A Decision-Making Tool for Investment, Procurement and Operation ofAggregators in Electricity Markets

Abstract

El acceso a la electricidad y su producción por parte de comercializadoras está evolucionando debido a los precios más altos, la inestabilidad política y el aumento del consumo, lo cual afecta también de forma directa al pequeño consumidor. Los esfuerzos para optimizar los recursos han ido avanzado en el mercado de la electricidad, impulsando significativamente el uso de energías renovables en los últimos años. Tras la crisis de COVID-19, los precios de la electricidad aumentaron pero ahora se están estabilizando. Esta volatilidad de precios genera incertidumbre tanto para minoristas como para consumidores, lo que impulsa el uso de variables a largo plazo en los contratos de energía para mitigar los impactos del mercado. Las comercializadoras prefieren cada vez más los Contratos de Compra de Energía (PPA) a largo plazo en lugar de depender únicamente del mercado SPOT, buscando un equilibrio entre la precisión y los horizontes predictivos de 3 a 5 años. Los contratos a largo plazo son rentables cuando los precios del mercado SPOT son altos, pero pueden ser menos efectivos si los precios bajan. Las estrategias de precios para los consumidores incluyen precios fijos por MWh o teniendo en cuenta la volatilidad del mercado, utilizando datos históricos y cambios diarios para las predicciones. La regulación del Precio Voluntario para Pequeños Consumidores de Electricidad (PVPC) asegura precios transparentes y competitivos, minimiza la volatilidad y promueve la energía renovable. Los cambios recientes en la regulación del PVPC incorporan componentes a largo plazo y precios del mercado diario para estabilizar los precios de la electricidad para los pequeños consumidores. Por otro lado, utilizando la técnica de aprendizaje automático SARIMA, se analizan los futuros precios de la electricidad para los próximos tres meses, mostrando la precisión y la fiabilidad del modelo a través de la implementación de un código de programación.

The access to electricity and its production by retailers and large corporations is evolving due to higher prices, political instability, and increased consumption. Efforts to optimize resources through algorithms have advanced the electricity market, significantly boosting renewable energy use in recent years. Following the COVID-19 crisis, electricity prices surged but are now stabilizing. This price volatility causes uncertainty for both retailers and consumers, prompting the use of long-term variables in energy contracts to mitigate market impacts. Retailers increasingly favor long-term Power Purchase Agreements (PPAs) over solely relying on the SPOT market, aiming for a balance between accuracy and predictive horizons of 3-5 years. Long-term contracts are profitable when SPOT market prices are high but may be less effective if prices drop. Pricing strategies for consumers include fixed prices per MWh or accounting for market volatility, using historical data and daily changes for predictions. The Voluntary Price for Small Electricity Consumers (PVPC) regulation ensures transparent, competitive pricing, minimizes volatility, and promotes renewable energy. Recent PVPC regulatory changes incorporate long-term components and daily market prices to stabilize electricity prices for small consumers. On the other hand, using a SARIMA machine learning technique, future electricity prices are analysed for the following three months, showing how accurate is the model and its reliability, through the implementation of a programming code.