文摘

可再生电源的集成到现有的电网,电力或其他主要技术转换,是一个复杂的社会技术的过程。技术挑战是容易理解的,适应电力政策和市场规则的过程中这些新技术是可以理解的。计划和市场规则是可再生能源的技术成功的一个关键决定因素集成工作和可再生能源投资的财务可行性。组织适应可以在电力、特别复杂,输电电网跨多个政治界限和决定不是由中央政府或政府,但在合作区域框架必须适应许多不同的利益。我们最近增加新兴文学区域性组织的治理方案和运营电力网格通过开发和说明一种新颖的方法来研究政治权力的组织多方参与电力。我们使用半结构式访谈的参与者在一个特定的区域电网权威,美国PJM大西洋中部地区传播算子,引起认知的矛盾出现在股东自发过程改变PJM的规则,对那些拥有政治权力的利益相关者群体。我们对待这些认知假设可以使用5年的数据评估经验PJM利益相关者如何投票在广泛的区域电力政策问题。代表投票行为作为一个网络,我们使用一个社区检测方法来识别强联盟PJM的利益相关者提供支持其他涉众对政治权力的看法和反驳的看法。网络的度分布投票展品肥尾相对于其他规范的图模型。我们显示,使用相对简单的网络指标包括学历、介数、混合参数,这胖尾分布程度的原因是“摇摆”的存在RTO的选民利益相关者网络。 These voters are identifiable in the tail of the degree distribution of the voting network and are influential in pushing highly contentious rule change proposals towards passage or failure. The method we develop is generalizable to other contexts and provides a new framework for the study of regional electricity policy formation.

1。介绍

大规模电力系统进行各种类型的技术转变,包括大量的集成可再生发电和增加采用分布式发电和电气化交通规则支配市场,规划和电网需要适应的操作与技术(1- - - - - -6]。这些规则确定的价值是重要的技术选项显式或隐式地提供电力发电和输电服务竞争(7]。挑战与天气相关的风能和太阳能集成到地区电网提供了最近的一些例子的电网运营商需要调整自己的规则,尤其是当这些电网运营商跨多个政治辖区(例如,区域电网运营商覆盖全部或部分的几个州在美国或欧洲国家电网运营商联盟)。在美国,电网运营商已经适应了风能通过改变市场的快速增长和发电机调度规则来减少风能量输出的频率必须限制(5),采用了新的输电规划程序,旨在找到风能发展之间的协同效应和其他电力传输需求8]。太阳能在加州,增长的挑战,国家电网能够平衡快速太阳能产出下降发生在白天的结束时期与重合的需求增加(4]。加州电网运营商的反应已经建立一个新的市场构建“不平衡能量”服务,能够迅速增加和减少输出响应国家电力需求变化或太阳能生产。爱尔兰的电网运营商应对风渗透增加了调整市场规则要求其他代资源提供一定程度的系统支持。

电网运营商适应规划的必要性和操作规程处理普及率的增加可再生能源或其他技术在电力系统上是明确的,但这种适应的一个误导的方面是,在许多地方市场,规划,和操作规则由集体决策过程需要在多个政党之间的协调和谈判而不是由政府或其他中央权威7]。的过程集成可再生能源或分布式能源资源大规模电网因此不是简单的工程和技术问题,而是一个复杂的社会技术过程中,规则制定的过程改变电网规划和操作可以产生可衡量的影响后对电网性能规则变化了(4,7,9]。

与大型文献,利用模型的分布式决策或可替换主体模型来分析消费者的影响或分布式能源决定电网操作(从这大量的文献例子包括(7,10- - - - - -14]),区域电网运营商如何决策的分析只是最近才出现的。这个文献主要集中在区域电网运营商和治理这些电网运营商和监管机构之间的关系2,4,15,16]。然而,尤其是在美国,规则的运作和规划区域电网是由股东自发设置类似于协商政治进程超过监管过程(虽然股东自发程序通常会结束的监管批准或反对统治利益相关者集团)支持的变化(17,18]。

很多最近的这些利益相关者分析过程在地区电网在美国表明,决定从这些过程是高度受到过程本身的结构(16- - - - - -19]。哪个政党站正式参与利益相关者的过程,利益相关者是划分为联盟的方式,和投票机制都可以转变政治权力可以间接的方式对电力系统的性能。政治权力的利益相关者过程已被确定在文学特别是问题当涉众要求进行集体决策高度争议的问题,如规则鼓励新核电站建设(18]。然而,这种文献不一致的利益可能会或可能不会行使政治权力在不同的情况下。

我们提供和说明一种基于网络的方法确定股东自发组织的政治权力结构(区域传播组织或RTOs)管理电网在许多地方采用了某种形式的电力结构调整和放松管制。我们说明这个方法使用一个详细的案例研究的一个特定管辖权在北美,但方法本身是移植到其他上下文。RTOs如何参与股东自发自治的问题被提出作为一种重要的能源政策问题的学术文献和决策者15- - - - - -19),我们制定和实施的方法,开辟了研究重组电力市场过程使用基于网络的工具。我们的论文做出了三个不同的贡献解决RTO治理和网络工具对电力政策分析的发展。首先,我们综合定性信息从半结构式访谈RTO的参与者的利益相关者流程制定假说对政治权力的分布在这些流程。其次,我们使用定量信息从RTO投票历史PJM互连来评估这些假设。我们发现实证支持的一些看法政治权力的分配,而不是其他人的。第三,我们展示了相对简单的网络指标包含的信息可以识别“摇摆”的选民RTO利益相关者网络。那些摇摆不定的选民曾被证明能够发挥重要作用在启用或阻挠RTO的能力改变市场规则和程序17,18]。

我们运用这一分析框架,PJM区域组织在美国传播。PJM互联电网运行在13个州的全部或部分加上哥伦比亚特区的中大西洋地区的美国。除了最大的地区电网运营商之一,PJM使公众高度详细的数据的程序涉众的过程。的特殊角色和决策结构区域传播组织在本节的其余部分描述。节2,我们描述我们的分析框架和流程进行半结构式访谈。节3我们从利益相关者访谈提供定性的证据,多个对政治权力的看法;这些观念作为假设我们评估选举网络数据部分4。基于我们的投票数据的分析,我们发现一些证据支持这些利益相关者的看法和证据驳斥了一些利益相关者的看法。我们也能够反驳这些看法基于投票的网络数据。最后,我们表明,网络投票的一些简单性质足以识别参与者可能拥有关键的投票权高度有争议的问题。部分5提供了一些结论的想法和未来的发展方向综合定性和定量研究大型能源组织的治理。

1.1。区域传播组织的角色在北美电力规划和操作

电力系统集成了一个高度多样化的技术和组织通过高压输电网格区域,可以跨多个政治辖区。北美大部分地区,例如,通过三个大规模电网跨州和国家边界的。电力行业的许多地方发生了重组和放松管制的过程在过去的二十年里,涉及电力公司的拆分为独立公司发电、传输、和分布;发电竞争市场的创建(有效取代电力公司或国有电力部门的功能和竞争激烈的市场信号的电力系统规划和投资);在北美,具体来说,增加电网的区域化操作通过创建区域传播组织(RTOs)。目前,大约70%的电力需求在美国,加拿大的一些省份和墨西哥的部分,通过区域传播组织服务。那些在北美地区的地图位于RTO足迹图所示1。

RTO最初创建于美国,以满足区域协调监管标准电力系统规划(21)和电力市场的扩大,使一代资源从多个公用事业公司互相竞争使用地区输电网格作为一种市场平台。RTOs的形成在美国一直是自愿的。实用程序不需要形式或加入一个RTOs但鼓励这样做,由联邦能源管理委员会(FERC),负责监管RTO实践。广泛地说,RTO的角色在北美可以描述在几个不同的功能:(我)RTO负责决定投资需求的发电和传输满足标准可靠的电力系统操作,但它不拥有任何实物资产,必须提供财政激励发电和输电公司进行必要的投资。许多这样的激励机制是通过市场信号。(2)RTO负责实时操作在其足迹(调度发电来满足电力需求),但RTO的指挥控制能力是非常有限的。大多数操作系统使用市场机制为发电厂提供财政激励措施提供电力生产服务。(3)RTOs的目的是技术无关的(他们不能支持在其他任何一种技术或燃料,包括可再生能源和分布式发电)和FERC要求RTOs股东自发地运作。

1.2。RTOs的决策结构

较少数例外,改变市场规则或操作和计划协议内RTOs发生通过股东自发过程,反映了许多不同的组织和利益构成电力部门。组织过程中,通常认为是利益相关者包括发电和输电所有者(包括可再生能源和分布式能源),电力分配工具,大型电力消费者(如生产设备),和公司,从事电力的批发贸易。RTOs通常有大量的正式承认利益相关者:PJM,说明分析的重点在这篇文章中,有525个识别利益相关者,我们也进行了分析。这些利益相关者分层根据定义的五个行业,如表所示1。这些行业包括最终使用客户(EUC),主要代表大型工业电力用户;电力分销商(ED),其中主要包括实用程序提供电力零售消费者;代业主(去),自己和电厂运行;传输(业主)的高压输电线路;和其他供应商(OS),多元化金融集团在电力市场和企业需求提供服务,如缩短电力市场但不容易的任何其他四个行业类别。

的结构,这些利益相关者过程由RTO有些不同的运动规则的改变通常包括几个不同的步骤(2,22]。提出RTO规则变化是第一个辩论和讨论一个专题工作小组或任务的部队,那里可能更有限的参与。规则变更批准的工作组或工作组由中央委员会投票表决升高所有利益相关者组成。成功的问题然后传递到RTO董事会然后FERC的监管部门的批准。重要的是要记住,涉众的参与RTO的范围仅限于规则的改变,而不是实时操作决策或规划的结果。例如,RTO的涉众可能会确定具体的可靠性标准,用于传输计划研究或者确定水平提供了到一个价格上限的RTO的电力市场,但利益相关者的行为没有直接参与规划研究或市场的清算。

PJM涉众分析本文使用过程和投票数据的过程作为一个说明性的案例研究。PJM中央委员会,选票提出所有规则的变化,被称为成员委员会(MC)。所有涉众都有资格投票的任何问题在MC。PJM的MC是有趣的多少不仅因为详细的投票数据可以从这个委员会的诉讼,还因为PJM MC可能已经最大程度的规则制定任何北美RTO的权威。他们决定代表所有的人不能参与操作规则和策略。MC使用制度sector-weighted投票所有五个行业(如表中列出1)是同样的加权和每个成员的投票携带相同的体重在一个部门。投票时,所有的参与者都是或否或弃权投票在一个问题上,产生一个地区投票评分,措施的比例投票,行业利益相关者支持规则的改变。最后的投票得分行业层面上分数的总和,定义为 在哪里是一个指示符变量等于1投赞成票的选民在部门k和j零投反对票。选民总数部门k,然后呢弃权的票数的部门k。弃权的票数被排除在外时计算选票的总数,因此也有同样的效果少数部门选民;即。,abstentions increase the weight of an individual voter. Note that as the number of voters in a sector increases, the weight of an individual voter in that sector下降。在PJM涉众的过程中,一个问题如果最终投票得分超过3.335,相当于三分之二多数在五个领域。这意味着任何两个部门共同防止通道不管选民在这些领域的数量。

表2演示了一个假设投票结果,从18),导致通道,投票总得分为3.457。列显示的百分比票赞成通过的比例计算为相对于总选票的为+对选票。票弃权并不算在投票过程。

PJM MC的决策是非常重要的功能PJM电力市场和不同的发电技术所面临的经济激励措施:这些规则和激励有效地摆脱了许多个人选民在涉众的过程中,它有自己的商业利益。相对权力的各种联盟(利益相关者群体的利益是一致的在一个或多个问题)和选民的行为不整齐结合识别联盟扮演重要的角色在决定电网采用规则和规则不采纳。物理电网的性能因此纠缠不清的利益相关者的行为过程。一些最近的工作质疑PJM的涉众的过程的有效性和16,19),指出改变规则已经变得如此有争议,使任何规则的改变非常困难,也质疑自己部门定义的程度可能集中政治权力和影响投票结果。

我们的工作地址很多重要的RTO治理问题引发了身体的文学描述和说明一个新颖的方法,使用混合的方法定性访谈数据与投票网络分析来识别强大的选民联盟协调的方式可以和屏幕存在的关键可以摇摆不定的选民投票的结果在某些方向。

2。方法

在本节中,我们提供了一个分析方法的简要概述我们用来识别RTO政治权力的利益相关者的过程。该方法集成定性信息从网络分析的半结构式访谈RTO涉众投票数据开发定量措施对政治权力并得出结论。我们雇佣的方法从两个不同的哲学研究,从事学术的理论所描述的van de Ven [23)和扎根理论的方法从施特劳斯et al。24- - - - - -26]。导入型学者方法发展组织知识强调需要重复从业者交互定义和细化相关的研究问题,并确保研究成果相关的组织框架进行了研究。我们分析一些常见的线程和扎根理论与实践者,我们允许交互,通过半结构式访谈,协助定义问题和确定相关分析假设。

我们的整体方法的示意图如图2。半结构式访谈进行了几十个利益相关者在多个操作系统,这些访谈的定性信息是用来确定利益相关者的认知过程,那些参与这一过程(面板图2)。这些观点将部分更详细地讨论3。以这些观念为假说提供了一个框架,通过它我们可以建立网络并检查属性的网络投票(面板B的图2)。这些网络属性然后给我们指标或其他信息,可以用来确定哪些利益相关者的看法是一致的投票数据和没有(面板C图2)。具体投票问题可以使用投票分析网络数据或其他模型生成预测的结果类似的投票问题(正如之前所做的工作在RTOs“容量市场”,这是远期市场对发电容量),和计算实验可以运行检查可能投票的结果在不同的利益相关者过程结构或投票规则以及如何投票结果的性能体现在电网或者电力市场(面板D)。整个研究过程可以自己最终反过来涉众(从面板D面板)。

本文的分析主要集中在如何定性信息可以用来构建定量通过RTO的利益相关者理论在电力政策形成过程。因此有效地覆盖板通过C图2。

3所示。使用半结构式访谈数据生成对政治权力的RTO涉众的过程

在2014年的夏季和秋季,大约70个人访谈与利益相关者进行和RTO员工三个美国RTOs: PJM、Midcontinent ISO,加州ISO。图3显示故障类型的受访者的采访。一群初始受访者生成表确定的行业1最初选择,和额外的受访者通过滚雪球方法确定。三分之一的这些采访在PJM与利益相关者和RTO的员工,这是我们的演示案例研究的重点。面试进行了面对面的以及通过电话和长度范围从45到90分钟。除了利益相关者进行访谈,我们回顾了一系列公共文件相关的利益相关者过程和参加几次工作组会议以及会议PJM的完整的委员会成员。

受访者选择基于PJM文档的审查和确定积极的和有经验的个人和组织,特别是在相关问题的集成可再生能源大规模电网。初始组的受访者也跨越了行业确认表1。我们从事一些滚雪球识别额外的采访之外的受访者中确定原来的文档搜索。每个面试专业转录,然后编码NVIVO环境研究小组。二级编码在NVIVO关注类别如政治权力、利益相关者的动态变化过程,涉及的复杂性在看到一个提议通过完成规则的改变。引用用于本文所代表的看法与研究团队共享多个受访者,和受访者被称为[PJM-XX]。我们描述的背景下,这些观察和总结表的引用3。

半结构式访谈格式,以及为调查对象设置的问题,详细描述在附录中。我们注意,因为半结构式访谈性质的一些约束被放置的路径与每个人交谈除了关注利益相关者的对话过程。

PJM参与者利益相关者的采访,我们观察到许多利益相关者过程变得更加复杂和耗时的,部分原因是利益相关者的总数已经越来越多的参与者加入了PJM的市场。我们的一个利益相关者参与者观察到,“你需要小得多的房间有会议。分歧的强度是一样伟大的今天。有事情他们从未达成协议,但绝对是有精神的,“我们都在一起,我们需要让它工作,“不是有今天”(PJM-01)。这个观念是由大量的利益相关者共享受访者PJM市场的跨多个行业。

随着增加张力在利益相关者的认知过程和更大程度的努力过程所需的高潮一个通行的规则改变规则的改变需要时,我们也观察到不同的感知的利益相关者群体或多或少的影响力,在推动改变规则通过成员委员会或阻止规则变更被批准。涉众的过程的一位观察家指出,“问题,有些人觉得是一面可以困难的境地。你有发电、输电、负载等等。代总是担心负载可以阻止他们做的事情。负载是担心的一代。”(PJM-02)。

我们观察到多个利益相关者受访者表明自消费者方面(或负载)利益主导的两个五部门PJM涉众的过程,这些消费者方面的利益行使实质性的政治权力。根据这样一个被描述在委员会成员投票过程,“有很多利用在负载端。”(PJM-03)。利益相关者过程的观察者称,“现在你找到的是负载的兴趣,以前它是他们有大约50%的选票,他们现在有65%的选票。”(PJM-04)。

我们还观察到多个利益相关者受访者表明相反:供给(或“一代”)利益能够行使实质性的政治权力PJM委员会成员。一个被消费者方面表示相信,这个过程是“倾向于供应商端”(PJM-05),而另一个观察者指出,“肯定有投诉的负载…PJM推行一大堆变化通过容量市场没有真正了解他们是如何相互作用。”(PJM-03)。

4所示。发现的证据观念对政治权力通过投票网络分析

多个组织和政治进程已经代表使用基于网络的工具(27- - - - - -33]。目前的分析是第一个这样做的区域电力市场,出于使用投票数据支持或反驳节确定的利益相关者的看法3。PJM利益相关者的认知过程引起的一部分我们的半结构式访谈显示两种可能的假设关于政治权力的平衡。

假设1。供应商保持看法是正确的,和消费者方面的利益具有实质性的政治权力的委员会成员。

假设2。消费者方面的看法是正确的,和供应商保持利益具有实质性的政治权力的委员会成员。

如果供给利益的看法是正确的和消费者方面的利益共同拥有大量的政治权力,我们应该遵守一个强大的选民集团在消费者方面的两大行业PJM涉众的过程(ED和EUC选民)。如果消费者方面利益的看法是正确的,我们应该遵守一个强大的选民集团在PJM代公司利益相关者过程(主要是那些去和行业的利益相关者)。我们代表几年的利益相关者从PJM投票数据网络(部分4所示。1),使用一个社区检测方法34从投票数据(部分)来确定联盟4所示。2)。

之前的一些具体问题分析PJM涉众的过程(19发现情况下一些选民可以影响投票结果。虽然之前的研究显示,这样的“摇摆不定的选民”的重要性决定的结果高度争议性的投票问题,在本文我们使用的结构网络专门识别这些摇摆不定的选民投票。我们比较PJM投票网络的结构与几个正则图的模型大小和PJM相似网络投票。我们观察到类似的属性PJM网络投票将摆脱优惠附件的模型(我们希望这种同质性如果涉众对一个强大的选民集团是正确的),但是我们也观察到少量的涉众展示节点度高于预计将从优先连接网络。

我们认为在节4所示。3这些高度选民实际上是摇摆不定的选民,他们往往不会投票支持任何确定的投票集团一致的基础。自介数中心已被确定在文献中作为功率在一个社交网络的指标(29日,35- - - - - -38)我们也检查测量作为一个潜在的方法来识别摇摆不定的选民。最后,我们也使用发现社区结构计算每个选民的混合参数和评价,作为一个标识符摇摆不定的选民。然后我们检查实际为每个利益相关者识别为一个独立选举人投票行为由每个网络结构测量和计算每个测量的假阳性率。

本节我们分析利用公司级PJM委员会成员投票的数据由于详细的投票数据只能用于特定的利益相关者的身体。我们不能定量描述政治权力的低级工作小组或任务部队,因为这些程序不公开的数据。我们收集的数据从PJM包含26日投票项的信息从2011年到2015年,包括每个投票的结果和每个利益相关者的方式投票(我们注意,在五年内通过聚合数据我们忽略任何投票网络结构的动态变化。虽然每年的这个结构可能会改变取决于类型的投票问题提交给PJM MC,我们注意到,在此期间有很少的组成变化在PJM涉众组)。数据集还包括利益相关者的信息如姓名、部门、界别分组和其他asset-related特定的利益相关者的信息。

4.1。建设网络投票PJM委员会成员

我们收集的数据从PJM包含26日投票项的信息从2011年到2015年。数据集包含一个简短的描述问题投票表决,每个投票的结果,这样,每个涉众投票。我们的数据集还包括利益相关者的信息如姓名、部门、和其他特定的利益相关者的信息。与许多社交网络因此没有语义信息,我们可以使用它来确定意识形态偏好或对齐选民(39]。我们使用这个投票投票数据构建一个无向网络(30.,33,40),一个顶点表示单个选民在MC和连接到另一个顶点的时候两个顶点(选民)投票在同一边,是的,不,或弃权,在同样的问题上。因此网络连接在我们的投票代表之间的意识形态对齐两个选民在一个特定的问题。这样我们的投票网络有一些共性与类似的观点网络构造在社交媒体平台上(41]。连接,或边缘,由频率加权选民投票的两个连接在一起。图4显示了PJM MC的投票网络连接代表两个利益相关者在投票时“不”在一个特定的问题(没有网络),而图5显示了PJM MC的投票网络连接代表两个利益相关者在投票时“是”在一个特定的问题(是的网络)。我们构建一个网络票弃权,但这个网络是非常稀疏的这里没有显示。

在数据4和5,顶点位于一个五轴代表每一个工业部门的订单程度和大小的顶点加权程度成正比。边缘的颜色代表不同的社区,发现在部分进一步描述4所示。2。在网络中147个节点,有21个非政府组织18个服务条款,61操作系统的,30 EDs, 17 euc。8173年没有网络边缘和平均111.2度以及加权平均284.83度;是的网络有8853个链接平均程度的119.63和505.54的平均加权程度。

4.2。检测强大的联盟

我们应用鲁汶方法(34,40PJM]发现社区结构的网络投票。许多不同的社区发现算法存在(42- - - - - -46];我们选择了鲁汶方法,因为我们的网络有一个相对较小的节点数量和相对较大的平均混合参数(45]。最大化的算法通过迭代过程模块化集群节点和改变社会的任务。模块化是一个函数测量的区别边的数量在社区和随机放置边缘的期望值;它被用在许多研究群落结构的33,40,47- - - - - -51]。因此,高模块化搜索社区结构是可取的,因为它意味着有更多的比预期的边缘社区内,或节点在同一个社区比预期更多的连接(34,40,47,52]。因此,该方案优化模块化测量在网络可能的分割和发现一个部门生产模块化最大的价值。方程(2)是一个模块化的数学表示测量(34),顶点之间的边的重量吗和 , 代表的和边缘的顶点 ,和指定的顶点社区吗 。 和δ函数 是1,如果=和0。

社区检测算法识别三种不同的社区在没有网络,显示绿色,黄色,橙色颜色如图4。这是的网络中识别两个截然不同的社区,红色和蓝色的颜色如图所示5。在投票的背景下,我们解释一个社区联盟在同一个社区,这意味着选民投票比其他社区的选民更频繁地在一起。

表4显示了社区的选民人数的部门没有网络,而表5显示了对网络。选民在ED和EUC部门往往是完全包含在ED-EUC社区,而选民去部门确定社区中分布更为均匀。

我们承认,模块化可以显示分辨率的限制表明未能检测小型社区和有潜在的改进这个限制(46,53]。虽然这仍将作为一个未来的工作,本研究着重于确定大联盟可以行使政治权力(如否决权)。不过,为了解决一个问题的质量检测到社区,我们采用一种测量混合参数(42,54]。这个参数被定义为 在哪里外部节点度吗 ,意味着连接节点的边的数量以外的社区(或共同性边缘)内部节点的程度或intracommunity边的数量。如果高,社区并不明确。换句话说,一个高价值的混合参数表明顶点顶点更连接到不同的社区在社区内。“高”的门槛值不同的文学。文献[55)表明,任何的价值大于0.5被认为是大,(42提出了一个标准是小于 ,在哪里的节点总数和吗社区的节点的数目吗 。表6和7显示混合参数确定社区的不,是的网络,分别。所有社区中确定PJM投票网络满足(建议的条件42),有较低的平均水平比 。只有在没有网络社区2(很大程度上由选民ED和EUC行业因此代表消费者联盟)平均低于0.5,这将满足mixing-parameter阈值显示在[55]。消费者联盟都没有,是的网络最低平均混合参数,表明消费者联盟的选民倾向于拥有相同的立场更频繁地与联盟相比,选民在供应商联盟。

强劲的消费者方面的联合,我们一致认同我们的一些采访的受访者认为消费者方面的利益行使的政治权力大于供应商保持兴趣。回想一下,因为结构的PJM委员会成员投票系统;两个部门投票以同样的方式可以有效地防止任何潜在的规则改变传递。强ED-EUC联盟表明,消费者方面利益具有结构性的投票权。我们看到在四个实例的投票数据集规则变更的提议未能通过,因为ED-EUC联盟。我们不这样做,然而,看到我们的投票数据的一个强大的供应商保持联盟能够确保或预防任何拟议规则变化的通道。信息从我们的采访并阐明为什么消费者方面的利益能够形成一个强大的联盟比供应商保持兴趣。作为一个利益相关者的受访者所说的,“因此,当有负载利益或工业利益投票,你…得到发电机投票是的,原因是他们实际上工业客户伪装成发电机。”(PJM-04)。这句话的含义是,去和行业的利益相关者有一组更异构的利益比选民ED和EUC行业。

4.3。拓扑结构的网络投票

虽然已经有大量研究识别社区,我们所知,投票网络的拓扑结构没有好好研究过,尤其是缺乏研究RTO治理。在本节中,我们比较PJM MC的投票网络的度分布的普遍抽象网络模型:Erdὄs-Renyi (ER),小世界(SW)和优惠附件(PA)。通过这样做,我们可以检查网络投票是否也有类似的属性的抽象网络模型和PJM的投票将网络中现有的社交网络文学。

总结我们的合成网络表所示8。我们生成的合成网络设计具有相同数量的节点和一个类似数量的边缘PJM网络投票。我们的结构分析使用的一个版本PJM投票网络删除近乎一致投票,因为这些选票将倾向于夸大节点度分布。生产合成网络后,我们测试是否Kolmogorov-Smirnov幂律度分布的拟合优度检验(KS)(根据1000年的模拟)48,56- - - - - -58]。参数为随机生成一个ER网络(59)的节点数和概率两个任意节点之间画一条边,这在我们的案例中是边缘的总数除以包含147个节点的所有可能的边数。生成小世界网络的参数(60]维晶格,节点的数量,数量的邻居,和重连概率。我们使用一维,147个节点,28岁的邻居,和重连概率为0.3。28岁的邻居的数量将产生同样数量的边缘,成为实际PJM投票网络边缘(4116)。我们生成三个小世界网络由三个不同的重连概率(0.2、0.3和0.5)60- - - - - -62年]。最后,我们创建了一个有147个节点和4290边的无标度网络。有同样数量的边缘PJM网络投票,我们指定33边缘添加在每个时间步的网络增长。

尽管平均相似度,度分布显示不同的形状:图6显示累积度分布(在对数尺度)的所有三个PJM没有合成网络和网络投票。ER的度分布随机和小世界网络比一般集中在他们的平均度观察合成网络,这是由于小的节点数(n = 147)有高概率的边缘(p = 0.408)。PJM MC投票的度分布网络展览类似形状的优惠附件网络但长尾更明显。

Kolmogorov-Smirnov (KS)测试,也表所示8拒绝零假设,测试样本是来自幂律分布。虽然这是令人惊讶的(尤其是我们的合成优惠附件图),检查尾程度分布显示了为什么。图7给出了幂律适合合成优惠附件图和PJM网络投票。都有fast-decaying尾巴但有一个小的节点数量大于预期的程度。

PJM涉众基于结构的过程中,我们认为这些尾巴选民可能摇摆不定的选民,谁可能会影响最终的投票结果通过切换他们的位置。这个论点背后我们的推理是,如果一个选民连接的程度与同质性可以解释,那么选民只是遵循一个共同的行为:投票的人一起有共同的利益。然而,如果选民与选民比我们与同质性可以解释,就意味着与不同团体选民投票的选民可能会相反的利益。换句话说,给定的群落结构中发现PJM MC选民的尾巴度分布数据6和7是那些投票的联盟在不同的点。

我们因此有了更微妙的视野如何捕获是否尾巴选民们,事实上,摇摆不定的选民。我们已经看到如何期望高度摇摆不定的选民。因为我们的投票网络涵盖了许多不同的投票问题的五年,一个摇摆不定的选民也将连接两个选民,否则是无关的。因此,我们也期待摇摆不定的选民也高中间性中心。最后,我们也期望摇摆不定的选民(即检测到连接到多个社区。,sometimes voting with consumer interests and sometimes voting with supplier interests), implying a high mixing parameter for these voters. Figure8显示了中间性中心分布和PJM的mixing-parameter分布网络投票。大多数选民在网络中间性中心价值较低,在0到0.01之间,但有几个非常中间性中心高于其他节点;四个选民中心超过0.03包括一个选民与中心值超过0.06。mixing-parameter分布比中间状态的分布是对称的,虽然有些没有。

检查我们的网络结构是否措施(节点度、介数中心和混合参数)足以识别摇摆不定的选民,我们将这些措施可能摇摆不定的选民(度分布的尾部)随着时间的比例,这些选民投票的消费者联盟,我们确定为有争议的问题上:基于问题的明确的消费者和供应商之间的分歧和强大的联盟形成的存在(这样一个有争议的问题的一个例子是一组提出定价PJM的发电容量市场的变化,进一步描述(19]。这些提议价格变化将明显受益的供应商和伤害消费者,而其他人会有相反的效果。我们确定了十二这个分析)等有争议的问题。经常用消费者联盟投票或很少建议选民实际上问题不是一个摇摆不定的选民。因此,网络结构措施能够检测潜在的摇摆不定的选民,而评估的频率与消费者联盟投票行为作为一种假阳性测试。

表9显示了假阳性的频率,当我们试图确定使用我们三个摇摆不定的选民结构措施。每一列的表9显示了前十五选民(由名称标识)基于节点度、介数中心,和混合参数。百分比图每个选民的名字旁边的频率与消费者联盟选民投票的有争议的问题。

我们注意到几个重要的观察表9。首先,有相对较少的选民被标识为潜在的摇摆不定的选民,基于这三个网络指标。直接能源和Enerwise选民的例子被确定为潜在的摇摆不定的选民不管使用网络的度量。第二,假阳性率为中间性中心作为一个摇摆不定的选民识别指标很高。三分之二的使用中间性中心确认为摇摆不定的选民投票与消费者联盟100%的时间在有争议的问题或从未投票与消费者联盟在有争议的问题。符合这一标准,假阳性率为节点度是一个十五岁,和假阳性率混合参数为零。中间性的中心可能在这种情况下获取选民,使消费者联盟之间的连接。最后,我们注意到一个高度重叠的那些选民确定为潜在使用节点度和那些摇摆不定的选民使用混合参数识别。十一个选民确定为潜在的摇摆不定的选民使用节点的度也使用混合参数识别。

5。结论

技术变化在电力系统不仅需要物理系统适应整合新技术和市场参与者,而且策略和规则适应技术集成的支持。策略和规则适应的过程,在世界的许多地区,不是由政府或其他中央决策当局的决定但出现政治进程的输出包括利益相关者代表许多不同的利益。这些股东自发决定过程可以建模理论上,但文学的治理区域电力组织最近才试图这样做。

这项工作增加了一个新兴的利益相关者决策过程和电力政策文献形成通过开发和说明一个新颖的方法集成来自利益相关者的定性信息引起认知与定量投票数据;利用社区检测方法识别利益相关者之间政治联盟在地区传播机构;投票和利用网络结构来识别潜在的利益相关者组中摇摆不定的选民。使用PJM地区传播机构在美国作为一个案例研究中,我们从过程引起利益相关者的认知过程参与者通过半结构式访谈。我们对待这些认知假设关于政治权力的存在和拥有和使用的网络表示投票数据PJM评估这些假设。我们发现一些证据来支持客户的感知利益形成一个强大的联盟能够行使某些权力在击败提议在PJM市场规则的改变。我们找不到证据来支持供应商保持利益的感知能够锻炼一个类似的政治权力PJM委员会成员。投票的结构网络,发现社区,尤其是体现在节点度和混合参数,也允许我们确定股东利益者的参与者作为摇摆不定的选民在极具争议的规则的改变。这些摇摆不定的选民往往不与任何一个投票确定联盟的一个一致的基础,因此可能参与投票交易或其他战略活动。

PJM地区传播的框架说明组织在美国移植到其他上下文和代表一个方法定义问题和假设股东自发治理、使用数据从这些过程来构建模型和评估假设和(作为未来工作的一部分)使用这些模型来评估替代结构或投票规则的利益相关者的过程。

附录

采访协议和问题

有三个版本的采访协议使用。这里是第二个和主要版本。第一个版本用于早期采访修改语言,特别是在试探性的问题,更好地反映自然流动的谈话。内容依然在本质上是相同的。一个定制的协议被用于最后的面试目标被申请人的具体就业背景。面试都是半结构式。

打开脚本。我们的研究项目的主要目标是理解在RTOs的决策过程是如何工作的。我们一直试图理解正式的过程;我们需要更好地理解那些参与实际的经验的过程。我们的问题是一个会话指导帮助我们了解你的经验/ ___ (RTO)。

人口/历史

你参与了_____ (RTO) ?调查:你参与了多久________ (RTO) ?

了解决策的过程

你会如何描述在_____ (RTO)利益相关者的过程吗?调查:一个典型的会议是什么样子的?调查:还有其他元素在这个过程中,从网站上的信息我不明白?调查:听起来你有积极的体验;你能告诉我更多关于适用过程中的什么?你会改变什么?听起来你有负面的经验;是什么或者你的一些挑战的变化过程?

我怎么知道什么时候决定了吗?

调查:谁是参与决定什么物品放在议事日程或速度问题通过这个过程吗?

调查:你能提供一个例子吗?

利益相关者或员工工作之外的问题上正式的会议?

【理解经验/ RTOs的感觉】调查:这是如何工作的呢?调查:它是重要的有一定的利益相关者或员工参与一个问题吗?

理解利益相关者群体

谁是利益相关者集团参与[在你工作的问题吗?调查:利益相关者是谁经常参与利益相关者过程?

你会如何描述利益相关者?你会如何描述某些利益相关者团体的影响?我怎么认识不同的利益相关者群体在开会吗?

这是什么喜欢新人参与利益相关者过程吗?

调查:_____(新的利益相关者团体的名字)所要做的是过程的一部分吗?

调查:你怎么知道如果一个新人做错了什么或如何帮助新手求出过程?

理解影响

传播问题,市场和可靠性相关吗?这些是在决策过程中协调吗?什么是你看到在这个过程中一些常见的分歧吗?

人们是如何进入领导岗位的?我试着去了解领导。利益相关者团体确定正式或非正式的领袖吗?你能描述一下董事会/顾问委员会提名过程?

结论

这是我所有的问题。什么我知道或应要求为了理解______ (RTO)的过程,利益相关者组织和参与?

你有什么想问我吗?

你介意别人推荐你认为我应该跟谁会有兴趣参与?

谢谢你的时间。我们真的很感激!

数据可用性

PJM投票数据用于构造网络免费从PJM成员委员会网站http://www.pjm.com/committees-and-groups/committees/mc.aspx。半结构式访谈的信息受到宾夕法尼亚州立大学研究保护办公室为了保护访谈受访者的隐私。数据通讯作者的研究人员满足访问机密数据的标准。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

作者承认在美国国家科学基金会的支持下奖ses - 1261867以及斯隆基金会的支持车间的“技术的本质、社会和工业转型在电力行业,“圣菲研究所2016年3月举行。我们感谢参与者在圣达菲车间和东部CRRI研讨会监管和竞争有益的意见和建议。斯蒂芬妮·雷恩哈特提供的额外的有用的反馈,娜塔莉Nelson-Marsh,克里斯蒂娜·西蒙尼,大卫塘鹅,本杰明·斯塔福德和伊丽莎白·威尔逊。作者致以特别的感谢大卫·安德斯在PJM帮助他理解PJM涉众的过程和相关的定位数据从PJM委员会成员投票结果。