Melhorando a precificação da eletricidade com aprendizado profundo

O deep learning tem chamado a atenção em várias áreas, incluindo os mercados de eletricidade. Mas os Erros de Previsão nos modelos de deep learning podem impactar bastante os Preços da Eletricidade. Este artigo discute como esses erros influenciam a precificação, principalmente em sistemas de energia congestionados, e sugere um jeito de melhorar a justiça nos preços usando técnicas de deep learning.

#O Problema dos Erros de Previsão

Modelos de deep learning são frequentemente usados para prever a demanda e a oferta de eletricidade, incluindo fontes renováveis como a energia eólica. Embora esses modelos consigam lidar com uma grande quantidade de dados, eles ainda podem errar nas previsões. Quando esses erros acontecem, podem resultar em preços de eletricidade incorretos, que podem afetar negativamente tanto os produtores quanto os consumidores. A gravidade desses erros de precificação pode variar de acordo com a localização na rede elétrica.

#Entendendo os Preços da Eletricidade

Os preços da eletricidade são influenciados por vários fatores, incluindo o equilíbrio entre oferta e demanda. Quando a previsão da produção de energia eólica está errada, isso pode levar a erros na determinação da melhor distribuição das usinas de energia convencionais. Isso, por sua vez, afeta os Preços Marginais Locacionais, que são os preços cobrados pela eletricidade em locais específicos da rede.

Em áreas congestionadas do sistema de energia, um pequeno erro na previsão da energia eólica pode gerar grandes disparidades de preços. Isso acontece porque alguns locais são mais sensíveis a mudanças na oferta e na demanda do que outros.

#A Importância da Justiça nos Preços

A justiça na precificação da eletricidade é essencial para garantir que todos os consumidores e produtores sejam tratados de forma equitativa. Quando os erros de previsão causam diferenças de preços significativas entre as localidades, isso pode levar a cobranças injustas para alguns usuários, especialmente em áreas congestionadas. Para resolver esse problema, é crucial encontrar uma maneira de reduzir essas disparidades e criar um sistema de preços mais equilibrado.

#Integrando a Otimização de Limpeza de Mercado no Deep Learning

Para enfrentar os problemas causados pelos erros de previsão, uma nova abordagem é proposta, que integra a otimização de limpeza de mercado diretamente no modelo de deep learning. Com isso, o modelo pode levar em conta os efeitos dos erros de previsão sobre os preços da eletricidade. Essa abordagem visa equilibrar o foco entre minimizar os erros de previsão e garantir preços justos.

A integração da otimização de limpeza de mercado significa que o modelo de deep learning não apenas prevê as produções de energia eólica, mas também calcula os preços esperados com base nessas previsões. Isso deve ajudar a reduzir os erros de precificação e melhorar a justiça dentro do mercado de eletricidade.

#Como Funciona o Modelo

Nesta abordagem, dados de registros operacionais anteriores, incluindo condições climáticas e dados das turbinas, são usados para treinar o modelo de deep learning. O modelo aprende a prever a produção de energia eólica com base nas características dadas. No entanto, os métodos de treinamento tradicionais não levam em consideração como os erros de previsão podem impactar os preços da eletricidade.

Para resolver isso, um modelo simplificado de limpeza do mercado de eletricidade é utilizado. Esse modelo ajuda a identificar a melhor distribuição das usinas de energia, garantindo que as cargas elétricas sejam atendidas com o menor custo possível. Ao embutir esse modelo no treinamento do sistema de deep learning, as previsões podem ser informadas pelas condições do mercado, levando a previsões de preços mais precisas.

#Analisando o Impacto dos Erros

Analisando como os erros de previsão se propagam pelo sistema, fica claro que eles afetam os preços marginais locacionais de maneiras diferentes, dependendo dos níveis de congestionamento na rede elétrica. Em áreas congestionadas, o mesmo erro pode levar a diferentes resultados de preço dependendo da localização na rede.

Essa disparidade espacial pode ser problemática, especialmente para os consumidores que podem acabar pagando mais devido a erros na previsão que afetam o mecanismo de precificação. Identificar os locais que mais contribuem para essas disparidades pode ajudar a desenvolver modelos de previsão melhores.

#Treinando o Modelo

Treinar esse novo modelo envolve usar um conjunto de dados padronizados, onde dados históricos sobre a produção de energia eólica são pareados com várias características, como velocidade e direção do vento. O modelo de deep learning processa esses insumos e busca minimizar erros tanto nas produções de energia eólica quanto nos preços da eletricidade.

A arquitetura do modelo consiste em camadas que permitem aprender relações complexas entre os insumos. Durante o treinamento, o modelo é otimizado para garantir que ele preveja eficientemente tanto as produções de energia quanto os preços, levando em conta a justiça.

#Resultados e Observações

Os primeiros resultados da aplicação do novo modelo mostram uma redução significativa nos erros de precificação. Ao comparar os resultados das abordagens tradicionais de deep learning com aqueles que têm a camada de limpeza de mercado, é evidente que o novo método se sai melhor em termos de precisão das previsões e justiça.

Em casos práticos, o modelo demonstrou uma redução nos erros de preços marginais locacionais em vários sistemas de energia. Embora alguns aumentos nos erros de previsão possam ocorrer devido aos ajustes feitos para a justiça, os benefícios gerais em precisão de preços tendem a compensar essas desvantagens.

#Conclusão

Incorporar a otimização de limpeza de mercado nos modelos de deep learning representa um avanço promissor em como os mercados de eletricidade lidam com erros de previsão. Ao focar tanto nas previsões quanto na precificação, essa abordagem melhora a justiça e reduz o peso dos erros sobre os usuários na rede.

À medida que os mercados de energia continuam a evoluir, a capacidade de prever com precisão a oferta e a demanda enquanto garante preços justos é essencial. Desenvolvimentos futuros nessa área podem contribuir ainda mais para uma distribuição mais equitativa dos custos da eletricidade, beneficiando tanto os produtores quanto os consumidores.

No geral, a integração de técnicas de otimização dentro das estruturas de deep learning ilustra o potencial de melhorar a justiça e a precisão na precificação da eletricidade, abrindo caminho para operações de mercado de eletricidade mais eficientes.