浅谈联邦学习场景中的数据去标识化

随着能源交易的逐步市场化，含电-气-热的多微网系统中微网服务商的零售价定价策略将影响到系统的运行和所有参与者的利益。为研究微网服务商的定价策略，首先详细描述了电-气-热多微网系统内部交易过程并建立了系统模型。随后这一定价问题被描述为斯塔克尔伯格博弈，并证明了该博弈存在唯一的均衡解。为保护各主体隐私，提出了一种基于强化学习的求解方法以求解存在时间耦合的斯塔克尔伯格博弈。算例研究表明，该方法准确有效地解决了所提出的定价策略问题，微网服务商和各微网均采取了有效策略以保证自身利益。同时，该方法有效保护了市场参与者的隐私并展现了良好的计算性能。

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彭超逸博士：一种基于拉格朗日与时间解耦的超大规模SCUC求解框架

安全约束机组组合（security constrained unit commitment，SCUC）是电网出清场景中最为广泛使用的一类模型。建立了一种针对超大规模SCUC现货市场出清问题的求解框架，首先提出了SCUC问题的时间解耦求解方法，通过缩小问题的规模来加快求解速度；其次针对时间解耦后模型的子问题提出了拉格朗日松弛求解技术，在不影响求解准确度的情况下，有效降低了关键困难约束的求解难度。数值实验证明，所提出的框架极大地提升了求解效率，且十分稳定。

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王子强高工：PJM电力市场风险管控措施及对南方区域的建议

电力市场改革的深化对电网运行风险管控提出了新的要求。通过总结PJM（Pennsylvania-New Jersey-Maryland）电力市场的风险管控策略，从两个方面分析其电力系统物理运行风险管控策略：包含长期、短期和实时的风险事故发生前措施，执行紧急中断与恢复的风险事故发生后措施；从日前的可靠性机组组合、与电能量市场联合优化的辅助服务市场、中长期的容量市场和输电权市场四个方面分析其基于电力市场的风险管控策略。并将其与南方电网现有风险管控措施相对比，提出了进行多时段风险评估、采取调度-市场相结合的管控风险手段、建设完备的市场体系、成立风险委员会等多方面建议。

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考虑信息不对称的综合能源系统运营商鲁棒定价策略

1)本文引入信息间隙决策理论和鲁棒博弈方法构建信息不对称下基于主从博弈与需求弹性的综合能源系统运营商(integrated energy operator，lE0)与能源用户(energy user,EU)的动态博弈模型，并建立信息不对称程度对IE0最优定价策略的定量分析框架。2)本文所提考虑信息不对称度的IE0鲁棒定价策略揭示了IE0可以利用信息优势谋取过高定价，政府监管部门应提高对IE0的信息公开和信息披露要求，增加市场的透明度，提升EU对能源价格和能源成本的认知。