Generating EUPHEMIA-compatible bids for flexible demand under imperfect information

Resumen Técnico: Generación de Ofertas Compatibles con EUPHEMIA para la Demanda Flexible bajo Información Imperfecta

Planteamiento del Problema
La adquisición de electricidad representa un costo operativo mayor para los grandes consumidores industriales, exponiéndolos a riesgos financieros significativos debido a picos de precios extremos. Si bien muchos consumidores poseen capacidades de desplazamiento de carga para mitigar estos costos, expresar esta flexibilidad multiperiodo en el mercado europeo de electricidad para el día siguiente es un desafío. Los consumidores deben presentar ofertas compatibles con el Algoritmo de Integración del Mercado Eléctrico Híbrido Paneuropeo (EUPHEMIA), que liquida el mercado para maximizar el bienestar social.

La literatura actual a menudo no logra cerrar la brecha entre las restricciones operativas y los requisitos del mercado. Muchos métodos propuestos ignoran las restricciones operativas del sistema (como los límites de rampa o la dinámica de almacenamiento) o generan series temporales de demanda únicas en lugar de las ofertas de precio-cantidad requeridas. En consecuencia, estos enfoques no pueden expresar plenamente la flexibilidad del consumidor ni garantizar la viabilidad operativa bajo la incertidumbre de los precios. Aunque algunos trabajos existentes abordan las ofertas compatibles con EUPHEMIA (por ejemplo, las ofertas de grupos exclusivos), su aplicabilidad a sistemas industriales reales con restricciones heterogéneas y formatos de oferta alternativos sigue sin estar clara.

Metodología
Los autores proponen un marco de optimización estocástica para generar ofertas operativamente factibles y compatibles con EUPHEMIA bajo la incertidencia de los precios. El marco consta de cuatro pasos secuenciales:

1. Pronóstico de Precios: Un modelo de descomposición tipo Prophet genera pronósticos de precios base, incorporando regresores exógenos como la carga del sistema y la generación renovable. Para capturar colas pesadas y picos de precios extremos, los residuos del pronóstico se modelan utilizando una distribución de Lévy-estable en lugar de una distribución gaussiana.
2. Generación de Escenarios: Los pronósticos puntuales se convierten en trayectorias de precios plausibles. Se extrae ruido aleatorio de la distribución de Lévy-estable ajustada y se imponen correlaciones temporales (intradiarias e interdiarias) mediante la factorización de Cholesky. Los escenarios se escalan según el horizonte de pronóstico y se reducen a un subconjunto representativo mediante agrupamiento (clustering) K-means para asegurar la tratabilidad computacional.
3. Optimización Estocástica: El problema central se formula como un Programa Lineal Entero Mixto (MILP) estocástico de dos etapas.
   • Primera Etapa: Decide las ofertas de mercado (bids) antes de que se revelen los precios.
   • Segunda Etapa: Determina el despacho operativo y la viabilidad del sistema después de que se realiza un escenario de precio.
   • Objetivo: El modelo minimiza una función objetivo de aversión al riesgo que combina los costos esperados con una penalización de Valor en Riesgo Condicional (CVaR) para controlar el riesgo de caída.
4. Horizonte Rodante (Rolling Horizon): La estrategia se evalúa mediante una simulación de horizonte rodante. Se resuelve un problema de planificación de múltiples días para considerar las restricciones de anticipación (por ejemplo, la dinámica de almacenamiento), pero solo se implementan las primeras 24 horas. Un paso de redispatch asegura la viabilidad si el perfil liquidado se desvía del programa preferido del optimizador.

El estudio compara dos estrategias de oferta distintas:

• Ofertas Horarias (HBs): Representan la flexibilidad mediante curvas de demanda escalonadas en cada hora (pares precio-cantidad). Esto permite una alta granularidad y capacidad de respuesta al precio marginal, pero conlleva el riesgo de discontinuidades intertemporales si ocurre una liquidación parcial.
• Ofertas de Grupos Exclusivos (EBs): Representan la flexibilidad mediante un conjunto de perfiles de consumo mutuamente excluyentes y coherentes, presentados con un único costo de oportunidad. Esto asegura la viabilidad operativa al seleccionar un programa completo de un día, pero reduce la capacidad de arbitrar horas aisladas de alto precio.

Casos de Estudio
La metodología se evalúa en dos casos industriales bajo dos escenarios climáticos (un año típico y un año de "dunkelflaute" severo con precios volátiles):

1. Sistema de Electrolizador: Un sistema hipotético, altamente flexible, con altas capacidades de rampa y un débil acoplamiento intertemporal, capaz de un desplazamiento de carga significativo.
2. Planta de Acero: Una instalación industrial real (Tata Steel, Países Bajos) con procesos estrechamente acoplados, límites de rampa estrictos y fuertes dependencias intertemporales.

Resultados Clave
El desempeño económico de las estrategias de oferta depende altamente de las características operativas de la carga y la volatilidad del mercado:

• Estructura de la Oferta: Para el electrolizador altamente flexible, las HBs utilizan menos pasos de precio-cantidad, actuando como decisiones basadas en umbrales. En contraste, la planta de acero requiere HBs con más pasos para mitigar los riesgos de viabilidad intertemporal. Para las EBs, el electrolizador presenta perfiles diversos que permiten al mercado seleccionar periodos de bajo precio, mientras que la planta de acero presenta programas agrupados debido a sus restricciones más estrictas.
• Desempeño de Costos:
  • Electrolizador: Bajo condiciones climáticas normales, las HBs generan costos más bajos. Sin embargo, bajo condiciones climáticas severas y volátiles, las EBs superan a las HBs, logrando resultados más cercanos al benchmark de conocimiento perfecto. La capacidad de seleccionar un programa coherente que coincida con las trayectorias de precios realizadas resulta superior para cargas altamente flexibles en mercados volátiles.
  • Planta de Acero: Las HBs superan consistentemente a las EBs en todos los escenarios climáticos. Las fuertes restricciones intertemporales de la planta y su flexibilidad limitada hacen que la respuesta granular hora por hora de las HBs sea más efectiva que la naturaleza agrupada de las EBs.

Significancia y Contribuciones
La principal contribución de este trabajo es el desarrollo de un método para traducir la flexibilidad operativa multiperiodo en ofertas compatibles con EUPHEMIA bajo la incertidumbre de los precios. El artículo demuestra que:

1. No existe un formato de oferta universalmente superior; la estrategia óptima depende de la flexibilidad operativa específica del consumidor y de las condiciones del mercado.
2. Los sistemas altamente flexibles (por ejemplo, electrolizadores) se benefician de la capacidad de selección de programas de las Ofertas de Grupos Exclusivos en mercados volátiles.
3. Los sistemas con fuertes restricciones intertemporales (por ejemplo, plantas de acero) se benefician de la granularidad de las Ofertas Horarias para gestionar los riesgos de viabilidad.

Los autores concluyen que tales algoritmos son necesarios para abordar problemas estructurales en el diseño actual del mercado, permitiendo que los consumidores con distintos niveles de flexibilidad participen efectivamente en el mercado europeo del día siguiente a pesar de la información incompleta.