In this paper, a new probabilistic generation modeling method which can address the characteristics of changed electricity industry is proposed. The major contribution of this paper can be captured in the development of a probabilistic generation modeling considering generator maintenance outage and in the classification of market demand into multiple demand clusters for the applications to electricity markets. Conventional forced outage rates of generators are conceptually combined with maintenance outage of generators and, consequently, effective outage rates of generators are new iy defined in order to properly address the probabilistic characteristic of generation in electricity markets. Then, original market demands are classified into several distinct demand clusters, which are defined by the effective outage rates of generators and by the inherent characteristic of the original demand. We have found that generators have different effective outage rates values at each classified demand cluster, depending on the market situation. From this, therefore, it can be seen that electricity markets can also be classified into several groups which show similar patterns and that the fundamental characteristics of power systems can be more efficiently analyzed in electricity markets perspectives, for this classification can be widely applicable to other technical problems in power systems such as generation scheduling, power flow analysis, price forecasts, and so on.
The principal measure of housing demand is income and the preferences expressed by households through their respective indifference curves. In this context, housing essentially becomes a derived demand, i.e., the household consumes land and a location (or distance-in time and money costs), according to its relative preferences for space, accessibility, and all other nonhousing goods. This paper attempts to deal with both aspects of housing (apartment) demand and household mobility in the Seoul Metropolitan Areas. Housing services will be measured using hedonic regression technique. From observations on the market prices of dwelling units and on the underlying characteristics of housing, one can estimte the relationships between the two empirically. In predicting the probability of the future moves into new towns in the Seoul Metropolitan areas, the best predictors of the future moves into new best predictors are found to be the degree of satisfaction not only with the current residence as a whole, but with some of the major amenities, accessibility and child education. The reasons for moving into new towns are diverse depending on the households' current situation; the most frequently cited is "improvement of housing conditions," followed by "improvement of living environment," "asset improvement" and "home ownership". It appears that people move houses because of a dissatisfaction with their current housing status, relative their income or needs, or a desire to improve their housing and neighborhood amenities, or both. On the other hand, it is clear that the development of new towns in the Seoul Metropolitan Areas should be based on the analysis of housing demand and the pattern of household mobility in Seoul housing market.sehold mobility in Seoul housing market.
The aims of the demand response market are stabilization of the power supply and improving of the reliability of the power system. The various applications of the energy storage system (ESS) in the railway systems are studied and implemented to raise the energy efficiency. It is one of the most important how to determine the obligation reduction capacity (ORC) in participation to the demand response market because it has an influence on the profit extremely. In this paper, when participating to the demand response market with demands in the urban railway, we calculated the available ORC and economically evaluated ESS based on the real load data.
We investigated the changes in oriental medical market based on supply and demand of market in Korea. It is shown that the supply of western medical doctors is 6.6 times as large as that of oriental medical doctors(醫師) in 1998. The supply of western medical doctors(韓醫師) showed the greater increasing rate than that of oriental medical doctors in 1975. However, the supply of western medical doctors was almost the same as that of oriental medical doctors in the increasing rate between 1985 and 1995. Similar trends was observed in the number of hospitals and clinics. From of viewpoint of demand, the use of oriental medicine was remarkably increasing from 1990 to 1997. Oriental medical institution showed a marked increase of 48.1 % in the total medical institution showed an increase of 21.6%. These results provided a strong evidence that oriental medicine had greater increasing rate than western medicine in the supply and demand of medical market and suggest that the use of oriental medicine may play a role in the specialization of oriental medicine.
Market segmentation is a key strategic factor in increasing the expected profits, especially in the practice of revenue management. A manufacturing firm should manage both manufacturing quantities and pricing decisions over its segmented markets to maximize the expected profits, setting different price for each different segment. Also, market segments should be kept separate in order to prevent demand leakages between different market segments. In fact, even though the markets for different products are firmly segmented, it is not easy to keep separate segmentation because many products might be substitutable by customer buying behavior. That is, customers respond to price changes by purchasing other market's products instead of purchasing the originally requested products, which causes demand substitution effect ; This kind of substitution is referred to as price-driven substitution. Therefore, decisions on optimal prices should take into account the differences in customers' valuation of the different products. We consider a deterministic model for deciding optimal prices in the presence of price-driven substitution, and we compare both symmetrical-and asymmetrical-type demand substitutions between two segmented markets. The objective of this study is to develop analytical and numerical models to examine the impact of price-driven substitution on the optimal price levels and the total expected profits.
China is playing more predominant role in the liquefied natural gas (LNG) market worldwide and LNG import price is subject to various factors both at home and abroad. Nevertheless, previous studies rarely heed a multiple of factors. A time-varying parameter factor augmented vector auto-regression (TVP-FAVAR) model is adopted to discover the determinants of China's LNG import price and their dynamic impacts from January 2012 to December 2021. According to the findings, market fundamentals have a greater impact on the import price of natural gas in China than overall economic demand, financial considerations, and world oil prices. The primary determinants include domestic gas consumption, consumer confidence and other demand-side information. Then, there are diverse and time-varying spillover effects of the four common determinants on the volatility of China's LNG import price at different intervals and time nodes. The price volatility is more sensitive and long-lasting to domestic natural gas pricing reform than other negative shocks such as the Sino-US trade war and the COVID-19 pandemic. The results in this study further proves the importance of domestic natural gas market liberalization. China ought to do more to support the further marketization of natural gas prices while working harder to guarantee natural gas supplies.
Purpose - This paper empirically investigates the competition effect of exports between Korea and China in their common-export markets considering market sophistication. Modern market sophistication includes an importing country's aggregate demand for products of high quality, design, novelty, eco-friendliness, and even IPR protection. Using an empirical analysis to identify the demand for product quality across countries, this paper estimates the effects of market sophistication on the competition between Korean exports and Chinese products. Design/Methodology - Our empirical model considers the relationship between an importing country's consumer sophistication and the export competition between Korea and China. This study employs the existing theoretical framework to identify the aggregate demand for product quality across countries. Using a quite direct measurement (the consumer sophistication index, our analysis investigates the differential effects of Korea's export market sophistication, particularly in markets where Korean exports are in competition with similar Chinese products. Findings - Our main findings can be summarized as follows: the negative effects of the export competition between Korea and China on Korea's exports are stronger in third markets where consumers are less sophisticated while the effects are not as pronounced in markets where consumers are more sophisticated. This result, however, best applies to differentiated goods which significantly vary in product quality. Originality/value - Existing studies focus on the supply side of production and make the assumption that the market preference for export quality is identical across countries. This paper attempts to evaluate the export competition between Korea and China from the demand-side perspective. This area of trade studies is underexplored both empirically and in theory, although the issue has long been important to Korean and world trade.
Introducing the market into the electricity industry lets the multiple participants get into new competition. These multiple participants of the market need new business strategies for providing value added services to customer. Therefore they need the accurate customer information about the electricity demand. Demand characteristic is the most important one for analyzing customer information. In this study load profile data, which can be collected through the Automatic Meter Reading System, are analyzed for getting demand patterns of customer. The load profile data include electricity demand in 15 minutes interval. An algorithm for clustering similar demand patterns is developed using the load profile data. As results of classification, customers are separated into several groups. And the representative curves for the groups are generated. The number of groups is automatically generated. And it depends on the threshold value for distance to separate groups. The demand characteristics of the groups are discussed. Also, the compositions of demand contracts and standard industrial classification in each group are presented. It is expected that the classified curves will be used for tariff design, load forecasting, load management and so on. Also it will be a good infrastructure for making a value added service related to electricity.
Yield management, which originated from the U.S. service industry, uses pricing techniques and information systems to make demand management decisions. Demand uncertainty is an important factor in the area of demand management. A key strategy to reduce the effects of demand uncertainty is substitution. The most generally known type of substitution is inventory-driven substitution, in which consumers substitute an out-of-stock product by buying a similar or other type of product. Another type of substitution is the price-driven substitution, which occurs as a result of price changes. In this research, we consider two market segments that have unique perishable products. We develop yield management optimization models with stochastic demand based on the newsvendor model where inventory-driven and price-driven substitutions are allowed between products in the two market segments. The most significant contribution of this research is that it develops analytical procedures to determine optimal solutions and considers both types of substitution. We also provide detailed theoretical analysis and numerical examples.
In a demand response (DR) market run by independent system operators (ISOs), load aggregators are important market participants who aggregate small retail customers through various DR programs. A load aggregator can minimize the allocation cost by efficiently allocating its demand response resources (DRRs) considering retail customers' characteristics. However, the uncertain response behaviors of retail customers can influence the allocation strategy of its DRRs, increasing the economic risk of DRR allocation. This paper presents a risk-based DRR allocation method for the load aggregator that takes into account not only the physical characteristics of retail customers but also the risk due to the associated response uncertainties. In the paper, a conditional value-at-risk (CVaR) is applied to deal with the risk due to response uncertainties. Numerical results are presented to illustrate the effectiveness of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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