A Stochastic Model for Power Prices in the Alberta Electricity Market
Notice bibliographique
Résumé
While energy companies commit to provide the required amount of electricity to meet the power consumers’ demand, several factors can affect the demand for electricity and consequently, affect the electricity pricing. Example of these factors are weather conditions, cost of power generation, and government tax policies. Therefore, energy companies must deal with the problem of hedging load and price risk. Power prices typically exhibit some characteristics that are crucial to be considered in modelling power prices. In Alberta, periodicity, mean-reversion, and sudden power price spikes are the most common characteristics of power prices that can be explained by changes in supply and demand for electricity. The other significant feature of power prices in Alberta is the strong link between power prices and fuel prices. Therefore, it is important to obtain a power price model which shows the stochastic dynamics of fuel prices and energy demand (i.e., load) in Alberta. For this purpose, we propose a power price model considering the strong link between power price and load which facilitates the energy companies’ hedging purposes. We use the structural model for power price modelling in which the power spot price is assumed to be a parametric function of the influential factors, such as, fuel prices and load, and the dynamic features of power prices are specified by the stochastic processes of these influential factors. Incorporating these factors in the power price model allows to capture the significant features of power prices. This model also provides the opportunity of finding a closed form formula for power forward prices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».