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Enregistrement W2172171685 · doi:10.1109/tpwrs.2007.894858

Negotiating Bilateral Contracts in Electricity Markets

2007· article· en· W2172171685 sur OpenAlexaff
Sameh El Khatib, F.D. Galiana

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Systems · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Power System Optimization
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpot contractForward contractNegotiationRegretSpot marketElectricityElectricity marketMicroeconomicsVendorGenerator (circuit theory)EconomicsForward priceBusinessComputer scienceFinanceMarketingPower (physics)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In mixed pool/bilateral electricity markets, participants can sign forward bilateral contracts several months in advance of its delivery. In addition, generators may sell to and loads may buy from the pool at the spot price through the day- ahead or balancing markets. Forward bilateral contracts have the advantage of price predictability in comparison with the uncertain spot price. However, the risk is that such a contract commits the partners to a price that may be disadvantageous compared to the spot price. Here, we propose a systematic negotiation scheme through which a generator and load can reach a mutually beneficial and risk tolerable forward bilateral contract, either physical or financial. Under this approach, the generator and load respond rationally to a stream of bilateral bids/counter-bids and offers/counter-offers considering their respective benefits while accounting for the risks incurred by the prediction uncertainty in the pool spot price and other market parameters over the length of the contract. Each negotiating party can choose its own definition of risk which can be influenced by regret, value-at-risk or dispersion from the mean. Numerical tests show that this flexible negotiating approach can be readily put into practice.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations83
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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