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欢迎阅读IEEE Transactions on Energy Markets, Policy and Regulation期刊2025年issue2最新研究文章推送。本期推送共包含7篇研究论文，聚焦于电力市场机制创新与可再生能源集成等前沿领域，涵盖基于大语言模型的电价预测、极端事件下的市场出清策略、分布式灵活性资源协调、可再生能源发电商交易优化、电网增强技术激励机制、能源社区奖励分配方法以及长期水火电竞价市场模拟等关键研究方向。
本期目录
📖 第1篇：基于大语言模型的投标行为代理与市场情绪代理辅助电价预测
📖 第2篇：极端事件下的电力市场出清：基于大偏差理论的创新方法
📖 第3篇：确保分布式灵活性在顺序DSO-TSO市场中的电网安全转发
📖 第4篇：考虑收益充足性与风险的可再生能源发电商远期市场交易策略优化
📖 第5篇：通过金融输电权放松对电网增强技术的管制
📖 第6篇：公平最小核心：基于行生成的高效、稳定且唯一的能源社区博弈论奖励分配方法
📖 第7篇：长期水火电竞价市场模拟器：巴西电力市场改革的关键工具
📖 第1篇
📌 基于大语言模型的投标行为代理与市场情绪代理辅助电价预测
Large Language Model-Based Bidding Behavior Agent and Market Sentiment Agent-Assisted Electricity Price Prediction
作者：Xin Lu，Jing Qiu，Yi Yang，Chenxi Zhang，Jiafeng Lin，Sihai An
本文针对电价预测问题，聚焦于澳大利亚国家电力市场实施五分钟结算机制后电价波动复杂性的挑战。提出基于微调预训练大语言模型的投标行为代理，用于模拟计划及非计划市场参与者的五分钟投标行为，并引入市场情绪代理来量化新闻与在线资源的情绪影响。整合两种代理作为输入，结合条件时间序列生成对抗网络（CTSGAN）模型，提升尖峰电价预测精度，显著增强预测能力。
研究通过微调大语言模型构建投标行为代理，捕捉个体投标者行为特征，结合市场情绪对电价波动的影响。模型利用尖峰混淆矩阵优化CTSGAN结构，强化对尖峰时段的识别和预测表现，实验中应用多源数据进行训练与验证，保证模型泛化能力和稳定性。关键实现细节涵盖双代理输入整合及细粒度时间序列特征提取。
通过澳大利亚国家电力市场实际数据测试，模型显著优于传统机器学习和深度学习方法，尖峰电价预测准确率提升15%以上，整体预测误差RMSE下降约20%。案例表明，结合投标行为与市场情绪的多维输入极大增强了电价波动的捕捉能力，为市场参与者，尤其是虚拟电厂和储能系统，提供了科学的决策支持工具，助力应对高频结算带来的挑战。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10804210
📖 第2篇
📌 极端事件下的电力市场出清：基于大偏差理论的创新方法
Electricity Market-Clearing With Extreme Events
作者：Tomás Tapia，Zhirui Liang，Charalambos Konstantinou，Yury Dvorkin
针对极端天气事件对电力系统的严重威胁，本文提出基于大偏差理论机会约束模型（LDT-CC）的创新市场出清框架，引入极端储备服务以协同优化能量和常规储备，精准量化极端事件期间的高不确定性，提升电力系统的弹性和可靠性。
为降低LDT-CC潜在过高的成本，提出了基于加权机会约束的LDT-WCC模型，区别大小偏差风险水平，实现更经济的极端事件准备。该方法支持分段线性控制策略，加强发电机对风电波动的响应能力。构建了完整的边际价格机制引导均衡竞争，确保成本回收。
数值实验在示意系统和改进的ISO新英格兰系统中验证，结果显示LDT-WCC和LDT-CC模型相比传统机会约束方法，能有效降低极端事件风险暴露，预期成本分别下降47%和26%，显著提升系统稳定性和效率。该研究为高渗透可再生能源系统提供了理论与实际指导价值。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10798578
📖 第3篇
📌 确保分布式灵活性在顺序DSO-TSO市场中的电网安全转发
Ensuring Grid-Safe Forwarding of Distributed Flexibility in Sequential DSO-TSO Markets
作者：Wicak Ananduta，Anibal Sanjab，Luciana Marques
本文聚焦于顺序DSO-TSO灵活性市场，针对市场中输电网运营商对配电网约束了解不足导致的局部阻塞问题，首次系统建模分析了三种确保分布式灵活性电网安全使用的数学方法：三层市场方案、投标预筛选方法及新型投标聚合方法。
理论贡献涵盖三层方案的安全保证条件、投标筛选的安全上下界以及投标聚合方法的理论次优性上界。通过建模配电网特性与剩余供给函数，分别论证了各方案的电网安全性及计算复杂度，提供综合性能比较。
基于IEEE 14节点输电与69/141节点配电网案例的数值仿真显示，投标筛选和聚合方法均实现了电网安全的出清结果，其中聚合法在效率与无效性方面优于其他方法，且其无效性随剩余供给函数步长减小明显下降。研究为不同市场场景选用适宜方案提供有力参考，助力分布式能源资源的安全高效集成。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10943263
📖 第4篇
📌 考虑收益充足性与风险的可再生能源发电商远期市场交易策略优化
Optimizing Forward Market Trading Strategy for Renewable Power Producers Considering Revenue Sufficiency and Risk
作者：Mingchen Ma，Jiawei Zhang，Haiyang Jiang，Yifu Chen，Yating Wang，Ning Zhang
针对零边际成本导致的收益不足，本文构建了分布鲁棒均值-方差模型，优化可再生能源发电商的远期市场交易策略，以保证收益充足并控制收益风险。
通过将复杂模型转化为二阶锥规划，提高求解效率。采用Wasserstein距离构造模糊集，处理收益和价格分布的不确定性。分析了块三种市场情景下不同交易策略及交割机制、远期价格对策略的影响。
案例基于中国不同省份的电力系统转型数据，结果显示，在收益充足性场景下，发电商关注收益保证，而风险管控场景侧重收益波动管理。发电量基准交割较负荷基准优越，且光伏发电对交割机制更敏感。此外，敏感性分析揭示远期价格对交易策略的关键作用，半年合约展现更高灵活性。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10973785
📖 第5篇
📌 通过金融输电权放松对电网增强技术的管制
Deregulating Grid-Enhancing Technologies Through Financial Transmission Rights
作者：Omid Mirzapour，Xinyang Rui，Mostafa Ardakani
本文提出基于金融输电权（FTR）的新型分配机制，激励电网增强技术（GETs）的投资建设，实现输电网络升级，提升灵活性和输电能力，突破传统激励不足的瓶颈。
通过引入代理FTR概念，投资者仅能获得其提升输电能力带来的增量FTR收获。研究涵盖两类代表性GETs技术：串联柔性交流输电系统及电压相角控制器，采用双层优化和线性注入模型确保与现有FTR兼容。
机制优势包括收益与效率挂钩、投资风险全部由投资者承担及市场设计收益充足性。仿真显示，GETs实施提升FTR拍卖收入13.31%，减少节点价格方差，与传统补偿相比收益高出近三倍，为电网创新注入强劲动力。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10864394
📖 第6篇
📌 公平最小核心：基于行生成的高效、稳定且唯一的能源社区博弈论奖励分配方法
Fair Least Core: Efficient, Stable and Unique Game-Theoretic Reward Allocation in Energy Communities by Row-Generation
作者：Davide Fioriti，Giancarlo Bigi，Antonio Frangioni，Mauro Passacantando，Davide Poli
针对能源社区公平奖励分配难题，提出公平最小核心（Fair Least Core）框架，结合严格凹函数优化与行生成算法，实现高效、唯一且稳定的分配方案，确保社区成员均无意愿单独离开。
运用混合整数线性规划（MILP）模型模拟不同规模社区。证明该方法有效反映成员市场力量，避免规模扩大导致的市场扭曲，保证分配方案唯一性与可重复性，为政策制定提供理论支撑。
开发的EnergyCommunity.jl和TheoryOfGames.jl工具支持大规模社区的实用设计与运营，推动博弈论方法在能源系统的实际应用。该框架为未来的灵活性市场与跨部门耦合研究奠定基础，促进能源社区的可持续发展。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10748402
📖 第7篇
📌 长期水火电竞价市场模拟器：巴西电力市场改革的关键工具
Long-Term Hydrothermal Bid-Based Market Simulator
作者：Joaquim Dias Garcia，Alexandre Street，Mario Veiga Pereira
本文开发了一种创新的长期水火电竞价市场模拟器，整合随机对偶动态规划（SDDP）、博弈论与对角化方法，有效处理战略代理、多阶段随机性及市场力量，解决水电为主系统的复杂竞价挑战。
模拟考虑长期时间耦合与不确定性，采用双层优化捕捉单个战略代理竞价行为，以及通过对角化方法实现多代理均衡。此方法克服了阶段数、代理数及场景规模的限制，提供适用于大规模水电系统的实用仿真工具。
巴西东南部案例显示，水电市场集中度显著影响电价，拥有丰厚水电资源的价格制定者能推动平均电价提升约40%。弃水水平是市场力量滥用的关键指标，远期合约被证实能有效抑制滥用行为。整体研究为政策制定和市场设计提供了重要量化依据，且对类似依赖水电的国家具备广泛参考价值。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10869374
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