MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2152974989 · doi:10.1109/tpwrs.2002.1007890

Development of a hybrid model for electrical power spot prices

2002· article· en· W2152974989 sur OpenAlexaff
Matt Davison, C. Lindsay Anderson, Bernd Marcus, Kate Anderson

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Systems · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Power System Optimization
Établissements canadiensActuaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpot contractElectricityElectricity marketElectricity priceEconomicsEconometricsStochastic modellingElectricity pricingForward contractElectricity generationElectric power systemElectric powerForward priceComputer scienceMicroeconomicsPower (physics)Financial economicsEngineeringElectrical engineeringFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A great deal of interest has been paid to the market-based pricing of electrical power. Electrical power contracts often contain embedded options, the valuations of which require a stochastic model for electricity prices. Successful stochastic models exist for modeling price variations in traditional commodities. Electricity is critically different from these commodities as it is difficult to store and, on short time scales, its price is highly inelastic. This has important implications for stochastic spot price models of electricity. Several stochastic models of electricity spot prices already exist. In these random models, price returns play a dominant role. In this paper, we lead a guided tour through existing electricity price data to motivate a new stochastic electricity price model different in that it directly models price. We apply the new model to the problem of pricing options on electrical power and discuss these preliminary results.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations97
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Power SystemsMême sujetElectric Power System OptimizationTravaux en français237 207