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2022-06-10
英文标题:
《Extended opportunity cost model to find near equilibrium electricity
  prices under non-convexities》
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作者:
Hassan Shavandi, Mehrdad Pirnia, J. David Fuller
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最新提交年份:
2018
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英文摘要:
  This paper finds near equilibrium prices for electricity markets with nonconvexities due to binary variables, in order to reduce the market participants\' opportunity costs, such as generators\' unrecovered costs. The opportunity cost is defined as the difference between the profit when the instructions of the market operator are followed and when the market participants can freely make their own decisions based on the market prices. We use the minimum complementarity approximation to the minimum total opportunity cost (MTOC) model, from previous research, with tests on a much more realistic unit commitment (UC) model than in previous research, including features such as reserve requirements, ramping constraints, and minimum up and down times. The developed model incorporates flexible price responsive demand, as in previous research, but since not all demand is price responsive, we consider the more realistic case that total demand is a mixture of fixed and flexible. Another improvement over previous MTOC research is computational: whereas the previous research had nonconvex terms among the objective function\'s continuous variables, we convert the objective to an equivalent form that contains only linear and convex quadratic terms in the continuous variables. We compare the unit commitment model with the standard social welfare optimization version of UC, in a series of sensitivity analyses, varying flexible demand to represent varying degrees of future penetration of electric vehicles and smart appliances, different ratios of generation availability, and different values of transmission line capacities to consider possible congestion. The minimum total opportunity cost and social welfare solutions are mostly very close in different scenarios, except in some extreme cases.
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中文摘要:
为了减少市场参与者的机会成本,如发电机的未回收成本,本文发现了由二元变量引起的具有非凸性的电力市场的近似均衡价格。机会成本被定义为当遵守市场运营商的指示时,以及当市场参与者可以根据市场价格自由作出自己的决定时,利润之间的差额。我们使用先前研究中得出的最小总机会成本(MTOC)模型的最小互补近似值,并在比先前研究更现实的机组组合(UC)模型上进行测试,包括备用需求、爬坡约束和最小上升和下降时间等特征。与之前的研究一样,开发的模型包含了灵活的价格响应需求,但由于并非所有需求都是价格响应的,因此我们考虑了更现实的情况,即总需求是固定需求和灵活需求的混合。与之前的MTOC研究相比,另一个改进是计算性的:虽然之前的研究在目标函数的连续变量中有非凸项,但我们将目标转换为仅包含连续变量中的线性和凸二次项的等价形式。我们将机组组合模型与UC的标准社会福利优化版本进行了比较,在一系列敏感性分析中,不同的灵活需求代表了电动汽车和智能电器未来不同程度的渗透率,不同的发电可用率,以及不同的输电线容量值,以考虑可能的拥塞。除了一些极端情况外,在不同的情况下,最低总机会成本和社会福利解决方案大多非常接近。
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分类信息:

一级分类:Economics        经济学
二级分类:General Economics        一般经济学
分类描述:General methodological, applied, and empirical contributions to economics.
对经济学的一般方法、应用和经验贡献。
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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Economics        经济学
分类描述:q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学,包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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2022-6-10 20:06:57
寻找非凸性下近似均衡电价的扩展机会成本模型Hassan Shavandi,Mehrdad Pirnia,J.David FullerAbstracts本文针对具有二元变量的非凸性电力市场,寻找近似均衡电价,以减少市场参与者的机会成本,如发电机的未回收成本。机会成本被定义为当遵守市场运营商的指示和当市场参与者可以根据市场价格自由做出自己的决定时,利润之间的差额。我们将最小互补近似法用于先前研究中的最小总机会成本(MTOC)模型,并在比先前研究更现实的机组组合(UC)模型上进行测试,包括备用需求、爬坡约束和最小上升和下降时间等特征。与之前的研究一样,开发的模型包含了灵活的价格响应型需求,但由于并非所有需求都是价格响应型的,因此我们考虑了更现实的情况,即总需求是固定和灵活的混合。与之前的MTOC研究相比,另一个改进是计算性:虽然之前的研究在目标函数的连续变量中有非凸项,但我们将目标转换为仅包含连续变量中的线性和凸二次项的等效形式,从而允许CPLEX进行有效优化。在一系列敏感性分析中,我们将机组组合模型与UC的标准社会福利优化版本进行了比较,不同的灵活需求代表了电动汽车和智能电器未来不同程度的渗透,不同的发电可用性,以及考虑可能拥堵的不同输电线路容量值。
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2022-6-10 20:07:00
除了一些极端情况外,最低总机会成本和社会福利解决方案在不同情况下大多非常接近;获得的解决方案比社会福利的机会成本更小,而社会福利的减少成本很小;由于模型尺寸较大,最小总机会成本模型的求解时间较长,但实际使用时间仍然很快。关键词选择性市场;隆起最小互补性;最低总机会成本1。简介在许多作为市场运行的电力系统中,独立系统运营商(ISO)使用混合整数问题(MIP)的解决方案,如机组组合(UC)问题,来确定发电机的“调度”指令,以及电力市场价格Steeger和Rebennack(2015)。通常,MIP将未来24小时内的总发电成本降至最低,以满足预测需求,而预测需求被认为是固定的且对价格无反应。如果需求对价格有响应,则最小成本目标将被最大化社会福利(SW)的目标所取代,该目标定义为所购电力对消费者的价值(以需求曲线下的面积衡量)减去总发电成本;有时,最小成本固定需求模型也称为软件模型。然而,部分原因是由于UC模型中存在非凸性(通常以二进制变量的形式,用于表示启动/关闭决策、最低供应要求和不可分割性),从此类混合整数问题中获得的线性价格无法保证发电商获得满意的利润,以收回其发电成本(Scarf,1994)。
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2022-6-10 20:07:03
最明显的不令人满意的利润是会计损失(收入低于按照ISO指示产生的成本),但有时,如果按照ISO公布的价格,即使是正利润也不令人满意,从理论上讲,发电机可以通过生产和销售不同于theISO指令的电量来赚取更大的利润。无论不令人满意的利润是负的还是正的,我们都可以说,发电机产生了机会成本。为了避免这种情况,文献中还提出了其他定价方案,有些方案在实践中用于补充或修改直接从混合整数规划中获得的价格。在某些司法管辖区(如PJM)实施的主要纠正手段之一是全额支付,即向市场参与者支付一笔固定的总额,以弥补其负利润(Bresler,2014)。这些全额支付的资金来源于专项金额、消费者账单的固定费用,或者通过增加消费者看到的能源价格;在本文中,我们考虑一种方法,该方法既包括消费者费用的总额形式(为生产者的固定付款提供资金),也包括消费者和生产者看到的价格调整。用户还需为发电机提供的其他服务(如无功功率支持)付费,所有一次性付款的总额称为“提升”尽管提价支付为发电商提供了财务上的满足,但它们扭曲了市场效率所需的价格信号,因此,市场运营商试图减少总提价支付,并支持基于价格的消费者收费和生产者补偿。在O\'Neill等人。
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2022-6-10 20:07:06
(2005)市场MIP模型中的线性价格是从LP的市场清算约束的双变量中获得的,该LP通过将整变量固定在其最佳值来重新制定,固定付款是从固定整变量的约束的双变量中获得的。Bjorndal和J"ornsten(2008)通过在LP问题中添加额外约束来增强O\'Neill et al.(2005)中提出的方法,这些约束修复了一些二进制和连续变量。Hoganand Ring(2003)和Gribik、Hogan和Pope(2007)保留了MIP的最佳原始解决方案,但他们获得的价格使总“提升”最小化,总“提升”定义为所有发电商的机会成本总额,相对于其从MIP中跟踪发电量的利润。Hua和Baldick(2016)设计了一种计算效率高的方法来计算这些最低提升价格,称为“凸包定价”;他们注意到,美国中部大陆的ISO使用了凸壳定价的近似值。Galiana、Monit和Bouffard(2003)也保留了对theMIP的最佳原始解决方案,他们提出了一种方法,通过调整价格和从一些生产商处获得一次性付款并将其提供给其他生产商,以消除机会成本,将提价付款减少到零。在Araoz和Jornsten(2011)中,价格是通过制定MIP问题的半拉格朗日松弛,并使用其对偶价格来确定的。在最近的一项研究中,Liberopoulos和Andrianesis(2016)对当前的定价方案进行了批判性审查,并提出了一种称为最小零和提升的新定价方法。Zoltowska(2016a)讨论了一种消除上调的方法,同时通过上调消费者价格(而非生产者价格)来保持MIP的主要解决方案,以涵盖对生产者的一次性付款。
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2022-6-10 20:07:09
Zoltowska(2016b)扩展了该方法,允许将需求转移到一天中的不同时间。上述文献中建议的方法假设非价格响应需求函数,并且所有这些方法都保留了软件模型中的原始MIP解决方案。然而,考虑到智能电网技术的进步,越来越多的需求将能够响应市场价格信号;将价格响应型需求纳入UC模型的最新研究包括Tumuluru等人(2017)、Jonghe等人(2017)、Wu(2013)和Zoltowska(2016b)。因此,固定从SW模型中获得的供需量,然后调整价格并不是找到市场价格的合适方法。在Gabriel et al.(2013b,c)中,建议使用一种方法来查找价格,但数量不是从软件问题中获得的。在Gabriel et al.(2013b,c)中,首先通过放松二元变量,推导Karush-Kuhn-Tacker(KKT)条件,同时考虑市场清算约束和价格响应需求函数,构建了混合互补问题(MCP)(Gabriel et al.2013a)。最后将离散条件施加到MCP中,通过最小化互补和来求解离散约束MCP,同时考虑非互补约束。虽然所提出的方法提供了接近均衡的市场价格,并且可以在存在价格响应需求时应用,但最小互补性(MC)的概念对于电力市场没有实际意义。Gabriel(2017)提出了一种不同的方法来解决离散约束的MCP,但并未探讨其与经济思维的关系。Abbaspourtorbati等人(2017年)提出了与Gabriel等人类似的定价程序。
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