Gestionando la congestión en los mercados de energía: un estudio

El uso de paneles solares, baterías y vehículos eléctricos (EVs) en las redes eléctricas está creciendo rápido. Esto afecta mucho a las redes de distribución que llevan electricidad a casas y negocios. Estas redes pueden saturarse o "congestionarse" cuando se usa demasiada energía al mismo tiempo. Una manera de manejar este problema es crear un mercado donde los usuarios de energía puedan cambiar sus horarios de consumo. Haciendo esto, los operadores de las redes de distribución pueden pedir a los usuarios que usen menos energía cuando hay demasiada demanda.

Pero los usuarios de energía pueden adivinar lo que pasará en este mercado. Pueden hacer ofertas que les lleven a mayores ganancias, lo que puede empeorar la Congestión. Esta situación se llama "juego de aumentar-disminuir". Es un problema porque permite a los usuarios ganar dinero cambiando sus patrones de uso de energía, lo que puede crear más congestión.

Este artículo analiza un proceso de dos pasos. El primer paso es el mercado del día anterior donde los usuarios planean su uso de energía para el día siguiente. El segundo paso es el mercado de redistribución, donde los usuarios pueden ajustar su consumo según lo que pase en tiempo real. Veremos cómo los usuarios de energía intentan maximizar sus beneficios y cómo esto puede llevar a un resultado único conocido como equilibrio de Nash.

#Antecedentes

A medida que más personas usan paneles solares, baterías y EVs, la forma en que funcionan nuestras redes eléctricas está cambiando. Al mismo tiempo, es más importante que nunca hacer que estos sistemas funcionen mejor mientras se reducen las emisiones de carbono. Sin embargo, el aumento en la demanda de energía por estas tecnologías puede causar congestión en las redes de distribución.

Hay varias estrategias que pueden ayudar con la congestión, incluyendo mercados de flexibilidad local (LFMs), control de carga directo (DLC) y nuevas estrategias de precios. Aquí, nos enfocamos en cómo los LFMs pueden ayudar a gestionar la congestión. Cuando se cierra el mercado del día anterior, los LFMs generalmente ven cuánto energía planean usar los usuarios. Si un DSO ve que el uso de energía planeado llevará a congestión, puede pedir a los usuarios que cambien sus horarios.

Sin embargo, los usuarios podrían intentar aprovecharse de este sistema. Al predecir cómo funcionará el mercado de redistribución, pueden ajustar sus ofertas en el mercado del día anterior. Esto puede empeorar el problema de congestión y permitir a los usuarios ganar dinero de manera injusta.

Se ha hecho bastante investigación sobre cómo funciona este tipo de juego en varios mercados de energía. Algunos estudios se enfocan en cómo los productores responden a diseños de mercado que involucran precios tanto del día anterior como en tiempo real. Otros estudios analizan cómo diferentes métodos de subasta pueden influir en el comportamiento de las ofertas.

A pesar de esto, no se ha investigado mucho específicamente cómo el juego de aumentar-disminuir afecta la congestión en redes de distribución. Este documento busca llenar ese vacío al investigar el comportamiento de juego de los usuarios de energía en una red de distribución congestionada.

#El Problema

Los usuarios de energía quieren maximizar sus beneficios mientras navegan por las complejidades de los mercados del día anterior y de redistribución. El primer paso en este proceso es que los usuarios hagan sus ofertas en el mercado del día anterior, donde le dicen al DSO cuánto energía planean usar al día siguiente. Luego, el DSO revisa estas ofertas y decide si necesita hacer cambios.

Después de que se cierra el mercado del día anterior, el DSO revisa el uso real de energía. Si se espera congestión, abrirá el mercado de redistribución y pedirá a los usuarios que bajen su consumo. Los usuarios que acepten esto recibirán compensación.

Sin embargo, si los usuarios predicen que el DSO pedirá cambios, pueden ajustar sus ofertas en el mercado del día anterior. Este comportamiento puede llevar a fallos en el mercado, donde la congestión no se resuelve de manera efectiva. Hay tres tipos de fallos en el mercado relacionados con esta dinámica: control del poder de mercado, horarios falsos y horarios modificados reales.

El control del poder de mercado ocurre cuando unos pocos usuarios dominan la demanda y manipulan el mercado. Los horarios falsos involucran a usuarios haciendo ofertas que no tienen intención de seguir, sabiendo que aún así recibirán pago. En los horarios modificados reales, los usuarios ajustan las ofertas para aprovecharse de las altas demandas esperadas más tarde.

El problema del juego de aumentar-disminuir puede llevar a ineficiencias en el mercado, especialmente cuando hay congestión presente. La investigación previa no ha modelado ni analizado este problema de forma efectiva en redes de distribución, lo que hace que nuestro estudio sea importante.

#El Modelo de Mercado

Este estudio utiliza un enfoque de dos pasos para examinar los mercados del día anterior y de redistribución. El DSO recopila las ofertas de los usuarios de energía, y dependiendo de si surge congestión, puede necesitar pedir a los usuarios que reduzcan su consumo de energía.

El proceso comienza con cada usuario estimando su uso esperado y haciendo ofertas. Estas ofertas incluyen la cantidad de energía que planean consumir y el precio que están dispuestos a pagar. Luego, el DSO recopila estas ofertas y despeja el mercado basado en la demanda total de energía.

Una vez que se cierra el mercado del día anterior, el DSO revisa las demandas de energía reales. Si anticipa congestión, abre el mercado de redistribución, pidiendo a los usuarios que ajusten su consumo. Este segundo paso implica implícitamente que los usuarios tomen decisiones basadas en sus resultados esperados.

En este modelo de mercado, los usuarios pueden elegir participar en el mercado del día anterior, en el mercado de redistribución o en ambos. El DSO compensa a aquellos que reducen su consumo durante la redistribución, lo que lleva a una interacción compleja entre los comportamientos de los usuarios y las respuestas del DSO.

#Estrategias de los Usuarios de Energía

Cada usuario de energía busca maximizar su bienestar, que incluye la utilidad de consumir energía, los costos en el mercado del día anterior y los ingresos esperados del mercado de redistribución. Sus estrategias dependerán de sus predicciones sobre la congestión y las acciones de otros usuarios.

En el mercado del día anterior, los usuarios presentan ofertas basadas en sus expectativas de consumo y las ofertas de otros. Si anticipan congestión, pueden ajustar sus ofertas de una manera que podría llevar a mayores ganancias en el mercado de redistribución. Los usuarios seguirán intentando adaptar sus estrategias basándose en los resultados hasta que alcancen un equilibrio de Nash, donde ningún usuario puede beneficiarse al cambiar su estrategia mientras los demás mantienen la suya sin cambios.

Para analizar las estrategias de los usuarios, buscamos una manera de ordenar sus ofertas y encontrar el equilibrio de Nash. Si la estrategia de consumo de un usuario lleva al mejor resultado posible dado lo que hacen los demás, indica una situación estable en el mercado.

#Análisis del Comportamiento del Usuario

Entender cómo se comportan los usuarios en el juego de aumentar-disminuir es crucial. En esencia, cada usuario quiere encontrar la mejor manera de ofertar en el mercado del día anterior mientras anticipa las condiciones futuras del mercado, especialmente en términos de congestión.

A medida que los usuarios consideran sus estrategias, varios factores pueden influir en sus decisiones:

1. Demanda Anticipada: Los usuarios deben considerar cómo actuarán los demás cuando haya alta demanda. Si muchos usuarios esperan alta demanda, pueden aumentar sus ofertas para aprovechar los posibles beneficios en el mercado de redistribución.

2. Reacciones del Mercado: Los usuarios necesitan pensar en cómo responderá el DSO a sus ofertas. Si muchos usuarios comienzan a reducir su consumo anticipando un evento de congestión, el DSO puede no necesitar abrir el mercado de redistribución, alterando los beneficios anticipados para los usuarios.

3. Utilidad y Costos: La función de utilidad de cada usuario se ve influenciada por su satisfacción al consumir energía frente a los costos que incurre en los mercados. Encontrar el equilibrio entre estas variables es esencial para maximizar el bienestar.

La interacción entre estos factores crea un entorno complejo en el que los usuarios adaptan continuamente sus estrategias. El resultado puede llevar a una situación estable donde las estrategias de los usuarios no cambian, indicando la existencia de un equilibrio de Nash.

#Equilibrio de Nash

Un equilibrio de Nash ocurre cuando todos los usuarios en el mercado toman la mejor decisión que pueden, teniendo en cuenta las elecciones de los demás. En este contexto, significa que cada usuario ha ajustado sus ofertas en el mercado del día anterior y resultados esperados hasta el punto donde nadie tiene un incentivo para cambiar su estrategia.

En nuestro modelo, mostramos que todas las estrategias de los usuarios tienden a ordenarse según sus niveles de utilidad. A medida que los usuarios ajustan sus ofertas basándose en las acciones anticipadas de los demás, estas estrategias convergen hacia un equilibrio de Nash único.

Encontrar este equilibrio es importante porque ayuda a ilustrar condiciones de mercado estables a pesar del potencial de congestión y comportamiento de juego. La existencia de un equilibrio único sugiere que, incluso en un entorno de mercado complejo y ocupado, puede haber un resultado predecible.

#Conclusión

El comportamiento de juego de aumentar-disminuir de los usuarios de energía en redes de distribución plantea desafíos significativos para la gestión eficiente de la congestión. Al examinar las interacciones en el mercado del día anterior y de redistribución, podemos entender mejor cómo los usuarios estratégicamente tratan de maximizar sus beneficios.

A través de un modelo de mercado de dos pasos, hemos identificado que los usuarios anticipan las condiciones del mercado y ajustan sus ofertas en consecuencia. Este comportamiento puede llevar tanto a una gestión exitosa de la congestión como a posibles fallos en el mercado.

Nuestro análisis revela que hay un equilibrio de Nash único para este sistema, proporcionando un resultado estable que puede ayudar a informar el diseño de mejores políticas de mercado de energía. La investigación futura puede enfocarse en desarrollar algoritmos para refinar aún más estas estrategias y mejorar las soluciones de gestión de congestión dentro de las redes de distribución.