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1 PREDICCIÓN DE LA CASACIÓN Y PRECIO DEL MERCADO DE PRODUCCIÓN DE ELECTRICIDAD. Autor: Rodríguez González, Jesús. Directores: Baíllo Moreno, Álvaro; Bellido Miranda, Rafael; Fernández López, José María. Entidad colaboradora: Iberdrola. RESUMEN DEL PROYECTO. En este proyecto se plantea la construcción de un modelo para la predicción de la casación y el precio horario del mercado mayorista de electricidad para un periodo de un mes. El proyecto comienza describiendo la estructura general de funcionamiento del mercado mayorista de electricidad, para posteriormente pasar a realizar un análisis estadístico de las variables que influyen decisivamente en la formación de los precios del mercado eléctrico. A la luz de los resultados obtenidos de este análisis se deduce que las variables más significativas en la formación del precio son la demanda 1, las producciones por tecnologías y el tipo de día del que se trate. En el texto se desarrollan dos modelos para la realización de la predicción de la casación. Un primero basado en técnicas heurísticas y un segundo basado en la optimización lineal entera. En ambos casos, los modelos parten de los mismos datos para realizar la predicción: los factores de utilización 2 de los grupos, la demanda, las limitaciones técnicas de los grupos y una previsión de generación hidráulica diaria. El modelo heurístico busca resolver la casación horaria utilizando el acoplamiento del menor número de grupos posibles para poder cumplir la demanda horaria y los criterios técnicos. Se emplea como elemento discriminatorio los factores de utilización de los grupos y se toma como punto de partida para las iteraciones un despacho según el tipo de día a programar. 1 Realmente es la demanda residual que va a mercado, después de eliminar los efectos de los intercambios internacionales, el bombeo y el régimen especial. 2 Relación entre la generación de un grupo en un periodo y la generación máxima posible para ese periodo expresado en tanto por uno.

2 El modelo de optimización lineal entera busca minimizar la suma ponderada por tecnologías de las diferencias máximas por tipo de tecnología y tipos de días entre los factores de utilización históricos y los que asignaría el programa. El modelo está sujeto al cumplimiento de todas las restricciones técnicas y a la satisfacción de la demanda horaria. El modelo heurístico consigue unos resultados satisfactorios de predicción con unos tiempos de cálculo limitados. El modelo de optimización lineal entera se ve limitado por la enorme dimensión del problema (100 generadores x 28 días x 24 horas/día = predicciones de generación) y por la capacidad de cálculo de los ordenadores personales. Ello obliga a dividir el problema global en subproblemas más pequeños que nos permita reducir el tiempo necesario para encontrar una solución. Dada la naturaleza del problema, en el que el problema no es estrictamente separable en subproblemas que correspondan a cada periodo, se hace necesaria la implementación de técnicas de descomposición de problemas de programación matemática para conseguir este objetivo. El modelo de descomposición aquí adoptado se limita simplemente a la separación del problema mensual en bloques diarios en el que cada subproblema considera como fijas las decisiones tomadas por el subproblema correspondiente en al etapa anterior y no puede modificarlas, por lo que no se puede garantizar que se obtenga un óptimo global. No obstante, los resultados de validación del modelo de optimización lineal reflejan unos resultados satisfactorios con unos errores del orden de los obtenidos con el modelo heurístico y en unos tiempos de ejecución comparables, por lo que este planteamiento ha sido adoptado como válido. La predicción del precio se realiza a partir de la utilización de una red neuronal, la cuál partiendo de las predicciones horarias de la demanda y las predicciones horarias de generación por tecnologías permite obtener la predicción horaria. El resultado de las predicciones ha resultado ser muy bueno, aunque aparece un efecto indeseable, un sesgo asociado a la tendencia del precio en el mercado. Finalmente se realiza la integración de las herramientas, operándolas de manera secuencial. Se predice la casación horaria del despacho de generación por medio de alguno de los programas desarrollados para realizarla y el resultado de ésta se introduce como dato de entrada para la predicción del precio horario.

3 Los resultados de la integración resultan sorprendentes, desde la perspectiva que el error promedio de la predicción del precio horario ha resultado entre el 15-20% en todas las predicciones realizadas, siendo el horizonte temporal de un mes.

4 PREDICTION OF THE GENERATION PROGRAM AND PRICE OF THE ELECTRIC GENERATION MARKET. The aim of this project is the development of a prediction model of the hourly generation program and price of the Spanish power market for a period of a month. The project begins with the description of the general structure of operation of the Spanish power market, followed by a statistic analysis of the variables which influence in the price formation of the Spanish power market. The results of this analysis entail that more significant variables in the power price formation are the power demand 3, the power generation by technologies and the type of day. The project develops two models for the hourly prediction of the power generation program. The first one is based on heuristics techniques and the second one uses integer linear optimization. Both models have the same data for the predictions: the utilization factors 4 of the power generation groups, technical limits of the groups and the forecast of daily hydraulic generation. The heuristic model tries to solve the hourly power generation program using the possible least number of groups in order to accomplish the hourly demand and the technical limits of the groups. The discriminatory tool is the utilization factor of the groups and the starting point for the iteration process is a power generation program of the same type of day of the day to program. The integer linear optimization model minimizes the weight by technologies sum of the maximum differences by the type of technology and days between the historic utilization factors and the ones assigned by the program. The model must fulfil the technical limits and satisfy the hourly demand. 3 It is the demand which is negotiated in the market, before eliminating the effects of the international exchanges, pumping and renewal energies. 4 The relation between the power generation of a group during a month and the maximum power generation of this group during this period.

5 The heuristic model achieves satisfactory results in the prediction with a limited time. The integer linear optimization model is limited by the huge dimension of the problem (100 generators x 28 days x 24 hours/day = predictions of generation) and by the limited calculated capacity of the personal computers. This conducts to fractionate the problem in smaller subproblems. This alternative reduces the needed time to achieve a solution. Due to the nature of the problem, which cannot be divided in subproblems corresponding at each period, it is necessary the implementation of discomposing techniques of mathematic programming problems in order to reach this objective. The discomposing model used is the separation of the monthly problem in daily groups, in which each subproblem considers as fixed the decisions taken by the previous subproblem steps and cannot modify them. This model does not guarantee a global optimum. Nevertheless, the model validation results of the integer linear optimization model have satisfactory results, with similar errors to the ones obtained with the heuristic model and comparable execution time. The price prediction has been done using a neuronal network, which, using the hourly predictions of demand and power generation by technologies, provides the hourly prediction. The results are excellent; however, a not desirable effect appears, a bias associated to power price tendency. Finally, the union between the tools has been done working with them in a sequence way. The prediction of the hourly generation program is done using one of the programs developed for this purpose and the result of it is the starting point for the hourly price prediction. The union results are surprising due to the average prediction error of the hourly power price, which has been in all the predictions between 15-20%, being the predictions achieved one month in advance.

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