<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE ArticleSet PUBLIC "-//NLM//DTD PubMed 2.7//EN" "https://dtd.nlm.nih.gov/ncbi/pubmed/in/PubMed.dtd">
<ArticleSet>
<Article>
<Journal>
				<PublisherName>رئیس دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر</PublisherName>
				<JournalTitle>مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز</JournalTitle>
				<Issn>2008-7799</Issn>
				<Volume>55</Volume>
				<Issue>4</Issue>
				<PubDate PubStatus="epublish">
					<Year>2025</Year>
					<Month>12</Month>
					<Day>22</Day>
				</PubDate>
			</Journal>
<ArticleTitle>Ex-ante Dynamic Capacity Withholding Assessment of Virtual Power Plants in Local Electricity Market</ArticleTitle>
<VernacularTitle>ارزیابی پیشگیرانه ممانعت ظرفیت پویا نیروگاه های مجازی در بازار برق محلی</VernacularTitle>
			<FirstPage>719</FirstPage>
			<LastPage>730</LastPage>
			<ELocationID EIdType="pii">20543</ELocationID>
			
<ELocationID EIdType="doi">10.22034/tjee.2025.66260.4983</ELocationID>
			
			<Language>FA</Language>
<AuthorList>
<Author>
					<FirstName>محمدرضا</FirstName>
					<LastName>شیخ ها</LastName>
<Affiliation>دانشگاه شهید بهشتی</Affiliation>

</Author>
<Author>
					<FirstName>مهرداد</FirstName>
					<LastName>ستایش نظر</LastName>
<Affiliation>دانشیار/دانشگاه شهید بهشتی-پردیس فنی و مهندسی عباسپور</Affiliation>

</Author>
</AuthorList>
				<PublicationType>Journal Article</PublicationType>
			<History>
				<PubDate PubStatus="received">
					<Year>2025</Year>
					<Month>03</Month>
					<Day>13</Day>
				</PubDate>
			</History>
		<Abstract>This paper introduces an algorithm for the Local Electricity Market Operator (LMO) in distribution networks to assess dynamic capacity withholding by Virtual Power Plants (VPPs). Its main contribution is providing ex-ante indices to evaluate this withholding. The paper also quantitatively analyzes how LMO&#039;s risk aversion impacts the market power exerted by these withholding groups. The day-ahead market problem is tackled in three stages: estimating VPPs&#039; optimal withholding strategy, determining optimal system scheduling, and analyzing network configuration changes to reduce market power. The results indicate that the exercise of market power by capacity-withholding groups increases the LMO&#039;s cost by an average of 35%. Furthermore, the simulation of collusion in the proposed model reveals that the market power of capacity-withholding groups increases by an average of 5% under the risk-averse behavior of LMO. Moreover, the results demonstrate that proactively restructuring the network according to the proposed algorithm on the 123-bus IEEE test system can reduce the market power of capacity-withholding groups and lower the average index to 25.12%.</Abstract>
			<OtherAbstract Language="FA">این مقاله الگوریتمی را برای بهره بردار بازار برق محلی به منظور ارزیابی ممانعت ظرفیت پویا نیروگاه های مجازی شرکت کننده در بازار انرژی الکتریسیته محلی ارایه داده است. مهمترین نوآوری این مقاله ارایه شاخص هایی به جهت شناسایی ممانعت ظرفیت نیروگاه های مجازی است. همچنین به صورت کمی تاثیر تصمیم گیری ریسک گریز بهره بردار بازار محلی بر افزایش قدرت بازار گروه های ممانعت کننده ظرفیت تحلیل شده است. تحلیل مساله بازار روز-پیش دارای سه گام اساسی است: الف) تخمین استراتژی نیروگاه های ممانعت کننده ظرفیت. ب) تعیین برنامه ریزی بهینه سیستم در افق زمانی روز-پیش. پ) بررسی تاثیر تغییر آرایش شبکه بر کاهش قدرت بازار گروه های ممانعت کننده ظرفیت است. الگوریتم پیشنهادی بر روی یک شبکه استاندارد IEEE شامل 123 شین در افق زمانی روز پیش مورد ارزیابی قرار گرفته است و نتایج نشان می دهد که هزینه ها سیستم بطور متوسط 25.12% افزایش یافته است.</OtherAbstract>
		<ObjectList>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">بازار برق محلی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">شبکه های توزیع فعال</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">نیروگاه های مجازی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">ممانعت ظرفیت پویا</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">استراتژی قیمت دهی</Param>
			</Object>
		</ObjectList>
<ArchiveCopySource DocType="pdf">https://tjee.tabrizu.ac.ir/article_20543_305bb66d546d4e22c9f740976aea35c5.pdf</ArchiveCopySource>
</Article>
</ArticleSet>
