Extracorporeal Membrane Oxygenation for Severe Acute Respiratory Distress Syndrome associated with COVID-19: An Emulated Target Trial Analysis.

RATIONALE: Whether COVID patients may benefit from extracorporeal membrane oxygenation (ECMO) compared with conventional invasive mechanical ventilation (IMV) remains unknown. OBJECTIVES: To estimate the effect of ECMO on 90-Day mortality vs IMV only Methods: Among 4,244 critically ill adult patients with COVID-19 included in a multicenter cohort study, we emulated a target trial comparing the treatment strategies of initiating ECMO vs. no ECMO within 7 days of IMV in patients with severe acute respiratory distress syndrome (PaO2/FiO2 <80 or PaCO2 ≥60 mmHg). We controlled for confounding using a multivariable Cox model based on predefined variables. MAIN RESULTS: 1,235 patients met the full eligibility criteria for the emulated trial, among whom 164 patients initiated ECMO. The ECMO strategy had a higher survival probability at Day-7 from the onset of eligibility criteria (87% vs 83%, risk difference: 4%, 95% CI 0;9%) which decreased during follow-up (survival at Day-90: 63% vs 65%, risk difference: -2%, 95% CI -10;5%). However, ECMO was associated with higher survival when performed in high-volume ECMO centers or in regions where a specific ECMO network organization was set up to handle high demand, and when initiated within the first 4 days of MV and in profoundly hypoxemic patients. CONCLUSIONS: In an emulated trial based on a nationwide COVID-19 cohort, we found differential survival over time of an ECMO compared with a no-ECMO strategy. However, ECMO was consistently associated with better outcomes when performed in high-volume centers and in regions with ECMO capacities specifically organized to handle high demand. This article is open access and distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial No Derivatives License 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)

Modélisation de l’évolution des prix sur le marché de l’électricité dans un contexte de forte pénétration des énergies renouvelables

Les marchés de l'électricité se sont développés au cours des dernières décennies à travers le monde afin faciliter les échanges entre producteurs et consommateurs. Du fait de l'évolution des prix de gros de l'électricité en fonction de l'équilibre offre-demande, de nouveaux risques et opportunités émergent constamment, non seulement pour les acteurs du marché mais aussi pour la société dans son ensemble. L'évolution des prix est particulièrement incertaine dans le contexte de la transition énergétique en raison de changements considérables au sein du système électrique, notamment l'importance croissante des renouvelables dans le mix électrique. Néanmoins, anticiper les possibles évolutions des prix est nécessaire pour prendre des décisions à long terme adéquates en ce qui concerne les investissements, la conception des règles de marché et la définition de politiques publiques.L'objectif principal de cette thèse est de proposer une méthode pour simuler des séries temporelles pluriannuelles des prix de l'électricité sur les marchés journaliers. La nouveauté de notre modèle réside dans son objectif de rapprocher (i) les méthodes d'optimisation qui permettent d'estimer le coût total minimal pour fournir l'électricité, et (ii) les méthodes basées sur les données qui visent à inférer à partir des tendances observées la façon dont le marché résout efficacement ce problème d'allocation des ressources. Le rapprochement de ces deux approches permet de s'appuyer sur des fondements théoriques solides tout en considérant les effets observés en pratique.Le modèle proposé tient compte des contraintes physiques qui s'imposent à la fourniture d'électricité, tout en reflétant le mécanisme réel de formation des prix sur les marchés journaliers (ordre de préséance économique et principe de la tarification marginale). Un avantage clé de notre méthode est qu'elle permet d'exploiter pleinement les données de marché (par exemple, les historiques de prix et les courbes d'offre), ainsi que les données du système électrique (par exemple, la disponibilité des unités de production et l'évolution de la demande). Pour cela, nous proposons une paramétrisation des ordres de vente complétée d'une méthode d'estimation statistique pour fixer les valeurs de ces paramètres. Cette technique de modélisation offre une grande modularité et nous permet de prendre en compte l'influence de plusieurs facteurs influant sur les prix de marché, tels que les enchères stratégiques qui diffèrent du coût marginal de production. De ce fait, nous sommes capables de simuler des séries temporelles de prix qui présentent des dynamiques représentatives des variations horaires observées pour les prix sur les marchés journaliers. Ce modèle validé est ensuite exploité à travers des études prospectives évaluant les potentielles évolutions des prix de gros de l'électricité dans le cadre de futurs scénarios technico-économiques.Electricity markets have been developed worldwide during the past decades to facilitate energy transaction. Since wholesale electricity prices evolve depending on the supply-demand equilibrium, risks and opportunities constantly emerge, not only for market participants but also for society as a whole. The evolution of prices is especially uncertain in the context of the energy transition due to considerable changes in the power system, notably the growing importance of renewables in the electricity mix. Nevertheless, anticipating possible price developments is needed to make adequate long-term decisions in terms of investments, market design, and public policies.The main objective of this thesis is to propose a method to simulate multiannual time series of electricity prices on day-ahead markets. The novelty of our model lies in its goal to bridge the gap between (i) optimization methods that estimate the minimal total cost to supply electricity, and (ii) data-driven methods that aim at capturing the observed trends in how the market effectively solves this resource allocation problem. Bringing the two approaches together enables us to build upon robust theoretical foundations without neglecting the effects observed in practice.The proposed model accounts for the physical constraints imposed on electricity delivery, while also reflecting the actual price formation mechanism on day-ahead markets (merit order and marginal pricing). A key advantage of our method is that it makes possible to fully exploit market data (e.g. historical prices, supply curves), as well as power system data (e.g. availability of generation units, evolution of demand). To this end, we propose a parametrization of sell orders, and a statistical estimation method to set the values of these parameters. This modelling technique offers great modularity and allows us to consider the influence of multiple price drivers, such as strategic bidding. As a result, we are able to simulate time series of prices, which display dynamics similar to the hourly price variations observed on day-ahead markets. This validated model is then exploited to conduct prospective studies in order to assess the potential evolution of wholesale electricity prices under future techno-economic scenarios

Modélisation de l’évolution des prix sur le marché de l’électricité dans un contexte de forte pénétration des énergies renouvelables

Electricity markets have been developed worldwide during the past decades to facilitate energy transaction. Since wholesale electricity prices evolve depending on the supply-demand equilibrium, risks and opportunities constantly emerge, not only for market participants but also for society as a whole. The evolution of prices is especially uncertain in the context of the energy transition due to considerable changes in the power system, notably the growing importance of renewables in the electricity mix. Nevertheless, anticipating possible price developments is needed to make adequate long-term decisions in terms of investments, market design, and public policies.The main objective of this thesis is to propose a method to simulate multiannual time series of electricity prices on day-ahead markets. The novelty of our model lies in its goal to bridge the gap between (i) optimization methods that estimate the minimal total cost to supply electricity, and (ii) data-driven methods that aim at capturing the observed trends in how the market effectively solves this resource allocation problem. Bringing the two approaches together enables us to build upon robust theoretical foundations without neglecting the effects observed in practice.The proposed model accounts for the physical constraints imposed on electricity delivery, while also reflecting the actual price formation mechanism on day-ahead markets (merit order and marginal pricing). A key advantage of our method is that it makes possible to fully exploit market data (e.g. historical prices, supply curves), as well as power system data (e.g. availability of generation units, evolution of demand). To this end, we propose a parametrization of sell orders, and a statistical estimation method to set the values of these parameters. This modelling technique offers great modularity and allows us to consider the influence of multiple price drivers, such as strategic bidding. As a result, we are able to simulate time series of prices, which display dynamics similar to the hourly price variations observed on day-ahead markets. This validated model is then exploited to conduct prospective studies in order to assess the potential evolution of wholesale electricity prices under future techno-economic scenarios.Les marchés de l'électricité se sont développés au cours des dernières décennies à travers le monde afin faciliter les échanges entre producteurs et consommateurs. Du fait de l'évolution des prix de gros de l'électricité en fonction de l'équilibre offre-demande, de nouveaux risques et opportunités émergent constamment, non seulement pour les acteurs du marché mais aussi pour la société dans son ensemble. L'évolution des prix est particulièrement incertaine dans le contexte de la transition énergétique en raison de changements considérables au sein du système électrique, notamment l'importance croissante des renouvelables dans le mix électrique. Néanmoins, anticiper les possibles évolutions des prix est nécessaire pour prendre des décisions à long terme adéquates en ce qui concerne les investissements, la conception des règles de marché et la définition de politiques publiques.L'objectif principal de cette thèse est de proposer une méthode pour simuler des séries temporelles pluriannuelles des prix de l'électricité sur les marchés journaliers. La nouveauté de notre modèle réside dans son objectif de rapprocher (i) les méthodes d'optimisation qui permettent d'estimer le coût total minimal pour fournir l'électricité, et (ii) les méthodes basées sur les données qui visent à inférer à partir des tendances observées la façon dont le marché résout efficacement ce problème d'allocation des ressources. Le rapprochement de ces deux approches permet de s'appuyer sur des fondements théoriques solides tout en considérant les effets observés en pratique.Le modèle proposé tient compte des contraintes physiques qui s'imposent à la fourniture d'électricité, tout en reflétant le mécanisme réel de formation des prix sur les marchés journaliers (ordre de préséance économique et principe de la tarification marginale). Un avantage clé de notre méthode est qu'elle permet d'exploiter pleinement les données de marché (par exemple, les historiques de prix et les courbes d'offre), ainsi que les données du système électrique (par exemple, la disponibilité des unités de production et l'évolution de la demande). Pour cela, nous proposons une paramétrisation des ordres de vente complétée d'une méthode d'estimation statistique pour fixer les valeurs de ces paramètres. Cette technique de modélisation offre une grande modularité et nous permet de prendre en compte l'influence de plusieurs facteurs influant sur les prix de marché, tels que les enchères stratégiques qui diffèrent du coût marginal de production. De ce fait, nous sommes capables de simuler des séries temporelles de prix qui présentent des dynamiques représentatives des variations horaires observées pour les prix sur les marchés journaliers. Ce modèle validé est ensuite exploité à travers des études prospectives évaluant les potentielles évolutions des prix de gros de l'électricité dans le cadre de futurs scénarios technico-économiques

Modélisation de l’évolution des prix sur le marché de l’électricité dans un contexte de forte pénétration des énergies renouvelables

Electricity markets have been developed worldwide during the past decades to facilitate energy transaction. Since wholesale electricity prices evolve depending on the supply-demand equilibrium, risks and opportunities constantly emerge, not only for market participants but also for society as a whole. The evolution of prices is especially uncertain in the context of the energy transition due to considerable changes in the power system, notably the growing importance of renewables in the electricity mix. Nevertheless, anticipating possible price developments is needed to make adequate long-term decisions in terms of investments, market design, and public policies.The main objective of this thesis is to propose a method to simulate multiannual time series of electricity prices on day-ahead markets. The novelty of our model lies in its goal to bridge the gap between (i) optimization methods that estimate the minimal total cost to supply electricity, and (ii) data-driven methods that aim at capturing the observed trends in how the market effectively solves this resource allocation problem. Bringing the two approaches together enables us to build upon robust theoretical foundations without neglecting the effects observed in practice.The proposed model accounts for the physical constraints imposed on electricity delivery, while also reflecting the actual price formation mechanism on day-ahead markets (merit order and marginal pricing). A key advantage of our method is that it makes possible to fully exploit market data (e.g. historical prices, supply curves), as well as power system data (e.g. availability of generation units, evolution of demand). To this end, we propose a parametrization of sell orders, and a statistical estimation method to set the values of these parameters. This modelling technique offers great modularity and allows us to consider the influence of multiple price drivers, such as strategic bidding. As a result, we are able to simulate time series of prices, which display dynamics similar to the hourly price variations observed on day-ahead markets. This validated model is then exploited to conduct prospective studies in order to assess the potential evolution of wholesale electricity prices under future techno-economic scenarios.Les marchés de l'électricité se sont développés au cours des dernières décennies à travers le monde afin faciliter les échanges entre producteurs et consommateurs. Du fait de l'évolution des prix de gros de l'électricité en fonction de l'équilibre offre-demande, de nouveaux risques et opportunités émergent constamment, non seulement pour les acteurs du marché mais aussi pour la société dans son ensemble. L'évolution des prix est particulièrement incertaine dans le contexte de la transition énergétique en raison de changements considérables au sein du système électrique, notamment l'importance croissante des renouvelables dans le mix électrique. Néanmoins, anticiper les possibles évolutions des prix est nécessaire pour prendre des décisions à long terme adéquates en ce qui concerne les investissements, la conception des règles de marché et la définition de politiques publiques.L'objectif principal de cette thèse est de proposer une méthode pour simuler des séries temporelles pluriannuelles des prix de l'électricité sur les marchés journaliers. La nouveauté de notre modèle réside dans son objectif de rapprocher (i) les méthodes d'optimisation qui permettent d'estimer le coût total minimal pour fournir l'électricité, et (ii) les méthodes basées sur les données qui visent à inférer à partir des tendances observées la façon dont le marché résout efficacement ce problème d'allocation des ressources. Le rapprochement de ces deux approches permet de s'appuyer sur des fondements théoriques solides tout en considérant les effets observés en pratique.Le modèle proposé tient compte des contraintes physiques qui s'imposent à la fourniture d'électricité, tout en reflétant le mécanisme réel de formation des prix sur les marchés journaliers (ordre de préséance économique et principe de la tarification marginale). Un avantage clé de notre méthode est qu'elle permet d'exploiter pleinement les données de marché (par exemple, les historiques de prix et les courbes d'offre), ainsi que les données du système électrique (par exemple, la disponibilité des unités de production et l'évolution de la demande). Pour cela, nous proposons une paramétrisation des ordres de vente complétée d'une méthode d'estimation statistique pour fixer les valeurs de ces paramètres. Cette technique de modélisation offre une grande modularité et nous permet de prendre en compte l'influence de plusieurs facteurs influant sur les prix de marché, tels que les enchères stratégiques qui diffèrent du coût marginal de production. De ce fait, nous sommes capables de simuler des séries temporelles de prix qui présentent des dynamiques représentatives des variations horaires observées pour les prix sur les marchés journaliers. Ce modèle validé est ensuite exploité à travers des études prospectives évaluant les potentielles évolutions des prix de gros de l'électricité dans le cadre de futurs scénarios technico-économiques

Modélisation de l’évolution des prix sur le marché de l’électricité dans un contexte de forte pénétration des énergies renouvelables

Electricity markets have been developed worldwide during the past decades to facilitate energy transaction. Since wholesale electricity prices evolve depending on the supply-demand equilibrium, risks and opportunities constantly emerge, not only for market participants but also for society as a whole. The evolution of prices is especially uncertain in the context of the energy transition due to considerable changes in the power system, notably the growing importance of renewables in the electricity mix. Nevertheless, anticipating possible price developments is needed to make adequate long-term decisions in terms of investments, market design, and public policies.The main objective of this thesis is to propose a method to simulate multiannual time series of electricity prices on day-ahead markets. The novelty of our model lies in its goal to bridge the gap between (i) optimization methods that estimate the minimal total cost to supply electricity, and (ii) data-driven methods that aim at capturing the observed trends in how the market effectively solves this resource allocation problem. Bringing the two approaches together enables us to build upon robust theoretical foundations without neglecting the effects observed in practice.The proposed model accounts for the physical constraints imposed on electricity delivery, while also reflecting the actual price formation mechanism on day-ahead markets (merit order and marginal pricing). A key advantage of our method is that it makes possible to fully exploit market data (e.g. historical prices, supply curves), as well as power system data (e.g. availability of generation units, evolution of demand). To this end, we propose a parametrization of sell orders, and a statistical estimation method to set the values of these parameters. This modelling technique offers great modularity and allows us to consider the influence of multiple price drivers, such as strategic bidding. As a result, we are able to simulate time series of prices, which display dynamics similar to the hourly price variations observed on day-ahead markets. This validated model is then exploited to conduct prospective studies in order to assess the potential evolution of wholesale electricity prices under future techno-economic scenarios.Les marchés de l'électricité se sont développés au cours des dernières décennies à travers le monde afin faciliter les échanges entre producteurs et consommateurs. Du fait de l'évolution des prix de gros de l'électricité en fonction de l'équilibre offre-demande, de nouveaux risques et opportunités émergent constamment, non seulement pour les acteurs du marché mais aussi pour la société dans son ensemble. L'évolution des prix est particulièrement incertaine dans le contexte de la transition énergétique en raison de changements considérables au sein du système électrique, notamment l'importance croissante des renouvelables dans le mix électrique. Néanmoins, anticiper les possibles évolutions des prix est nécessaire pour prendre des décisions à long terme adéquates en ce qui concerne les investissements, la conception des règles de marché et la définition de politiques publiques.L'objectif principal de cette thèse est de proposer une méthode pour simuler des séries temporelles pluriannuelles des prix de l'électricité sur les marchés journaliers. La nouveauté de notre modèle réside dans son objectif de rapprocher (i) les méthodes d'optimisation qui permettent d'estimer le coût total minimal pour fournir l'électricité, et (ii) les méthodes basées sur les données qui visent à inférer à partir des tendances observées la façon dont le marché résout efficacement ce problème d'allocation des ressources. Le rapprochement de ces deux approches permet de s'appuyer sur des fondements théoriques solides tout en considérant les effets observés en pratique.Le modèle proposé tient compte des contraintes physiques qui s'imposent à la fourniture d'électricité, tout en reflétant le mécanisme réel de formation des prix sur les marchés journaliers (ordre de préséance économique et principe de la tarification marginale). Un avantage clé de notre méthode est qu'elle permet d'exploiter pleinement les données de marché (par exemple, les historiques de prix et les courbes d'offre), ainsi que les données du système électrique (par exemple, la disponibilité des unités de production et l'évolution de la demande). Pour cela, nous proposons une paramétrisation des ordres de vente complétée d'une méthode d'estimation statistique pour fixer les valeurs de ces paramètres. Cette technique de modélisation offre une grande modularité et nous permet de prendre en compte l'influence de plusieurs facteurs influant sur les prix de marché, tels que les enchères stratégiques qui diffèrent du coût marginal de production. De ce fait, nous sommes capables de simuler des séries temporelles de prix qui présentent des dynamiques représentatives des variations horaires observées pour les prix sur les marchés journaliers. Ce modèle validé est ensuite exploité à travers des études prospectives évaluant les potentielles évolutions des prix de gros de l'électricité dans le cadre de futurs scénarios technico-économiques

Data-driven structural modeling of electricity price dynamics

International audienceIn many countries, electricity prices on day-ahead auction markets result from a market clearing designed to maximize social welfare. For each hour of the day, the market price can be represented as the intersection of a supply and demand curve. Structural market models reflect this price formation mechanism and are widely used in prospective studies guiding long-term decisions (e.g. investments and market design). However, simulating the supply curve in these models proves challenging since estimating the sell orders it comprises (i.e. offer prices and corresponding quantities) typically requires formulating numerous techno-economic hypotheses about power system assets and the behaviors of market participants. Due to imperfect competition, real market prices differ from the theoretical optimum, but modeling this difference is not straightforward. The objective of this work is to propose a model to simulate prices on day-ahead markets that account for the optimal economic dispatch of generation units, while also making use of historical day-ahead market prices. Inferring from historical data is especially important when not all information is made public (e.g. bidding strategies) or due to difficulty in accurately accounting for qualitative notions in quantitative models (e.g. market power). In this paper we propose a method for the parametrization of sell orders associated with production units. The estimation algorithm for this parametrization makes it possible to mitigate the requirement for analytic formulation of all of the above-mentioned aspects and to take advantage of the ever-increasing volume of available data on power systems (e.g. technical and market data). Parametrized orders also offer the possibility to account for various factors in a modular fashion, such as the strategic behavior of market participants. The proposed approach is validated using data related to the French day-ahead market and power system, for the period from 2015 to 2018

Simulation of day-ahead electricity market prices using a statistically calibrated structural model

International audienceAnticipating electricity prices on the day-ahead market has become a key issue for both risk assessment and revenue optimization. In this paper, we propose to generate time series of prices with an hourly resolution using a structural model that simulates a simplified market clearing process. The aggregated supply curves in this model are composed of orders based on the available capacity of generation units. The ask prices are parametrized, and the calibration is performed by applying statistical learning to historical market and power system data. To reflect the strategic behavior of market participants, these prices depend on the scarcity of power at the national level. The model's performance is assessed based on the case of France with a one-year horizon and data from 2013-2015. This approach illustrates how open data on the electric power system enable links to be drawn between technical constraints and price formation

Forecasting regional wind production based on weather similarity and site clustering for the EEM20 Competition

International audiencePrecise probabilistic forecasting tools of wind power generation are essential for solving problems related to the impact of wind generation uncertainty on electrical systems. In this context, the International Conference on the European Energy Market EEM20 set up a competition aiming at forecasting wind power generation for the four Swedish bidding zones. Participants had to generate day-ahead quantile forecasts of the aggregated wind power production from Numerical Weather Predictions (NWPs) ensembles provided all over the country [1]

Probabilistic Forecasting of Regional Wind Power Generation for the EEM20 Competition: a Physics-oriented Machine Learning Approach

International audienceVariable renewable energy has a growing impact on electricity markets and power systems in many regions of the world. In this context, the 17th International Conference on the European Energy Market EEM20 set up a competition to develop probabilistic forecasting tools of wind production at a regional level. This paper proposes an adaptive approach for regional wind power forecasting. A physics-oriented pre-processing of the data delivers analog weather patterns and wind-power-related variables, then a k-means clustering of wind farms further reduces the dimension of the problem. The generated representative features feed a Quantile Regression Forests model that produces sharp and reliable predictions. As a result, our model won the competition with a relative improvement of the average pinball loss of 6.7% and 14.7%, compared to the teams ranked second and third respectively