A day-ahead market model for power systems: benchmarking and security implications

1. Problema e Motivação

As avaliações de segurança de sistemas de energia, frequentemente realizadas através de modelos de falhas em cascata, tradicionalmente utilizam pontos de operação baseados em Fluxo de Potência Ótimo (OPF) para o despacho de unidades geradoras. No entanto, o OPF é impulsionado pela minimização de custos e fornece um despacho ideal, mas irrealista, que ignora as interações complexas entre os participantes do mercado e o comportamento orientado ao lucro.

Na realidade, os mercados de eletricidade são descentralizados e os participantes não têm conhecimento das restrições intra-zonais da rede. Isso pode levar a um carregamento desigual na rede, aumentando o risco de congestionamento e sobrecargas. O uso exclusivo do OPF tende a superestimar a segurança do sistema, pois não captura como o comportamento estratégico de mercado (como ofertas estratégicas e arbitragem) pode colocar o sistema em condições operacionais críticas. O artigo visa preencher essa lacuna ao desenvolver um modelo de mercado que simule o comportamento real dos participantes e avaliar seu impacto na segurança.

2. Metodologia

Os autores propõem um modelo de Mercado de Dia Seguinte (DAM - Day-Ahead Market) baseado no bem-estar social, integrado ao framework EuroEM, e comparado com padrões da literatura: Despacho Econômico (ED) e Comprometimento de Unidades (UC).

O algoritmo proposto segue três etapas principais:

1. Otimização de Posições de Longo Prazo (LTPO): Um módulo de programação linear inteira mista (MILP) que define a estratégia de lances dos participantes. O objetivo é maximizar o lucro de cada agente (geradores térmicos, armazenamento e renováveis) com base em previsões de preço, custos e limitações técnicas. Para unidades de armazenamento, isso inclui a otimização de ciclos de carga/descarga para arbitragem.
2. Formação de Lances e Clareamento do Mercado (DAM): O modelo simula o mercado europeu (inspirado no EPEX SPOT).
   • Gerações térmicas lentas fazem lances verdadeiros baseados no custo marginal.
   • Gerações térmicas rápidas (gás) e armazenamento podem fazer lances agressivos ou negativos para garantir operação contínua e explorar volatilidade.
   • O mercado é limpo com base na ordem de mérito (merit order), maximizando o bem-estar social (excedente do consumidor menos o custo do produtor), sem considerar restrições físicas da rede no despacho inicial ("copper-plate").
3. Redespaçamento (Redispatch) e Análise de Segurança: Como o despacho inicial do mercado ignora a física da rede, um modelo de redespaçamento (inspirado em [26]) é aplicado para garantir que as restrições da rede sejam atendidas, simulando as ações do Operador do Sistema de Transmissão (TSO).
4. Análise de Falhas em Cascata: O resultado do despacho é alimentado no modelo Cascades, uma ferramenta de análise de falhas em cascata de estado quase estacionário, para avaliar a segurança do sistema sob 1.000 contingências (falhas de linhas) em 18 horas representativas.

O estudo de caso utiliza um sistema IEEE-118 modificado com três zonas de controle independentes, simulando um horizonte de um ano (8.760 horas) com dados de demanda e preços derivados da França, Alemanha e Suíça para o ano de 2021.

3. Contribuições Principais

• Modelo de Mercado Realista: Introdução de um modelo de despacho de dia seguinte que captura o comportamento orientado ao lucro dos participantes (estratégias de lance, arbitragem de armazenamento) enquanto mantém a solução baseada no bem-estar social, superando as limitações dos modelos de ED e UC que assumem competição perfeita ou ignoram a estratégia.
• Análise de Segurança Informada pelo Mercado: Primeira aplicação de um modelo de despacho de mercado não enviesado (unbiased) em sistemas interconectados de grande escala para análise de falhas em cascata, demonstrando que o OPF subestima riscos.
• Quantificação do Risco: Demonstração de como a interação entre mecanismos de mercado e restrições da rede pode levar a condições operacionais críticas não detectadas por modelos tradicionais.

4. Resultados Chave

A comparação entre o modelo DAM, ED, UC e o OPF base revelou os seguintes pontos:

• Composição do Despacho: O modelo DAM resultou em uma utilização significativamente maior de unidades de armazenamento (hidrelétricas bombeadas e baterias) e unidades a gás em comparação com ED e UC. Isso ocorre porque o DAM permite que essas unidades explorem oportunidades de arbitragem e atuem como definidores de preço (price-setters).
• Preços e Lucros: O preço médio de clareamento no DAM foi 2,7% maior que no ED. No entanto, houve um aumento drástico na frequência de horas com preços muito altos (>100 €/MWh), que foram 4,3 vezes mais frequentes no DAM do que no ED. Isso aumentou os lucros líquidos da maioria das unidades térmicas.
• Custos de Redespaçamento: Surpreendentemente, o modelo DAM resultou em custos de redespaçamento 15% menores que ED e UC. Isso se deve à maior geração doméstica flexível (gás e armazenamento), que reduz a necessidade de transferências interzonais e o consequente redespaçamento corretivo.
• Impacto na Segurança (Falhas em Cascata):
  • Embora o OPF tenha apresentado o maior número total de falhas de linhas em eventos menores, os modelos de mercado (especialmente o DAM) resultaram em um aumento significativo de falhas em ramos adjacentes e intra-zonais.
  • O indicador crítico foi a Demanda Não Atendida (DNS). O modelo DAM resultou em um aumento de 64% na DNS cumulativa em comparação com o OPF.
  • Em eventos de alta impacto (DNS > 100 MW), o OPF superestimou a segurança. O modelo DAM mostrou que o sistema pode operar em condições críticas devido a uma distribuição desfavorável de geração pós-redespaçamento, facilitando o desenvolvimento de falhas em cascata em larga escala.

5. Significado e Conclusão

O estudo conclui que a segurança do sistema de energia é significativamente superestimada quando se utiliza o despacho baseado em OPF para análises de segurança, pois este não reflete a realidade dos mercados de eletricidade desacoplados das operações da rede.

O modelo DAM proposto revela que a lógica de mercado, ao maximizar o lucro e a flexibilidade (através de armazenamento e gás), pode inadvertidamente colocar o sistema em estados de carregamento crítico, aumentando o risco de falhas em cascata severas.

• Implicações Práticas: Os operadores de rede (TSOs) devem utilizar modelos que incorporem o comportamento do mercado para estimar corretamente o impacto na segurança, alocar reservas de forma adequada e planejar estratégias de expansão eficientes.
• Trabalho Futuro: Os autores planejam expandir o framework para incluir mercados de futuros e serviços auxiliares, melhorar o processo de lance com otimização de portfólio e validar o modelo com dados reais do mercado europeu (EPEX SPOT).

Em suma, o artigo alerta que a transição para mercados de energia mais dinâmicos e a integração de renováveis exigem uma reavaliação dos métodos de avaliação de segurança, integrando a economia do mercado diretamente na análise de estabilidade da rede.