Since the SMP(System Marginal Price) is a vital factor to the market participants who intend to maximize the their profit and to the ISO(Independent System Operator) who wish to operate the electricity market in a stable sense, the short-term marginal price forecasting should be performed correctly. In an electricity market the short-term market price affects considerably the short-term trading between the market entities. Therefore, the exact forecasting of SMP can influence on the profit of market participants. This paper presents a new methodology for a day-ahead SMP forecasting using ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) model based on the time-series method. And also the correction algorithm is proposed to minimize the forecasting error in order to improve the efficiency and accuracy of the SMP forecasting. To show the efficiency and effectiveness of the proposed method, the case studies are performed using historical data of SMP in 2004 published by KPX(Korea Power Exchange).
이 논문은 우리나라의 재생에너지 발전이 전력계통한계가격(System Marginal Price: SMP)에 미치는 영향을 실증적으로 분석한다. 2016~2020년 시간별 데이터를 사용하여 일일 평균, 피크 시간대, 피크 외 시간대의 SMP에 대해 ARX-GARCHX 모형으로 추정한 결과 총부하, 가스도입가격과 태양광 및 풍력 발전이 중요 결정요인으로 작용하고 있고, 특히 태양광 및 풍력 발전이 증가함에 따라 SMP는 하락하는 급전순위효과(merit order effect)가 존재하는 것을 확인하였다. 특히, 태양광 발전량의 1% 증가는 SMP 수준을 0.005%가량 하락시킬 뿐만 아니라 변동성을 증가시키는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 재생에너지 발전이 증가함에 따라 SMP가 하락하여 기존 발전소의 수익성 감소와 재생에너지 투자 감소로 이어질 수 있음을 시사하고, 신재생에너지 보조금이 소매 부분 전기요금에 부담을 가중하더라도 계통한계가격이 낮아져서 이를 상쇄할 수 있음을 의미한다.
Since the System Marginal Price (SMP) is a vital factor to the market entities who intend to maximize the their profit, the short-term marginal price forecasting should be performed correctly. In a electricity market, the short-term trading between the market entities can be generally affected a short-term market price. Therefore, the exact forecasting of SMP can influence on the profit of market participants. This paper presents a methodology of day-ahead SMP foretasting using Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). To show the efficiency and effectiveness of the proposed method, the numerical studies have been performed using historical data of SMP in 2004.
This paper proposes a novel wavelet transform based technique for prediction of System Marginal Price(SMP). In this paper, Daubechies D1(haar), D2, D4 wavelet transforms are adopted to predict SMP and the numerical results reveal that certain wavelet components can effectively be used to identify the SMP characteristics with relation to the system demand in electric power systems. The wavelet coefficients associated with certain frequency and time localisation are adjusted using the conventional multiple regression method and then reconstructed in order to predict the SMP on the next scheduling day through a five-scale synthesis technique. The outcome of the study clearly indicates that the proposed wavelet transform approach can be used as an attractive and effective means for the SMP forecasting.
Since the SMP(System Marginal Price) is a vital factor to the market participants who intend to maximize the their profit and to the ISO(Independent System Operator) who wish to operate the electricity market in a stable sense, the short-term marginal price forecasting should be performed correctly. This paper presents a methodology of a day-ahead SMP forecasting using ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) based on the Time Series. And also we suggested a correction algorithm to minimize the forecasting error in order to improve efficiency and accuracy of the SMP forecasting. To show the efficiency and effectiveness of the proposed method, the numerical studies have been performed using Historical data of SMP in 2004 published by KPX(Korea Power Exchange).
국내 발전량의 30% 이상을 차지하는 원자력발전은 기저부하의 안정성 확보 측면에서 전력산업에서 중요한 위치를 차지하고 있다. 본 연구에서는 원자력 발전과 도매전력가격의 관계를 분석하고자한다. 이를 위해 자기회귀시차분포 (ARDL: Autoregressive Distributed Lag Model) 모형과 Granger 인과성을 통해 원자력발전과 전력도매가격 (SMP: System Marginal Price)의 관계를 살펴보았다. 분석결과 단기적 효과는 다르게 나타날 수 있지만 총 효과 (장기효과)로 볼 때 원자력공급량과 SMP는 양(+)의 관계로 나타났다. 일반적인 장기균형식에서 원자력발전용량은 SMP와 양 (+)의 관계인 반면에 시차변수를 포함한 ARDL 모형의 경우 발전용량은 SMP와 음 (-)의 관계로 이론에 부합하는 것으로 나타났다. 인과성 검정결과 원자력발전 공급량은 SMP에 일방향의 Granger 인과성이 있으나 그 역의 관계는 성립하지 않는 것으로 나타났다. 시계열분석을 통하여 원자력발전은 SMP와 밀접한 연관성을 갖고 있음을 발견할 수 있었다.
본 논문에서는 전력 소비자 입장에서 전력가격에 큰 비중을 차지하는 System Marginal Cost(SMP)를 줄이는 방법으로 ESS를 포함하여 Unit Commitment(UC)를 수행하는 방법과 그에 따른 효과를 분석하였다. 먼저 본 논문에서는 일반적인 UC를 Lagrangian Relaxation(LR) 기법으로 얻은 최적의 결과 값을 토대로 ESS를 추가하였다. 기존의 LR알고리즘으로부터 얻은 결과 값에 ESS를 추가하는 방법으로는 Dynamic Programming 방법의 한 종류인 Label Correcting Methods[]를 사용하였다. 기존의 UC 알고리즘 결과 값을 토대로 ESS를 추가하여 SMP 감소효과 분석을 위해 실 계통에서 사용되는 종류별 발전기 10대와 임의적으로 설정한 24시간의 부하 값을 토대로 MATLAB을 이용해서 구현하였고, 결과 값을 통해 실질적인 SMP 감소효과 유무를 확인할 수 있었다.
국내 전력시장은 발전기별 비용에 근거한 운영체계를 가지고 있다. 특히 각 발전기의 임시발전가격(IGP, Interim Generating Unit Price)은 발전기별 기동비용 및 무부하비용을 평활화하여 시간대별 가격으로 변환하고 증분비를 더함으로써 산정되고 있으며 그 중에서 가장 높은 임시발전가격이 계통한계가격(SMP, System Marginal Price)으로 결정되고 있으나, 발전비용 최소화를 위하여 단시간 가동되는 소규모 발전기의 발전력 배분으로 계통한계가격의 Spike 현상이 종종 발생하고 있다. 이는 수요증가 및 발전력 부족에 의한 영향보다는 발전비용 최소화 구현과정에서의 현상이므로 이를 해결하기 위한 대안을 검토하고 이에 따른 전력시장의 계통한계가격 영향을 검토하였다.
Economic feasibility study using weighted average variable Jeju System Marginal Price, SMP, was conducted for Gasiri wind farm of Jeju Island. To predict the variable Jeju SMP, generator share ratio for SMP was calculated from the real time wind power production and the power demand data for years. Also, sensitivity analysis on Net Present Value, NPV, and Benefit/Cost Ratio, B/C ratio, were performed to clarify which factors are more important in assessing economic feasibility. The result shows that the Gasiri wind farm has a minimum of 110 billion won and a maximum of 132 billion won difference between fixed and variable SMP. Also, Capacity Factor, C.F., had the highest sensitivity for NPV, followed by SMP. Accordingly, when economic analysis for a potential wind farm site is carried out, the variable SMP as well as C.F. should be considered for more accurate assessment of the wind farm.
Electric power restructuring offers a major change to the vertically integrated utility monopoly. Deregulation has had a great impact on the electric power industry in various countries. Bidding competition is one of the main transaction approaches after deregulation. The energy trading levels between market participants is largely dependent on the short-term price forecasts. This paper presents the short-term System Marginal Price (SMP) forecasting implementation using backpropagation Neural Network in competitive electricity market. Demand and SMP that supplied from Korea Power Exchange (KPX) are used by a input data and then predict SMP. It needs to analysis the input data for accurate prediction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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