Notice bibliographique
Résumé
Negative prices for electricity are a novelty in European power markets. At the German EEX spot market negative hourly prices have since occurred frequently, down to values as extreme as minus several hundred €/MWh. However, in some non-European markets as USA, Australia and Canada, negative prices are a characteristic for a longer period already. Negative prices are in fact natural for electricity spot trading: plant flexibility is limited and costly, thus, incurring a negative price for an hour can nevertheless be economically optimal overall. Negative prices pose a basic problem to stochastic price modelling: going from prices to log-prices is not possible. So far, this has been dealt with by “workarounds”. However, here a thorough approach is advocated, based on the area hyperbolic sine transformation. The transformation is applied to spot modelling of the German EEX, the ERCOT West Texas market and the exemplary valuation of an option. It is concluded that the area hyperbolic sine transform is well and naturally suited as a starting point for modelling negative power prices. It can be integrated in common stochastic price models without adding much complexity. Moreover, this transformation might be in general more appropriate for power prices than the log transformation, considering fundamentals of power price formation. Eventually, a thorough treatment of negative prices is indispensable since they significantly affect business.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».