• Title/Summary/Keyword: Electricity price forecasting

Search Result 34, Processing Time 0.018 seconds

Econometric Study on Forecasting Demand Response in Smart Grid (스마트그리드 수요반응 추정을 위한 계량경제학적 방법에 관한 연구)

  • Kang, Dong Joo;Park, Sunju
    • KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
    • /
    • v.1 no.3
    • /
    • pp.133-142
    • /
    • 2012
  • Cournot model is one of representative models among many game theoretic approaches available for analyzing competitive market models. Recent years have witnessed various kinds of attempts to model competitive electricity markets using the Cournot model. Cournot model is appropriate for oligopoly market which is one characteristic of electric power industry requiring huge amount of capital investment. When we use Cournot model for the application to electricity market, it is prerequisite to assume the downward sloping demand curve in the right direction. Generators in oligopoly market could try to maximize their profit by exercising the market power like physical or economic withholding. However advanced electricity markets also have demand side bidding which makes it possible for the demand to respond to the high market price by reducing their consumption. Considering this kind of demand reaction, Generators couldn't abuse their market power. Instead, they try to find out an equilibrium point which is optimal for both sides, generators and demand. This paper suggest a quantitative analysis between market variables based on econometrics for estimating demand responses in smart grid environment.

Forecasting Electricity Market Price using PLEXOS (PLEXOS를 이용한 전력시장가격예측)

  • Kang, D.J.;Hur, Jin;Kook, K.S.;Kim, T.H;Lee, J.H.;Moon, Y.H.
    • Proceedings of the KIEE Conference
    • /
    • 2002.11b
    • /
    • pp.365-368
    • /
    • 2002
  • 최근 몇 년간 전 세계적으로 전력 및 에너지 시장의 성장률은 매우 급격한 상승세를 기록하고 있어 가까운 장래에 전력 및 에너지 시장에서의 거래금액이 다른 어떤 상품 시장에서의 거래금액보다도 많아질 것으로 보인다. 전 세계적으로 가스 및 전기에너지 산업의 구조적 변화는 이러한 시장에 참여하고자 하는 많은 관전 기업들에게 사업상의 문제를 불러일으키고 있다. 전력 및 에너지시장은 매우 변화가 심하며, 이러한 변화에 장기적으로 대처하지 못할 경우 위험요소가 증대되어 큰 손실을 입을 수 있다. 또한 전력시장거래에서 소비자의 전력수요를 정확히 예측하고 그에 따른 최적의 발전량을 결정하는 것은 전력공급업체의 수익성을 높이는 절대적인 요소로 작용한다. 이미 오래전에 경쟁체제가 도입된 서구 국가들에서는 이러한 목적을 수행하기 위한 전력시장해석프로그램(computer-based tool)이 상용화되어 많은 업체들이 경쟁하고 있으며, 전 세계적인 구조개편 확산 움직임에 따라 시장규모가 빠른 속도로 확대되고 있다. 이러한 흐름에 따라, 우리나라에서도 일부 학계와 벤처기업 연구소를 중심으로 관련 연구가 시작되어 진행 중에 있다. 본 논문에서는 우리 연구실에서 전력시장해석 시뮬레이터 개발을 위해 벤치마킹 시뮬레이터로 도입한 PLEXOS에 대한 간단한 소개와 PLEXOS를 이용한 샘플 계통 및 시장의 전력시장가격 예측을 수행해 보고자 한다.

  • PDF

Structural Model of Electricity Market for Forecasting the Market Price (전력시장가격 예측을 위한 구조적 모델링)

  • Kang Dong Joo;Jung Hae Sung;Hur Jin;Kim Tae Hyun;Moon Young Hwan;Jung Ku Hyung;Kim Bal Ho
    • Proceedings of the KIEE Conference
    • /
    • summer
    • /
    • pp.648-651
    • /
    • 2004
  • 현재 원가반영발전경쟁시장(CBP : Cost Based Pool)에서는 발전사업자의 변동비용에 기초하여 공급곡선을 형성하게 된다. 그래서 공급 곡선에 있어서 는 비교적 불확실성이 덜하다고 할 수 있다. 그러나 양방향입찰시장에서의 가격결정은 발전사업자와 전력구매자의 입찰데이터(bidding data)로 결정되므로 불확실성의 정도가 매우 심해진다. 즉 가격결정에 있어서 입찰데이터는 매우 중요하며 입찰전략에 따라 사업자의 수익이 달라지기 때문이다. 또한 수직통합체제 때와는 달리 설비용량의 증설도 계통의 부하를 충족시키기 위해서가 아니라 각 발전사업자의 수익성을 고려하여 수행된다. 따라서 중장기적으로는 설비용량계획의 불확실성이 존재하고 단기적으로는 각 발전사업자의 수익 극대화를 위한 입찰 전략에 있어서의 불확실성이 존재하게 된다. 이와 같은 상황에서는 과거의 역사적 데이터를 바탕으로 해당시장에서 발전사업자들의 형태를 분석하는 실증적 분석(empirical analysis)이 가장 설득력이 있지만 현재 우리나라의 전력 시장은 CBP 체제이고 TWBP 시장은 열리지도 않았기 때문에 축적된 데이터는 전무하다. 이러한 현실적 여건 때문에 불확실성의 정도는 더욱 심해지고 TWBP 시장에서의 가격을 예측하는 과정에서도 어려움이 더욱 커지게 된다. 따라서 본 연구에서는 가능한 다양한 해외 연구 사례를 참조하여 시장에서의 발전사업자 중장기적(설비), 단기적(입찰전략) 행위를 어떤식으로 모델링하고 시장가격과 어떤 식으로 연결되는지를 분석해보고자 한다.

  • PDF

Improving Forecast Accuracy of City Gas Demand in Korea by Aggregating the Forecasts from the Demand Models of Seoul Metropolitan and the Other Local Areas (수도권과 지방권 수요예측모형을 통한 전국 도시가스수요전망의 예측력 향상)

  • Lee, Sungro
    • Environmental and Resource Economics Review
    • /
    • v.26 no.4
    • /
    • pp.519-547
    • /
    • 2017
  • This paper explores whether it is better to forecast city gas demand in Korea using national level data directly or, alternatively, construct forecasts from regional demand models and then aggregate these regional forecasts. In the regional model, we consider gas demand for Seoul metropolitan and the other local areas. Our forecast evaluation exercise for 2013-2016 shows the regional forecast model generally outperforms the national forecasting model. This result comes from the fact that the dynamic properties of each region's gas demands can be better taken into account in the regional demand model. More specifically, the share of residential gas demand in the Seoul metropolitan area is above 50%, and subsequently this demand is heavily influenced by temperature fluctuations. Conversely, the dominant portion of regional gas demand is due to industrial gas consumption. Moreover, electricity is regarded as a substitute for city gas in the residential sector, and industrial gas competes with certain oil products. Our empirical results show that a regional demand forecast model can be an effective alternative to the demand model based on nation-wide gas consumption and that regional information about gas demand is also useful for analyzing sectoral gas consumption.