On the Role of Risk Aversion and Market Design in Capacity Expansion Planning

Investment decisions in competitive power markets are based upon thorough profitability assessments. Thereby, investors typically show a high degree of risk aversion, which is the main argument for capacity mechanisms being implemented around the world. In order to investigate the interdependencies between investors\u27 risk aversion and market design, we extend the agent-based electricity market model PowerACE to account for long-term uncertainties. This allows us to model capacity expansion planning from an agent perspective and with different risk preferences. The enhanced model is then applied in a multi-country case study of the European electricity market. Our results show that assuming risk-averse rather than risk-neutral investors leads to slightly reduced investments in dispatchable capacity, higher wholesale electricity prices, and reduced levels of resource adequacy. These effects are more pronounced in an energy-only market than under a capacity mechanism. Moreover, uncoordinated changes in market design may also lead to negative crossborder effects

Water-energy management for demand charges and energy cost optimization of a pumping stations system under a renewable virtual power plant model

The effects of climate change seriously affect agriculture at different latitudes of the planet because periods of drought are intensifying and the availability of water for agricultural irrigation is reducing. In addition, the energy cost associated with pumping water has increased notably in recent years due to, among other reasons, the maximum demand charges that are applied annually according to the contracted demand in each facility. Therefore, very efficient management of both water resources and energy resources is required. This article proposes the integration of water-energy management in a virtual power plant (VPP) model for the optimization of energy costs and maximum demand charges. For the development of the model, a problem related to the optimal operation of electricity generation and demand resources arises, which is formulated as a nonlinear mixed-integer programming model (MINLP). The objective is to maximize the annual operating profit of the VPP. It is worth mentioning that the model is applied to a large irrigation system using real data on consumption and power generation, exclusively renewable. In addition, different scenarios are analyzed to evaluate the variability of the operating profit of the VPP with and without intraday demand management as well as the influence of the wholesale electricity market price on the model. In view of the results obtained, the model that integrates the management of the water-energy binomial increases the self-consumption of renewable energy and saves electricity supply costs

Virtual power plant models and electricity markets - A review

In recent years, the integration of distributed generation in power systems has been accompanied by new facility operations strategies. Thus, it has become increasingly important to enhance management capabilities regarding the aggregation of distributed electricity production and demand through different types of virtual power plants (VPPs). It is also important to exploit their ability to participate in electricity markets to maximize operating profits. This review article focuses on the classification and in-depth analysis of recent studies that propose VPP models including interactions with different types of energy markets. This classification is formulated according to the most important aspects to be considered for these VPPs. These include the formulation of the model, techniques for solving mathematical problems, participation in different types of markets, and the applicability of the proposed models to real case studies. From the analysis of the studies, it is concluded that the most recent models tend to be more complete and realistic in addition to featuring greater diversity in the types of electricity markets in which VPPs participate. The aim of this review is to identify the most profitable VPP scheme to be applied in each regulatory environment. It also highlights the challenges remaining in this field of study

Determinación de los principales elementos para el diseño de un mercado intradiario en Colombia

Actualmente, en Colombia y en otros países, se está buscando crear las condiciones técnicas y de mercado que permitan una alta penetración de energías renovables, además de incentivar la competencia y la gestión óptima de desvíos. Para el caso colombiano,se han llevado a cabo estudios con el fin de establecer cambios necesarios al mercado actual y así generar incentivos que promuevan la inserción de energías renovables, además de aspectos como eficiencia, eficacia y transparencia. Estos estudios proponen la implementación de un mercado intradiario de subastas discretas, donde cada subasta es un arbitraje total, además proponen que los servicios complementarios se asignen de manera co-optimizada obteniendo una solución conjunta al problema de optimización.Currently, in Colombia and in other countries, it is seeking to create the technical and market conditions that allow a high penetration of renewable energies, also to encourage the market competition and an optimal management of deviations. For the Colombian case, studies have been carried out in order to establish necessary changes to the current market and in this way generate incentives that promote the insertion of renewable energies, in addition to aspects such as efficiency, effectiveness and transparency. These studies propose the implementation of an intraday market of discrete auctions, where each auction is a full arbitrage, they also propose that the ancillary services to be assigned in a co-optimized way, to obtain a joint solution to the optimization problems.MaestríaMagíster en Ingeniería EléctricaTABLA DE CONTENIDO 1. INTRODUCCIÓN....................................................................................................................7 1.1. Descripción del mercado eléctrico colombiano de corto plazo ............................................7 1.1.1. Capa operativa................................................................................................................7 1.1.2. Capa comercial.............................................................................................................10 1.1.3. Reconciliaciones...........................................................................................................10 1.2. Elementos por mejorar del mercado eléctrico colombiano de corto plazo..........................11 1.3. Objetivos..............................................................................................................................12 1.3.1. Objetivo general ...........................................................................................................12 1.3.2. Objetivos específicos....................................................................................................12 1.4. Justificación del mercado intradiario...................................................................................13 1.5. Estado del arte......................................................................................................................15 1.5.1. Experiencias internacionales en mercados intradiarios...............................................15 1.5.2. Revisión de artículos académicos.................................................................................21 2. METODOLOGÍA ..................................................................................................................26 2.1. Plataforma de prueba del mercado intradiario.....................................................................26 2.1.1. Diseño de mercado .......................................................................................................26 2.1.2. Plataforma de análisis del mercado intradiario ............................................................30 2.1.3. Diagrama de flujo del mercado simulado.....................................................................31 2.2. Modelo matemático .............................................................................................................36 2.3. Variables de análisis............................................................................................................47 3. RESULTADOS......................................................................................................................50 3.1. Esquema de asignación de energía y reservas.....................................................................50 3.2. Análisis del caso 2, 3 y 5 ....................................................................................................58 3.3. Análisis de los cambios de volumen en la asignación de reserva secundaria ....................59 3.4. Arbitraje total versus minimización de las diferencias entre sesiones intradiarias ............61 3.5. Análisis del diseño de mercado frente a variaciones en las ofertas....................................63 4. CONCLUSIONES..................................................................................................................66 4.1. Conclusiones.......................................................................................................................66 4.2. Trabajos futuros..................................................................................................................67 5. BIBLIOGRAFÍA....................................................................................................................6

Plantas virtuales de energía para la integración de fuentes renovables de generación distribuida en sistemas de demanda de agua y energía.

Las instalaciones de bombeo de agua para riego son grandes consumidores de energía eléctrica además de ser un complejo sistema de gestión de agua. España es el país de la Unión Europea con mayor extensión para el regadío con casi 4 millones de hectáreas, destacando Aragón con una superficie de 415.998 hectáreas. No obstante, la agricultura se está enfrentando a serios problemas. Por un lado, como consecuencia del cambio climático, los periodos de sequía son cada vez más frecuentes y la disponibilidad de agua para el regadío agrícola se está reduciendo. Además, España se sitúa como uno de los países de la Unión Europea con el mayor coste de electricidad, debido entre otras razones por los costes regulados que afectan especialmente a los consumos estacionales, como es el caso de los sistemas de bombeo de agua para riego que concentra su consumo principalmente entre los meses de mayo a septiembre. La obligación de contratación de la potencia eléctrica para todo el año sin la posibilidad de modificarla durante el mismo perjudica seriamente a este sector. Para reducir el coste de suministro eléctrico, las comunidades de regantes están invirtiendo en instalaciones de generación renovable.La rápida penetración de estas fuentes de generación en el marco de un mercado eléctrico cada vez más competitivo requiere de nuevas tecnologías y sistemas de operación para hacer frente a los nuevos retos técnicos y económicos derivados de la integración óptima de los recursos disponibles. Las plantas virtuales de energía aparecen, así como ejes claves para hacer posible esta integración. Dada la tendencia actual de generar energía de forma distribuida es primordial el control conjunto de las unidades de producción para conseguir el mayor rendimiento del sistema.Esta tesis doctoral realizada por compendio de publicaciones pretende ofrecer soluciones a los problemas planteados anteriormente. El objetivo principal de esta investigación es el estudio, desarrollo y aplicación de nuevos modelos de operación óptima integrada de la generación y el consumo de energía eléctrica junto con las infraestructuras de agua de los sistemas generales de regadío, integrando los recursos de producción eléctrica, la demanda horaria de electricidad y la gestión del agua mediante el modelado matemático de una planta virtual de energía que participa en el mercado eléctrico mayorista para maximizar el beneficio de operación.En primer lugar, se realiza una clasificación y evaluación de los trabajos publicados en los últimos años sobre el modelado de plantas virtuales de energía con participación en distintos tipos de mercados eléctricos. La clasificación se basa en los criterios más relevantes para el modelado, tales como el objetivo del problema, el tipo de problema matemático y método de resolución, los tipos de mercados eléctricos y la aplicabilidad del modelo a casos reales de estudio. Además, se identifican los retos todavía pendientes en este campo de estudio, entre los que destaca la aplicación simultánea de varias estrategias de compra-venta de energía de la planta virtual de energía en los distintos mercados energéticos, además de la utilización de técnicas de inteligencia artificial con el fin de proporcionar al modelo de planta virtual de energía un método de aprendizaje capaz de garantizar un margen de anticipación en sus decisiones.Posteriormente, para analizar el alcance real de la gestión de energía de acuerdo al diseño y operación de una planta virtual de energía, se desarrolla y aplica un nuevo modelo matemático de despacho horario técnico-económico a un gran sistema energético real de bombeo de agua para riego agrícola con recursos de producción renovable que evacuan directamente su producción a la red de distribución (centrales hidroeléctricas y un parque eólico), plantas de autoconsumo fotovoltaico asociadas a cada estación de bombeo y demanda eléctrica para maximizar el beneficio de operación conjunto de la planta virtual de energía. El comportamiento del modelo se ilustra para un año entero.Como ampliación del modelo anterior y afrontar el complejo reto de gestión eficiente del binomio agua-energía en las instalaciones de bombeo de agua, se desarrolla y aplica un nuevo modelo de despacho horario con la integración de los recursos energéticos e hídricos para la optimización de los costes de energía y de los cargos por demanda máxima en un gran sistema de regadío para un año entero, convirtiéndose en un modelo de tipo no lineal mixto-entero. A partir de los resultados obtenidos, el modelo con integración de la gestión del binomio agua-energía consigue aumentar el autoconsumo de energía renovable y ahorrar costes de suministro eléctrico al reducir la potencia contratada anualmente en los periodos horarios con mayor coste energético.Por otra parte, la aplicación de fuentes de energía renovable debe considerar el acoplamiento de la producción de electricidad con la demanda de energía eléctrica de las estaciones de bombeo y contemplar las limitaciones técnicas de las instalaciones hidráulicas de bombeo, almacenamiento y distribución del agua. Por tanto, por último, se propone el desarrollo de un modelo matemático de despacho a corto plazo con gestión técnica y económica para obtener la programación horaria óptima de los equipos de bombeo, minimizando los costes de operación de una estación real de bombeo de agua con autoconsumo fotovoltaico, sujeto a las restricciones eléctricas e hidráulicas de los sistemas de bombeo, y garantizando la demanda de riego. A partir de los resultados obtenidos, se puede comprobar que gracias a la combinación de instalaciones fotovoltaicas de autoconsumo y variadores de velocidad se consigue maximizar el porcentaje de energía autoconsumida y así, reducir los costes energéticos de la estación de bombeo además de mejorar la gestión del agua.En definitiva, esta tesis doctoral pone de manifiesto la importancia de desarrollar estrategias de gestión óptima de fuentes de generación eléctrica renovable e infraestructuras de agua para minimizar los costes energéticos y mejorar la eficiencia energética.<br /

Towards near 100% renewable power systems: Improving the role of distributed energy resources using optimization models

The envisioned near 100 % renewable Power Systems, crucial in attaining the sustainability goals aspired by society, will call for the active and multifaceted participation of all the actors involved in the energy systems. Time-varying renewable energy systems (vRES), such as solar photovoltaic (PV) and wind, will play a decisive role in meeting the ambitious renewable targets. This is due to the large availability of natural resources and the rapid decrease in investment costs observed in the last two decades. In fact, most of the scenarios to achieve near 100% RES in Europe strongly rely on these two energy sources. However, the high temporal and spatial variability of the power generated by these technologies represents a challenge for preserving the high-security standards of supply, quality of service, and the robustness of current power systems, especially with the foreseen contributions from vRES. With an emphasis on the vital role these renewable technologies play in this process, this work aims to develop new methods and tools that may assist different players in different stages of this transition. The three leading contributions are: 1. A Multiyear Expansion-Planning Optimization Method (MEPOM) to be used in the planning processes carried out by system operators and governmental entities. 2. An Optimal Design and Sizing of Hybrid Power Plants (OptHy) decision-support tool to be used in accessing investment decisions and other managing actions led by renewable power plant owners and investors. 3. A Decision-aid Algorithm for Market Participation and Optimal Bidding Strategy (OptiBID) that market agents may adopt to operate and value their renewable energy assets in the electricity markets

Multistage scenario trees generation for renewable energy systems optimization

The presence of renewables in energy systems optimization have generated a high level of uncertainty in the data, which has led to a need for applying stochastic optimization to modelling problems with this characteristic. The method followed in this thesis is multistage Stochastic Programming (MSP). Central to MSP is the idea of representing uncertainty (which, in this case, is modelled with a stochastic process) using scenario trees. In this thesis, we developed a methodology that starts with available historical data; generates a set of scenarios for each random variable of the MSP model; define individual scenarios that are used to build the initial stochastic process (as a fan or an initial scenario tree); and builds the final scenario trees that are the approximation of the stochastic process. The methodology proposes consists of two phases. In the first phase, we developed a procedure similar to Muñoz et al. (2013), with the difference being that the VAR models are used to predict the next day for each random parameter of the MSP models. In the second phase, we build scenario trees from the Forward Tree Construction Algorithm(FTCA), developed by Heitsch and Römisch (2009a); and an adapted version of DynamicTree Generation with a Flexible Bushiness Algorithm (DTGFBA), developed by Pflugand Pichler (2014, 2015). This methodology was used to generate scenario trees for two MSP models. A first model, Multistage Stochastic Wind Battery Virtual Power Plantmodel (MSWBVPP model) and to a second model, which is the Multistage StochasticOptimal Operation of Distribution Networks model (MSOODN model). We developed extensive computational experiments for the MSWBVPP model and generated scenario trees with real data, which were based on MIBEL prices and wind power generation of the real wind farm called Espina, located in Spain. For the MSOODN model, we obtained scenario trees by also using real data from the power load provided by FEEC-UNICAMP and photovoltaic generation of a distribution grid located in Brazil. The results show that the scenario tree generation methodology proposed in this thesis can obtain suitable scenario trees for each MSP model. In addition, results were obtained for the model using the scenario trees as input data. In the case of the MSWBVPP model, we solved three different case studies corresponding to three different hypotheses on the virtual power plant’s participation in electricity markets. In the case of the MSOODN model, two test cases were solved, with the results indicating that the EDN satisfied the limits imposed for each test case. Furthermore, the BESS case gave good results when taking into account the uncertainty in the model. Finally, the MSWBVPP model was used to study the relative performance of the FTCA and DTGFBA scenario trees, specifically by analyzing the value of the stochastic solution for the 366 daily optimal bidding problems. To this end, a variation of the classical VSS (the so-called “Forecasted Value of the Stochastic Solution”, FVSS) was defined and used together with the classical VSS.a presencia de energías renovables en la optimización de sistemas energéticos hagenerado un alto nivel de incertidumbre en los datos, lo que ha llevado a la necesidad de aplicar técnicas de optimización estocástica para modelar problemas con estas características. El método empleado en esta tesis es programación estocástica multietapa (MSP, por sus siglas en inglés). La idea central de MSP es representar la incertidumbre (que en este caso es modelada mediante un proceso estocástico), mediante un árbol de escenarios. En esta tesis, desarrollamos una metodología que parte de una data histórica, la cual está disponible; generamos un conjunto de escenarios por cada variable aleatoria del modelo MSP; definimos escenarios individuales, que luego serán usados para construir el proceso estocástico inicial (como un fan o un árbol de escenario inicial); y, por último, construimos el árbol de escenario final, el cual es la aproximación del proceso estocástico. La metodología propuesta consta de dos fases. En la primera fase, desarrollamos un procedimiento similar a Muñoz et al. (2013), con la diferencia de que para las predicciones del próximo día para cada variable aleatoria del modelo MSP usamos modelos VAR. En la segunda fase construimos árboles de escenarios mediante el "Forward Tree Construction Algorithm (FTCA)", desarrollado por Heitsch and Römisch (2009a); y una versión adaptada del "Dynamic Tree Generation with a Flexible Bushiness Algorithm (DTGFBA)", desarrolado por Pflug and Pichler (2014, 2015). Esta metodología fue usada para generar árboles de escenarios para dos modelos MSP. El primer modelo fue el "Multistage Stochastic Wind Battery Virtual Power Plant model (modelo MSWBVPP)", y el segundo modelo es el "Multistage Stochastic Optimal Operation of Distribution Networks model (MSOODN model)". Para el modelo MSWBVPP desarrollamos extensivos experimentos computacionales y generamos árboles de escenarios a partir de datos realesde precios MIBEL y generación eólica de una granja eólica llamada Espina, ubicada en España. Para el modelo MSOODN obtuvimos árboles de escenarios basados en datos reales de carga, provistos por FEEC-UNICAMP y de generación fotovoltaica de una red de distribución localizada en Brasil. Los resultados muestran que la metodología de generación de árboles de escenarios propuesta en esta tesis, permite obtener árboles de escenarios adecuados para cada modelo MSP. Adicionalmente, obtuvimos resultados para los modelos MSP usando como datos de entrada los árboles de escenarios. En el caso del modelo MSWBVPP, resolvimos tres casos de estudio correspondiente a tres hipótesis basadas en la participación de una VPP en los mercados de energía. En el caso del modelo MSOODN, dos casos de prueba fueron resueltos, mostrando que la EDN satisface los límites impuestos para cada caso de prueba, y además, que el caso con BESS da mejores resultados cuando se toma en cuenta el valor la incertidumbre en el modelo. Finalmente, el modelo MSWBVPP fue usado para estudiar el desempeño relativo de los árboles de escenarios FTCA y DTGFBA, específicamente, analizando el valor de la solución estocástica para los 366 problemas de oferta óptima. Para tal fin, una variación del clásico VSS (denominado "Forecasted Value of the Stochastic Solution", FVSS) fue definido y usado junto al clásico VSS