Розроблено двоступеневу стохастичну модель оптимізації, де перший ступінь (day-ahead) формує базовий план завантаження кластера та обсяг зобов'язань FCR, а другий ступінь (real-time) коригує план у разі активацій FCR у різних стохастичних сценаріях. Надійність виконання зобов'язань FCR гарантується шанс-обмеженнями із заданим рівнем довіри. Параметризація невизначеності охоплює прогнозування курсу криптовалют та активацій FCR; стохастичні сценарії стану енергосистеми описуються авторегресійними моделями відновлення ЕЕС та ВДЕ України. Генерація сценаріїв виконується методом Монте-Карло з редукцією до 200 репрезентативних траєкторій.