Electricity trading through both pool and bilateral markets: integration of self-scheduling models in the MAN-REM simulation software

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Afonso Mota Cardoso Neves da
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/27353
Resumo: Tese de mestrado integrado, Engenharia da Energia e do Ambiente, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2016
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spelling Electricity trading through both pool and bilateral markets: integration of self-scheduling models in the MAN-REM simulation softwareOptimização de agendamento da produçãoGestão de portofolioMercado em BolsaContratos bilateraisSistemas multi-agenteTeses de mestrado - 2016Departamento de Engenharia Geográfica, Geofísica e EnergiaTese de mestrado integrado, Engenharia da Energia e do Ambiente, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2016The development of the electrical sector whether in the new business model resulting from the liberalisation of a traditionally state-controlled and/or state-regulated sector or due to the deployment of new clean electricity production technologies poses big challenges. In particular, the advent of renewable energy and the massive penetration of variable renewable electricity have shaken some of the traditional pillars of the electricity sector. Despite being the symbol of a liberalised market, the pool market is a trading mechanism which induces great uncertainty on market participants’ operations, becoming a considerable source of risk to the goals defined by the electricity sector’s companies, particularly the goal of profit maximisation. In this context, the first objective of this work is the extension of the multi-agent electricity market simulator (MAN-REM), developed by the Portuguese National Laboratory of Energy and Geology, allowing greater and better operation and mainly more interactivity of this software regarding the profit maximisation of generation companies through the optimisation of their portfolio’s production scheduling. After the development of a mouse and keyboard based interface which greatly facilitates the interaction with users and provides a functioning structure, three profit optimisation models were programmed and added to the software. Each of these models is characterised by its own portfolio composition, including the following technology portfolios: thermal, hydro and wind, and thermal and wind. After the extension of the simulator with these new features, this work focused on demonstration of the optimisation models, aiming to investigate their response to di↵erent input values, namely to market prices forecasts (necessary to the self-scheduling algorithms). Additionally, a second case study was considered to use some of the initial features of MAN-REM to demonstrate the sensibility of market-clearing to higher wind production ratios. The results of the first case study revealed a good logical coordination between the equations of each optimisation model and the output values. Furthermore, the second case study demonstrated the well-known impact of high levels of variable generation on market clearing prices.A evolução do sector eléctrico, tanto ao nível do seu modelo de negócio através da liberalização de um mercado há muito controlado e/ou regulado pelos estados, quer ao nível da evolução das tecnologias de produção de energia eléctrica, apresenta grandes desafios. O advento das energias renováveis e a penetração massiva da produção de eletricidade de cariz variável vieram abalar alguns do princípios pelos quais o sector sempre se regeu. Apesar de se assumir como o mecanismo símbolo de um regime de mercado liberalizado, o mercado em bolsa (pool ) induz grande incerteza nas operações dos agentes que nele participam, tornando-se uma fonte de risco para os objectivos traçados por cada agente, podendo representar, em última análise, perdas não negligenciáveis que se refletem nos balanços das empresas e, por conseguinte, na sua sustentabilidade financeira a médio e longo prazo. A opção por contratos bilaterais de compra e venda de energia eléctrica, cujas condições de transação são detalhadamente definidas após negociação e acordo entre as partes, torna-se, deste modo, uma opção de mitigação do risco em que os agentes de mercado incorrem. Nesta perspectiva, o objectivo deste trabalho é composto, numa primeira fase, pela extensão do simulador multi-agente de mercados de energia, MAN-REM, desenvolvido pelo Laboratório Nacional de Energia e Geologia (LNEG), permitindo uma maior operacionalidade e interatividade do software na sua vertente de maximização do lucro das empresas (agentes) de produção de energia eléctrica, através da optimização do agendamento de operações da sua carteira de ativos, no que respeita às infraestruturas de produção de energia eléctrica. O plano de agendamento é calculado com base nas características técnicas de cada central, como o custo de produção fixo, custo de produção variável, custo de desligamento, custo de ligação e, no caso de centrais térmicas, custos de emissão de gases de efeito de estufa. A soma de todos estes factores (quando aplicáveis) representa, nos modelos de optimização considerados, o encargo financeiro decorrente da produção de energia eléctrica que deverá ser minorado pela colocação informada de volumes de energia no mercado, permitindo a anulação dos custos através da majoração dos proveitos. Consequentemente, as previsões de disponibilidade de produção de centrais eléctricas de cariz variável — traduzidas através de dados horários de velocidade do vento (para a geração eólica) e escorrência de ´aguas (para a produção hídrica) — e a estimativa de preços de mercado para compra e venda de energia eléctrica, são também dados de entrada essenciais, que permitem a um produtor “prever” quais as unidades de produção rentáveis a uma determinada hora e qual a forma mais benéfica para a sua venda: o mercado em bolsa ou a contratação bilateral. A construção de um conjunto de janelas, em linguagem JAVA, que permitam definir uma interface de apoio ao manuseamento das novas funcionalidades de agendamento, foi uma fase essencial do trabalho. As diversas janelas criadas permitem simular as funções de adição manual de novos agentes produtores — incluindo todas as características técnicas dos seus portfólios segundo as várias tecnologias de produção inerentes a cada central —, a adição de novos agentes a partir de ficheiros de dados externos (EXCEL), a optimização do agendamento da produção de um agente, a visualização de dados de saída detalhados do processo de optimização e, finalmente, a simulação de uma plataforma electrónica de casamento automático de ofertas compra e venda de energia em ambiente de transação bilateral. Adicionalmente, foram programados três modelos de optimização de lucro através do agendamento da produção de energia eléctrica, resultando num exercício de programação moderado a elevado. Os modelos contam com diferentes composições características de portfólios, tendo sido consideradas carteiras de unidades produtivas exclusivamente térmicas, hídricas e eólicas e ainda térmicas e eólicas. Os três modelos foram adicionados ao simulador já existente (MAN-REM). Após a ampliação das funções do simulador, quer ao nível da interface, quer do código necessário para possibilitar todas as suas funcionalidades e a compatibilidade com o software já existente, este trabalho focou-se essencialmente na demonstração dos modelos de optimização da produção adicionados ao simulador, de forma a analisar a sua resposta a diferentes valores de entrada, nomeadamente às previsões de preços de mercado em bolsa (necessárias aos algoritmos de agendamento) e, assim, assegurar o seu correto funcionamento. A formulação do primeiro caso de estudo, composto por duas simulações do mercado diário por cada exercício de validação dos modelos testados, requereu, para as vinte e quatro horas de um dado dia, a utilização de um conjunto de perfis de consumo fixos, alocados a um grupo de agentes comercializadores de energia eléctrica — retalhistas — assim como um outro conjunto de ofertas de venda de energia, proveniente de um grupo de produtores de eletricidade, de forma a dotar o mercado de uma competição significativa, tanto do lado da procura como da oferta. Para cada um dos modelos, a primeira simulação de mercado contou com a participação de todos os agentes referidos — produtores e retalhistas — e de uma oferta de venda de energia adicional proposta por um novo agente produtor (produtor-teste). Os vinte e quatro preços relativos ao custo marginal de mercado, resultantes da simulação da primeira sessão, foram então utilizados como previsões de preços do mercado pool do produtor-teste numa segunda sessão de mercado, na qual as suas ofertas de venda de energia eléctrica, decorrentes da sua atividade produtiva, foram sujeitas ao algoritmo de optimização a ser validado. Desta forma, a concordância de valores referentes aos volumes de energia eléctrica enviados para o mercado nas primeira e segunda sessões pelo produtor-teste, permitiram atestar o funcionamento dos algoritmos de optimização em estudo. De facto, os resultados dos testes realizados revelaram uma boa coordenação entre as funções-objectivo e as restrições lógicas e técnicas aos problemas a serem solucionados pelos três modelos em estudo, sendo os dados finais coerentes com os resultados que seriam esperados. De forma a utilizar as novas ferramentas disponibilizadas pelo MAN-REM para a demonstração da susceptibilidade dos preços de mercado em bolsa à variabilidade intrínseca à produção de energia eléctrica de origem renovável, nomeadamente a partir do recurso eólico, e dos seus reduzidos custos marginais, foi considerado outro caso de estudo. Deste modo, e utilizando o mesmo grupo de agentes retalhistas do exercício anterior, foram considerados dois cenários antagónicos no que respeita às condições atmosféricas para produção renovável, tendo sido analisados os efeitos da maior ou menor contribuição de energia eólica sobre o preço marginal do mercado bolsista. Consequentemente, foi possível verificar o efeito de redução substancial dos preços marginais do mercado bolsista nas situações em que a produção eólica variável apresenta valores médios horários acima da média, corroborando o pressuposto teórico de que tecnologias com menores custos de produção marginal contribuem para uma maior eficiência deste mecanismo de comercialização, não só através de uma redução do custo da energia eléctrica em mercado por substituição de tecnologias mais dispendiosas, como também de um aumento do bem-estar social por efeito da majoração do volume total de energia eléctrica a ser efetivamente negociado e transacionado em mercado.Lopes, Fernando Jorge FerreiraEstanqueiro, Ana IsabelRepositório da Universidade de LisboaSilva, Afonso Mota Cardoso Neves da2017-03-31T10:52:12Z201620162016-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/27353TID:201611325porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T16:18:10Zoai:repositorio.ul.pt:10451/27353Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:43:47.465653Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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