Adattare le strategie di offerta nei mercati dell'elettricità

L'industria elettrica è cambiata tanto negli ultimi trent'anni. Molti posti sono passati da mercati strettamente controllati a mercati più aperti dove le aziende possono comprare e vendere elettricità liberamente. In un mercato controllato, le aziende di servizi pubblici avevano più potere, ma in un mercato aperto, le varie aziende hanno più possibilità di competere, il che può far funzionare meglio il mercato. Tuttavia, poiché l'elettricità deve essere fornita esattamente quando la gente la vuole, i mercati aperti hanno i loro problemi e incertezze. Per aiutare in questo, molti mercati aperti hanno creato un sistema a due insediamenti che aiuta a gestire come viene comprata e venduta l'elettricità.

#Cos'è un Sistema a Due Insediamenti?

In un mercato elettrico aperto, di solito c'è un gruppo senza scopo di lucro chiamato Operatore di Sistema Indipendente (ISO) che si occupa della rete elettrica in ogni regione. Oggi ci sono sette ISO negli Stati Uniti, e ognuno aiuta a stabilire il prezzo dell'elettricità in base a quanto è disponibile e a quanto la gente vuole usarla.

In questi mercati, diverse località, chiamate nodi, possono accedere alla rete elettrica. L'elettricità viaggia attraverso i cavi da un nodo all'altro, ma ogni cavo può trasportare solo una quantità limitata di energia. Per questo motivo, i prezzi dell'elettricità possono variare da un nodo all'altro. Questa differenza di prezzi è conosciuta come Prezzi marginali locazionali (LMP). Fondamentalmente, il LMP in un nodo ti dice quanto costa per unità di elettricità in quella specifica località.

Un sistema a due insediamenti consiste in un mercato a giorno prima e un mercato in tempo reale. Il mercato a giorno prima si apre un giorno prima della consegna effettiva dell'elettricità. Le aziende che vogliono comprare o vendere elettricità presentano offerte all'ISO, che includono quanto elettricità vogliono trattare e a quale prezzo. L'ISO usa queste informazioni per capire come bilanciare offerta e domanda, tenendo conto di vari fattori come quanta elettricità può essere spostata attraverso i cavi disponibili.

Il mercato in tempo reale è dove avvengono gli aggiustamenti finali pochi minuti prima che l'elettricità venga consegnata. I prezzi possono cambiare ogni pochi minuti, rendendo questo mercato molto più imprevedibile di quello a giorno prima. Sorprendentemente, la maggior parte delle transazioni di elettricità avviene nel mercato a giorno prima, mentre il mercato in tempo reale vede molta meno attività.

#Cos'è l'Offerta Virtuale?

Alcuni ISO permettono a quelli che si chiamano offerenti virtuali di partecipare sia ai mercati a giorno prima che in tempo reale. Un offerente virtuale è un'azienda che non possiede risorse energetiche fisiche. Invece, compra elettricità nel mercato a giorno prima e la vende nel mercato in tempo reale in base alle differenze di prezzo previste. L'obiettivo per gli offerenti virtuali è di guadagnare da queste differenze di prezzo.

Anche se alcune persone criticano gli offerenti virtuali per vari motivi, la ricerca ha dimostrato che possono effettivamente aiutare il mercato dell'elettricità a funzionare in modo più efficiente. Senza offerenti virtuali, le centrali elettriche potrebbero non usare completamente la loro capacità nel mercato a giorno prima, il che potrebbe portare a prezzi più alti e a una minore efficienza. Studi indicano che gli offerenti virtuali possono migliorare il benessere dei consumatori e diminuire le possibilità di manipolazione dei prezzi.

#La Necessità di Strategie Migliori

Sebbene ci sia un po' di ricerca sull'offerta virtuale, non si è scritto molto su come creare strategie d'offerta efficaci. Ci sono molti fattori che influenzano i prezzi dell'elettricità, tra cui il tempo, i costi del carburante, la capacità energetica e la domanda. Alcuni fattori sono noti, mentre altri rimangono incerti. A causa della natura imprevedibile della determinazione dei prezzi dell'energia, può essere difficile sviluppare una buona strategia d'offerta.

Per affrontare questo, un metodo è considerare le differenze di prezzo tra i mercati a giorno prima e in tempo reale come un processo casuale. Applicando un approccio più sistematico per gestire questi elementi casuali, gli offerenti virtuali possono elaborare strategie migliori.

#Creare un Modello per la Strategia d'Offerta

Quando si pensa a come fare un'offerta, considera che la domanda di elettricità in un dato nodo dipende spesso dal tempo, mentre l'offerta in quello stesso nodo dipende sia dal tempo che dai prezzi del carburante. Anche i prezzi cambiano in base alla struttura della rete elettrica. Per riflettere questo, trattiamo i LMP come processi variabili influenzati da questi fattori.

Durante un ciclo di offerta, i LMP cambiano ogni ora nel mercato a giorno prima e ogni pochi minuti nel mercato in tempo reale. Gli offerenti devono prendere decisioni in base a questi cambiamenti, il che aggiunge un altro livello di complessità. Inoltre, sfruttare più nodi contemporaneamente dà agli offerenti una migliore possibilità di fare previsioni informate sui cambiamenti di prezzo.

Nel mercato a giorno prima, i prezzi cambiano ogni ora, mentre nel mercato in tempo reale possono cambiare ogni pochi minuti. Gli offerenti virtuali devono presentare le loro offerte per l'elettricità del giorno dopo e poi gestire le transazioni in tempo reale. Affinché le loro offerte siano di successo senza influenzare i prezzi, è meglio per loro evitare di presentare offerte troppo grandi.

#Approccio di Controllo Stocastico

Per rendere le strategie d'offerta più affidabili, possiamo utilizzare un metodo chiamato controllo stocastico. Questo sistema aiuta a gestire l'incertezza attorno ai prezzi dell'elettricità. L'idea è bilanciare i profitti previsti rispetto ai rischi coinvolti. Utilizzando strumenti statistici, gli offerenti virtuali possono migliorare le loro possibilità di successo.

L'obiettivo principale di questo metodo di controllo è prendere decisioni informate su come distribuire la ricchezza tra vari nodi nel mercato dell'elettricità. Anche se implementare questo metodo nella pratica può essere difficile, i principi alla base sono abbastanza semplici. Gli offerenti devono conoscere il loro reddito atteso e i rischi associati per sviluppare una strategia praticabile.

#Stimare Parametri

Quando si crea un modello d'offerta efficace, è essenziale raccogliere e analizzare dati rilevanti. Questi dati includono i prezzi dell'elettricità passati, che possono aiutare a stimare i parametri chiave coinvolti nella strategia d'offerta. Un metodo comune per stimare questi parametri è attraverso la massima verosimiglianza, dove l'obiettivo è trovare valori che rendano i dati osservati i più probabili.

Per il nostro modello, lo terremo semplice utilizzando la regressione lineare per stimare coefficienti chiave. Anche se questo modello di base potrebbe non fornire previsioni perfette, può comunque dare intuizioni preziose. Per modelli più complicati, potrebbero essere utilizzate tecniche di stima più avanzate nella ricerca futura.

#Studi Empirici e Risultati

Per test pratici, esamineremo una serie di nodi nello ISO della California, utilizzando diversi periodi di tempo per riflettere le variazioni stagionali. Guardando come il modello si comporta in questi tempi, possiamo valutare la sua affidabilità nel mondo reale.

Studi iniziali hanno dimostrato che la strategia d'offerta può funzionare bene se i parametri vengono stimati accuratamente. Nei casi in cui è stato aggiunto rumore ai parametri, le prestazioni complessive migliorano notevolmente. Questo sottolinea la necessità di una attenta stima dei parametri per garantire che la strategia d'offerta rimanga robusta.

#Conclusione

In sintesi, le strategie di offerta virtuale possono giovare molto ai mercati elettrici, permettendo loro di funzionare più efficientemente. Modellando le variazioni di prezzo tra i mercati a giorno prima e in tempo reale in modo riflessivo, gli offerenti virtuali possono creare strategie efficaci. La ricerca futura potrebbe esplorare ulteriormente tecniche di modellazione più complesse e metodi di stima migliorati per aumentare l'efficacia di queste strategie.