@article{MosaviHosseiniImaniZalzaretal.,
  author    = {Mosavi, Amir and Hosseini Imani, Mahmood and Zalzar, Shaghayegh and Shamshirband, Shahaboddin},
  title     = {Strategic Behavior of Retailers for Risk Reduction and Profit Increment via Distributed Generators and Demand Response Programs},
  series = {Energies},
  volume    = {2018},
  journal   = {Energies},
  number    = {11, 6},
  publisher = {MDPI},
  address   = {Basel},
  doi       = {10.3390/en11061602},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:wim2-20180628-37546},
  pages     = {24},
  abstract  = {Following restructuring of power industry, electricity supply to end-use customers has undergone fundamental changes. In the restructured power system, some of the responsibilities of the vertically integrated distribution companies have been assigned to network managers and retailers. Under the new situation, retailers are in charge of providing electrical energy to electricity consumers who have already signed contract with them. Retailers usually provide the required energy at a variable price, from wholesale electricity markets, forward contracts with energy producers, or distributed energy generators, and sell it at a fixed retail price to its clients. Different strategies are implemented by retailers to reduce the potential financial losses and risks associated with the uncertain nature of wholesale spot electricity market prices and electrical load of the consumers. In this paper, the strategic behavior of retailers in implementing forward contracts, distributed energy sources, and demand-response programs with the aim of increasing their profit and reducing their risk, while keeping their retail prices as low as possible, is investigated. For this purpose, risk management problem of the retailer companies collaborating with wholesale electricity markets, is modeled through bi-level programming approach and a comprehensive framework for retail electricity pricing, considering customers' constraints, is provided in this paper. In the first level of the proposed bi-level optimization problem, the retailer maximizes its expected profit for a given risk level of profit variability, while in the second level, the customers minimize their consumption costs. The proposed programming problem is modeled as Mixed Integer programming (MIP) problem and can be efficiently solved using available commercial solvers. The simulation results on a test case approve the effectiveness of the proposed demand-response program based on dynamic pricing approach on reducing the retailer's risk and increasing its profit. In this paper, the decision-making problem of the retailers under dynamic pricing approach for demand response integration have been investigated. The retailer was supposed to rely on forward contracts, DGs, and spot electricity market to supply the required active and reactive power of its customers. To verify the effectiveness of the proposed model, four schemes for retailer's scheduling problem are considered and the resulted profit under each scheme are analyzed and compared. The simulation results on a test case indicate that providing more options for the retailer to buy the required power of its customers and increase its flexibility in buying energy from spot electricity market reduces the retailers' risk and increases its profit. From the customers' perspective also the retailers'accesstodifferentpowersupplysourcesmayleadtoareductionintheretailelectricityprices. Since the retailer would be able to decrease its electricity selling price to the customers without losing its profitability, with the aim of attracting more customers. Inthiswork,theconditionalvalueatrisk(CVaR)measureisusedforconsideringandquantifying riskinthedecision-makingproblems. Amongallthepossibleoptioninfrontoftheretailertooptimize its profit and risk, demand response programs are the most beneficial option for both retailer and its customers. The simulation results on the case study prove that implementing dynamic pricing approach on retail electricity prices to integrate demand response programs can successfully provoke customers to shift their flexible demand from peak-load hours to mid-load and low-load hours. Comparing the simulation results of the third and fourth schemes evidences the impact of DRPs and customers' load shifting on the reduction of retailer's risk, as well as the reduction of retailer's payment to contract holders, DG owners, and spot electricity market. Furthermore, the numerical results imply on the potential of reducing average retail prices up to 8\%, under demand response activation. Consequently, it provides a win-win solution for both retailer and its customers.},
  subject      = {Risikomanagement},
  language  = {en}
}
@techreport{AlfenRiemannLeideletal.2010,
  author    = {Alfen, Hans Wilhelm and Riemann, Alexander and Leidel, Katja and Fischer, Katrin and Daube, Dirk and Frank-Jungbecker, Andrea and Gleißner, Werner and Wolfrum, Marco},
  title     = {Lebenszyklusorientiertes Risikomanagement f{\"u}r PPP-Projekte im {\"o}ffentlichen Hochbau},
  isbn      = {978-3-86068-431-3},
  doi       = {10.25643/bauhaus-universitaet.1445},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:wim2-20110214-15328},
  year      = {2010},
  abstract  = {Anl{\"a}sslich der Bedeutung und Tragweite des Risikomanagements f{\"u}r die erfolgreiche Abwicklung von Public Private Partnership-Projekten wurde von Juni 2008 bis Oktober 2010 das Forschungsprojekt „Lebenszyklusorientiertes Risikomanagement f{\"u}r PPP-Projekte im {\"o}ffentlichen Hochbau" an der Bauhaus-Universit{\"a}t Weimar umgesetzt. Gef{\"o}rdert wurde das Forschungsprojekt aus den Mitteln der Forschungsinitiative „Zukunft Bau", welche durch das Bundesministerium f{\"u}r Verkehr, Bau und Stadtentwicklung (BMVBS) und dem Bundesamt f{\"u}r Bauwesen und Raumordnung (BBR) als Projekttr{\"a}ger gemeinsam durchgef{\"u}hrt wird. Das Ziel des Forschungsprojektes bestand in der Entwicklung eines Integrierten Risikomanagementsystems (abgek{\"u}rzt: IRMS), das die PPP-Vertragspartner zu einem zielgerichteten und wirtschaftlichen Umgang mit den inkludierten Risiken bef{\"a}higen soll. Dar{\"u}ber hinaus soll das System eine projektspezifische und innerhalb des gegebenen Handlungsspielraums optimale Risikoverteilung erm{\"o}glichen. Der Forschungsbericht untergliedert sich in vier Teile, welche die Arbeitsergebnisse des Forschungsprojektes strukturiert darstellen. Zun{\"a}chst werden im ersten Teil des Forschungsberichtes die Ergebnisse einer empirischen Untersuchung zum Ist-Zustand des Risikomanagements in PPP-Projekten des {\"o}ffentlichen Hochbaus als Grundlage f{\"u}r die weiteren Untersuchungen und Ergebnisse des Forschungsprojektes analysiert. Der zweite Teil des Forschungsprojektes beinhaltet ein Kompendium bzw. Werkzeugkasten der Methoden des Risikomanagements. In ihm werden die Verfahren zur Erlangung von risikobezogenen Erkenntnissen oder praktischen Ergebnissen dargestellt und hinsichtlich ihrer Eigenschaften analysiert. Dar{\"u}ber hinaus werden Allokationskriterien auf der Grundlage der den PPP-Vertragspartnern real zur Verf{\"u}gung stehenden Informationen definiert, die als Basis sowohl f{\"u}r die Selektion vorteilhafter Risikobew{\"a}ltigungsmaßnahmen als auch f{\"u}r den Nachweis der Vorteilhaftigkeit der {\"U}bernahme von Risiken f{\"u}r Auftragnehmer im Risikomanagementprozess dienen. Durch die Anwendung dieser Allokationskriterien im IRMS kann eine optimale Risikoverteilung sowohl f{\"u}r den einzelnen Projektpartner als auch das Gesamtprojekt erreicht werden. Im dritten Teil wird das integrierte Risikomanagement-Prozessmodell {\"u}ber den gesamten Projektlebenszyklus eines PPP-Hochbauprojektes unter Ber{\"u}cksichtigung der relevanten PPP-Vertragspartner dargestellt und erl{\"a}utert. Es stellt einen wesentlichen Beitrag zur Standardisierung dar und bietet die M{\"o}glichkeit f{\"u}r die Praxis, ein Verst{\"a}ndnis f{\"u}r die Abl{\"a}ufe und Anforderungen der anderen Vertragspartner weiter zu entwickeln. Das Modell besteht aus drei Ebenen. Auf der ersten Ebene werden die Prozesse aller PPP-Vertragspartner und ihre Interaktion {\"u}ber den Projektlebenszyklus in einer globalen Prozesslandkarte dargestellt. Die zweite Ebene bildet die vertragspartnerspezifischen Prozesslandkarten ab. Den h{\"o}chsten Detaillierungsgrad weist die dritte Ebene mit den vertragspartnerspezifischen Risikomanagementprozessen auf. Sie bildet die Integration der einzelnen Phasen des Risikomanagementprozesses in die bestehende Ablauforganisation der PPP-Vertragspartner in Form von Prozessflussdiagrammen ab. Von herausragender Bedeutung innerhalb des Risikoprozessmodells ist der Standardprozess Risikoallokation, welcher bei allen Vertragspartnern in den einzelnen Projektphasen verwendet wird. Abh{\"a}ngig von der jeweiligen Zielstellung seiner Verwendung bef{\"a}higt er sowohl zur Ermittlung der optimalen Risikoallokation unter dem gegebenen Handlungsspielraum des Anwenders als auch zur Auswahl einer optimalen Risikobew{\"a}ltigung f{\"u}r ein Einzelrisiko bzw. Risikob{\"u}ndel innerhalb eines bestehenden Steuerungskonzeptes. Der vierte Teil f{\"u}hrt die Erkenntnisse der vorhergehenden B{\"a}nde in der exemplarischen Ausgestaltung des IRMS zusammen. Es besteht aus dem auf die PPP-Prozesse abgestimmten integrierten Risikomanagement-Prozessmodell, den zu den einzelnen Prozessen geh{\"o}renden Methoden sowie organisationsspezifischen Festlegungen. Um die Anwendbarkeit eines solchen IRMS aufzuzeigen, wird exemplarisch die methodische Ausgestaltung des Standardprozesses Risikoallokation vorgestellt.},
  subject      = {Risikomanagement},
  language  = {de}
}