The variations of real time electric power price in competitive electricity markets have influence on electric power demands of the consumers. The effects of the consumers for electric power price can be expressed the price elasticity coefficient of the power demand as a measurement. Residential, commercial, and industrial consumers with different characteristics cause the different price elasticity of the power demand due to changing the pattern of consumption. It is necessary that the effects of electric power demands as a function of elasticity coefficient for each loads should be analyzed in Korea which is processing deregulated electric market. Therefore, this paper calculate the elasticity coefficient of each loads and analysis the effects of electric power demands as a function of elasticity coefficient of inflexible and flexible consumers in competitive electricity market.
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.
Real Time Pricing(RTP) is used not only to stabilize the price volatility in electricity market, but to hedge the price risk for Load Serving Entity(LSE). This paper presents an efficient method to reduce the risk of the price volatility in real-time electricity market. For designing the RTP, load patterns of customer are calculated by applying the demand elasticity and customer's utility is also analyzed to compute the RTP revenue through the risk-attribute of the LSE. In the end, the distribution of the LSE's profits can be evaluated to lead the optimal RTP value, depending on the level of customer's participation. Results from the case study based on PJM data are reported to illustrate the proposed method.
This paper proposes a real time pricing model for smart grid considering consumers' behavior, real time price elasticity, and exogenous price. Based on the proposed model, we found the weight of utility over cost is the most sensitive factor compared to other factors. Also, if the electricity price is set to be changed too sensitively to energy consumption, it is warned that real time pricing sometimes can cause increment of peak-time demand and volatility. Finally, real time pricing could be less efficient when the difference between the maximum and the minimum consumption level is small.
In real-time electricity price environment, the energy management system can provide the significant advantage to the residential, commercial and industrial customers since it can reduce the electricity charge by controlling the load operation effectively in response to time-varying price. However, the earlier studies for load management mainly focus on the residential and commercial customers except for the industrial customers because most of load operations in industrial sector are intimately related with production schedule. So, it is possible that the inappropriate control of loads in industrial sector causes huge economic loss. In this paper, therefore, we propose load control algorithm for factory energy management system(F-EMS) to achieve not only minimizing the electricity charges but also maintaining production efficiency by considering characteristics of load operation and production schedule. Considering characteristics of load operation and production schedule, the proposed load control algorithm can reflect the various characteristics of specific industrial customer and control their loads within the range that the production efficiency is maintained. Simulation results show that the proposed load control algorithm for F-EMS leads to significant reduction in the electricity charges and peak power in industrial sector.
Korea electric power industry had been under vertical monopoly but is typically getting restructured for free competition. An ideal pricing system under the competitive market system is 'unbundled pricing system' and 'marginal pricing system', but the current pricing system still adheres to the traditional bundled system and the average cost pricing system. Especially, progressive electricity rates for residential use reflect governmental policy-making which is focused on income redistribution & welfare, industrial supports and energy saving. This study proposes new and reasonable residential electricity pricing systems which are Time-Of-Use (TOU) and Real-Time Pricing (RTP) to reflect variations in the wholesale price of electricity. It also presents examples of various tariffs for residential electricity pricing systems.
With the recent advances in smart grid technologies and the increasing dissemination of smart meters, the power usage of each time unit can be detected in modern smart building environments. Thus, the utility company can adopt different price of electricity at each time slot considering the peak time. Korea government also announces the smart-grid roadmap that includes a law for realtime price of electricity. In this paper, we propose an efficient power scheduling scheme for smart buildings that adopt smart meters and real-time pricing of electricity. Our scheme dynamically changes the power mode of each consumer device according to the change of power rates. Specifically, we analyze the electricity demands and prices at each time, and then perform real-time power scheduling of consumer devices based on collaboration of each device. Experimental results show that the proposed scheme reduces the electricity charge of a smart building by up to 36.4%.
2차 에너지인 전력은 다양한 연료를 발전원으로 하고 있기 때문에, 전력에 대한 수요는 에너지 각 부문에 적지 않은 영향을 미친다. 이에 본 논문에서는 전력수요함수를 추정하여 가격탄력성 및 소득탄력성에 대한 정량적 정보를 도출하고자 한다. 이를 위해 1991년부터 2014년까지의 연간 시계열 자료를 이용하되, 탄력성을 단기와 장기를 구분하여 추정할 수 있는 내생시차변수모형을 적용한다. 종속변수로는 연간 전력수요, 독립변수로는 상수항, 전력실질가격, 실질 국내총생산의 3가지를 이용한다. 분석결과 단기 가격탄력성 및 소득탄력성은 각각 -0.142 및 0.866으로 추정되었으며 유의수준 5%에서 통계적으로 유의하다. 즉 전력수요는 단기적인 관점에서 가격 변화에 대해 비탄력적임과 동시에 소득 변화에 대해서도 비탄력적이다. 장기 가격탄력성 및 소득탄력성을 추정한 결과를 살펴보면 각각 -0.210 및 1.287이며 이 값은 유의수준 5%에서 통계적으로 유의하다. 장기적인 관점에서 보더라도 전력수요는 가격 변화에 대해 여전히 비탄력적인 반면에, 소득 변화에 대해서는 전력수요가 탄력적으로 변한다. 따라서 가격정책 위주의 수요관리정책은 단기 및 장기 모두 효과가 제한적이며, 향후 예상되는 소득 증가에 기인하는 전력수요의 증가는 단기보다는 장기에 보다 두드러질 것으로 예상된다.
This Paper presents the technical perspective on the Real Time Pricing(RTP). So far customer has no control on the electricity pricing. But the price hike in California makes changes in the electricity demand and pricing. In such environments. RTP has become an important role in Demand Side Management. Here the system configuration, advantages of RTP are described. Also the relationship between RTP and AMR is considered.
스마트 그리드는 기존에 발전소에서 전력을 일방적으로 공급하는 단방향 전력망에 정보기술을 접목하여 전력 공급자와 소비자가 양방향으로 실시간 정보를 교환함으로써 에너지 효율을 최적화하는 방식이다. 스마트그리드의 전력 관리 시스템은 동적인 가격제도와 함께 소비자들에게 전력사용에 대한 정보를 제공함으로써, 수요의 반응을 유도하고, 전력 계통의 투자와 운영에 있어 효율을 향상시키는데 있다. 하지만, 최근 전력 관리 시스템들은 실시간 가격 등 가격 제도에 주로 초점을 두고 있다. 본 논문에서는 가격 제도에 초점을 둔 기존 전력관리 시스템을 개선하여 전력 사용의 효율성에 초점을 둔 전력에너지 운영 관리 시스템을 제안한다. 전력 데이터는 배전반에 설치된 PMU(Phasor Measurement Units)를 통해 수집되며 데이터 마이닝 기법을 통한 분석 방법으로 효율성 높이고자 한다. 또한 전력 부족 및 과잉 공급 시 PMU와 양방향 통신을 통해 제어할 수 있도록 구현 및 실험하여 전력에너지 관리시스템의 효율성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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