Under the electricity spot pricing, a customer can maximize its profit by adjusting its production schedule. This paper discusses the optimal response of process type customer to the spot pricing. A fast optimization algorithm is proposed. A case study reveals the potential benefits of customer under the electricity spot pricing.
This paper examines structural breaks and asymmetries of prices of four domestic petroleum products, i.e., gasoline, kerosene, diesel, and bunker-C, following the changes in the pricing policies pertaining to petroleum products in Korea from the government-controlled pricing system to the market pricing system. We use the monthly wholesale market price data for the sample period between July 1988 and December 2001. Using the four methods: the Chow test, the CUSUM/CUSUMQ tests, the Bayesian approach and the Dufour test, the structural behaviors of the petroleum product prices are examined. We found that structural change occurred in all petroleum products, with the exception of Kerosene, at the point of pricing policy change from government-controlled to the spot-price related pricing system. We, also conducted asymmetric analysis using the Borenstein, Cameron, and Gilbert (1997)'s model and found evidences of price asymmetry for all four product types, but in different pattern for each product.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.62
no.3
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pp.306-311
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2013
The Real-Time-Pricing (RTP) brings greatest values in terms of economic incentives and efficiency among the dynamic pricing schemes. The electric power industry in Korea is mainly operated by publicly owned utilities and strongly regulated by the government; therefore, revenue reconciliation of RTP is inevitably required to prevent revenue deficits. In this paper, a revenue reconciliation of real-time pricing considering imperfect information on customer response is proposed to prevent revenue deficit and distortion of the spot price. A case study is present to verify the applicability of the proposed method.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.25
no.2
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pp.100-109
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2022
Large-scale urban concentration of population and vehicles due to economic growth in Korea has been causing serious urban transport problems. Although the collection of congestion pricing has been evaluated as the most effective transportation policy to alleviate traffic demand, its effectiveness is very limited as it was just executed around congested points or along main arterial roads. This study derived dynamic congestion zones with the average travel speed of 206 traffic analysis zones in Busan Metropolitan City to propose a dynamic congestion pricing collection system by employing Space-Time Cube Analysis and Emerging Hot Spot Analysis. As a result, dynamic hot spots were formed from 7h to 24h and particularly, traffic congestion was severely deteriorated from 18h to 20h around Seomyeon and Gwangbok-dong. Therefore, it is expected that the effect of dynamic congestion pricing will be maximized in managing traffic demand in the city center.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.43
no.2
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pp.197-205
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1994
Security of a power system refers to its robustness relative to a set of imminent disturbances (contingencies) during operation. The socially optimal solution for the actuall level of generation/consumption has been well-known spot pricing at shot-run marginal cost. The main disadvantage of this approach arises because serious contingencies occur quite infrequently. Thus by establishing contractual obligations for contingency offering before an actual operation time through decision feedback we can obtain socially optimal level of system security. Under probabilistic precontract pricing the operating point is established at equal incremental cost of the expected short-run and collapse cost of each participant. Rates for power generation/consumption and for an offer to use during a contingency, as well as information on the probability distribution of contingency need for each participant, are derived so that individual optimization will lead to the socially optimal solution in which system security is optimized and the aggregate benefit is maxmized.
The variations of real time electric price in competitive electricity markets have influence on electric power demands of the consumers. Residential, commercial, and industrial consumers with different characteristics cause the different price elasticity of the demand due to changing the pattern of consumption. Therefore, this paper analyze the effects of spot pricing for the change of the electric power demand based on the demand elasticity of each loads in competitive electricity market.
The variations of real time electric price in competitive electricity markets have influence on electric power demands of the consumers. Residential, commercial, and industrial consumers, with different characteristics cause the different price elasticity of the demand due to changing the pattern of consumption. Therefore, this paper calculate the elasticity of each loads and analysis the effects of electric power demands and spot pricing as a function of elasticity in competitive electricity market.
The deregulation problem has recently attracted attentions in a competitive electric power market, where the cost must be earmarked fairly and precisely for the customers and the Independent Power Producers (IPPs) as well. Transmission loss is an one of several important factors that determines power transmission cost. Because the cost caused by transmission losses is about $3{\sim}5%$, it is important to allocate transmission losses into each bus in a power system. This paper presents the new algorithm to allocate transmission losses based on an integration method using the loss sensitivity. It provides the buswise incremental transmission losses through the calculation of load ratios considering the transaction strategy of an overall system. The performance of the proposed algorithm is evaluated by the case studies carried out on the WSCC 9-bus and IEEE 14-bus systems.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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v.5A
no.1
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pp.85-92
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2005
In this paper, Nash equilibriums of generation markets are investigated using a game theory application for simplified competitive electricity markets. We analyze the characteristics of equilibrium states in N-company spot markets modeled by uniform pricing auctions and propose a new method for obtaining Nash equilibriums of the auction. We assume that spot markets are operated as uniform pricing auctions and that each generation company submits its bids into the auction in the form of a seal-bid. Depending on the bids of generation companies, market demands are allocated to each company accordingly. The uniform pricing auction in this analysis can be formulated as a non-cooperative and static game in which generation companies correspond to players of the game. The coefficient of the bidding function of company-n is the strategy of player-n (company-n) and the payoff of player-n is defined as its profit from the uniform price auction. The solution of this game can be obtained using the concept of the non-cooperative equilibrium originating from the Nash idea. Based on the so called residual demand curve, we can derive the best response function of each generation company in the uniform pricing auction with N companies, analytically. Finally, we present an efficient means to obtain all the possible equilibrium set pairs and to examine their feasibilities as Nash equilibriums. A simple numerical example with three generation companies is demonstrated to illustrate the basic idea of the proposed methodology. From this, we can see the applicability of the proposed method to the real-world problem, even though further future analysis is required.
The Korean Won-Dollar exchange markets showed radical price movements in the late 1990s and 2008. Therefore it provides good sources for studying volatility phenomena. Using the GARCH option models, I analysed how the prices of foreign exchange options react volatilities in the foreign exchange spot prices. For this I compared the explanatory power of three option models(Black and Scholes, Duan, Heston and Nandi), using the Won-Dollar OTC option markets data from 2006 to 2013. I estimated the parameters using MLE and calculated the mean square pricing errors. According to the my empirical studies, the pricing errors of Duan, Black and Scholes models are 0.1%. And the pricing errors of the Heston and Nandi model is greatest among the three models. So I would like to recommend using Duan or Black and Scholes model for hedging the foreign exchange risks. Finally, the historical average of spot volatilities is about 14%, so trading the options around 5% may lead to serious losses to sellers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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