Dissertação

{en_GB=Electricity Portfolio Optimization for Large Consumers: Iberian Electricity Market Case Study} {} CONFIRMED

{pt=Mercados de eletricidade são atualmente inundados com incertezas que se prendem com as aplicações de energias renováveis, desenvolvimentos tecnológicos, flutuação dos preços de energias fósseis, entre outros. Assim, é cada vez mais difícil para qualquer indústria contratar as suas futuras necessidades energéticas de uma maneira sem risco. Isto resulta em preços instáveis para os consumidores que recorrem a estes mercados, sendo necessário estratégias de gestão de risco para se poderem proteger. Para lidar com este comportamento, uma otimização de portfólio é aplicada com sucesso ao sector da eletricidade. Assim, com base nos trabalhos de (Conejo et al., 2010), um mixed integer programming problem é resolvido para otimizar um portfolio de eletricidade de um tomador de decisão, onde são considerados como fontes de eletricidade o pool market, contractos adiantados e geração própria, usando o Mercado de Eletricidade Ibérico como meio. A otimização é feita de forma multi objetivo para minimizar o custo esperado e o valor do Conditional Value-at-Risk (CVaR). Analise de cenários é feita para refletir a incerteza presente no preço do pool market. Três casos de estudo são usados para explorar como o portfolio varia para diferentes perfis de procura e como tirar proveito da sazonalidade característica do pool market. O custo esperado e o CVaR são otimizados para cada caso de estudo e uma análise do portfolio para cada postura de risco é feita. É também comprovado que a sazonalidade referida acima pode ser aproveitada., en=Electricity markets are nowadays flooded with uncertainties that rise from renewable energy applications, technological development, fossil fuel prices fluctuation, among others, and it becomes ever so hard for any industry to contract its future energy needs in a riskless way. This results in lumpy electricity price for consumers who contract their electricity in these markets, making it necessary to come up with risk management tools to help them hedge this risk. To cope with this behaviour, a portfolio optimization is successfully applied to electricity sector. So, based on the works of (Conejo et al., 2010), a mixed integer programming problem is solved to optimize the electricity portfolio of a decision maker by considering the pool market, forward contracts and self-generation, using the Iberian Electricity market as a market environment. The optimization is done through a multi objective approach of minimizing the expected cost and the value of the Conditional Value-at-Risk (CVaR). Scenario analysis is used to reflect the uncertainty on the price of the pool market. Three case studies are used to explore how the portfolio evolves with different demand profiles and how to take advantage of the seasonality characteristic of the pool market. The expected cost and CVaR are optimized for each case study, and an analysis of the portfolio for each risk posture is done. It is also proven that the seasonality aforementioned can be taken advantage of.}
{pt=Mercados de Eletricidade, Otimização de Portfolios, Portfolios Eletricidade, Conditional Value-at-Risk., en=Electricity Markets, Portfolio optimization, Conditional Value-at-Risk, Electricity Portfolio.}

Novembro 20, 2019, 10:0

Orientação

ORIENTADOR

Tânia Rute Xavier de Matos Pinto Varela

Departamento de Engenharia e Gestão (DEG)

Professor Auxiliar