In recent decades, many countries have introduced competition in the electricity industry. Now, unit commitment becomes not a problem to be solved by a monopoly company but the one to be tackled by each generation company(GENCO). Its aim has been altered from the global cost minimization to the each GENCO's profit maximization. In this paper, the author proposes the scheme of unit commitment of a GENCO to maximize profit considering the uncertainty of market clearing price. The type of the assumed market is a uniform price market. A genetic algorithm is used for the maximization of the profit.
Due to the development of information technology, the operating power systems under the deregulated environment has the advantages of a introduction of the market function, a competition in sales and purchases of Power, as well as the difficulty of maintaining reliability on the same or high level with it in a monopolistic market. This paper presents a basic scheme of the congestion management in the Korea electricity market under the deregulated environment. We investigated some cases of the congestion management in the world and the effects of the congestion management in the power systems. A basic idea of the congestion management in the Korea is presented based on the analysis of transmission congestion management in the competitive electricity market.
This paper describes the mechanism for new investment to appear in waves of boom and bust causing alternative periods of over and under supply of electricity in Korean market. A system dynamics model was developed to describe the dynamic behavior of new investment in Korean market. The simulation results show the boom and bust cycle in the new investments. When the market price is high, investors decide to build new power plants. However, it takes some delay time to complete new power plants. When the new power plants are being added into the grid, the supply increases and the wholesale price begins to decrease. This causes the cancellation of new power plant or delay the construction. This mechanism causes the boom and bust cycle in new investment.
Korea is implementing strong regulatory derives such as Feed in Tariff to provide incentives for renewable energy developers. But if the government is planning to increase the renewable capacity with only "Price policy" not considering the investors behavior in the competitive electricity market, the policy would be failed. It is necessary system thinking and simulation model analysis to decide government's incentive goal. This study is focusing on the assesment of the competitiveness of renewable energy with the current Feed in Tariff incentives compared to the traditional energy source, specially coal and gas. The simulation results show that the market penetration of renewable energy with the current Feed-in-Tariff level is about 60-70% of the government goal under condition that the solar energy and fuel cell are assumed to provide the whole capacity set in the governmental goal. If the contribution from solar and fuel cell is lower than planned, the total penetration of renewable energy will be dropped more. Notably, Wind power turned out to be proved only 10% of government goal because of its low availability.
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.
The introduction of competition in electricity market emphasizes the importance of sufficient transmission capacities to guarantee various electricity transactions. Therefore, when dispatch scheduling, transmission security constraints should be considered for the economic and stable electric power system operation. In this paper, we propose an optimal dispatch scheduling algorithm incorporating transmission security constraints. For solving these constraints, the dispatch scheduling problem is decomposed into a master problem to calculate a general optimal power flow (OPF) without transmission security constraints and several subproblems to inspect the feasibility of OPF solution under various transmission line contingencies. If a dispatch schedule given by the master problem violates transmission security constraints, then an additional constraint is imposed to the master problem. Through these iteration processes between the master problem and subproblems, an optimal dispatch schedule reflecting the post-contingency rescheduling is derived. Moreover, since interruptible loads can positively participate as generators in the competitive electricity market, we consider these interruptible loads active control variables. Numerical example demonstrates efficiency of the proposed algorithm.
This study analyzed competition in peak load plants between CCGT and GT instead of competition between base and peak load plants like in previous studies. In common overseas power markets, CCGT and GT claim certain market shares as peak load plants with the latter boasting a high utilization rate as reserve plants. In South Korea, however, there has been no introduction of GT in the market that opened in 2001 with no analysis cases of GT's economy as a peak load plant. The current power market of South Korea is run on the cost-based pool, which allows for no price spikes. Since the capacity payment criteria for compensations for missing money are set based on GT generators, the power market uses GT generators as marginal plants. The purposes of this study were to analyze the competitive edge of GT generators as peak load plants in the domestic power market of South Korea and identify the causes of GT's failure in market entry, thus assessing the adequacy of market signals in the domestic power market.
According to the OECD/NEA estimates, nuclear power plants (NPPs), whether with a large reactor or with small modular reactors (SMRs), are competitive with many other electricity generation technologies in a significant number of cases, one of the exceptions being natural gas in the USA with the current level of prices. However, SMRs have particular features and requirements setting conditions for their deployment. This paper presents the preliminary analysis by OECD/NEA of the economics, opportunities, and market for small nuclear reactors.
The market participants make plans of bidding and transaction strategies to maximize their own profits in competitive electricity market. Also, It is concerned with transmission congestion in power market. Two methods are generally used for congestion management;nodal pricing and uplift. The participants will have different strategies for their profits in the two methods. This paper analyzes their equilibrium strategies by using the supply function model and congestion methods.
Transmission congestion is one of the key factors to local market power in competitive electricity markets. This paper presents an alternative methodology in estimating market power under transmission congestion. The proposed methodology was demonstrated with the Optimal Power Flow(OPF).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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