MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4214722396 · doi:10.1109/tpwrs.2022.3153431

A Conceptual Analysis of Equilibrium Bidding Strategy in a Combined Oligopoly and Oligopsony Wholesale Electricity Market

2022· article· en· W4214722396 sur OpenAlexaff
Iman Taheri, Ehsan Samani, Hossein Askarian Abyaneh, Hamed Mohsenian‐Rad, Alireza Bakhshai

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Systems · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Energy Management
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiddingOligopolyEconomicsDemand curveNash equilibriumPareto principleMicroeconomicsMathematical economicsPartial equilibriumSupply and demandGame theorySupplyCompetition (biology)Computer scienceGeneral equilibrium theoryCournot competitionOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes a semi-analytical method to obtain the equilibrium bidding strategies for generation and demand units in a <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">combined</i> oligopoly and oligopsony wholesale electricity market. Such market structure is the outcome of the increasing deployment of demand response programs that facilitate <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">active participation of demand-side players</i> in the price-setting process. In this analysis, the concept of supply function equilibrium (SFE) is used to investigate the oligopolistic competition among generation units. The SFE model is extended and the demand function equilibrium (DFE) is obtained to study the oligopsonistic competition among demand units. The economic behavior of a market participant is formulated as a bi-level programming (BLP) problem. The <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">imperfect competition</i> among generation units, as well as among demand units, are modeled as a non-cooperative game. Next, a direct method is developed to calculate all candidate equilibriums of the market, and the locational marginal prices (LMPs) in terms of the bidding strategies of the market participants. The BLP problem is solved by obtaining the coordinated Pareto-dominant Nash equilibrium of the market participants’ non-cooperative games. Finally, the proposed analysis is examined in case studies. Accordingly, we report <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">insightful observations</i> with respect to the impact of the changes in the new market structure, at firm-level and market-level, such as in terms of mitigating market power of generation units, the market clearing prices and quantities, surplus for generation units and demand units, and potential impact on market efficiency.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,942

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,205
Écart entre enseignants0,195 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Power SystemsMême sujetSmart Grid Energy ManagementTravaux en français237 207