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Avaliando as Mudanças no Mercado de Energia da Alemanha

Um olhar sobre as mudanças regulatórias e o papel da IA em analisar seus impactos.

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Índice

A energia elétrica confiável é crucial pro nosso dia a dia. A rede elétrica funciona com regras bem rígidas pra garantir que todo mundo tenha acesso à eletricidade quando precisar. Mas, com a tecnologia, condições econômicas e fatores sociais mudando, essas regras também precisam ser ajustadas. Isso pode ser complicado de medir e analisar pra ver se as mudanças tão surtindo efeito.

O Papel da Inteligência Artificial nos Sistemas de Energia

A Inteligência Artificial (IA) tá se tornando essencial pra ajudar a gente a entender como as regulações impactam os sistemas de energia. Um ramo da IA, chamado de Inteligência Artificial Explicável (XAI), pode fazer modelos complexos ficarem mais fáceis de entender. Isso é importante porque muitos modelos de IA são vistos como "caixas pretas", ou seja, é difícil saber como eles chegam nas conclusões. A XAI busca esclarecer esses modelos e ajudar a analisar os efeitos das mudanças regulatórias.

Avaliando Mudanças Regulatórias

Esse artigo dá uma olhada em duas mudanças regulatórias específicas no mercado de energia da Alemanha. A primeira mudança envolveu dividir a zona de licitação de eletricidade entre a Alemanha e a Áustria. A segunda mudança focou em ajustes nas regras do mercado de energia de balancing.

Divisão da Zona de Licitação

O mercado de eletricidade na Europa é dividido em zonas de licitação. Essas zonas ajudam a definir um preço uniforme pra eletricidade na área, facilitando as negociações. Antes de outubro de 2018, Alemanha, Áustria e Luxemburgo estavam numa zona de licitação compartilhada. Esse arranjo funcionava bem, considerando as diferentes localizações de geração de energia e uso industrial. No entanto, teve momentos em que as linhas de energia ficaram congestionadas devido à demanda excessiva em uma área, levando à decisão de dividir em zonas separadas.

A partir de 1º de outubro de 2018, a Áustria virou sua própria zona de licitação, o que significa que os preços da eletricidade na Áustria não podiam mais acompanhar os da Alemanha. Essa mudança foi significativa porque alterou como os preços da eletricidade eram determinados nos dois países.

Design do Mercado de Energia de Balancing

Energia de balancing se refere à maneira como a geração de energia combina com o consumo. Garantir que eles estejam em equilíbrio é crucial pra uma oferta de energia estável. Várias reservas estão em vigor pra ajudar a gerenciar desequilíbrios de curto prazo. Na Europa, existem diferentes tipos de reservas que respondem a desequilíbrios em diferentes intervalos de tempo.

Na Alemanha, uma reforma do mercado de energia de balancing foi introduzida em 2018. Inicialmente, o sistema usava um preço de capacidade-basicamente uma taxa pra reservar energia. No entanto, isso mudou pra um preço misto que combinava custos de capacidade e energia. Embora esse novo sistema de preço misto tivesse como objetivo baixar os preços, ele também criou alguns problemas inesperados, que levaram à necessidade de uma nova avaliação.

Modelos de IA e Mudanças Regulatórias

Pra avaliar como essas mudanças regulatórias impactaram o sistema de energia, desenvolvemos dois tipos de modelos de IA: Árvores Boosted por Gradiente (GBT) e Redes Neurais Feedforward (FNN). Esses modelos ajudam a prever os preços da eletricidade e a avaliar a importância de vários fatores que influenciam esses preços. Também usamos SHapley Additive exPlanations (SHAP) pra interpretar melhor nossos modelos e entender quais características impactaram as previsões.

Entendendo Mudanças de Preços

A análise dos preços antes e depois da divisão da zona de licitação mostrou diferenças notáveis. Por exemplo, antes da divisão, o preço alemão teve um papel significativo na determinação do preço da eletricidade na Áustria. Mas, depois da divisão, o peso do preço alemão caiu, enquanto a importância do preço austríaco aumentou.

Da mesma forma, no mercado de energia de balancing, a importância de diferentes fontes de energia mudou. Por exemplo, a relevância do lignito (um tipo de carvão) diminuiu, enquanto a geração a gás ganhou importância após a reforma do sistema de preço misto.

Importância de Características Externas

Entender quais características influenciaram as previsões de preços é crucial pra avaliar a eficácia das mudanças regulatórias. Por exemplo, dados sobre a geração de energia a partir de fontes renováveis, fontes de energia tradicionais como gás e lignito, e a demanda geral podem afetar bastante os preços do mercado. Analisando os valores SHAP, conseguimos classificar essas características e ver como sua influência mudou devido às mudanças regulatórias.

Desafios na Análise

Analisar mudanças regulatórias não é fácil devido a vários fatores que afetam o mercado de energia. Muitos agentes influenciam o mercado, e dados disponíveis publicamente costumam faltar detalhes. Portanto, embora ferramentas de aprendizado de máquina possam fornecer insights valiosos, determinar exatamente como as regulações impactam o mercado pode continuar sendo complexo.

Lições Aprendidas

As descobertas indicam que a XAI pode ser uma ferramenta poderosa pra avaliar mudanças regulatórias nos mercados de energia. Nossa análise mostrou como a divisão da zona de licitação e mudanças no mercado de energia de balancing influenciaram significativamente a importância de diferentes fontes de energia.

Conclusão

Em resumo, examinamos duas mudanças regulatórias no mercado de energia da Alemanha: a divisão da zona de licitação entre a Alemanha e a Áustria e a reforma do mercado de energia de balancing. O uso de modelos de IA e ferramentas de XAI nos permitiu entender como essas mudanças afetaram os preços da eletricidade e a importância de vários fatores que os influenciam.

À medida que a sociedade continua a evoluir, o mercado de energia também vai se adaptar. Pesquisa e análise contínuas são essenciais pra garantir que as mudanças regulatórias tragam os resultados desejados sem consequências indesejadas. Essa análise serve como base pra estudos futuros, permitindo decisões mais informadas sobre regulações de energia.

Fonte original

Título: Regulatory Changes in Power Systems Explored with Explainable Artificial Intelligence

Resumo: A stable supply of electrical energy is essential for the functioning of our society. Therefore, the electrical power grid's operation and energy and balancing markets are subject to strict regulations. As the external technical, economic, or social influences on the power grid change, these regulations must also be constantly adapted. However, whether these regulatory changes lead to the intended results is not easy to assess. Could eXplainable Artificial Intelligence (XAI) models distinguish regulatory settings and support the understanding of the effects of these changes? In this article, we explore two examples of regulatory changes in the German energy markets for bulk electricity and for reserve power. We explore the splitting of the German-Austrian bidding zone and changes in the pricing schemes of the German balancing energy market. We find that boosted tree models and feedforward neural networks before and after a regulatory change differ in their respective parametrizations. Using Shapley additive explanations, we reveal model differences, e.g. in terms of feature importances, and identify key features of these distinct models. With this study, we demonstrate how XAI can be applied to investigate system changes in power systems.

Autores: Sebatian Pütz, Johannes Kruse, Dirk Witthaut, Veit Hagenmeyer, Benjamin Schäfer

Última atualização: 2023-03-30 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2303.17455

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2303.17455

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

Obrigado ao arxiv pela utilização da sua interoperabilidade de acesso aberto.

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