Efectos de un programa de precios en tiempo real sobre la respuesta de la demanda en mercados eléctricos: aplicación al caso colombiano Modelos para estimación y pronóstico de precios en mercados spot de generación eléctrica Oscar Alejandro Páramo Rojas Gustavo Adolfo López Álvarez Juan Carlos Rivera Agudelo Orden de la presentación 1. Introducción 2. Revisión de Literatura 3. Descripción del Mercado Mayorista de Energía 4. Modelo 5. Datos 6. Simulaciones 7. Conclusiones 8. Bibliografía Introducción Motivación y contexto: iii) Tarifa plana para UR y en la practica para los UNR Falta de incentivos para motivar la Respuesta de la Demanda. Siano (2014) • • • • Disminución pago de facturas Reducción de picos de demanda y precios Riesgos operativos Reduce las necesidades de ampliación de capacidad de generación y transmisión • Impacto ambiental (Choi y Thomas, 2012) La implementación de Redes Inteligentes hace viable la RD Introducción Objetivo • Realizar simulaciones a partir de un modelo propuesto con datos para el mercado eléctrico colombiano para explicar los efectos esperados de implementar tarifas horarias, en términos de: • Reducción de costos de energía • Demanda horaria • Precios de bolsa Introducción Avance Metodológicos Avance Práctico (implicaciones de política) • tarifación horaria • sistemas de información en tiempo real (Ayuda al cumplimiento de la ley 143 de 1994 en Colombia). Revisión de Literatura Alternativas de cobro para motivar la RD • TDU: Torriti (2012) Facilidad de implementación. • PTR: Valenzuela, et al (2012), Gelazanskas y Gamage (2014) y Doostizadeh y Ghasemi (2012). Trabajos aplicados a Colombia: • Baratto-Callejas (2013) y Cardona (2013) Descripción del Mercado Mayorista y Cálculo de los PB Fig. 1. Formación de los precios en bolsa Modelo Supuestos: • Los consumidores disponen de la tecnología suficiente para observar consumo y precio ($/kWh) para cada hora del día. • El precio de bolsa es el percibido por los consumidores (se hace abstracción de los otros componentes de la tarifa). Además, se consideran precio aceptantes. • Se propone enfrentar a los consumidores a un esquema DAPTR. Los precios que se comunicarán serán calculados con la demanda base. Modelo Primera etapa (cálculo de precios a comunicar): n recursos de generación participan en la subasta • 𝑜𝑓𝑒𝑟𝑡𝑎𝑖,ℎ = (𝑞ℎ𝑖 , 𝑝𝑖 ), para i ∈ {1,2, … 𝑛} y h ∈ 1,2, … 24 (2) Donde, 𝑝1 < ⋯ < 𝑝𝑖−1 < 𝑝𝑖 < 𝑝𝑖+1 < ⋯ < 𝑝𝑛 Sea 𝑑ℎ = 𝑑ℎ𝑟 + 𝑑ℎ𝑛𝑟 la demanda base, entonces: • 𝑝ℎ = 𝑓 𝑑ℎ (3) • 𝑞ℎ1 + 𝑞ℎ2 + ⋯ + 𝑞ℎ𝑚−1 ≤ 𝑑ℎ ≤ 𝑞ℎ1 + 𝑞ℎ2 + ⋯ + 𝑞ℎ𝑚 , donde 𝑚 ∈ {1,2, … 𝑛} (4) La planta de generación m, se llama planta marginal. • 𝑝ℎ = 𝑃ℎ𝑚 (5) Modelo Segunda etapa (optimización): Función objetivo usuarios regulados: • 𝑀𝑖𝑛 24 ℎ=1 𝑝ℎ ∗ (𝑑ℎ𝑟 + 𝑥ℎ𝑟 + 𝑦ℎ𝑟 ) (6) 𝑥ℎ𝑟 es la cantidad que se recompone intra día, 𝑦ℎ𝑟 es la cantidad que se recompone intra periodo. Entonces 𝑑𝑟ℎ𝑟 = 𝑑ℎ𝑟 + 𝑥ℎ𝑟 + 𝑦ℎ𝑟 , es la demanda con recomposición. Restricciones • −𝑎ℎ ∗ 𝑑ℎ𝑟 ≤ 𝑥ℎ𝑟 ≤ 𝑏ℎ ∗ 𝑑ℎ𝑟 (7) • −𝑐ℎ ∗ 𝑑ℎ𝑟 ≤ 𝑦ℎ𝑟 ≤ 𝑒ℎ ∗ 𝑑ℎ𝑟 (8) • 24 𝑟 ℎ=1 𝑥ℎ • 𝑟 ℎ∈Ψ𝑟j 𝑦ℎ =0 =0 (9) (10) Modelo Tercera etapa (Cálculo de PB con recomposición): • 𝑝𝑟ℎ = 𝑓 𝑑𝑟ℎ (13) Cuarta etapa (Cálculo de los ahorros): • 𝐴ℎ𝑜𝑟𝑟𝑜 𝑒𝑠𝑝𝑒𝑟𝑎𝑑𝑜 = • 𝐴ℎ𝑜𝑟𝑟𝑜 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 = 24 ℎ=1 24 ℎ=1 𝑝ℎ ∗ 𝑑ℎ − 𝑝ℎ ∗ 𝑑ℎ − • 𝐴ℎ𝑜𝑟𝑟𝑜 𝑛𝑜 𝑒𝑠𝑝𝑒𝑟𝑎𝑑𝑜 = 24 ℎ=1 24 ℎ=1 24 ℎ=1 𝑝ℎ ∗ 𝑑𝑟ℎ 𝑝𝑟ℎ ∗ 𝑑𝑟ℎ 𝑝ℎ ∗ 𝑑𝑟ℎ − 24 ℎ=1 𝑝𝑟ℎ ∗ 𝑑𝑟ℎ (14) (15) (16) Cabe recordar que a los consumidores se les cobrará los precios anunciados 𝑝ℎ , de tal manera que no tengan que formarse expectativas y enfrentar incertidumbre. Metodología Caso a Caso b Fig. 2. Desagregación de los componentes del ahorro 𝐴ℎ𝑜𝑟𝑟𝑜 = 𝑑𝑝𝑖𝑐𝑜 − 𝑑𝑟𝑝𝑖𝑐𝑜 × 𝑝𝑝𝑖𝑐𝑜 − 𝑝𝑣𝑎𝑙𝑙𝑒 + 𝑑𝑟𝑝𝑖𝑐𝑜 × 𝑝𝑝𝑖𝑐𝑜 − 𝑝𝑟𝑝𝑖𝑐𝑜 − 𝑑𝑟𝑣𝑎𝑙𝑙𝑒 × (𝑝𝑟𝑣𝑎𝑙𝑙𝑒 − 𝑝𝑣𝑎𝑙𝑙𝑒 ) ( 1) Datos A. Información de oferta y demanda Se empleará información suministrada por la empresa XM que es la encargada de la operación del mercado y publica toda la información relacionada en su página web. • Demanda horaria SIN (regulada y no regulada). • Disponibilidad comercial y precios propuestos por las plantas mayores. • Generación real de las plantas menores. Datos B. Coeficientes de flexibilidad (regulados): Hora Categoría 0 1 2 3 4 Valle Período 5 6 Medio 7 8 9 10 11 12 13 Pico 1 14 15 Medio 16 17 18 19 20 21 Pico 2 22 23 Medio 3 𝑎ℎ baja alta alta alta alta alta 𝑏ℎ baja alta baja alta baja alta 𝑐ℎ regular regular regular 𝑒ℎ regular regular regular Tabla 1. Coeficientes de flexibilidad Datos C. Escenarios de simulación: • En los escenarios A, B y C se consideran iguales todos los niveles de flexibilidad, con valores de 0.1, 0.3 y 0.5 respectivamente. Esto sirve para observar el efecto de aumentos en la flexibilidad sobre los resultados del modelo. • Otros tres escenarios que ayudan a observar el impacto de considerar diferentes niveles de flexibilidad según la hora del día: Escenario D E F Baja 0.1 0.1 0.3 Regular 0.2 0.3 0.4 Alta 0.3 0.5 0.5 Tabla 2. Coeficientes para los escenarios de simulación Simulaciones Sep-2014 Mar-2015 Fig 5. Demandas de energía sin respuesta (d) y con respuesta (dr) en el escenario D Simulaciones Sep-2014 Mar-2015 Fig 6. Precios en bolsa sin respuesta de demanda (p) y con respuesta (pr) en el escenario D Simulaciones Escenarios A Reducción promedio picos Precios Demanda Distancia pico valle Demanda inicial Demanda final Precios iniciales Precios finales B mar-15 sep-14 mar-15 sep-14 mar-15 2.49% 1.93% 2.43% 1.88% 5.40% 4.98% 5.10% 4.61% -0.71% 3.07% 3.84% 3.46% 3,240,019 3,058,485 3,240,019 3,058,485 3,240,019 3,058,485 2,964,907 2,793,465 2,500,916 2,355,432 2,526,225 2,303,880 $57.46 $46.91 $57.46 $46.91 $57.46 $46.91 $50.06 $40.97 $39.63 $33.32 $52.80 $33.76 D Reducción promedio picos Precios Demanda Distancia pico valle Demanda inicial Demanda final Precios iniciales Precios finales C sep-14 4.97% 3.24% E 3.95% 3.11% 4.66% 4.27% F 4.28% 4.06% 4.53% 4.86% 4.76% 5.00% 3,240,019 3,058,485 3,240,019 3,058,485 3,240,019 3,058,485 2,710,683 2,542,408 2,592,702 2,476,567 2,388,962 2,161,369 $57.46 $46.91 $57.46 $46.91 $57.46 $46.91 $42.02 $36.95 $42.26 $35.52 $41.89 $31.61 Tabla 3. Resultados sobre la demanda y los precios de bolsa Simulaciones Escenarios A Pago inicial Pago esperado Pago final Ahorro Esperado Ahorro no esperado Ahorro final B sep-14 mar-15 sep-14 mar-15 sep-14 mar-15 $985,325.66 $984,119.07 $979,979.40 0.12% 0.42% 0.54% $1,153,128.00 $1,152,083.27 $1,148,352.74 0.09% 0.32% 0.41% $985,325.66 $981,705.88 $974,023.41 0.37% 0.78% 1.15% $1,153,128.00 $1,149,993.83 $1,141,365.30 0.27% 0.75% 1.02% $985,325.66 $979,292.69 $975,977.88 0.61% 0.34% 0.95% $1,153,128.00 $1,147,904.38 $1,138,527.96 0.45% 0.81% 1.27% D Pago inicial Pago esperado Pago final Ahorro Esperado Ahorro no esperado Ahorro final C $985,325.66 $982,939.67 $974,905.10 0.24% 0.82% 1.06% $1,153,128.00 $1,151,070.76 $1,143,524.96 0.18% 0.65% 0.83% E $985,325.66 $982,128.25 $973,514.68 0.32% 0.87% 1.20% $1,153,128.00 $1,150,377.67 $1,142,529.28 0.24% 0.68% 0.92% Nota: Los pagos están en millones de pesos Tabal 4. Efectos sobre el costo de la energía F $985,325.66 $980,275.20 $969,323.45 0.51% 1.11% 1.62% $1,153,128.00 $1,148,589.99 $1,137,155.19 0.39% 0.99% 1.39% Escenarios A Regulados Pago inicial Pago esperado Pago final Ahorro Esperado Ahorro no esperado Ahorro final No Regulados Pago inicial Pago esperado Pago final Ahorro Esperado Ahorro no esperado Ahorro final B sep-14 mar-15 sep-14 mar-15 sep-14 mar-15 $660,364.46 $659,568.51 $656,541.08 0.12% 0.46% 0.58% $776,887.38 $776,197.96 $773,467.27 0.09% 0.35% 0.44% $660,364.46 $657,976.62 $652,088.86 0.36% 0.89% 1.25% $776,887.38 $774,819.11 $768,367.56 0.27% 0.83% 1.10% $660,364.46 $656,384.73 $653,021.86 0.60% 0.51% 1.11% $776,887.38 $773,440.27 $766,119.37 0.44% 0.94% 1.39% $324,961.21 $324,550.56 $323,438.32 0.13% 0.34% 0.47% $376,240.62 $375,885.32 $374,885.47 0.09% 0.27% 0.36% $324,961.21 $323,729.26 $321,934.55 0.38% 0.55% 0.93% $376,240.62 $375,174.72 $372,997.74 0.28% 0.58% 0.86% $324,961.21 $322,907.96 $322,956.02 0.63% -0.01% 0.62% $376,240.62 $374,464.12 $372,408.59 0.47% 0.55% 1.02% D Regulados Pago inicial Pago esperado Pago final Ahorro Esperado Ahorro no esperado Ahorro final No Regulados Pago inicial Pago esperado Pago final Ahorro Esperado Ahorro no esperado Ahorro final C $660,364.46 $658,799.76 $652,852.38 0.24% 0.90% 1.14% E F $776,887.38 $775,540.75 $770,000.16 0.17% 0.71% 0.89% $660,364.46 $658,398.99 $651,834.86 0.30% 0.99% 1.29% $776,887.38 $775,202.96 $769,262.55 0.22% 0.76% 0.98% $660,364.46 $656,956.59 $648,520.71 0.52% 1.28% 1.79% $776,887.38 $773,770.58 $765,092.88 0.40% 1.12% 1.52% $324,961.21 $376,240.62 $324,139.91 $375,530.02 $322,052.72 $373,524.80 0.25% 0.19% 0.64% 0.53% 0.90% 0.72% Nota: Los pagos están en millones de pesos $324,961.21 $323,729.26 $321,679.83 0.38% 0.63% 1.01% $376,240.62 $375,174.72 $373,266.73 0.28% 0.51% 0.79% $324,961.21 $323,318.61 $320,802.74 0.51% 0.77% 1.28% $376,240.62 $374,819.42 $372,062.31 0.38% 0.73% 1.11% Tabla 5. Efectos desagregados por tipo de usuarios Conclusiones 1. La participación de los usuarios en programas de RD basados en PTR generan: • Disminución en los picos de demanda y precios • Curvas más suavizadas en esas variables • Ahorros en el costo de generación de la energía más allá de lo esperado 2. Los ahorros son, en términos porcentuales, mayores para los usuarios regulados que para los no regulados. 3. Relación flexibilidad vs beneficios: beneficios baja flexibilidad media alta Conclusiones Consideraciones finales: • La primera es considerar la reacción de las empresas generadoras. Recordar conclusiones de (García, et al., 2013). • Es necesario hacer una correcta estimación de los coeficientes de flexibilidad de los usuarios. • Los resultados son un argumento a favor de la implementación de redes inteligentes (con las consecuentes modificaciones necesarias a la regulación). Bibliografía • Albadi, M. H., & El-Saadany, E. F. (2008). 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