- 1 -Sessão #13 | 26 Julho 2010

:::: Sessão #13 ::::

Simulação de mercados de energia eléctrica

com modelo baseado em custos de produção

:: Previsão de preços, produções e trânsito nas interligações ::

Jorge de SousaProfessor Coordenador

ISEL - Instituto Superior de Engenharia de Lisboa

Webpage: pwp.net.ipl.pt/deea.isel/jsousa

Formação Galp EnergiaModelação e Simulação de Mercados de Energia Eléctrica

- 2 -Sessão #13 | 26 Julho 2010

Agenda

Enquadramento

Modelos de previsão

Simulação com base em custos de produção

Exercícios de aplicação

- 3 -Sessão #13 | 26 Julho 2010

O desempenho dos diversos agentes que actuam em mercados liberalizados de energia eléctrica depende em grande medida da sua capacidade de previsão dos principais determinantes.

Particular destaque assume a previsão de preços, especialmente na perspectiva de um agente produtor ou comercializador.

Neste sentido é usual recorrer-se a modelos de mercado para se obterem previsões fundamentadas de preços, volumes, trânsito nas interligações, nível de emissões, receitas, entre outras.

Os modelos utilizados podem ser de diversas categorias, consoante o tipo de aplicação e o grau de sofisticação requeridos para as previsões.

A simulação de mercados com base em modelos de custos de produção tem um nível de utilização generalizado e tem como principais vantagens a sua consistência e o nível de detalhe com que representa os aspectos físicos do sistema.

EnquadramentoSimulação de mercados com base em custos

- 4 -Sessão #13 | 26 Julho 2010

Agenda

Enquadramento

Modelos de previsão

Simulação com base em custos de produção

Exercícios de aplicação

- 5 -Sessão #13 | 26 Julho 2010

Modelos de previsãoCategorias de modelos de previsão de preços

- 6 -Sessão #13 | 26 Julho 2010

Agenda

Enquadramento

Modelos de previsão

Simulação com base em custos de produção

Exercícios de aplicação

- 7 -Sessão #13 | 26 Julho 2010

Simulação com base em custosCaracterísticas dos modelos de simulação

Os modelos de simulação representam o despacho dos grupos produtores baseado nas suas características, considerando ainda os requisitos operacionais e as restrições do sistema.

Incorporam aspectos físicos dos grupos produtores tais como o rendimento, a capacidade, as rampas de subida e descida, assim como características económicas relativas ao despacho e comissionamento destes grupos tais como os custos de produção e os custos de arranque e paragem.

Este tipo de modelos permite ainda incluir requisitos de segurança de sistema (p.e. reserva girante), e restrições de sistema (p.e. capacidade de transporte das linhas).

Devido ao grau de detalhe com que o sistema é representado os modelos de simulação permitem obter um melhor entendimento dos principais determinantes de formação dos preços e de outras variáveis relevantes, comparativamente com outros tipos de modelos.

- 8 -Sessão #13 | 26 Julho 2010

Simulação com base em custosEstudo de caso: Dados do sistema

Procura Produção

hídrica e PREProcura térmica

[MWh] [MWh] [MWh]

Ponta 40750 11000 29750

Vazio 18000 3500 14500

Oferta térmica

Procura, produção hídrica e PRE

TecnologiaCapacidade

InstaladaCustos deProdução

Emissões Específicas

[MW] [€/MWh] [ton CO2/MWh]

Nuclear 7816 3,42 0

Carvão A 1944 14,73 0,895

Carvão B 1823 16,56 0,895

Carvão C 9941 19,36 0,933

CCGT 7525 30,23 0,382

Fuel 5151 33,80 0,737

- 9 -Sessão #13 | 26 Julho 2010

Simulação com base em custosResultados para PCO2 = 0 €/ton

1. Nuclear

2. Carvão A

3. Carvão B

4. Carvão C

5. CCGT

6. Fuel

2

1

34

56

Vazio

14500 MWh

Ponta

29750 MWh

• A curva de oferta é obtida com base nas centrais térmicas (capacidade instalada e custos de combustível e de CO2) colocadas por ordem de mérito.

• Esta curva é intersectada com a procura residual térmica para se obter o fecho de mercado (no exemplo para o vazio e ponta).

- 10 -Sessão #13 | 26 Julho 2010

1. Nuclear

2. Carvão A

3. Carvão B

4. Carvão C

5. CCGT

6. Fuel

2

1

34

56

1

2 5 3

4

6

Simulação com base em custosComparação entre PCO2 = 0 e 30 €/ton

PCO2 0 €/ton 30€/ton

  Vazio Ponta Vazio Ponta

Pe [€/MWh] 19,36 33,80 41,69 55,91 [%] 115% 65%

Vazio

14500 MWh

Ponta

29750 MWh

- 11 -Sessão #13 | 26 Julho 2010

Agenda

Enquadramento

Modelos de previsão

Simulação com base em custos de produção

Exercícios de aplicação

- 12 -Sessão #13 | 26 Julho 2010

Considere os seguintes dados relativos à oferta térmica, procura, produção hídrica e PRE de um mercado que integra dois países (país 1 e 2):

Exercícios de aplicação

Procura(País 1)

Hídrica e PRE(País 1)

Procura(País 2)

Hídrica e PRE(País 2)

[MWh] [MWh] [MWh] [MWh]

Ponta 8000 3500 32750 7500

Vazio 4000 1000 14000 2500

TecnologiaCapacidade

InstaladaCustos deProdução

Emissões Específicas

País

[MW] [€/MWh] [ton CO2/MWh] [1,2]

Nuclear 7816 3,42 0 2

Carvão A 1944 14,73 0,895 2

Carvão B 1823 16,56 0,895 1

Carvão C 9941 19,36 0,933 2

CCGT 7525 30,23 0,382 2

Fuel 5151 33,80 0,737 1

Oferta

Procura

- 13 -Sessão #13 | 26 Julho 2010

1. Usando um modelo de simulação baseado em custos de produção, determine para os períodos de ponta e de vazio e para um preço de CO2 de 0 €/ton:

a. O consumo residual térmico de cada país

b. O preço do mercado eléctrico na ponta e no vazio

c. A produção térmica total e de cada tecnologia

d. As emissões de CO2 totais e as de cada tecnologia

e. A produção térmica de cada país

f. A energia em trânsito na interligação e o seu sentido

2. Efectue novas simulações para preços de CO2 de 10, 30 e 100 €/MWh. Analise e justifique os resultados obtidos.

3. Como se alterariam os preços do mercado eléctrico na ponta e no vazio se o custo do carvão sofresse um aumento de 20% (para um preço de CO2 de 10 €/ton)?

Exercícios de aplicação

- 14 -Sessão #13 | 26 Julho 2010

:::: Sessão #13 ::::

Simulação de mercados de energia eléctrica

com modelo baseado em custos de produção

:: Previsão de preços, produções e trânsito nas interligações ::

Jorge de SousaProfessor Coordenador

ISEL - Instituto Superior de Engenharia de Lisboa

Webpage: pwp.net.ipl.pt/deea.isel/jsousa

Formação Galp EnergiaModelação e Simulação de Mercados de Energia Eléctrica