Optimal offering and operating strategies in electricity markets

In recent years the power sector has experienced a significant growth of the deployment of renewable energy sources, such as wind and solar power. This brings new challenges to the optimal operation and management of power systems. The output of these stochastic sources can only be predicted with limited accuracy, leading to real-time deviations from their contracted schedule. Therefore, such stochastic sources need to be operated differently than conventional generation units, such as gas- or coal-fired plants. The operation of conventional production units may also be strongly affected by the massive deployment of renewable energy sources as their growing penetration is leading to a decrease in the market prices and an increase in the balancing energy need. The thesis analyses three case studies, i.e., the optimal market participation of a stochastic power producer, a conventional power producer and a group of stochastic and conventional production units. We start from a stochastic power producer trading in an electricity market. The real-time deviations are settled under two alternative imbalance settlement schemes available in the Italian electricity market. These schemes add a tolerance band around the quantity of energy contracted in the day-ahead market. The portion of the imbalance within the band is priced differently than the part exceeding the band. We conclude that those imbalance pricing schemes may lead to a market distortion and therefore they may not be a preferable alternative to conventional schemes (e.g., the dual-price scheme). Then, the thesis takes the perspective of a conventional power producer. Even though European day-ahead electricity markets are mostly settled under a uniform pricing scheme, several balancing markets (e.g., in Germany and Italy) are settled under a pay-as-bid pricing scheme. We propose an innovative approach that allows modeling the trading problem under a pay-as-bid pricing scheme as a linear programming model. Thanks to this novel formulation, we derive the optimization problem that a conventional power producer would solve to evaluate its optimal day-ahead market offers while considering the future expected revenues from the balancing market. The proposed model is tested on a realistic case study against a sequential offering approach, showing the capability of increasing profits in expectation. Lastly, we consider the case of a virtual power plant, defined as a cluster of conventional generating units, stochastic power units, and storage systems, which together act as a single participant in the electricity market. We introduce a novel structure of the balancing market, which allows an active/passive participation of the virtual power plant. Indeed, the virtual power plant can decide to be an active actor (i.e., offering regulating energy) in some trading intervals, and a passive one (i.e., deviating from the contracted schedule) in the remaining hours. The model is tested in a realistic case study against alternative benchmark strategies (e.g., active-only and passive-only participation).

Nell'ultimo decennio il settore energetico ha sperimentato un'importante crescita dell'utilizzo di fonti energetiche rinnovabili, come l'energia solare ed eolica. Ciò ha portato a nuove sfide nella gestione ottimale di sistemi energetici. La generazione di tali fonti stocastiche può solamente essere predetta con bassa accuratezza, causando sbilanciamenti tra la posizione contrattata in sede di mercato e la reale produzione. Di conseguenza, queste fonti stocastiche devono essere operate con modalità differenti dalle unità di generazione convenzionali, come impianti a gas e a carbone. Anche la gestione di impianti convenzionali può tuttavia essere influenzata dalla crescente penetrazione di fonti rinnovabili non programmabili, poiché l'utilizzo di tali fonti sta causando un calo dei prezzi nei mercati elettrici ed un aumento della richiesta di energia per il bilanciamento. La tesi analizza tre casi studio: la partecipazione ottimale nel mercato elettrico di impianti a fonte rinnovabile non programmabile, di impianti convenzionali e di un gruppo di impianti a fonte rinnovabile e unità convenzionali. Il primo caso studia un impianto a fonte rinnovabile che partecipa al mercato elettrico. Gli sbilanciamenti tra la reale produzione e la posizione contrattata sono penalizzati secondo due schemi di sbilanciamento alternativi presenti nel mercato elettrico italiano. Questi schemi introducono una banda di tolleranza ancorata alla quantità di energia contratta nel Mercato del Giorno Prima. La porzione dello sbilanciamento all'interno di tale banda è riconosciuta ad un prezzo diverso dalla porzione che eccede la banda di tolleranza. Si conclude che questi schemi di sbilanciamento alternativi posso portare a distorsioni nel mercato e di conseguenza non sembrano preferibili agli schemi tradizionali, come ad esempio lo schema “dual-price”. Successivamente, la tesi prende la prospettiva di un impianto di generazione convenzionale. Il mercato elettrico considerato utilizza uno schema di prezzo “pay-as-bid” per remunerare le offerte nel Mercato di Bilanciamento, come accade ad esempio in Italia e Germania. Si propone un approccio innovativo che permette di costruire il problema di “trading” ottimale nei mercati “pay-as-bid” tramite un problema di programmazione lineare. Grazie a questa nuova formulazione, la tesi presenta il problema di ottimizzazione che un produttore convenzionale potrebbe risolvere per ottenere le offerte da sottoporre nel Mercato del Giorno Prima includendo i possibili profitti futuri derivanti dal Mercato di Bilanciamento. Il modello proposto viene testato in un caso studio realistico contro una strategia di offerta sequenziale mostrando la capacità di aumentare i profitti attesi. Per ultimo, la tesi considera un “virtual power plant”, ovvero un insieme di unità di generazione convenzionali, impianti a fonte rinnovabile non programmabile e sistemi di accumulo dell'energia, che si propone nel mercato elettrico come un singolo partecipante. Questo studio introduce una struttura innovativa del Mercato di Bilanciamento che permette un partecipazione attivo/passiva al “virtual power plant”. Infatti, esso può decidere di essere attivo (cioè offrire energia per la regolazione) in alcune ore e passivo (cioè creare sbilanciamenti) nelle restanti ore di negoziazione. Il modello viene testato in un caso studio realistico contro strategie di offerta alternative, ad esempio con partecipazione solo attiva o solo passiva.