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Enregistrement W2266398410 · doi:10.1111/caje.12280

Measuring market power and the efficiency of Alberta's restructured electricity market: An energy‐only market design

2017· article· en· W2266398410 sur OpenAlexaffvenueabout
David P. Brown, Derek Olmstead

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Economics/Revue canadienne d économique · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Power System Optimization
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarket powerFactor marketElectricity marketEconomicsInvestment (military)Production (economics)ElectricityMarket priceEarningsIndustrial organizationBusinessMicroeconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We measure the degree of market power execution and inefficiencies in Alberta's restructured electricity market. Using hourly wholesale market data from 2008 to 2014, we find that firms exercise substantial market power in the highest demand hours with limited excess production capacity. The degree of market power execution in all other hours is low. Market inefficiencies are larger in the high demand hours and elevate production costs by 6.7%–19% above the competitive benchmark, with an average of 13%. This reflects 2.1% of the average market price across all hours. A recent regulatory policy clarifies that certain types of unilateral market power execution is permitted in Alberta. We find evidence that suggests that strategic behaviour changed after this announcement. Market power execution increased. We illustrate that the observed earnings are often sufficient to promote investment in natural gas based technologies. The rents from market power execution can exceed the estimated capacity costs for certain generation technologies. However, we demonstrate that the energy market profits in the presence of no market power execution are generally insufficient to promote investment in new generation capacity. This stresses the importance of considering both short‐run and long‐run electricity market performance measures.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,663
Score d'incertitude au seuil0,671

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,156
Écart entre enseignants0,115 · 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'étudeObservationnel
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

Citations48
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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