Penalty mechanism in transactive energy: A mechanism design approach for day-ahead markets
Notice bibliographique
Résumé
Ensuring incentive compatibility mechanisms to enforce market obligations is crucial in deploying a transactive energy system. While previous studies have reported adopting penalty mechanisms for market compliance, these studies did not generally analyse the incentive compatibility property of mechanism design. Neglecting this mechanism design property can lead to inefficient market outcomes and economic losses for system operators. This paper analyses self-enforcing policies to verify whether they comply with the incentive compatibility property in a one-shot market architecture. Additionally, it provides a comprehensive introduction to the phases of mechanism design – ex-ante , interim , and ex-post – and their relationship with key design principles: individual rationality, efficiency, budget balance, and incentive compatibility, highlighting expected outcomes at each phase. A case study demonstrates how a strategy-proof mechanism significantly influences individual rationality, efficiency, and budget balance, offering practical insights for improving decision-making frameworks in electricity markets. Moreover, the findings reveal that adopting a non-strategy-proof mechanism undermines the long-term viability of transactive energy systems. This work provides actionable recommendations for system operators and policymakers on implementing mechanisms that prevent strategic behaviour from agents. • Transactive energy offers new economic opportunities to customers. • Customers are encouraged to adopt agent-based technology for optimized negotiations. • Rational and intelligent agents may exploit misbehaviours for economic gain. • Agents’ misbehaviour must be prevented for a successful transactive energy deployment. • This work addresses fundamental concepts of mechanism design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».