышения эффективности перспективных рынков электроэнергии и мощности необходимо разработать методики анализа манипулируемости существующих и будущих рыночных механизмов, а также методов синтеза механизмов устойчивых к манипулированию.

energy-markets-1
energy-markets-2

Задачи проекта:

1.  Совершенствование оптового рынка электроэнергии (ОРЭ)

  Разработка теоретико-игровой модели ОРЭ (рынок на сутки вперед + балансирующий рынок)

  Выработка рекомендаций по совершенствованию правил ОРЭ на основе анализа манипулируемости

  Создание методики детектирования локальных рынков на ОРЭ

2.  Совершенствование механизмов трансграничной торговли электроэнергией

  Разработка теоретико-игровых моделей зарубежных оптовых рынков электроэнергии (Nord Pool, Балтия)

  Выработка рекомендаций по трейдингу на основе теоретико-игрового анализа рынка

  Выработка рекомендаций по совершенствованию нормативной базы трансграничной торговли ЭЭ

3.Исследование рынков микрогрид

  Разработка теоретико-игровых моделей перспективных розничных рынков с распределенной генерацией

  Выработка рекомендаций по архитектуре розничного рынка микрогрид с учетом манипулируемости

Подходы:

Детальный теоретико-игровой анализ упрощенных моделей типовых конфликтных ситуаций, деловые игры с экспертами для практической апробации перспективных рыночных механизмов, моделирование рынков ЭЭ с использованием интеллектуальных обучающихся программных агентов