[pt] Mudanças recentes em mercados de energia com alta penetração de fontes
renováveis destacaram a necessidade de estratégias complexas que, além de
maximizar o lucro, proporcionam proteção contra a volatilidade de preços
e incerteza na geração. Neste contexto, este trabalho propõe um modelo
dinâmico para representar a tomada de decisão sequencial no cenário atual.
Ao contrário de trabalhos relatados anteriormente, este método fornece uma
estrutura para considerar as incertezas nos níveis estratégico (longo prazo)
e operacional (curto prazo) simultaneamente. É utilizado um modelo de
programação estocástica multiestágio em que as correlações entre previsões
de vazão, geração renovável, preços spot e preços contratuais são consideradas
por meio de uma árvore de decisão multi-escala. Além disso, a aversão ao risco
do agente comercializador é considerada por meio de restrições intuitivas e
consistentes no tempo. É apresentado um estudo de caso do setor elétrico
brasileiro, no qual dados reais foram utilizados para definir a estratégia
ótima de comercialização de um gerador de energia eólica, condicionada à
evolução futura dos preços de mercado. O modelo fornece ao comercializador
informações úteis, como o montante contratado ideal, além do momento
ótimo de negociação e duração dos contratos. Além disso, o valor desta
solução é demonstrado quando comparado a abordagens estáticas, através de
uma medida de desempenho baseada no equivalente de certo do problema
multiestágio. / [en] Recent market changes in power systems with high renewable energy penetration
highlighted the need for complex profit maximization and protection
against price volatility and generation uncertainty. This work proposes a dynamic
model to represent sequential decision making in this current scenario.
Unlike previously reported works, we contemplate uncertainties in both strategic
(long-term) and operational (short-term) levels, all considered as pathdependent
stochastic processes. The problem is represented as a multistage
stochastic programming model in which the correlations between inflow forecasts,
renewable generation, spot and contract prices are accounted for by
means of interconnected long- and short-term decision trees. Additionally, risk
aversion is considered through intuitive time-consistent constraints. A case
study of the Brazilian power sector is presented, in which real data was used
to define the optimal trading strategy of a wind power generator, conditioned
to the future evolution of market prices. The model provides the trader with
useful information such as the optimal contractual amount, settlement timing,
and term. Furthermore, the value of this solution is demonstrated when compared
to state-of-the-art static approaches using a multistage-based certainty
equivalent performance measure.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:56114 |
| Date | 23 November 2021 |
| Creators | ANA SOFIA VIOTTI DAKER ARANHA |
| Contributors | ALEXANDRE STREET DE AGUIAR |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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