Avaliando os Desafios das Zonas de Licitação de Eletricidade na Europa

O mercado de eletricidade na Europa é dividido em diferentes zonas de preço. Cada zona tem um preço uniforme para a eletricidade, o que significa que todo mundo naquela zona paga a mesma quantia. Com o aumento das fontes de energia renováveis, surgem problemas para equilibrar a oferta e a demanda, levando a custos mais altos para Redispatch de energia. A UE decidiu revisar essas zonas de preço pra encontrar maneiras melhores de gerenciar o fluxo de eletricidade de forma eficiente.

#Situação Atual nos Mercados de Eletricidade

A eletricidade é negociada em mercados de dia-a-dia, onde os preços são definidos com base na oferta e na demanda para o dia seguinte. No entanto, existem divisões geográficas, conhecidas como Zonas de Licitação, onde os preços são uniformes. Por exemplo, países como França e Polônia têm suas próprias zonas de licitação, enquanto Alemanha e Luxemburgo compartilham uma só.

Embora ter um preço uniforme ajude na transparência e previna manipulações de mercado por um único jogador, isso cria problemas. Não incentiva ajustes locais às mudanças na oferta de energia de fontes renováveis, levando ao desperdício e altos custos devido à necessidade de redispatch. O redispatch acontece quando usinas de energia são instruídas a mudar sua produção pra manter o equilíbrio na rede, e essas ações costumam ter custos substanciais.

Na Alemanha, por exemplo, bons ventos podem gerar muita energia de parques eólicos no norte, mas transportar essa energia para centros de demanda no sul pode causar congestionamento nas linhas de transmissão. Pra garantir confiabilidade, os operadores às vezes têm que instruir usinas no norte a produzir menos energia e aumentar a produção no sul. Essas ações são caras, com custos de redispatch na Alemanha alcançando 3,1 bilhões de euros em 2023.

#O Processo de Revisão das Zonas de Licitação

Em agosto de 2022, a Agência da UE para a Cooperação dos Reguladores de Energia iniciou uma revisão das zonas de licitação. O objetivo é examinar se as zonas atuais apoiam uma gestão eficiente de congestionamentos e o Desempenho do Mercado. Eles estão analisando problemas de longo prazo na rede de transmissão e como melhorar a situação.

Como parte dessa revisão, diferentes configurações para zonas de licitação foram propostas com base em um estudo que examina o preço marginal locacional, que analisa os preços em vários pontos da rede. O objetivo era criar zonas de licitação estáveis e resilientes ao longo do tempo. Para a Alemanha, foram sugeridas quatro configurações diferentes.

Analisamos essas configurações propostas usando diferentes métodos de clustering e dados, e nossas descobertas mostram que elas não reduzem significativamente as variações de preço dentro das zonas. Os preços médios entre as diferentes zonas continuam bem semelhantes. Outras configurações que identificamos resultaram em flutuações de preço mais baixas, mas não eram geograficamente sensatas. Consistentemente, os clusters que identificamos não são estáveis ao longo do tempo, indicando que uma divisão na zona de licitação da Alemanha pode ser cara sem trazer benefícios significativos.

#Como Funcionam as Zonas de Licitação

As zonas de licitação permitem que os participantes do mercado enviem ofertas e lances para eletricidade. No entanto, elas não consideram os limites físicos das redes de transmissão ao combinar oferta e demanda, levando a ineficiências. Essas zonas são frequentemente definidas por fronteiras nacionais, mas países como Noruega e Itália têm várias zonas, enquanto outros como Alemanha e Luxemburgo compartilham uma única zona.

Dentro de cada zona de licitação, há um preço uniforme para a eletricidade. Esse formato promove transparência, já que todo mundo na zona paga o mesmo preço. Mas isso pode levar a grandes problemas. Um preço uniforme não incentiva ajustes rápidos às mudanças nas ofertas de energia renováveis. Também pode resultar em perdas significativas de bem-estar, já que os sinais de preço locais não refletem os custos reais, causando altos gastos com redispatch que ocorrem quando as restrições de transmissão são ignoradas durante as operações do mercado.

#As Consequências do Preço Uniforme

O modelo de preço uniforme tem desvantagens. Um problema significativo é a falta de incentivos locais para se adaptar a ofertas voláteis de energia renovável. O preço uniforme pode levar a perdas de bem-estar excessivas, já que não reflete efetivamente os custos locais, causando altos gastos com redispatch.

Como visto no exemplo da zona Alemanha-Luxemburgo, ventos fortes produzindo alta eletricidade de parques eólicos no norte forçam a energia a ser transportada para o sul. Por causa do potencial de congestionamento nas linhas de transmissão, nem todas as entregas planejadas podem ser feitas. Os Operadores de Sistema de Transmissão (TSOs) precisam intervir ajustando a geração das usinas, o que gera altos custos.

#Analisando Configurações Alternativas de Zonas de Licitação

Diante dos problemas com os arranjos existentes, a Revisão das Zonas de Licitação foi realizada para propor configurações alternativas. O objetivo era analisar se várias arrumações poderiam levar a uma gestão mais eficiente de congestionamentos e melhorar o desempenho do mercado.

Diferentes algoritmos de clustering foram usados para explorar configurações alternativas. Esses algoritmos analisam preços nodais para sugerir formas ideais de zonas de licitação. Os três métodos de clustering utilizados incluem K-Means e duas variações de Clustering Espectral. O estudo buscou encontrar as configurações mais economicamente eficientes minimizando as diferenças de preços dentro das zonas.

Com base nessa análise, quatro configurações alternativas foram propostas para a Alemanha. No entanto, nossa avaliação dessas configurações revelou que elas não reduziram significativamente as variações de preço dentro das zonas. Os preços médios entre as zonas permanecem próximos, sugerindo pouco benefício com a mudança.

#Avaliação das Configurações Propostas

Pra avaliar a eficácia das configurações propostas, olhamos como diferentes algoritmos chegaram a seus resultados. Definimos critérios pra avaliar quão estáveis essas configurações são ao longo de diferentes períodos e usando várias entradas. Descobrimos que nenhuma das configurações propostas gerou estabilidade ao longo do tempo, e as diferenças médias de preços entre as zonas permaneceram mínimas.

Revisamos os dados do estudo de preços locacionais, focando nos anos de 1989, 1995 e 2009. Os resultados indicaram que, embora as configurações possam sugerir uma dispersão de preços mais baixa, nem sempre são geograficamente coerentes.

#Principais Descobertas da Análise

1. Falta de Estabilidade: As configurações das zonas de licitação propostas com base na revisão não permaneceram estáveis ao longo do tempo. Zonas de preços que funcionaram bem em um período não necessariamente funcionaram em outro.

2. Diferenças de Preço Mínimas: Os preços médios entre diferentes zonas eram geralmente próximos, mostrando que dividir as zonas pode não oferecer benefícios econômicos significativos.

3. Custos de Redispatch Permanece Altos: Os custos de dividir as zonas de licitação podem ser altos, mas o efeito real nos preços médios provavelmente será baixo.

4. Mudanças Futuras Incertas: Com a Alemanha estabelecendo metas ambiciosas para energia renovável, a dinâmica do mercado mudará. Isso pode tornar as configurações atuais obsoletas rapidamente.

#Contexto da Literatura

Esta análise se baseia em estudos existentes sobre configurações de zonas de licitação. Trabalhos anteriores examinaram como definir configurações adequadas que poderiam aumentar a eficiência do mercado. Muitos estudos focaram em métodos de clustering para identificar configurações, usando preços nodais e fatores de transferência de energia como indicadores.

Alguns trabalhos calcularam preços marginais locacionais para anos de cenários passados pra avaliar a eficácia de diferentes zonas. Outros utilizaram várias fontes de dados em suas análises, resultando em abordagens variadas para configurar zonas de licitação.

#Algoritmos de Clustering

No nosso estudo, usamos duas abordagens principais de clustering: K-Means e Clustering Espectral. O algoritmo K-Means agrupa pontos de dados minimizando a variância dentro dos clusters. Começa escolhendo centroids iniciais aleatoriamente e depois atribui iterativamente os pontos baseando-se na distância até esses centroids.

Para o Clustering Espectral, o processo envolve criar um gráfico a partir dos dados e usar as propriedades do gráfico pra informar o clustering. Adaptamos ambos os métodos pra atender às necessidades únicas das zonas de licitação.

#Avaliando a Estabilidade do Clustering

Definimos vários critérios pra avaliar quão estáveis eram os resultados do clustering. Uma medida é a similaridade intra-cluster, que avalia quão próximos os preços dos pontos dentro de uma zona estão. Outra é a dissimilaridade inter-cluster, que analisa quão distintos são os preços médios de diferentes zonas.

Além disso, examinamos a estabilidade temporal comparando clusterings ao longo de diferentes anos, procurando ver como os clusters se mantêm ao longo do tempo. Finalmente, avaliamos a coerência geográfica, ou quão bem os clusters se alinham com a proximidade geográfica.

#Resultados dos Testes de Configurações de Clustering

A análise destacou que configurações baseadas em preços nodais sozinhos geralmente resultaram em menores variâncias de preço do que as configurações propostas. No entanto, esses clusters frequentemente careciam de equilíbrio em termos do número de nós, levando a desafios em alcançar coerência.

Os resultados confirmaram que as configurações atualmente propostas não levam a zonas de preço bem definidas, já que exibiram semelhanças significativas entre os preços médios em diferentes zonas.

#Avaliação da Estabilidade Temporal e Coerência Espacial

No fim das contas, descobrimos que as novas zonas de preço sugeridas não são estáveis ao longo do tempo. Os índices Rand que calculamos, que medem quão semelhantemente diferentes arranjos de clustering agrupam dados, mostraram considerável variabilidade ao longo dos diferentes anos.

Além disso, avaliamos a coerência espacial global dos clusters identificados usando medidas de autocorrelação espacial. Os resultados indicaram um grau moderado de clustering com base nos preços, embora ainda houvesse casos notáveis em que pontos atribuídos a diferentes clusters estavam geograficamente próximos.

#Como Outliers Afetam Zonas de Preços

Na nossa análise, também olhamos pra outliers-nós com preços significativamente mais baixos ou mais altos que a média. Outliers podem influenciar pesadamente os resultados do clustering. Limitando a faixa de preço considerada durante o clustering, descobrimos que as configurações resultantes não mudaram significativamente. Portanto, embora os outliers existam, seu impacto geral nos clusters definidos não é substancial.

#Conclusões e Implicações para a Política

Nossa pesquisa ilumina a eficácia das configurações alternativas de zonas de preço propostas. Sugere que, enquanto algumas organizações pressionam pela divisão das zonas de licitação pra melhorar a eficiência do mercado, os ganhos reais podem ser mínimos. Os custos de dividir as zonas podem superar os benefícios potenciais de tornar o mercado mais eficiente.

Dadas as flutuações na oferta e na demanda enquanto a Alemanha avança pra maior dependência de energia renovável, pode não ser sábio se comprometer com uma configuração específica de zona de licitação muito cedo. As políticas devem ser flexíveis pra se adaptar a mudanças futuras, e uma avaliação contínua será necessária pra garantir que as configurações permaneçam relevantes.

Essa análise destaca a complexidade dos mercados de energia, onde preços, oferta, demanda e considerações geográficas desempenham papéis cruciais. Avançando, será essencial equilibrar todos esses fatores pra criar um mercado de eletricidade eficaz e eficiente na Europa.