Study of the bidding strategy of a wind power producer in electricity markets

Abstract

Hoy en día, la generación basada en fuentes de energías renovable (EERR) en España ha tenido que hacer frente a numerosos cambios en la regulación de su retribución, la última en Junio de 2014 (BOE 413/2014), en la que se eliminó las ayudas que sustentaban estas tecnologías. A pesar de estos cambios esta generación sigue pudiendo negociar su energía en los diferentes mercados que componen el mercado eléctrico liberalizado, un sistema que permite la competencia entre los agentes y una mayor eficiencia económica. Por lo tanto, tener que establecer nuevas estrategias para aumentar sus beneficios es necesario para la supervivencia de la generación eólica. Los mercados eléctricos desde el punto de vista matemático pueden ser modelados como un juego en el que cada jugador oferta una cantidad de energía a fin de lograr la máxima rentabilidad, en otras palabras para maximizar su función de utilidad. Los mercados eléctricos de corto plazo en España comprenden: el mercado diario, los intradiarios y los mecanismos de ajuste de demanda y producción. Los mecanismos de ajuste comprenden los mercados de reserva secundaria, reserva terciaria, gestión de desvíos y de reserva a subir adicional. El objetivo del mercado es suministrar a los consumidores su demanda requerida; para ello se hace necesario un balance en tiempo real entre la oferta y la demanda. La estrategia típica seguida por un generador eólico es ofertar su producción prevista sólo en el mercado diario y a su coste marginal. Ésta es una estrategia conservadora y no óptima, ya que no se beneficia de la posibilidad de reestructurar la oferta del mercado diario en otros mercados intradiarios así como en la gestión de desvíos. En esta línea, el objetivo de un generador eólico sería maximizar sus beneficios logrando la mejor estrategia de oferta. Con el fin de reproducir las posibilidades estratégicas del generador eólico en un horizonte a corto plazo (un día), en el proyecto se han formulado matemáticamente dos modelos. En primer lugar un modelo determinista, o de información perfecta, que comprende aquella formulación en la que todos los parámetros son conocidos a priori. En segundo lugar se ha formulado un modelo estocástico, o probabilístico, que modelo los parámetros con un grado de incertidumbre. Para hacer una representación realista de la estrategia de oferta seguida en el modelo estocástico, se han considerado distintos escenarios ponderados con probabilidad, basándose en datos históricos. Ambos modelos ofrecen la posibilidad al generador eólico de lograr una mayor rentabilidad mediante las ofertas en el mercado diario, intradiarios y de gestión de desvíos, teniendo en cuentas las sus restricciones de operación. El generador eólico no puede ofertar una potencia mayor que la instalada. Además, la compra de energía está penalizada en las funciones objetivo, debido a ser un coste. Sin embargo, no existe limitación para beneficiarse del arbitraje entre las subastas, beneficiándose así de la diferencia de precios y de los distintos tiempos de cierre de las subastas. Debido a la volatilidad de los mercados diarios y de gestión de desvíos, se hace necesario incluir una restricción de liquidez para no cambiar las estrategias seguidas por los competidores. Consecuentemente, se limita la oferta en estos mercados, en los que el volumen de energía negociada es considerablemente menor que la gestionada en el diario, al 10% de la potencia instalada. Además, el modelado incluye una medida del riesgo tomado en la estrategia o actitud conservadora seguida por el generador eólico en sus operaciones, es decir una limitación para garantizar el suministro de energía y la no equivocación. Para ello, se modela la oferta por hora mediante una distribución triangular acumulada parametrizada en la que la probabilidad limita la banda de oferta posible. Ofertar más energía, que la limitada por la predicción de viento, implica asumir un riesgo, debido a que no se puede garantizar su suministro. La compra de energía se considera libre de riesgo. Las restricciones de no anticipatividad incluidas en la formulación estocástica, conducen al generador eólico a seguir el horizonte de tiempo del mercado eléctrico. El fin último de estas restricciones es establecer el orden de tiempos de las distintas subastas. El análisis de resultados sobre la estrategia de oferta seguida por el generador eólico consiste en varias simulaciones con el fin de ver la influencia del precio, la influencia de la producción, la sensibilidad del riesgo tomado en la operación del parque y la influencia de los desvíos en la toma de decisiones. Aparte de eso, una comparación entre el modelo determinista, el estocástico y la estrategia seguida por los agentes de la vida real se hará con el fin de ver la validez del enfoque hecho en el caso de estudio. Una primera conclusión de las simulaciones realizadas, es que la principal diferencia entre el modelo información perfecta, el modelo estocástico y los agentes de la vida real, agentes que ofertan su producción en el mercado diario, es la rentabilidad que obtienen en sus operaciones. Ambas formulaciones matemáticas alcanzan una mayor rentabilidad que los agentes de la vida real, ya que se benefician de la posibilidad de reestructurar la oferta de energía del mercado diarios con los mercados intradiarios y de gestión de desvíos. El modelo de información perfecta o modelo determinista comercia energía en los mercados en los que el precio es más alto, beneficiándose de arbitraje entre las subastas. Sin embargo, la estrategia seguida por el modelo con incertidumbre en la información, modelo estocástico, consiste en ofertar en los mercados en los que el precio esperado es mayor. El modelo estocástico comprende una decisión determinista en el mercado diario y decisiones estocásticas para los mercados intradiarios, de esta forma se negocia la mayor parte de la energía en el mercado diario. Esta formulación más conservadora y menos rentable no limita al generador eólico para reestructurar su oferta en los mercados de gestión de desvíos y los intradiarios, adquiriendo así una mayor rentabilidad en sus operaciones. La energía comercializada en los mercados de gestión de desvíos se corresponde con la diferencia entre lo que se ha ofertado y lo que se ha despachado en cada hora, y representan una oportunidad para el generador eólico de obtener más beneficios. Desvíos a bajar incrementan la posibilidad de oferta del generador eólico en otros mercados, aumentando potencia disponible en éstos. Por otro lado, los desvíos a subir sólo son rentables cuando el precio del desvío es mayor que en los otros mercados. El riesgo asumido en las operaciones se distribuye a lo largo de todas las horas del día de operación, adquiriendo un mayor grado de riesgo en las horas que hay una producción esperada mayor y un precio esperado de mercado más alto. Además, la región de factibilidad del problema representa un límite para los beneficios, incluso cuando se le deja espacio al generador eólico para ofertar con un menor grado de aversión al riesgo. Consecuentemente, la función de utilidad del riesgo tomado en la estrategia logra un máximo cuando las soluciones óptimas no cambian con éste. Por último se ha modelado la instalación de un sistema de almacenamiento de energía en el propio parque eólico. La operación del parque con este sistema permitiría obtener una mayor rentabilidad así como mejorar la calidad del suministro. Con el coste actual del sistema de almacenamiento y los precios de los distintos mercados, se requiere de 40 años para rentabilizar la inversión en el sistema de baterías. Consecuentemente, instalar un sistema de almacenamiento, basado en baterías de níquel, no proporciona una solución rentable.

Nowadays, Renewable Energy Sources-Electricity, RES-E, in Spain have had to deal with a change in regulation, in June 2014 (BOE 413/2014), in which support schemes were removed. However, trading energy in the different markets that comprise the liberalized electricity market, a system that enables competition between agents and a greater economic efficiency, is allowed. Thus, having to establish new strategies to increase their profits is necessary for the wind generation survival. Electricity markets can be modelled, from a mathematical point of view, as a game in which the player bids a quantity of energy in order to achieve the maximum profitability, in other words to maximize their utility function. Short-term markets in Spain comprises day-ahead market (DA), intraday markets (ID) and the balancing mechanism. The balancing mechanism consists on secondary reserve, tertiary reserve, deviation management and additional upward reserve markets. The aim of the market is to supply the consumers with the required demand; a real time balancing of supply and demand is required. In the case of a real-life wind power producer (WPP) agent, the typical strategy is to bid the production in DA market at marginal cost, a conservative and less profitable strategy that not take advantage of the IDs and imbalance markets in order to restructure the bid in the DA. The aim of the WPP is to maximize its profits achieving the best bidding strategy. In order to reproduce the strategic possibilities of a WPP in a short-term horizon of an operation day, two models are mathematically formulated. The deterministic model or perfect information model correspond to the mathematical formulation in which the parameters are known in advance. The stochastic model or probabilistic model corresponds to the formulation in which the parameters are modelled with uncertainty. In the case of the stochastic modelling different scenarios, pondered with a certain probability, are considered in order to make a realistic representation of the strategy followed by a WPP, based on historic data. Both models gives the opportunity to the WPP to achieve the most profitable strategies in the DA, IDs and deviation market, taking into account the operability constraints. The WPP is not able to bid more power than the rated capacity. Purchasing energy is penalized in the objective functions, due to being a cost for the WPP. However, arbitrage between auctions could be done, in order to benefit from the difference in prices and closure times. IDs and imbalance markets are volatile and liquid markets, in which the volume of energy traded is considerably lower than in DA. Consequently, ID and imbalance bids are constrained to the 10% of the installed capacity, in order not to change the clearing price sufficiently to change the strategy followed by competitors. The models includes constraints to measure the risk or level of operative conservation taken in the strategy followed by the WPP, by distributing the power bid with a triangular cumulative distribution. Bidding more energy than the boundaries established by the expected prediction is considered a risk for the WPP, since it cannot guarantee that this energy is going to be delivered due to having a lack of production. Buying energy is a risk free action. Non-anticipativity constraints in the stochastic formulations are introduced to drive the WPP to follow the time horizon of the Spanish electricity market, in order to attain an order for the different auction closure times. The bidding strategy result analysis consists on several simulations in order to see the influence of the price, production, risk taken and deviations on the decision making of the WPP. Apart from that, a model comparison between deterministic, real-life strategy follow by WPP agents and stochastic will be done in order to see the validity of the approach done in the case of study. The first conclusion obtained from the simulations done is that the main difference between the perfect information model, the stochastic model and real-life agents, agents that bid the production in DA market, is the profitability they get in the operations. Both model formulations attains a better economic efficiency than real-life agents, since they benefit from the possibility to restructure the power bid in DA with the ID and imbalance markets. Perfect information model or deterministic model trades energy in the markets where the price is higher, making more profits by benefiting from the arbitrage between auctions. However, the strategy followed with uncertainty on the information, stochastic model, is to bid in the markets where the expected price is higher. Having a deterministic decision in the DA and stochastic decisions for the IDs in the stochastic modelling means that the vast majority of the energy is traded in DA, a conservative action less profitable than the one taken by the perfect information model. The ID markets are used to restructure the strategy and to achieve a better strategy than bidding all the energy in DA, as happens in the perfect information modelling. Deviations, power traded in the imbalance markets, are the difference between what is dispatched and what is bided hourly and represent an opportunity to the WPP to report more monetary benefits. Downward deviations are used by the WPP to increment the capacity to bid in other markets, whereas having upward deviations is only achieved when remuneration on the imbalance market are higher than in DA and IDs. The risk taken in the operations is distributed among the hours of the day of operation, achieving more risk in the case of higher expected production and higher expected prices and less in the other hours. Apart from that, the feasibility region of the problem represents a limit for the profits, even though the risk aversion taken on the operations is higher. Consequently, the utility function for the risk achieved a maximum when the optimal solutions does not change with the risk. Finally, it has been modelled an energy storage system installation on the WPP. The operation of the WPP including the energy storage system implies acquiring a better economic efficiency and quality on the service supplied. Having the current cost of the storage system and the current prices of energy in the different markets, 40 years are required to recover the investment. Consequently, installing a storage system, based on nickel, does not provide a cost effective solution.