Migliorare le previsioni dell'energia rinnovabile per i mercati elettrici

L'aumento delle fonti di energia rinnovabile (RES) ha cambiato il modo in cui operano i mercati elettrici. Con un uso crescente di queste fonti di energia pulita, c'è una crescente incertezza nella produzione di energia. I metodi tradizionali di gestione dei mercati elettrici fanno fatica a gestire questa incertezza in modo adeguato. Questo porta a costi più elevati e a sfide nel mantenere la stabilità della rete elettrica.

Per affrontare questi problemi, c'è bisogno di un modo migliore per prevedere la generazione di energia rinnovabile. Previsioni accurate possono aiutare nel processo di pianificazione, permettendo ai produttori di prendere decisioni migliori su quanta energia fornire. Questo studio presenta un nuovo approccio alla previsione della generazione di energia rinnovabile che si concentra sul suo valore nel mercato, piuttosto che solo sull'accuratezza.

#Mercati Elettrici

I mercati elettrici consistono in varie fasi di scambio. Il mercato day-ahead (DA) consente ai partecipanti di impostare prezzi e programmi per l'uso dell'elettricità un giorno prima. Il mercato in tempo reale (RT) aggiusta questi piani più vicino al momento della consegna effettiva per tener conto di eventuali differenze tra produzione e domanda. Tradizionalmente, questi mercati erano progettati per generatori a base di combustibili fossili. Tuttavia, con la crescente quota di energia rinnovabile, c'è un livello crescente di incertezza che complica le operazioni di mercato.

#Il Problema

Il problema principale nasce perché i mercati DA e RT operano separatamente. Le decisioni prese nel mercato DA non sempre tengono conto delle variazioni inaspettate nella produzione di energia da fonti rinnovabili. Questo può portare a costi più elevati poiché sono necessarie aggiustamenti nel mercato RT per correggere queste discrepanze. Di conseguenza, c'è bisogno di metodi che possano meglio incorporare questa incertezza in entrambi i mercati.

#Soluzioni Attuali

La pulizia di mercato stocastica offre una potenziale soluzione. Questo metodo mira a migliorare l'efficienza considerando i costi associati agli aggiustamenti nel mercato RT quando si prendono decisioni nel mercato DA. Sebbene possa migliorare l'efficienza economica, spesso fa fatica a mantenere caratteristiche vitali del mercato, come un'adeguata entrata e recupero dei costi. Perciò, alcuni ricercatori stanno cercando di capire come pianificare meglio l'energia rinnovabile all'interno dei sistemi di mercato tradizionali.

#Nuovo Approccio alla Previsione

L'obiettivo di questo studio è sviluppare un modello di previsione che possa stimare la produzione di energia rinnovabile in un modo che consenta una migliore pianificazione sia nei mercati DA che RT. Il metodo proposto si concentra sull'allineamento dell'addestramento del modello di previsione con gli obiettivi reali di riduzione dei Costi Operativi complessivi. Concentrandosi sul valore che previsioni accurate portano alle operazioni di mercato, possiamo migliorare l'efficienza di entrambi i mercati.

#Metodologia

L'approccio innovativo incorpora una nuova funzione di perdita progettata per l'addestramento del modello di previsione. Invece di concentrarsi solo sulla riduzione degli errori di previsione, la funzione di perdita è creata per minimizzare i costi operativi complessivi associati ai mercati DA e RT. Questo assicura che il modello impari a fare previsioni che non solo siano accurate, ma anche vantaggiose dal punto di vista finanziario.

#Programma Bilevel per Stima dei Parametri

Per addestrare il modello di previsione, viene introdotto un programma bilevel. Questa configurazione ha due livelli: a livello superiore, i parametri del modello sono ottimizzati in base ai risultati delle previsioni; a livello inferiore, i mercati DA e RT vengono puliti in base a quelle previsioni. Questa struttura ci consente di collegare efficacemente i costi associati alle previsioni direttamente ai risultati del mercato.

#Implicazioni Pratiche

Utilizzando questo approccio, l'ottimizzazione dei parametri del modello avviene insieme al processo decisionale coinvolto nella pulizia di mercato. Questo metodo integrato consente una maggiore accuratezza nella previsione assicurando che gli obiettivi del modello siano allineati con le condizioni reali dei mercati.

#Studio Numerico

Un studio numerico viene condotto utilizzando una versione modificata di un sistema di test ben noto. Questo studio valuta il modello di previsione proposto rispetto ad altri metodi tradizionali. I risultati mostrano che il nuovo modello abbassa significativamente i costi operativi rispetto agli approcci esistenti, specialmente in casi in cui la produzione di energia rinnovabile è alta.

#Valutazione delle Prestazioni

Durante la valutazione delle prestazioni, vengono assessati vari aspetti come l'accuratezza delle previsioni e i costi operativi medi. I risultati indicano che, mentre i metodi tradizionali di previsione possono minimizzare gli errori di previsione, non sempre portano a una riduzione dei costi operativi. Al contrario, il metodo orientato al valore proposto supera altre tecniche nella riduzione dei costi, in particolare quando la produzione di energia rinnovabile è a livelli più elevati.

#Analisi di Sensibilità

Ulteriori analisi esplorano come il metodo proposto si comporta in diverse condizioni. Variazioni in fattori come le capacità di potenza eolica e i costi associati agli aggiustamenti delle uscite energetiche evidenziano la robustezza del nuovo approccio alla previsione.

#Penetrazione della Potenza Eolica

Esaminando diversi livelli di penetrazione della potenza eolica, lo studio trova che il metodo proposto ottiene migliori riduzioni dei costi in scenari con livelli più alti di energia rinnovabile. Questo indica che il modello è in grado di adattarsi efficacemente alle diverse condizioni di mercato.

#Costi di Up-regulation

Inoltre, lo studio indaga come il metodo si comporta con costi variabili per gli aggiustamenti di potenza di up-regulation. I risultati mostrano che quando i costi di up-regulation sono alti, il metodo proposto riesce a minimizzare i rischi associati agli aggiustamenti costosi, portando a notevoli risparmi complessivi.

#Conclusione

I risultati di questo studio sottolineano l'importanza di adottare metodi di previsione orientati al valore nei mercati elettrici che si affidano sempre di più all'energia rinnovabile. Allineando gli obiettivi del modello di previsione con quelli del mercato, possiamo ridurre significativamente i costi operativi e migliorare l'efficienza nella pulizia dei mercati DA e RT.

La funzione di perdita proposta e l'approccio di programmazione bilevel presentano soluzioni innovative volte a migliorare la stabilità e l'efficienza dei mercati elettrici. Gli sforzi futuri si concentreranno sull'estensione di questa metodologia per lavorare con altri tipi di modelli di ottimizzazione. Questo lavoro continuo aiuterà a garantire che i mercati elettrici possano continuare a evolvere insieme all'integrazione crescente delle fonti di energia rinnovabile.