学习定价电力以优化需求响应

论文提出一种基于神经网络的上下文能源定价算法，将定价建模为Stackelberg博弈，并利用Mehrabi et al. (2024)的均值场解表示。该方法学习从上下文特征到可行价格信号的约束映射，在多个美国城市电网仿真中验证，上下文信息能显著提升需求响应项目的价值。