The paper presents an intelligent time series model to predict uncertain electricity market price in the deregulated industry environment. Since the price of electricity in a deregulated market is very volatile, it is difficult to estimate an accurate market price using historically observed data. The parameter of an intelligent time series model is obtained based on the simultaneous perturbation stochastic approximation (SPSA). The SPSA is flexible to use in high dimensional systems. Since prediction models have their modeling error, an error compensator is developed as compensation. The SPSA based intelligent model is applied to predict the electricity market price in the Pennsylvania-New Jersey-Maryland (PJM) electricity market.
Recently, smart grid has been considered a very important new energy delivery technology, and one that can help ensure a cleaner environment by making use of information and communication technology (ICT) in countries around the world. The many technological benefits smart grid offers is expected to bring about a huge change in the electric energy supply chain. In particular, smart grid with advanced ICT is likely to allow market agents to participate in the decision-making process in the restructured electricity industry, easily facilitating Homeostatic Utility Control. In this paper, we examine smart grid as a market externality, and then illustrate issues from the commercial market perspective as it relates to electricity market design. Finally, our paper identifies some of the impacts of smart grid on electricity market design, which may possibly be incorporated into the evolution of the electricity market, thus ensuring market efficiency.
In order to reduce costs of electricity energy at periods of peak demand, there has been an exponential interest in Demand Response (DR). This paper discusses the effect on the participants' behavior in response to DR. Under the assumption of perfect competition, the equilibrium point of the electricity market with DR is derived by modeling a DR curve, which is suitable for microeconomic analysis. Cournot model is used to analyze the electricity market of imperfect competition that includes strategic behavior of the generation companies. Strategic behavior with DR makes it harder to compute equilibrium point due to the non-differential function of payoff distribution. This paper presents a solution method for achieving the equilibrium point using the best response function of the strategic players. The effect of DR on the electricity market is illustrated using a test system.
It is very important for electric utility to expand generating facilities and transmission equipments in accordance with the increase of electricity demand. Regional electricity demand forecasting is among the most important step for long-term investment and power supply planning. The main objectives of this paper are to develop the methodologies for forecasting regional load demand. The Model consists of four models, regional economy, regional electricity energy demand, areal electricity energy demand. and areal peak load demand. This paper mainly suggests regional electricity energy demand model and areal peak load demand. A case study is also presented.
본 연구는 하계냉방수요가 기온관련변수의 변화에 대해 어떤 반응을 보이는가, 또 어떤 종류의 기온관련변수가 하계냉방수요에 대한 설명변수로 더 적절한가를 보기 위해 일반적인 선형모형은 물론 각기 다른 특성을 가지고 있는 지수모형과 파워모형, S곡선모형 등 비선형모형을 이용하여 2004년부터 2007년까지 최근 4년간 자료를 분석하였다. 실증분석결과 본 연구에서는 기온관련변수들 가운데 불쾌지수가 일최고기온에 비해 설명력이 우수하다는 사실과 함께 하계냉방전력수요가 전체 4개년도 중 2006년을 제외한 다른 모든 연도들에 대해 지수모형을 따라 기온관련변수의 변화에 대응하고 있는 사실을 규명하였다. 또 소득수준의 향상을 반영하는 비냉방전력수요의 꾸준한 증가와 함께 냉방전력수요도 기온관련변수에 매년 더욱 민감하게 반응하고 있는 사실도 발견하였다.
Elementary science curriculum is designed to be closely-related magnetism with electricity in a physics domain and this paper explored whether elementary school students have recognized of relationships between them and whether there are any trends in the degree of recognition by grades. The elementary students of 3rd to 6th grade (total 154 persons) in a school in a local city participated in the experiment. Two forms of questionnaire were administrated to each grades. In the first questionnaire about magnetism, students were asked to rank the physics terms as the degree of proximity into magnetism and to write briefly the reason. In the second questionnaire about electricity, students were asked to do the same routine. The closer to the central term in the diagram, the lower score were given and the terms were classified as closely related to magnetism, electricity and the rest. Calculated the response frequency and averaged by the ranked terms, it was examined that the scores of proximity in how students closely rated conception to magnetism and electricity. The result said that the upper grades students showed the degree of proximity with magnetism and electricity as closely. Therefore, the sequence of comprehension of magnetism and electricity concept, which was found in the elementary school curriculum, seems to be found in the elementary students' recognitions by grades.
The cost accounting of electricity and heat produced from an energy system is important in evaluating the economical efficiency and deciding the reasonable sale price. The OECOPC method, suggested by the author, was applied to a 650 MW combined cycle cogeneration system having 4 operating modes, and each unit cost of electricity and heat products was calculated. In case that a fuel cost is ${\\}400/kg$ and there are no direct and indirect cost, they were calculated as follows; electricity cost of ${\\}23,700/GJ$ at gas-turbine mode, electricity cost of ${\\}15,890/GJ$ at combined cycle mode, electricity cost of ${\\}14,146/GJ$ and heat cost of ${\\}6,466/GJ$ at cogeneration mode, and electricity cost of ${\\}14,387/GJ$ and heat cost of ${\\}4,421/GJ$ at combined cycle cogeneration mode. Further, these unit costs are applied to account benefit on this system. Since the suggested OECOPC method can be applied to any energy system, it is expected to contribute to cost accounting of various energy systems.
전체 시스템과 네트워크에 대한 전력의 공급과 전기안전은 필수적인 요소이다. 전기안전기술은 u-IT 기술의 발전과 함께 융복합화된 제품개발이 이루어지면서 제품에 대한 평가와 인증에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 전력기기와 u-IT기기의 융복합화 제품을 u-City에 적용시킬 전기안전 통합감시시스템을 개발하기위해, 전력기기 단말에서 가장 많이 사용되는 아울렛에서 접속불량 검출장치가 내장된 전력 IT 융복합화 기기를 만들었다. 전기안전 통합감시시스템에서의 원격 안전 점검을 위한 ZigBee, RFID의 센서를 이용하여 통신과 모듈의 성능 평가를 하고, PD, Arc 검출 진단 시스템에서 성능 실험 및 평가를 하여 적합 판정을 받은 제품에 대하여 KS, 전기안전 인증을 한다.
An IGCC was evaluated as one of the next generation technologies that would be able to substitute for coal-fired power plants. According to "The 4th Basic Plan of Long-term Electricity Supply & Demand" which is developed by the Electricity Business Acts, the first IGCC will be operated at 2015. Like other new and renewable energy such as solar PV, Fuel cell, The IGCC is considered as non-competitive generation technology because it is not maturity technology. Before the commercial operation of an IGCC in our electricity market, its economic feasibility under the Korean electricity market, which is cost-based trading system, is studied to find out institutional support system. The results of feasibility summarized that under the current electricity trading system, if the IGCC is considered like a conventional plant such as nuclear or coal-fired power plants, it will not be expected that its investment will be recouped within life-time. The reason is that the availability of an IGCC will plummet since 2016 when several nuclear and coal-fired power plants will be constructed additionally. To ensure the reasonable return on investment (NPV>0 IRR>Discount rate), the availability of IGCC should be higher than 77%. To do so, the current electricity trading system is amended that the IGCC generator must be considered as renewable generators to set up Price Setting Schedule and it should be considered as pick load generators, not Genco's coal fired-generators, in the Settlement Payment.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권5호
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pp.639-650
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2008
Electricity price forecasting has become an integral part of power system operation and control. In this paper, a wavelet transform (WT) based neural network (NN) model to forecast price profile in a deregulated electricity market has been presented. The historical price data has been decomposed into wavelet domain constitutive sub series using WT and then combined with the other time domain variables to form the set of input variables for the proposed forecasting model. The behavior of the wavelet domain constitutive series has been studied based on statistical analysis. It has been observed that forecasting accuracy can be improved by the use of WT in a forecasting model. Multi-scale analysis from one to seven levels of decomposition has been performed and the empirical evidence suggests that accuracy improvement is highest at third level of decomposition. Forecasting performance of the proposed model has been compared with (i) a heuristic technique, (ii) a simulation model used by Ontario's Independent Electricity System Operator (IESO), (iii) a Multiple Linear Regression (MLR) model, (iv) NN model, (v) Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) model, (vi) Dynamic Regression (DR) model, and (vii) Transfer Function (TF) model. Forecasting results show that the performance of the proposed WT based NN model is satisfactory and it can be used by the participants to respond properly as it predicts price before closing of window for submission of initial bids.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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