Industry Insights

The Power of Prices

November 19, 2014

It’s 3 p.m. on a warm summer San Diego afternoon. My south facing windows are hot to the touch, but the building air conditioning units efficiently maintain a comfortable temperature. Nevertheless, it’s now time to stretch my legs and breathe some fresh air.



I exit the front door of the building and turn right, following the path along the building through the shade. As I reach the end of the building, once again, I turn right and see a world without prices. That’s right, an electric vehicle with a long extension cord snaking its way into the building.

I can’t speak to the moral qualities of this picture. I do not know what the electric charging arrangement is between the car and building owner. Perhaps there is an agreement or charge back mechanism that allows this person to charge the EV in this manner. Or perhaps it’s just stealing. In fact, I technically don’t know whether or not the car is plugged in beyond the locked mirrored doors.

But, I do consider the economics of this picture and wonder. For the past couple years, utilities have explored time-of-use rates, EV rates, and EV load shape impacts. In all those studies, price is assumed to change customer behavior leading to higher off-peak usages. Yet, sitting before my very eyes is a prime example of what happens in a world with incorrect price signals (whether incorrect, hidden, or ignored). Without an appropriate price signal (or maybe you just don’t care about the cost), the rational thing to do is charge your car during the peak hours just in time for the commute home. As forecasters, let’s hope they get the price signals correct.

By Mark Quan


Principal Forecast Consultant


Mark Quan est consultant principal en prévisions au sein de la division des prévisions d'Itron. Depuis qu'il a rejoint Itron en 1997, M. Quan s'est spécialisé dans les solutions de prévision énergétique à court et à long terme, ainsi que dans les projets de recherche sur la charge. Quan a développé et mis en œuvre plusieurs systèmes de prévision automatisés pour prédire la demande système du lendemain, les profils de charge et la consommation au détail pour des entreprises aux États-Unis et au Canada. Les solutions de prévision à court terme comprennent des systèmes pour le « Midwest Independent System Operator » (MISO) et le « California Independent System Operator » (CAISO). Les solutions de prévision à long terme comprennent le développement et le soutien des prévisions à long terme (ventes et clients) pour des clients tels que « Dairyland Power » et « Omaha Public Power District ». Ces prévisions comprennent des informations sur l'utilisation finale et les impacts de la gestion de la demande dans un cadre économétrique. Enfin, Quan a participé à la mise en œuvre de systèmes de recherche de charge, notamment chez Snohomish PUD. Avant de rejoindre Itron, Quan a travaillé dans les secteurs du gaz, de l'électricité et de l'entreprise chez Pacific Gas and Electric Company (PG&E), où il a participé à la restructuration du secteur, à la planification de l'électricité et à la planification du gaz naturel. M. Quan est titulaire d'un master en recherche opérationnelle de l'université de Stanford et d'une licence en mathématiques appliquées de l'université de Californie à Los Angeles.


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