Precificação Adaptativa no Mercado de Eletricidade em Evolução
Adaptando modelos de preços pra lidar com os desafios da integração de energia renovável.
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Índice
- Desafios Atuais de Precificação nos Mercados de Eletricidade
- O Papel da Otimização Robusta Adaptativa
- Inovações em Mecanismos de Precificação
- Precificação Pay-As-Bid
- Precificação Uniforme
- Abordando a Auto-Programação
- Implementação Real de Precificação Adaptativa
- Benefícios da Precificação Adaptativa
- Conclusão
- Fonte original
À medida que fontes de energia renovável, como vento e solar, se tornam mais comuns, o mercado de eletricidade tá enfrentando novos desafios. Essas fontes são frequentemente imprevisíveis, o que dificulta estabelecer preços estáveis para a eletricidade. Isso pode criar confusão tanto para as empresas que produzem eletricidade quanto para os consumidores que a utilizam. Este artigo explora métodos de precificação adaptativa que respondem a esses desafios e melhoram a forma como a eletricidade é precificada em um mercado mais dinâmico.
Desafios Atuais de Precificação nos Mercados de Eletricidade
Nos últimos anos, o mercado de eletricidade mudou. Mais fontes renováveis foram adicionadas, levando a alterações na produção e consumo de eletricidade. Com essa mudança, os preços da eletricidade também passaram a ser menos estáveis. À medida que mais energia solar e eólica é introduzida, os preços podem variar bastante, dificultando para os produtores preverem custos e para os consumidores planejarem seus gastos.
Tradicionalmente, muitos mercados de eletricidade confiaram em modelos de precificação fixa, como a precificação marginal e a precificação de cascas convexas. Embora esses métodos tenham sido usados no passado, eles têm algumas desvantagens significativas. Por exemplo, não consideram a imprevisibilidade trazida pelas fontes de energia renovável. Essa falta de flexibilidade pode resultar em custos inesperados para os produtores de energia e pagamentos desnecessários, conhecidos como uplifts, para mantê-los operando eficientemente.
Otimização Robusta Adaptativa
O Papel daPara combater os problemas apresentados por uma rede flutuante, pesquisadores começaram a explorar a otimização robusta adaptativa (ARO). A ARO foca em tomar decisões que sejam não apenas custo-efetivas, mas também flexíveis o suficiente para lidar com várias incertezas na produção e consumo de energia.
Essa abordagem minimiza custos enquanto considera os piores cenários relacionados à imprevisibilidade. Ao planejar problemas potenciais com antecedência, a ARO ajuda os produtores de energia a gerenciar melhor os custos e se adaptar a mudanças repentinas na demanda ou na oferta disponível.
Inovações em Mecanismos de Precificação
Dadas as limitações dos métodos tradicionais de precificação, há uma necessidade de novas estratégias que possam lidar melhor com as incertezas. Uma solução promissora é a introdução de mecanismos de precificação adaptativa que possam se ajustar com base em condições em tempo real. Tais estratégias de precificação podem aumentar a eficiência do mercado e melhorar a capacidade de resposta.
Precificação Pay-As-Bid
Um dos métodos de precificação adaptativa em consideração é o pay-as-bid. Esse método significa que cada gerador é pago com base em suas ofertas para eletricidade. Ele fornece uma ligação clara entre o que os produtores estão dispostos a vender sua eletricidade e o que realmente recebem. Ao refletir mais precisamente os custos de produção, pode ajudar a reduzir a necessidade de pagamentos uplifting.
Precificação Uniforme
Outro método que está sendo integrado é a precificação uniforme, que estabelece um preço único para todos os participantes com base na maior oferta aceita. Isso incentiva um campo de jogo mais justo para todos os produtores, independentemente de suas ofertas individuais. Ao incorporar incertezas no processo de definição de preços, os participantes do mercado podem ganhar uma visão melhor sobre quanto devem cobrar ou pagar pela eletricidade.
Abordando a Auto-Programação
Um dos desafios enfrentados pelos geradores de eletricidade é a necessidade de se auto-programar-basicamente decidir quando produzir energia com base na demanda e nos preços previstos. Se o mecanismo de precificação é imprevisível, isso pode levar a decisões ruins e ineficiências.
Métodos de precificação adaptativa podem ajudar a reduzir a necessidade de auto-programação, garantindo que os preços reflitam a demanda e capacidade em tempo real. Isso não apenas simplifica o processo de tomada de decisões para os produtores, mas também alinha seus incentivos com a eficiência geral do mercado.
Implementação Real de Precificação Adaptativa
Para ver como a precificação adaptativa funciona na prática, podemos olhar para um caso envolvendo um mercado de energia de exemplo. Nesse cenário, vários geradores produzem eletricidade com diferentes custos e capacidades. Um mecanismo de precificação adaptativa pode responder à demanda esperada enquanto planeja para eventos imprevistos, como picos súbitos de consumo ou quedas na produção devido a manutenção ou condições climáticas.
Usando métodos robustos adaptativos, os produtores de energia podem definir suas ofertas de uma forma que leve em conta possíveis flutuações. As estruturas de pagamento podem então refletir essas ofertas, proporcionando um preço estável para os consumidores. Essa abordagem dupla não apenas reduz custos, mas também torna o mercado mais previsível.
Benefícios da Precificação Adaptativa
Ao introduzir modelos de precificação adaptativa, vários benefícios surgem:
- Redução da Volatilidade dos Preços: Os preços se tornam mais estáveis, facilitando o planejamento tanto para produtores quanto para consumidores.
- Tomada de Decisão Informada: Os produtores podem tomar melhores decisões com sinais de preços mais claros.
- Custos Gerais Mais Baixos: Ao minimizar pagamentos uplift e custos de incerteza, o mercado se torna mais eficiente.
- Incentivo à Integração de Renováveis: Preços melhores podem melhorar o papel das fontes de energia renovável na rede, abrindo caminho para um futuro energético mais limpo.
Conclusão
À medida que a energia renovável continua a remodelar o mercado de eletricidade, é crucial desenvolver estratégias de preços que possam se adaptar a novas realidades. Implementar métodos de precificação adaptativa, como pay-as-bid e precificação uniforme, oferece uma solução para os desafios impostos pela oferta e demanda flutuantes de energia.
Ao adotar essas abordagens inovadoras, o mercado de eletricidade pode avançar em direção a um futuro mais eficiente, responsivo e sustentável. O foco agora deve ser na criação de sistemas que não apenas abordem os desafios atuais de precificação, mas também antecipem tendências futuras na produção e consumo de energia. Com pesquisa contínua e aplicações práticas, é possível desenvolver mecanismos de precificação que promovam crescimento e estabilidade na paisagem em evolução do mercado de energia.
Título: Adaptive Pricing in Unit Commitment Under Load and Capacity Uncertainty
Resumo: 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.
Autores: Dimitris Bertsimas, Angelos G. Koulouras
Última atualização: 2023-09-15 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2309.08162
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.08162
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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