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Enregistrement W3121913816 · doi:10.1287/opre.2017.1606

Inverse Optimization for the Recovery of Market Structure from Market Outcomes: An Application to the MISO Electricity Market

2017· article· en· W3121913816 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueOperations Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Power System Optimization
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectricity marketResidualMarket powerCommoditySpot contractEconomicsMarket priceEconometricsCommodity marketShadow priceElectricityDerivatives marketMicroeconomicsMathematical optimizationComputer scienceFutures contractFinancial economicsMathematicsAlgorithmMonopoly

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose an inverse optimization-based methodology to determine market structure from commodity and transportation prices. The methods are appropriate for locational marginal price-based electricity markets where prices are shadow prices in the centralized optimization used to clear the market. We apply the inverse optimization methodology to outcome data from the Midcontinent ISO electricity market (MISO) and, under noise-free assumptions, recover parameters of transmission and related constraints that are not revealed to market participants but explain the price variation. We demonstrate and evaluate analytical uses of the recovered structure including reconstruction of the pricing mechanism and investigations of locational market power through the transmission constrained residual demand derivative. Prices generated from the reconstructed mechanism are highly correlated to actual MISO prices under a wide variety of market conditions. In a case study, the residual demand derivative is shown to be correlated with coefficients of certain transmission constraints. The online appendix is available at https://doi.org/10.1287/opre.2017.1606 .

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,294 · 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