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dc.contributor.advisorRivier Abbad, Michel Luis
dc.contributor.advisorVentosa Rodriguez, Mariano Jose
dc.contributor.authorBaíllo Moreno, Álvaro
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)es_ES
dc.date.accessioned2020-10-09T09:47:20Z
dc.date.available2020-10-09T09:47:20Z
dc.date.issued2002
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/51678
dc.descriptionDoctorado en  el Programa de Ingeniería Industrial e Informáticaes_ES
dc.description.abstractEsta tesis aborda el problema de desarrollar una estrategia de oferta óptima para una empresa generadora que opera en un mercado spot de electricidad, tema de máxima relevancia debido al proceso de reformas regulatorias que ha experimentado la industria energética mundial en los últimos años. Sin embargo, la idea de construir ofertas óptimas para un mercado al contado de electricidad es demasiado general para desarrollarla de manera sencilla. La variedad de diseños de mercados spot que se pueden encontrar en todo el mundo es tan amplia que es imposible proponer una metodología general válida para todos ellos. Por tanto, esta tesis comenzará con una visión general de los diseños de mercado spot más relevantes actualmente en funcionamiento. Con base en esta descripción y análisis, se definirán claramente las reglas que rigen el mercado spot asumidas en esta tesis. La búsqueda de una estrategia de oferta óptima requiere evaluar el beneficio esperado de cualquier estrategia candidata. En particular, una empresa de generación debe poder estimar los ingresos que espera obtener en el mercado spot. Esto implica modelar el comportamiento de los rivales, dado que los rivales ejercen una influencia directa sobre el precio spot de la electricidad. Entre la variedad de modelos que se han propuesto recientemente para representar la competencia en los mercados mayoristas de electricidad, esta tesis debe adoptar el enfoque que mejor se adapte a su objetivo general. Como resultado de una encuesta bibliográfica, se utilizará una representación basada en curvas de demanda residual y funciones de ingresos para calcular el resultado de las subastas horarias que constituyen el mercado spot de estudio. La incertidumbre con respecto al comportamiento de los rivales es la base del desarrollo de cualquier estrategia de oferta. Es por esta incertidumbre que una empresa de generación se involucra en un proceso de decisión más complejo que simplemente elegir un precio único para toda su producción o un nivel específico de producción. Sin embargo, no todas las representaciones de esta incertidumbre es igualmente susceptible de buscar una estrategia de oferta óptima. En esta tesis, la incertidumbre sobre las estrategias seguidas tanto por los rivales como por los compradores mayoristas en cada una de las subastas horarias que constituyen el mercado spot se representará asumiendo que la distribución de probabilidad de la correspondiente curva de demanda residual tiene soporte finito. En otras palabras, se supondrá que cada subasta horaria tiene un número limitado de posibles resultados. Dado que el mercado al contado de estudio consiste en una secuencia de subastas, este enfoque producirá una representación del mercado al contado en forma de un programa estocástico de varias etapas. Se demostrará que esta representación es válida no solo para el caso de una empresa de generación, sino también para otros agentes que operan en un mercado spot como son los proveedores de servicios energéticos. El anterior marco de programación estocástica de varias etapas se enriquecerá con un modelo detallado de la cartera de la empresa. Este modelo considerará cada una de las unidades de generación de la empresa, incluidos sus costos de producción y limitaciones técnicas. También tendrá en cuenta las obligaciones asumidas por la empresa en mecanismos de mercado anteriores, como los mercados de futuros u opciones. Si bien esta tesis se centra en el desarrollo de estrategias para los mecanismos de mercado que operan a diario, el principal objetivo de una empresa generadora es la maximización de su beneficio a largo plazo. Por tanto, deberíamos incluir algún tipo de directriz en nuestra metodología, para orientar sus resultados hacia este objetivo de largo plazo. Con este propósito, se sugerirá una valoración explícita de la participación de mercado obtenida por la empresa en el mercado spot con el fin de corregir el miope incentivo que tiene una empresa generadora para reducir sus ventas y aumentar el precio spot de la electricidad. Evaluaremos en qué medida este parámetro representa correctamente los objetivos a largo plazo de la empresa desde una perspectiva a corto plazo. El tamaño del programa matemático que resulta cuando se combinan las características de modelado mencionadas anteriormente es inmanejable para los optimizadores comerciales actuales. Para mejorar su tractabilidad numérica, tendremos que asumir que la importancia relativa de los mecanismos del mercado spot disminuye a medida que se acerca el momento de la entrega física. Bajo este supuesto, el problema de elegir una estrategia óptima para el mercado spot adoptará una estructura doble. Por un lado, el problema de desarrollar ofertas óptimas para un mecanismo de mercado específico resultará ser un programa estocástico de dos etapas, teniendo en cuenta que se pueden adoptar acciones de recurso en los mecanismos de mercado posteriores para corregir cualquier resultado no deseado. Por otro lado, el problema de decidir un cronograma de compromiso de unidad semanal óptimo se formulará como una secuencia de programas estocásticos de dos etapas. Estos dos aspectos del funcionamiento de una empresa de generación en un mercado spot son mutuamente coherentes. Ambos problemas requieren el uso de técnicas de descomposición para que se puedan formular y resolver casos de estudio realistas bajo este marco. Se realizará un análisis de la estructura de ambos problemas con el fin de identificar la técnica de descomposición que mejor se adapte a cada uno de ellos. A la luz de este análisis, la descomposición de Benders aparecerá como el enfoque más adecuado para resolver el primer tipo de problema, dado que se adapta bien a su estructura de dos etapas. Por el contrario, la relajación lagrangiana será el método de solución elegido para abordar el problema de compromiso unitario semanal, debido a la presencia generalizada de variables binarias. La aplicación de ambas técnicas de descomposición se explicará en detalle. En particular, la formulación de la función de Lagrange proporcionará una interesante interpretación económica de los multiplicadores de Lagrange y permite una mejor comprensión del problema. La adecuación de la metodología desarrollada en esta tesis se verá confirmada por los resultados obtenidos para una colección de ejemplos numéricos realistas. Se derivará una variedad de estrategias de oferta para una empresa de generación que participe en una sesión específica del mercado diario español en diferentes circunstancias. La sensibilidad observada en las soluciones propuestas por nuestra metodología con respecto a una serie de factores relevantes confirmará su consistencia. Además, un compromiso de unidad estocástico semanal obtendrá el calendario para la misma empresa generadora.es_ES
dc.description.abstractThis thesis addresses the problem of developing an optimal offering strategy for a generation company operating in an electricity spot market, an issue of the maximum relevance due to the process of regulatory reforms that the worldwide power industry has experienced in recent years. Nevertheless, the idea of constructing optimal offers for an electricity spot market is too general to be developed in a straightforward manner. The variety of spot market designs that can be found throughout the world is so wide that it is impossible to propose a general methodology valid for them all. Therefore, this thesis will commence with an overview of the most relevant spot market designs currently in operation. Based on this description and analysis, the rules that govern the spot market assumed in this thesis will be clearly defined. The search for an optimal offering strategy requires evaluating the expected benefit of any candidate strategy. In particular, a generation company must be able to estimate the revenues that it expects to obtain in the spot market. This implies modeling the rivals’ behavior, given that rivals exert a direct influence on the spot price of electricity. Among the variety of models that have been recently proposed to represent competition in wholesale electricity markets, this thesis should adopt the approach that best adapts to its general objective. As a result of a literature survey, a representation based on residual demand curves and revenue functions will be used to calculate the outcome of the hourly auctions that constitute the spot market of study. Uncertainty with respect to rivals’ behavior is at the root of the development of any offering strategy. It is because of this uncertainty that a generation company gets involved in a decision process more complex than simply choosing a single price for all its output or a specific level of production. However, not every representation of this uncertainty is equally amenable in order to search for an optimal offering strategy. In this thesis, uncertainty about the strategies followed both by rivals and by wholesale buyers in each of the hourly auctions that constitute the spot market will be represented by assuming that the probability distribution of the corresponding residual demand curve has finite support. In other words, it will be assumed that each hourly auction has a limited number of possible outcomes. Given that the spot market of study consists of a sequence of auctions, this approach will yield a representation of the spot market in the form of a multistage stochastic program. It will be shown that this representation is valid not only for the case of a generation company, but also for other agents operating in a spot market such as energy service providers. The previous multistage stochastic programming framework will be enriched with a detailed model of the company’s portfolio. This model will consider each of the company’s generation units, including their production costs and technical constraints. It will also take into account the obligations assumed by the company in previous market mechanisms, such as futures or options markets. Although this thesis focuses on the development of strategies for market mechanisms that operate on a daily basis, the main objective of a generation company is the maximization of its long-term profit. Hence, we should include some sort of guideline in our methodology, so as to orient its results toward this long-term objective. With this purpose, an explicit valuation of the market share obtained by the company in the spot market will be suggested in order to correct the myopic incentive that a generation company has to reduce its sales and increase the spot price of electricity. We will evaluate the extent to which this parameter correctly represents the long-term objectives of the company from a short-term perspective. The size of the mathematical program that results when the abovementioned modeling features are put together is unmanageable for current commercial optimizers. In order to improve its numerical tractability, we will have to assume that the relative importance of the spot market mechanisms diminishes as the moment of physical delivery gets nearer. Under this assumption, the problem of choosing an optimal strategy for the spot market will adopt a twofold structure. On the one hand, the problem of developing optimal offers for a specific market mechanism will turn out to be a two-stage stochastic program, taking into account that recourse actions can be adopted in subsequent market mechanisms in order to correct any undesired result. On the other hand, the problem of deciding an optimal weekly unit-commitment schedule will be formulated as a sequence of two-stage stochastic programs. These two aspects of the operation of a generation company in a spot market are mutually consistent. Both problems require the use of decomposition techniques so that realistic study cases can be formulated and solved under this framework. An analysis of the structure of both problems will be performed in order to identify the decomposition technique that best suits each of them. In the light of this analysis, Benders’ decomposition will appear as the most adequate approach to solve the first type of problem, given that it adapts well to its two-stage structure. In contrast, Lagrangian relaxation will be the solution method chosen to address the weekly unit-commitment problem, due to the generalized presence of binary variables. The application of both decomposition techniques will be explained in detail. In particular, the formulation of the Lagrange function will provide an interesting economic interpretation of the Lagrange multipliers and permits a better understanding of the problem. The adequacy of the methodology developed in this thesis will be confirmed by the results obtained for a collection of realistic numerical examples. A variety of offering strategies will be derived for a generation company participating in a specific session of the Spanish day-ahead market under different circumstances. The sensitivity observed in the solutions proposed by our methodology with respect to a number of relevant factors will confirm its consistency. Additionally, a weekly stochastic unit-commitment schedule will be obtained for the same generation company.es_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoenes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subject33 Ciencias tecnológicases_ES
dc.subject3322 Tecnología energéticaes_ES
dc.subject332202 Generación de energíaes_ES
dc.subject53 Ciencias económicases_ES
dc.subject5312 Economía sectoriales_ES
dc.subject531205 Energíaes_ES
dc.titleOptimización de la explotación y de la preparación de ofertas de una empresa de generación de energía eléctrica para mercados de corto plazoes_ES
dc.title.alternativeA methodology to develop optimal schedules and offering strategies for a generation company operating in a short-term electricity marketes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES


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