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

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1 - 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 Sousa Professor Coordenador ISEL - Instituto Superior de Engenharia de Lisboa Webpage: pwp.net.ipl.pt/deea.isel/jsousa Formação Galp Energia Modelação e Simulação de Mercados de Energia Eléctrica

2 - 2 - Sessão #11 | 18 Junho 2010 Agenda Enquadramento SPeLA - Modelo de licitações ajustadas Modelo de regressão multivariada SiMEC - Modelo em teoria dos jogos

3 - 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. Enquadramento Modelação e simulação de mercados

4 - 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. Enquadramento Gestão dos grupos produtores em mercado

5 - 5 - Sessão #11 | 18 Junho 2010 Agenda Enquadramento SPeLA - Modelo em licitações ajustadas Modelo de regressão multivariada SiMEC - Modelo em teoria dos jogos

6 - 6 - Sessão #11 | 18 Junho 2010 SPeLA Simulador de Preços em Licitações Ajustadas SPeLA Excel Monótona horária de preços previstos Preço médio previsto Data de previsão MatLab Método e Universo Dados de previsão

7 - 7 - Sessão #11 | 18 Junho 2010 Tabela Simulador de Preços Tabela Simulador de Preços AnoMêsDiaHoraConsumoPreço CombustíveisPreço CO 2 Bid 0 por agenteCluster por agente Monótona de Consumo AnoMêsDiaHoraConsumoPreço CombustíveisPreço CO 2 Bid 0 por agente Cluster por agente SPeLA Seleção das curvas de licitação

8 - 8 - Sessão #11 | 18 Junho 2010 Ajuste do Bid 0 Soma Bid 0 agentes ENIBUF HC VG GN OT SPeLA Licitações a 0 /MWh

9 - 9 - Sessão #11 | 18 Junho 2010 Preço de licitação Preço de licitação - Influência do preço dos combustíveis - Influência do preço dos combustíveis Ajuste das licitações - Influência do preço do CO 2 SPeLA Licitações acima de 0 /MWh – ajuste vertical

10 Sessão #11 | 18 Junho 2010 Ajuste das licitações Potência de licitação - Capacidade térmica instalada - Capacidade térmica instalada - Variações médias mensais de Hídrica, PREs e Indefinidos SPeLA Licitações acima de 0 /MWh – ajuste horizontal

11 Sessão #11 | 18 Junho 2010 Curva Original SPeLA Exemplo de ajuste da curva de licitação para uma hora

12 Sessão #11 | 18 Junho 2010 Efeito dos Combustíveis SPeLA Exemplo de ajuste da curva de licitação para uma hora

13 Sessão #11 | 18 Junho 2010 Efeito do CO 2 SPeLA Exemplo de ajuste da curva de licitação para uma hora

14 Sessão #11 | 18 Junho 2010 Efeito Capacidade Instalada SPeLA Exemplo de ajuste da curva de licitação para uma hora

15 Sessão #11 | 18 Junho 2010 Variações médias mensais de Hídrica, PREs e Indefinidos SPeLA Exemplo de ajuste da curva de licitação para uma hora

16 Sessão #11 | 18 Junho 2010 Curva Simulada Ajustada vs Original Preço Real Preço Simulado SPeLA Exemplo de ajuste da curva de licitação para uma hora

17 Sessão #11 | 18 Junho 2010 SPeLA Opções de entrada da simulação

18 Sessão #11 | 18 Junho 2010 SPeLA Resultados de simulação

19 Sessão #11 | 18 Junho 2010 In sample Preço médio simulado = 24,41 /MWh | Preço médio Real = 24,24 /MWh 4 meses Preço médio simulado = 22,11 /MWh | Preço médio Real = 24,24 /MWh 8 meses Preço médio simulado = 22,76 /MWh | Preço médio Real = 24,24 /MWh 1 ano Preço médio simulado = 27,63 /MWh | Preço médio Real = 24,24 /MWh 0,17 0,70 Desvio médio mensal = 0,17 /MWh | 0,70 % -2,12-8,76 Desvio médio mensal = -2,12 /MWh | -8,76 % 3,3914,01 Desvio médio mensal = 3,39 /MWh | 14,01 % -1,47-6,08 Desvio médio mensal = -1,47 /MWh | -6,08 % SPeLA Resultados de simulação (Fev 2004)

20 Sessão #11 | 18 Junho 2010 In sample Preço médio simulado = 26,90 /MWh | Preço médio Real = 27,93 /MWh 4 meses Preço médio simulado = 26,21 /MWh | Preço médio Real = 27,93 /MWh 8 meses Preço médio simulado = 27,65 /MWh | Preço médio Real = 27,93 /MWh 1 ano Preço médio simulado = 27,82 /MWh | Preço médio Real = 27,93 /MWh -1,72-4,0 Desvio médio anual = -1,72 /MWh | -4,0 % -0,110,9 Desvio médio anual = -0,11 /MWh | 0,9 % -1,03-3,7 Desvio médio anual = -1,03 /MWh | -3,7 % -0,280,7 Desvio médio anual = -0,28 /MWh | 0,7 % SPeLA Resultados de simulação (2005)

21 Sessão #11 | 18 Junho 2010 In sample Preço médio simulado = 49,50 /MWh | Preço médio Real = 53,63 /MWh 4 meses Preço médio simulado = 61,69 /MWh | Preço médio Real = 53,63 /MWh 8 meses Preço médio simulado = 61,88 /MWh | Preço médio Real = 53,63 /MWh 1 ano Preço médio simulado = 61,28 /MWh | Preço médio Real = 53,63 /MWh 8,0513,6 Desvio médio anual = 8,05 /MWh | 13,6 % 7,6411,6 Desvio médio anual = 7,64 /MWh | 11,6 % -4,13-8,0 Desvio médio anual = -4,13 /MWh | -8,0 % 8,2512,6 Desvio médio anual = 8,25 /MWh | 12,6 % SPeLA Resultados de simulação (2005)

22 Sessão #11 | 18 Junho 2010 Agenda Enquadramento SPeLA - Modelo de licitações ajustadas Modelo de regressão multivariada SiMEC - Modelo em teoria dos jogos

23 Sessão #11 | 18 Junho 2010 Modelo Multivariado Metodologia Modelo Multivariado de Correlações Canónicas Determina as matrizes dos coeficientes de relação: [] e [] [] e [] Variáveis de 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 SPeLA - Modelo de licitações ajustadas Modelo de regressão multivariada SiMEC - Modelo em teoria dos jogos

27 Sessão #11 | 18 Junho 2010 Simulation mode 1. Simulation mode 2. Estimation mode INPUTS Hourly basis Demand Hydro generation Special regime Monthly basis Power Plants data Fuel prices CO 2 prices Firms competitive behaviour OUTPUTS - Pool price - For each player Generation Fuel costs CO 2 emission costs Income Profit GAMS SiMEC Game Theory Oligopolistic Model Excel SiMEC Modo de simulação de preços e produções

28 Sessão #11 | 18 Junho Simulation mode Estimation mode 2. Estimation mode GAMS SiMEC Game Theory Oligopolistic Model Excel INPUTS Hourly basis Demand Hydro generation Special regime Pool price Power plants data Power plants generation Fuel prices CO 2 prices OUTPUT Firms competitive behaviour (CV) SiMEC Modo de estimação de comportamento competitivo

29 Sessão #11 | 18 Junho 2010 SiMEC Empresas maximizam o seu lucro em mercado oligopolístico em que: q i : quantidade produzida pela empresa i K i : capacidade da empresa i P (Q) : função procura inversa C i (q i ) : função de custos da empresa i Preço P(Q) Custos C i (q i ) 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 conjecturais KKT3: Variação Conjectural SiMEC Modelo em variações conjecturais

31 Sessão #11 | 18 Junho 2010 SiMEC Previsão do preço mensal (comparação com SPeLA)

32 Sessão #11 | 18 Junho 2010 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 SiMEC Estimação 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 Sousa Professor Coordenador ISEL - Instituto Superior de Engenharia de Lisboa Webpage: pwp.net.ipl.pt/deea.isel/jsousa Formação Galp Energia Modelação e Simulação de Mercados de Energia Eléctrica


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