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Tarification adaptative dans le marché de l'électricité en évolution

Adapter les modèles de tarification pour relever les défis de l'intégration des énergies renouvelables.

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À mesure que les sources d'énergie renouvelables comme le vent et le solaire deviennent plus courantes, le marché de l'électricité fait face à de nouveaux défis. Ces sources sont souvent imprévisibles, ce qui rend difficile la fixation de prix stables pour l'électricité. Cette situation peut créer de la confusion pour les entreprises qui produisent de l'électricité et les consommateurs qui l'utilisent. Cet article explore des méthodes de tarification adaptative qui répondent à ces défis et améliorent la façon dont l'électricité est tarifée dans un marché plus dynamique.

Défis de tarification actuels sur les marchés de l’électricité

Ces dernières années, le marché de l'électricité a évolué. Plus de sources renouvelables ont été ajoutées, entraînant des changements dans la façon dont l'électricité est produite et consommée. Avec ce changement, les prix de l'électricité sont également devenus moins stables. À mesure que la puissance éolienne et solaire est introduite, les prix peuvent fluctuer énormément, rendant difficile pour les producteurs d'électricité de prévoir les coûts et pour les consommateurs de planifier leurs dépenses.

Traditionnellement, de nombreux marchés de l’électricité se sont basés sur des modèles de tarification fixes, appelés tarification marginale et tarification en coque convexe. Bien que ces méthodes aient été utilisées par le passé, elles présentent des inconvénients significatifs. Par exemple, elles ne tiennent pas compte de l’imprévisibilité due aux sources d'énergie renouvelables. Ce manque de flexibilité peut entraîner des coûts imprévus pour les producteurs d'énergie et des paiements inutiles, connus sous le nom de "uplifts", pour les maintenir opérationnels efficacement.

Le rôle de l'Optimisation Robuste Adaptative

Pour lutter contre les problèmes d'un réseau fluctuant, des chercheurs ont commencé à explorer l'optimisation robuste adaptative (ORA). L'ORA se concentre sur la prise de décisions qui sont non seulement rentables mais aussi suffisamment flexibles pour gérer diverses incertitudes dans la production et la consommation d'énergie.

Cette approche minimise les coûts tout en tenant compte des pires scénarios liés à l'imprévisibilité. En planifiant les problèmes potentiels à l'avance, l'ORA aide les producteurs d'énergie à mieux gérer les coûts et à s'adapter aux changements soudains de la demande ou de l'offre disponible.

Innovations dans les mécanismes de tarification

Étant donné les limitations des méthodes de tarification traditionnelles, il y a un besoin de nouvelles stratégies qui peuvent mieux gérer les incertitudes. Une solution prometteuse est d'introduire des mécanismes de tarification adaptative qui peuvent s'ajuster en fonction des conditions en temps réel. De telles stratégies de tarification peuvent améliorer l'efficacité du marché et la réactivité.

Tarification au prix de l'enchère

L'une des méthodes de tarification adaptative en cours d'examen est la tarification au prix de l'enchère. Cela signifie que chaque producteur est payé en fonction de ses enchères pour l'électricité. Ça crée un lien clair entre le prix que les producteurs sont prêts à vendre et ce qu'ils reçoivent réellement. En reflétant plus fidèlement les coûts de production, cela peut aider à réduire le besoin de paiements uplifts.

Tarification Uniforme

Une autre méthode intégrée est la tarification uniforme, qui fixe un prix unique pour tous les participants basé sur la plus haute enchère acceptée. Cela encourage un terrain de jeu plus équitable pour tous les producteurs, quelle que soit leur enchère individuelle. En intégrant l'incertitude dans le processus de fixation des prix, les participants du marché peuvent mieux comprendre combien ils devraient facturer ou payer pour l'électricité.

Résolution de l'autoscheduling

Un des défis auxquels font face les producteurs d'électricité est la nécessité de s'auto-programmer-en gros, décider quand produire de l'énergie en se basant sur la demande et les prix prévus. Si le mécanisme de tarification est imprévisible, cela peut mener à de mauvaises décisions et à des inefficacités.

Les méthodes de tarification adaptatives peuvent réduire le besoin d'auto-programmation en veillant à ce que les prix reflètent la demande et la capacité en temps réel. Cela simplifie non seulement le processus de décision pour les producteurs, mais aligne aussi leurs incitations avec l'efficacité globale du marché.

Mise en œuvre réelle de la tarification adaptative

Pour voir comment la tarification adaptative fonctionne en pratique, on peut regarder un exemple d'un marché de l'énergie. Dans ce cadre, divers producteurs produisent de l'électricité avec différents coûts et capacités. Un mécanisme de tarification adaptatif peut répondre à la demande attendue tout en prévoyant des événements imprévus comme des pics de consommation soudains ou des baisses de production dues à des maintenances ou des conditions météorologiques.

En utilisant des méthodes robustes adaptatives, les producteurs d'énergie peuvent fixer leurs enchères de manière à tenir compte des fluctuations possibles. Les structures de paiement peuvent alors refléter ces enchères tout en fournissant un prix stable pour les consommateurs. Cette double approche non seulement réduit les coûts mais rend aussi le marché plus prévisible.

Avantages de la tarification adaptative

En introduisant des modèles de tarification adaptative, plusieurs avantages émergent :

  1. Réduction de la volatilité des prix : Les prix deviennent plus stables, ce qui facilite la planification pour les producteurs et les consommateurs.
  2. Prise de décision éclairée : Les producteurs peuvent prendre de meilleures décisions avec des signaux de prix plus clairs.
  3. Coûts globaux réduits : En minimisant les paiements uplifts et les coûts d'incertitude, le marché devient plus efficient.
  4. Encouragement à l'intégration des renouvelables : Une meilleure tarification peut améliorer le rôle des sources d'énergie renouvelables dans le réseau, ouvrant la voie à un avenir énergétique plus propre.

Conclusion

Alors que les énergies renouvelables continuent de redéfinir le marché de l'électricité, il est crucial de développer des stratégies tarifaires qui peuvent s'adapter aux nouvelles réalités. La mise en œuvre de méthodes de tarification adaptative, comme la tarification au prix de l'enchère et la tarification uniforme, offre une solution aux défis posés par l'offre et la demande d'énergie fluctuantes.

En adoptant ces approches innovantes, le marché de l'électricité peut se diriger vers un avenir plus efficace, réactif et durable. L'accent doit désormais être mis sur la création de systèmes qui non seulement répondent aux défis tarifaires actuels mais anticipent aussi les tendances futures de la production et de la consommation d'énergie. Avec des recherches continues et des applications pratiques, il est possible de développer des mécanismes de tarification qui favorisent la croissance et la stabilité dans le paysage évolutif du marché de l'énergie.

Source originale

Titre: Adaptive Pricing in Unit Commitment Under Load and Capacity Uncertainty

Résumé: The increase of renewables in the grid and the volatility of the load create uncertainties in the day-ahead prices of electricity markets. Adaptive robust optimization (ARO) and stochastic optimization have been used to make commitment and dispatch decisions that adapt to the load and capacity uncertainty. These approaches have been successfully applied in practice but current pricing approaches used by US Independent System Operators (marginal pricing) and proposed in the literature (convex hull pricing) have two major disadvantages: a) they are deterministic in nature, that is they do not adapt to the load and capacity uncertainty, and b) require uplift payments to the generators that are typically determined by ad hoc procedures and create inefficiencies that motivate self-scheduling. In this work, we extend pay-as-bid and uniform pricing mechanisms to propose the first adaptive pricing method in electricity markets that adapts to the load and capacity uncertainty, eliminates post-market uplifts and deters self-scheduling, addressing both disadvantages.

Auteurs: Dimitris Bertsimas, Angelos G. Koulouras

Dernière mise à jour: 2023-09-15 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2309.08162

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.08162

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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