Simmarketstrategy: uma ferramenta computacional para avaliação de estratégias de venda de energia elétrica em mercados com precificação por oferta

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Main Author: Theodoro, Edson Aparecido Rozas
Publication Date: 2023
Format: Bachelor thesis
Language: por
Source: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
Download full: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31601
Summary: After 1990s, following global trends of decarbonization, digitalization and decentralization, Brazilian electricity market has been extensively transformed. Among the new proposals is the adoption of an offer-based pricing for energy auctions, in which sellers (generators) can offer marginal operation costs freely without any auditing procedure by market operator. This work intends to propose an agent-based simulation tool, using reinforcement learning techniques (Q-learning) and Python programming language. This tool is used for energy selling strategy assessment in day-ahead markets with hourly discretization, and seeks the best selling offers in order to maximize agent’s operational profit. The proof of concept validation was conducted in a small power grid in order to: (i) gain insights about generators market power, (ii) study tacit collusion phenomena among sellers in imperfect information environments, and (iii) improve generators’ offer behavior for profit maximization.
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spelling Simmarketstrategy: uma ferramenta computacional para avaliação de estratégias de venda de energia elétrica em mercados com precificação por ofertaSimmarketstrategy: a computational tool for electricity selling strategy assessment in offer-based pricing marketsPython (Linguagem de programação de computador)Energia elétricaModelo de precificação de ativosPython (Computer program language)Electric powerCapital assets pricing modelCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOAfter 1990s, following global trends of decarbonization, digitalization and decentralization, Brazilian electricity market has been extensively transformed. Among the new proposals is the adoption of an offer-based pricing for energy auctions, in which sellers (generators) can offer marginal operation costs freely without any auditing procedure by market operator. This work intends to propose an agent-based simulation tool, using reinforcement learning techniques (Q-learning) and Python programming language. This tool is used for energy selling strategy assessment in day-ahead markets with hourly discretization, and seeks the best selling offers in order to maximize agent’s operational profit. The proof of concept validation was conducted in a small power grid in order to: (i) gain insights about generators market power, (ii) study tacit collusion phenomena among sellers in imperfect information environments, and (iii) improve generators’ offer behavior for profit maximization.Seguindo as tendências mundiais, após a década de 1990, de descabornização, digitalização e descentralização, o mercado de energia elétrica brasileiro tem sofrido um processo extenso de reestruturação. Entre as novas propostas para o setor está a adoção de um modelo de precificação por oferta, no qual os agentes vendedores (geradores de energia elétrica) poderão ofertar livremente seus custos marginais de operação de modo a competir nos leilões de energia, se diferenciando do modelo atual onde seus custos são auditados pelo operador do mercado. Neste sentido, o presente trabalho propõe a elaboração de uma ferramenta computacional baseada em simulação por agentes, utilizando técnicas de aprendizagem por reforço (Qlearning), e implementada em linguagem Python. Esta ferramenta realiza a avaliação de estratégias de venda de energia elétrica, considerando mercados com liquidação horária no dia anterior ao próximo dia operativo (day-ahead), sendo aplicada na seleção das melhores ofertas para o agente vendedor (maximização do lucro operacional). Como validação da prova de conceito, objetivando o posterior desenvolvimento de um produto minimamente viável, foram realizados testes em um sistema elétrico de pequeno porte visando determinar: (i) o potencial dos geradores no exercício de poder de mercado, (ii) o estudo de fenômenos de coalisão tácita em mercados com informação imperfeita, e (iii) a seleção de melhores ofertas de venda de energia.Universidade Tecnológica Federal do ParanáDois VizinhosBrasilCurso de Especialização em Tecnologia Python para NegóciosUTFPRLopes, Yuri KaszubowskiSilva, Rodolfo AdamshukOliveira, Rafael Alves Paes deLopes, Yuri KaszubowskiTheodoro, Edson Aparecido Rozas2023-06-22T12:34:56Z2023-06-22T12:34:56Z2023-04-03info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfTHEODORO, Edson Aparecido Rozas. Simmarketstrategy: uma ferramenta computacional para avaliação de estratégias de venda de energia elétrica em mercados com precificação por oferta. 2023. Monografia (Especialização em Tecnologia Python para Negócios) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Dois Vizinhos, 2023.http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31601porAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPR2023-06-23T06:08:12Zoai:repositorio.utfpr.edu.br:1/31601Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.utfpr.edu.br:8080/oai/requestriut@utfpr.edu.br || sibi@utfpr.edu.bropendoar:2023-06-23T06:08:12Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)false
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