The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.53
no.1
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pp.56-66
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2004
As deregulation evolves, pricing electricity becomes a major issue in the electric industry. Participants of competitive marketplace are able to improve their profits substantially by adequately pricing the electricity. In this paper, game theory is applied to analyze the price-clearing in the generation bidding competition and the competition is modeled as the noncooperative and complete information. The result of this analysis can be useful in understanding spot price-clearing of electricity and generating entity's strategic behavior in the competitive electricity market.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.59
no.3
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pp.263-267
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2010
Although electricity market structures may be different from each country, they have a long-term forward market and a short-term spot market in general. Particularly, a bilateral contract transacted at a long-term forward market fixes the electricity price between a genco and a customer so that the customer can avoid risk due to price-spike in the spot market. The genco also can make an efficient risk-hedging strategy through the bilateral contract. In this paper, we propose a new mechanism for deriving the optimal bilateral contract price using game theory. This mechanism can make the customer reveal his true willingness to purchase so that an adequate bilateral contract price is derived.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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v.4A
no.4
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pp.243-253
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2004
As deregulation evolves, pricing electricity becomes a major issue in the electric power industry. Participants in the competitive marketplace are able to improve their profits substantially by effectively pricing the electricity. In this paper, game theory is applied to analyze price-clearing in the generation bidding competition with the competition modeled as the non-cooperative and complete information game. The result of this analysis can be useful in understanding spot price-clearing of electricity as well as GENCOs' strategic behavior in the competitive electricity market.
We estimated the price range of electricity transactions under the prosumer system, considering the spread of renewable energy and the prospect of introducing a surplus power trading system between power consumers in Korea. The range (min/max) of power transaction prices was estimated by prosumers and consumers who could purchase electricity from utilities if needed. It is assumed that utilities purchased electricity from prosumers and consumers under a Time-of-Use (TOU) rate, trading at a monthly price. The range of available transaction prices according to the amount of power purchased from utilities and the amount of transaction power was also estimated. The price range that can be traded is expected to vary depending on variables such as the TOU rate, purchased and surplus power, levelized cost of electricity, etc.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.50
no.12
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pp.568-574
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2001
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.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.39
no.1
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pp.30-45
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2013
Predicting monthly electricity price has been a significant factor of decision-making for plant resource management, fuel purchase plan, plans to plant, operating plan budget, and so on. In this paper, we propose a sophisticated prediction model in terms of the technique of modeling and the variety of the collected variables. The proposed model hybridizes the semi-supervised learning and the artificial neural network algorithms. The former is the most recent and a spotlighted algorithm in data mining and machine learning fields, and the latter is known as one of the well-established algorithms in the fields. Diverse economic/financial indexes such as the crude oil prices, LNG prices, exchange rates, composite indexes of representative global stock markets, etc. are collected and used for the semi-supervised learning which predicts the up-down movement of the price. Whereas various climatic indexes such as temperature, rainfall, sunlight, air pressure, etc, are used for the artificial neural network which predicts the real-values of the price. The resulting values are hybridized in the proposed model. The excellency of the model was empirically verified with the monthly data of electricity price provided by the Korea Energy Economics Institute.
As electricity is an indispensable input to human's existence and industrial production, economic benefits arise from consumption. The economic benefits of the electricity consumption are useful information in various fields of electricity-related policy. Therefore, this study attempts to value the economic benefits from electricity use. The economic benefit of electricity consumed is the area under the demand curve which made of the sum of the actual consumer expenditure and the consumer surplus. Consumer expenditure can be easily observed but the information on price elasticity of demand is necessarily required to compute consumer surplus. This study derives the estimates for price elasticities through literature review. The price elasticities of the electricity demand for residence, industry, and commercial are estimated to be -0.332, -0.351, and -0.263, respectively. Because the consumer surplus of the electricity consumption for residence, industry, and commercial are computed to be 191.54, 143.44, and 231.91 won per kWh, respectively. Given that average prices of electricity use were 127.02, 100.70, and 121.98 won per kWh for the year 2013, the economic benefit are calculated to be 318.56, 244.14, and 353.89 won per kWh, respectively. We can convert the values to 321.96, 246.75, and 357.67 won per kWh in 2014 constant price, respectively, using consumer price index. They can be used in the economic feasibility analysis of a new electricity supply project.
Prices of oil products such as gasoline and diesel are deregulated since 1997 while electricity price is still controlled by government. This difference may explain recent discrepancy in the patterns of demand for oil products and electricity - constant increase in electricity consumption and stagnant demand for oil. To verify it empirically, we estimate price and income (production) elasticity of demand across time by using a rolling regression with 10 year-window based on monthly data for 1981-2011. Estimation results show that the sensitivity to price in demand for gasoline and diesel has increased since mid-90s while the elasticity of demand for electricity has become smaller. Second, income (production) elasticities of demand have shown no significant changes for both oil products and electricity. Third, cross-price elasticity was found meaningful only for gasoline before mid 1990s and for diesel after then.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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v.4A
no.3
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pp.159-166
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2004
Forecasting prices in electricity markets is critical for consumers and producers in planning their operations and managing their price risk. We utilize the generalized autoregressive conditionally heteroskedastic (GARCH) method to forecast the electricity prices in two regions of New York: New York City and Central New York State. We contrast the one-day forecasts of the GARCH against techniques such as dynamic regression, transfer function models, and exponential smoothing. We also examine the effect on our forecasting of omitting some of the extreme values in the electricity prices. We show that accounting for the extreme values and the heteroskedactic variance in the electricity price time-series can significantly improve the accuracy of the forecasting. Additionally, we document the higher volatility in New York City electricity prices. Differences in volatility between regions are important in the pricing of electricity options and for analyzing market performance.
Although South Korea experienced a rolling blackout in 2011, the possibility of a blackout in South Korea continues to increase due to rapid electrification. This study examines the problems of energy taxation and price distortions as possible reasons for the rapid electrification in South Korea, which is occurring at a faster rate than in Japan, Europe, and other developed countries. Further, we suggest new energy taxation and price systems designed to normalize electricity prices. In order to do so, we consider two possible scenarios: the first imposes a tax on bituminous coal for electricity generation and the second levies a tax to provide compensation for the potential damages from a nuclear accident. Based on these scenarios, we analyze the effects of a new energy system on electricity price and demand. The results show that a new energy system could guarantee the power generation costs and balance the relative prices between energy sources, and could also help prevent rapid electrification. Therefore, the suggested new energy system is expected to be utilized as a basis for energy policy to decrease the speed of electrification, thus preventing a blackout, and to induce the rational consumption of energy in South Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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