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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31601| Título: | Simmarketstrategy: uma ferramenta computacional para avaliação de estratégias de venda de energia elétrica em mercados com precificação por oferta |
| Título(s) alternativo(s): | Simmarketstrategy: a computational tool for electricity selling strategy assessment in offer-based pricing markets |
| Autor(es): | Theodoro, Edson Aparecido Rozas |
| Orientador(es): | Lopes, Yuri Kaszubowski |
| Palavras-chave: | Python (Linguagem de programação de computador) Energia elétrica Modelo de precificação de ativos Python (Computer program language) Electric power Capital assets pricing model |
| Data do documento: | 3-Abr-2023 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Dois Vizinhos |
| Citação: | THEODORO, 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. |
| Resumo: | 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. |
| Abstract: | 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. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31601 |
| Aparece nas coleções: | DV - Tecnologia Python para Negócios |
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