Combined Pool/Bilateral Dispatch-Part 1: Performance of Mixed Trading Strategies
Notice bibliographique
Résumé
This three-paper series deals with the dispatch of power networks under mixed pool/bilateral trading. The major questions examined are: (i) To what degree does the relative level of pool versus bilateral trading influence performance in terms of individual power levels, costs, prices, revenues, and expenditures? (ii) What is the comparative performance of mixed trading with firm and nonfirm bilateral contracts under various curtailment strategies? (iii) Is the revenue derived from the pool and bilateral trading consistent with the corresponding unbundled costs? These issues are sequentially addressed in each of the three parts. The eventual goal of these results is to help generator and load-serving entities choose appropriate relative levels of pool versus bilateral trades while considering risk, economic performance, and physical constraints. This paper proposes a one-step optimal power flow model that dispatches the pool in combination with the privately negotiated bilateral contracts while minimizing cost and accounting for both losses and congestion. In Part I notions of pool/bilateral demand and generation, as well as a number of technical and economic performance measures for each competing entity, are defined. This dissection of total and individual financial measures according to pool or bilateral trading allows the market participant to evaluate the profitability of each component of its chosen pool/bilateral mix. A number of simulation results illustrate the effect of varying relative levels of pool/bilateral trading on values of individual performance measures.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».