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Enregistrement W2158376392 · doi:10.1287/opre.2013.1190

Optimal Economic Dispatch and Risk Management of Thermal Power Plants in Deregulated Markets

2013· article· en· W2158376392 sur OpenAlexaff
Matt Thompson

Notice bibliographique

RevueOperations Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Power System Optimization
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematical optimizationVolatility (finance)Valuation (finance)EconometricsRisk managementEconomicsSpot contractComputer scienceMathematicsFinancial economicsFutures contract

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a methodology for the valuation, optimization, market, margin and credit risk management of gas-fired power plants and associated tolling contracts. Term structure models for the power and gas forward curves are employed to facilitate hedging and risk adjustment and for improved forecasting of short-term prices. The model for the power forward curve is capable of reproducing the important phenomena often observed in power markets, including spot price spikes and spike clustering, negative prices, and the empirically observed volatility term structures of power and gas forward prices as well as the correlation term structure between these forward curves. The method solves the stochastic dynamic optimization problem that arises from the inclusion of the various operational constraints of gas-fired power plants including minimum uptime and downtime requirements, ramp rate restrictions and costs, variable output and efficiency rates, and minimum generation levels. The model involves the solution of a system of partial differential equations (PDEs), which are solved using the radial basis function (RBF) method. At each time step and operational configuration the model produces an analytic function (RBF expansion) for the value of the power plant as a function of the independent risk factors. These functions can be used for determining optimal operating strategies and can be differentiated analytically to obtain the relevant hedging statistics for the dynamic management of market risk. In addition, these value functions facilitate the calculation of the credit value adjustment (CVA) and potential future exposure (PFE) measurement of tolling contracts. The analytic differentiability of these value functions also facilitates the pricing and risk management of commodity contingent revolvers (CCRs), credit vehicles used to manage margin requirements that result from hedging market risk on an exchange.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,248 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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