- 1 - Sessão #11 | 18 Junho 2010 :: :: :: Sessão #11 :: Técnicas de modelação e simulação de mercados de energia eléctrica :: Preços, produções e comportamento

- 1 -Sessão #11 | 18 Junho 2010

:::: Sessão #11 ::::

Técnicas de modelação e simulação de

mercados de energia eléctrica

:: Preços, produções e comportamento competitivo ::

Jorge de SousaProfessor Coordenador

ISEL - Instituto Superior de Engenharia de Lisboa

Webpage: pwp.net.ipl.pt/deea.isel/jsousa

Formação Galp EnergiaModelação e Simulação de Mercados de Energia Eléctrica

- 2 -Sessão #11 | 18 Junho 2010

Agenda

Enquadramento

SPeLA - Modelo de licitações ajustadas

Modelo de regressão multivariada

SiMEC - Modelo em teoria dos jogos

- 3 -Sessão #11 | 18 Junho 2010

Em mercados de energia eléctrica participam agentes compradores e vendedores numa estrutura de mercado tipicamente ologopolística.

Para modelar e simular estes mercados existem diferentes abordagens que se distingem pelo horizonte temporal de análise, pela estrutura de mercado considerada, pelas variáveis estratégicas dos agentes, entre outros aspectos.

Assim podem distinguir-se algumas categorias de modelos entre as quais: modelos econométricos, modelos baseados em teoria dos jogos, modelos baseados em custos, modelos baseados em agentes.

Nesta sessão serão apresentadas algumas técnicas para modelar e simular mercados de energia eléctrica com aplicações desenvolvidas para o MIBEL no âmbito da previsão de preços, de produções e de comportamentos competitivos dos agentes.

EnquadramentoModelação e simulação de mercados

- 4 -Sessão #11 | 18 Junho 2010

Em regime de mercado não existe uma gestão centralizada dos grupos de produção de energia eléctrica pelo que o problema de minimização do custo total do sistema não se coloca ao nível das empresas.

Cada agente tenta maximizar o seu lucro económico, definido como a diferença entre receitas e custos, onde a quantidade produzida influencia o preço ao qual se transacciona a energia eléctrica no mercado.

No entanto, dentro do seu parque electroprodutor, cada agente escolhe o perfil de produção que menor custo apresenta face à estratégia global de produção que define.

Deste modo, as técnicas clássicas utilizadas na gestão centralizada do sistema electroprodutor continuam a ser adoptadas para a resolução do sub-problema das empresas no que concerne à minimização dos seus custos de produção para uma dada quantidade definida como óptima.

EnquadramentoGestão dos grupos produtores em mercado

- 5 -Sessão #11 | 18 Junho 2010

Agenda

Enquadramento

SPeLA - Modelo em licitações ajustadas



- 6 -Sessão #11 | 18 Junho 2010

SPeLASimulador de Preços em Licitações Ajustadas

SPeLASPeLA

ExcelExcel

Monótona horária de Monótona horária de preços previstospreços previstos

Preço médio previstoPreço médio previsto Data de Data de previsãoprevisão MatLab

Método e Método e UniversoUniverso

Dados de Dados de previsãoprevisão

- 7 -Sessão #11 | 18 Junho 2010

Tabela Simulador de PreçosTabela Simulador de Preços Ano

Mês

Dia Hora ConsumoConsumoPreço Combustíveis

Preço CO2 Bid 0 por agente Cluster por agente

Monótona de ConsumoMonótona de Consumo

AnoMês

Dia Hora ConsumoPreço Combustíveis

Preço CO2 Bid 0 por agenteBid 0 por agente Cluster por agenteCluster por agente

SPeLASeleção das curvas de licitação

- 8 -Sessão #11 | 18 Junho 2010

Ajuste do Bid 0Ajuste do Bid 0

base

previstobase

Bid

BidBidBid

0

000

Soma Bid 0 agentesSoma Bid 0 agentes

EN IB UF

HC

VG

GN

OT

SPeLALicitações a 0 €/MWh

- 9 -Sessão #11 | 18 Junho 2010

Preço de licitaçãoPreço de licitação

- Influência do preço dos combustíveis- Influência do preço dos combustíveis

Ajuste das licitações Ajuste das licitações

centraliatecno

baseprevistolicitadolicitação rendimentoificopoderCalor

stivelpreçoCombustivelpreçoCombupreçopreço

log

centraliatecno

iatecno

baseprevistolicitadolicitação rendimentoificopoderCalor

ecíficaemissãoEsppreçoCOpreçoCOpreçopreço

log

log22

- Influência do preço do CO- Influência do preço do CO22

SPeLALicitações acima de 0 €/MWh – ajuste vertical

- 10 -Sessão #11 | 18 Junho 2010

Ajuste das licitações Ajuste das licitações

Potência de licitaçãoPotência de licitação

- Capacidade térmica instalada- Capacidade térmica instalada

base

previstalicitadalicitação capacidade

capacidadeenergiaenergia

base

previstalicitadalicitação valorMédio

valorMédioenergiaenergia

- Variações médias mensais de Hídrica, PRE’s e Indefinidos- Variações médias mensais de Hídrica, PRE’s e Indefinidos

SPeLALicitações acima de 0 €/MWh – ajuste horizontal

- 11 -Sessão #11 | 18 Junho 2010

Curva OriginalCurva Original

SPeLAExemplo de ajuste da curva de licitação para uma hora

- 12 -Sessão #11 | 18 Junho 2010

Efeito dos CombustíveisEfeito dos Combustíveis


- 13 -Sessão #11 | 18 Junho 2010

Efeito do COEfeito do CO22


- 14 -Sessão #11 | 18 Junho 2010

Efeito Capacidade InstaladaEfeito Capacidade Instalada


- 15 -Sessão #11 | 18 Junho 2010

Variações médias mensais de Variações médias mensais de Hídrica, PRE’s e IndefinidosHídrica, PRE’s e Indefinidos


- 16 -Sessão #11 | 18 Junho 2010

Curva Simulada Ajustada Curva Simulada Ajustada vsvs Original Original

Preço Real

Preço Simulado


- 17 -Sessão #11 | 18 Junho 2010

SPeLAOpções de entrada da simulação

- 18 -Sessão #11 | 18 Junho 2010

SPeLAResultados de simulação

- 19 -Sessão #11 | 18 Junho 2010

In sample

Preço médio simulado = 24,41 €/MWh | Preço médio Real = 24,24 €/MWh

4 meses


8 meses


1 ano


Desvio médio mensal = 0,17 0,17 €/MWh | 0,70 0,70 % Desvio médio mensal = -2,12-2,12 €/MWh | -8,76-8,76 %

Desvio médio mensal = 3,393,39 €/MWh | 14,0114,01 %Desvio médio mensal = -1,47-1,47 €/MWh | -6,08-6,08 %

SPeLAResultados de simulação (Fev 2004)

- 20 -Sessão #11 | 18 Junho 2010

-20

-15

-10

-5

0

5

10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

€/M

Wh

-80

-60

-40

-20

0

20

40

%

€/MWh %

-20

-15

-10

-5

0

5

10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

€/M

Wh

-80

-60

-40

-20

0

20

40

%

€/MWh %

-20

-15

-10

-5

0

5

10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

€/M

Wh

-80

-60

-40

-20

0

20

40

%

€/MWh %

-20

-15

-10

-5

0

5

10

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

€/M

Wh

-80

-60

-40

-20

0

20

40

%

€/MWh %

In sample


4 meses


8 meses


1 ano


Desvio médio anual = -1,72-1,72 €/MWh | -4,0-4,0 %

Desvio médio anual = -0,11-0,11 €/MWh | 0,90,9 %


Desvio médio anual = -0,28-0,28 €/MWh | 0,70,7 %

SPeLAResultados de simulação (2005)

- 21 -Sessão #11 | 18 Junho 2010

-20

-10

0

10

20

30

40

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

€/M

Wh

-40

-20

0

20

40

60

80

%

€/MWh %

-20

-10

0

10

20

30

40

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

€/M

Wh

-40

-20

0

20

40

60

80

%

€/MWh %

-20

-10

0

10

20

30

40

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

€/M

Wh

-40

-20

0

20

40

60

80

%

€/MWh %

-20

-10

0

10

20

30

40

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

€/M

Wh

-40

-20

0

20

40

60

80

%

€/MWh %

In sample


4 meses


8 meses


1 ano


Desvio médio anual = 8,058,05 €/MWh | 13,613,6 %




SPeLAResultados de simulação (2005)

- 22 -Sessão #11 | 18 Junho 2010

Agenda

Enquadramento




- 23 -Sessão #11 | 18 Junho 2010

Modelo Multivariado Metodologia

Modelo Modelo

Multivariado de Multivariado de

Correlações Correlações

CanónicasCanónicas

...332211 VarVarVarPElect

Determina as matrizes Determina as matrizes dos coeficientes de dos coeficientes de

relação:relação: [[]] e e [[]]

Variáveis Variáveis de entradade entrada

- 24 -Sessão #11 | 18 Junho 2010

Modelo Multivariado Variáveis de entrada

- 25 -Sessão #11 | 18 Junho 2010

Previsão de 2004 com base nos meses de Fevereiro de 2002 a Dezembro de 2003

Modelo Multivariado Previsão do preço de mercado

- 26 -Sessão #11 | 18 Junho 2010

Agenda

Enquadramento




- 27 -Sessão #11 | 18 Junho 2010

1. Simulation mode Simulation mode 2. Estimation mode

INPUTSINPUTS

Hourly basis • Demand• Hydro generation• Special regime

Monthly basis Power Plants data Fuel prices CO2 prices Firms’ competitive behaviour

OUTPUTSOUTPUTS

- Pool price- For each player

• Generation• Fuel costs • CO2 emission costs• Income• Profit

GAMS

SiMEC

Game TheoryOligopolistic Model

Excel

SiMECModo de simulação de preços e produções

- 28 -Sessão #11 | 18 Junho 2010

1. Simulation mode 2. Estimation modeEstimation mode

GAMS

SiMEC

Game TheoryOligopolistic Model

Excel

INPUTSINPUTS

Hourly basis • Demand• Hydro generation• Special regime• Pool price Power plants data Power plants generation Fuel prices CO2 prices

OUTPUTOUTPUT

Firms’ competitive behaviour (CV)

SiMECModo de estimação de comportamento competitivo

- 29 -Sessão #11 | 18 Junho 2010

SiMECEmpresas maximizam o seu lucro em mercado oligopolístico

em que:

qi : quantidade produzida pela

empresa i

Ki : capacidade da empresa i

P (Q) : função procura inversa

Ci (qi) : função de custos da empresa i

Preço P(Q) Custos Ci(qi)

x 0 x 1 x 2 3 x 4 x 5 x 6 y 1

y 2

y 3

y 4

y 5

y 6

bi + 2 ci x

Maximização do lucro

- 30 -Sessão #11 | 18 Junho 2010

Teoria de jogos Simulação numérica em GAMS Maximização do lucro com restrições

técnicas Equilíbrio de mercado

Modelo de variações conjecturais0)()( 21

iiiiii

qCqdq

dPQP

)1(

Q

P

q

q

q

Q

Q

P

q

Q

Q

P

dq

dP

i

i

iii

KKT3:

Variação Conjectural

SiMECModelo em variações conjecturais

- 31 -Sessão #11 | 18 Junho 2010

0,00

10,00

20,00

30,00

40,00

50,00

60,00

70,00

80,00

90,00

100,00

Modelo Bidding Modelo Variações Conjecturais Preço Real

Previsão do Preço Médio MensalModelo Bidding vs Modelo Variações Conjecturais

Lag de previsão: 12 meses

€/MWh

SiMECPrevisão do preço mensal (comparação com SPeLA)

- 32 -Sessão #11 | 18 Junho 2010

0

1

2

3

4

5

6

7

1 101 201 301 401 501 601 701

-1

-0,9

-0,8

-0,7

-0,6

-0,5

-0,4

Prc_OMEL P_Sp TETA

P [c€/kWh]

\

Variação Conjectural (VC)

VC

Verificam-se diferenças acentuadas de intensidade competitiva entre

as horas de vazio e as horas de ponta, sendo o comportamento muito competitivo

nos vazio e existindo maio poder de mercado nas pontas e cheias

SiMECEstimação do nível de intensidade competitiva do mercado

- 33 -Sessão #11 | 18 Junho 2010

:::: Sessão #11 ::::

Técnicas de modelação e simulação de

mercados de energia eléctrica

:: Preços, produções e comportamento competitivo ::

Jorge de SousaProfessor Coordenador

ISEL - Instituto Superior de Engenharia de Lisboa

Webpage: pwp.net.ipl.pt/deea.isel/jsousa

Formação Galp EnergiaModelação e Simulação de Mercados de Energia Eléctrica

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