Electricity price prediction plays a crucial part in making the schedule and managing the risk to the competitive electricity market participants. However, it is a difficult and challenging task owing to the characteristics of the nonlinearity, non-stationarity and uncertainty of the price series. This study proposes a hybrid improved strategy which incorporates data preprocessor components and a forecasting engine component to enhance the forecasting accuracy of the electricity price. In the developed forecasting procedure, the Seasonal Adjustment (SA) method and the Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) technique are synthesized as the data preprocessing component; the Coupled Simulated Annealing (CSA) optimization method and the Least Square Support Vector Regression (LSSVR) algorithm construct the prediction engine. The proposed hybrid approach is verified with electricity price data sampled from the power market of New South Wales in Australia. The simulation outcome manifests that the proposed hybrid approach obtains the observable improvement in the forecasting accuracy compared with other approaches, which suggests that the proposed combinational approach occupies preferable predication ability and enough precision.
In this paper, a new probabilistic generation modeling method which can address the characteristics of changed electricity industry is proposed. The major contribution of this paper can be captured in the development of a probabilistic generation modeling considering generator maintenance outage and in the classification of market demand into multiple demand clusters for the applications to electricity markets. Conventional forced outage rates of generators are conceptually combined with maintenance outage of generators and, consequently, effective outage rates of generators are newly defined in order to properly address the probabilistic characteristic of generation in electricity markets. Then, original market demands are classified into several distinct demand clusters, which are defined by the effective outage rates of generators and by the inherent characteristic of the original demand. We have found that generators have different effective outage rates values at each classified demand cluster, depending on the market situation. From this, therefore, it can be seen that electricity markets can also be classified into several groups which show similar patterns and that the fundamental characteristics of power systems can be more efficiently analyzed in electricity markets perspectives, for this classification can be widely applicable to other technical problems in power systems such as generation scheduling, power flow analysis, price forecasts, and so on.
Recently, DC distribution systems have become a hot issue because of the increase in digital loads and DC generation systems according to the expansion of renewable energy technologies. To obtain the practical usage of DC electricity, safety should be guaranteed. The main concerns for safety are twofold: one side is human protection against electric shocks, and the other is facility protection from short faults. "Effects of current on human beings and livestock" (IEC 60479) defines a human body impedance model in electric shock conditions that consists of resistive components and capacitive components. Although the human body impedance model properly works in AC electricity, it does not well match with the electric shock behavior in DC electricity. In this study, the contradiction of the human body impedance model defined by IEC 60479 in case of DC electricity is shown through experiments for the human body. From the analysis of experimental results, a novel unified human body impedance model in electric shock conditions is proposed. This model consists of resistive components, capacitive components, and an inductance component. The proposed human impedance model matches well for AC and DC electricity environments in simulation and experiment.
This paper presents the optimal scheduling of hourly consumption in a residential community (community, neighborhood, etc.) based on real-time electricity price. The residential community encompasses individual residential loads, communal (shared) loads, and local generation. Community-aggregated loads, which include residential and communal loads, are modeled as fixed, adjustable, shiftable, and storage loads. The objective of the optimal load scheduling problem is to minimize the community-aggregated electricity payment considering the convenience of individual residents and hourly community load characteristics. Limitations are included on the hourly utility load (defined as community-aggregated load minus the local generation) that is imported from the utility grid. Lagrangian relaxation (LR) is applied to decouple the utility constraint and provide tractable subproblems. The decomposed subproblems are formulated as mixed-integer programming (MIP) problems. The proposed model would be used by community master controllers to optimize the utility load schedule and minimize the community-aggregated electricity payment. Illustrative optimal load scheduling examples of a single resident as well as an aggregated community including 200 residents are presented to show the efficiency of the proposed method based on real-time electricity price.
This paper proposes Direct Load Control(DLC) operation scheme using a bidding system and the methodology to value proper quantity decided by the DLC program, which is a kind of resources for stabilization of electricity market price during peak times by managing consumer electricity demand. Since DLC program in Korea is based on the contract with the customers participating in this program, it is difficult to anticipate voluntary participation. That is, incentive for participants in DLC program is insufficient. To cope with this point, it is necessary to develop a new market mechanism and market compatible operation scheme for DLC programs. DLC market mechanism is deemed to be equipped with iterative bidding system, independent operation from energy market, and interactive with bidding information on energy market. With this market mechanism, it is important to find the optimal operation point of DLC allowing for the factors of stabilizing the electricity market price and compensating DLC implementation. This paper focuses on the mathematical approaches for the bid-based DLC operation scheme and examines several scenarios for the following technical justifications: 1) stabilization of electricity market price during peak times, 2) elasticity of demand.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제5A권4호
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pp.331-338
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2005
In this paper, an improved maintenance scheduling approach suitable for the competitive environment is proposed by taking account of profits and costs of generation companies and the formulated combinatorial optimization problem is solved by using Reactive Tabu search (RTS). In competitive power markets, electricity prices are determined by the balance between demand and supply through electric power exchanges or by bilateral contracts. Therefore, in decision makings, it is essential for system operation planners and market participants to take the volatility of electricity price into consideration. In the proposed maintenance scheduling approach, firstly, electricity prices over the targeted period are forecasted based on Artificial Neural Network (ANN) and also a newly proposed aggregated bidding curve. Secondary, the maintenance scheduling is formulated as a combinatorial optimization problem with a novel objective function by which the most profitable maintenance schedule would be attained. As an objective function, Opportunity Loss by Maintenance (OLM) is adopted to maximize the profit of generation companies (GENCOS). Thirdly, the combinatorial optimization maintenance scheduling problem is solved by using Reactive Tabu Search in the light of the objective functions and forecasted electricity prices. Finally, the proposed maintenance scheduling is applied to a practical test power system to verify the advantages and practicability of the proposed method.
This paper presents an new algorithm for the economic load dispatch considering the reliability level constraints of composite power system under deregulated electricity market. It is the traditional ELD problem that generation powers have been dispatched In order to minimize total fuel cost subjected to constraints which sum of powers generated must equal the received load and no violating lower and upper limit constraints on generation. Under deregulated electricity market, however, generation powers of a pool have to be reallocated newly in order to satisfy the reliability differentiated level required at a load point because of a reliability differentiated electricity service which is a part of the priority service. In this study, new economic load dispatch algorithm for reallocating the generation powers of a pool in order to satisfy the reliability differentiated level under deregulated competitive electricity market is proposed. The uncertainties of not only generators but also transmission lines are considered fer the reliability evaluation. The characteristics and effectiveness of this methodology are illustrated by the case studies on MRBTS and IEEE-RTS.
Fundamentally, success of the competitive electricity market is dependent on efficient market design. However, since electricity incorporates various physical constraints as other commodities, the resource assignment (i.e., dispatch scheduling) is also one of requisites for the successful operation of electricity market. Therefore, efficient dispatch scheduling is an important issue to succeed in the deregulated electricity market and the efficiency of this electricity market may be considerably increased by systematic studies on dispatch scheduling algorithm and corresponding constraints, especially system security. Moreover, contrary to traditional vertically-integrated electric power industry condition, since various decision-makings in deregulated electricity market are directly connected with market participants' benefits, only rational dispatch scheduling algorithm can convince these participants. Therefore, it can provide a basis of grievance prevention. In this paper, we propose an algorithm for security constrained dispatch scheduling with respect to load curtailment. Proposed algorithm decomposes the dispatch problem into a master problem corresponding to basecase optimal power flow (OPF) and several subproblems corresponding a series of contingencies using two-stage optimization technique.
Current feed-in tariffs(FIT) of Electricity generating from new and renewable energy sources are reappraised with the corrected formula of levelized generation cost(LGC) of utility power. The LGC of new and renewable electricity should be formulated in explicitly reflecting the capital cost and corporate tax during the economic life cycle based on its realistic application data. An applicable term of the FITs should, especially, be equal to the economic life cycle. The revised FITs issued in 2006 were, however, derived from the incorrect formula described in the study of KERI(Korea Electrotechnology Research Institute), and consequently misestimated. The reappraisal values for FIT of new and renewable electricity were shown and interpreted in this paper. An FIT of PV more than 30 kW, for example, should be 972.86 won/kWh instead of current 677.38 won/kWh increasing 43.6%. An upward revision of other FITs for new and renewable electricities should also be required in the range of 8.6% to 47.3%.
Cost allocation on cogeneration is a methodology dividing the input of common cost to electricity cost and heat cost. In the cost allocation methodology of the electricity and heat on a cogeneration, there are energy method, work method, proportional method, benefit distribution method, reversible work method, various exergetic methods, and so on. In previous study, various cost allocation methodologies have been applied and analyzed on a gas-turbine cogeneration producing the 33.1 MW of electricity and the 32.2 Gcal/h of heat, a steam-turbine cogeneration producing the 22.2 MW of electricity and the 44.3 Gcal/h of heat, and combined-cycle cogeneration producing the 314.1 MW of electricity and the 279.4 Gcal/h of heat. In this study, we integrately analyze the results of previous studies and examine the generality and rationality each methodology. Additionally, a new point of view on the values of alternative electricity efficiency and alternative heat efficiency in the previous methodologies was proposed. As the integrated result, we conclude that reversible work method of various common cost allocation methodologies is most rational.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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