Notice bibliographique
Résumé
This dissertation studies models for the analysis of market efficiency and bidding behaviors of market participants in electricity markets. Simulation models are developed to estimate how transmission and operational constraints affect the competitive benchmark and market prices based on submitted bids. This research contributes to the literature in three aspects. First, transmission and operational constraints, which have been neglected in most empirical literature, are considered in the competitive benchmark estimation model. Second, the effects of operational and transmission constraints on market prices are estimated through two models based on the submitted bids of market participants. Third, these models are applied to analyze the efficiency of the Electric Reliability Council Of Texas (ERCOT) real-time energy market by simulating its operations for the time period from January 2002 to April 2003. The characteristics and available information for the ERCOT market are considered. In electricity markets, electric firms compete through both spot market bidding and bilateral contract trading. A linear asymmetric supply function equilibrium (SFE) model with transmission constraints is proposed in this dissertation to analyze the bidding strategies with forward contracts. The research contributes to the literature in several aspects. First, we combine forward contracts, transmission constraints, and multi-period strategy (an obligation for firms to bid consistently over an extended time vii horizon such as a day or an hour) into the linear asymmetric supply function equilibrium framework. As an ex-ante model, it can provide qualitative insights into firms’ behaviors. Second, the bidding strategies related to Transmission Congestion Rights (TCRs) are discussed by interpreting TCRs as linear combination of forwards. Third, the model is a general one in the sense that there is no limitation on the number of firms and scale of the transmission network, which can have asymmetric linear marginal cost structures. In addition to theoretical analysis, we apply our model to simulate the ERCOT real-time market from January 2002 to April 2003. The effects of forward contracts on the ERCOT market are evaluated through the results. It is shown that the model is able to capture features of bidding behavior in the market.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».