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Enregistrement W2104690181 · doi:10.1109/tpwrs.2008.920729

Electricity Markets Cleared by Merit Order—Part II: Strategic Offers and Market Power

2008· article· en· W2104690181 sur OpenAlexaff
Ebrahim Hasan, F.D. Galiana

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Systems · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Power System Optimization
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClearanceElectricity marketProfit (economics)Market powerEconomicsLinear programmingElectric power systemOrder (exchange)ElectricityInteger programmingNash equilibriumIdentification (biology)Scheme (mathematics)Computer scienceMicroeconomicsMathematical optimizationOperations researchPower (physics)MathematicsEngineeringMonopoly

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an electricity market cleared by a merit-order economic dispatch we make use of the mixed-integer linear programming (MILP) scheme derived in Part I to find the market outcomes supported by a pure strategy Nash equilibria (NE). From these NE, we identify offer strategies in terms of gaming or not gaming that best meet the risk/benefit expectations of the participating Gencos. To do this, a number of measures of potential profit gain and loss are developed that quantify the notion of risk/benefit under the possible multiple NE. The NE identification scheme is tested on several systems of up to 30 generating units, each with four incremental cost blocks, also showing how market power is influenced by the number and size of the competing Gencos as well as by the imposed price cap.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,174 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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