CARACTERIZACIÓN DEL COMPORTAMIENTO DE LOS AGENTES DEL MERCADO ELÉCTRICO MEDIANTE UN ENFOQUE HÍBRIDO: MODELO FUNDAMENTAL Y ANÁLISIS ECONOMÉTRICO

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1 CARACTERIZACIÓN DEL COMPORTAMIENTO DE LOS AGENTES DEL MERCADO ELÉCTRICO MEDIANTE UN ENFOQUE HÍBRIDO: MODELO FUNDAMENTAL Y ANÁLISIS ECONOMÉTRICO Autor: Otero Sardina, Santiago Francisco Director: García González, Javier Entidad colaboradora: ICAI Universidad Pontificia Comillas RESUMEN DEL PROYECTO Han sido muchos los cambios acontecidos en el sector de generación eléctrica en los últimos tiempos desde la decisión de su liberalización en el año El más importante ha sido haber sustituido el modelo centralizado de despacho por el libre mercado. En ambos casos el objetivo es el mismo asegurar la producción de energía eléctrica de la forma más eficiente, proporcionando en todo momento las condiciones de seguridad necesarias en la red. Desde un punto de vista teórico ambos métodos: la optimización centralizada y el mercado de competencia perfecta darían los mismos resultados. Sin embargo articular un mercado de competencia no está exento de dificultades: la concentración de la producción o la inelasticidad de la demanda son trabas a la creación de un mercado de libre competencia. Estos factores llevan a que los precios de casación obtenidos en el mercado tengan un valor superior al coste marginal del sistema esta diferencia será una de las variables fundamentales en nuestro estudio. Unido al hecho de la liberalización aparecen otras razones que están provocando un gran número de estudios que se interesan por la situación presente del sector. Hoy en día estamos viviendo un proceso en el cual se está poniendo en discusión el modelo energético de nuestra sociedad cuestionando su viabilidad para continuar tal y como lo conocemos en el futuro. La búsqueda de energías limpias que sustituyan a las convencionales y el intento de eliminar en lo posible las emisiones de gases de efecto de invernadero sugiere pensar que la estructura de costes en el sector va a cambiar.

2 Nuestro objetivo con este proyecto fin de carrera es el de proporcionar una metodología para estimar las series de costes marginales de los agentes del sector y a partir de la comparación de dichas series con los precios realizar un estudio preliminar que refleje su comportamiento. Para lograr este fin se ha usado un modelo fundamental que consiste en un programa de optimización en el cual se busca minimizar el coste de explotación teniendo en cuenta las restricciones inherentes a las redes eléctricas como son: la necesidad del equilibrio entre la oferta y demanda eléctrica en todo instante o las limitaciones de potencia máxima y mínima que tienen las centrales. Este software ha sido desarrollado en el IIT (Instituto de Investigación Tecnológica de la Universidad Pontificia de Comillas). Mediante este programa se estiman las funciones de costes de las centrales así como otros aspectos que afectan al sistema como son los precios de los combustibles. Las salidas que nos proporciona el modelo son: los despachos óptimos y las series de costes marginales que buscamos. En el desarrollo del proyecto hemos dividido la generación española en tres bloques que concentren la mayor parte de la misma asociándoles a cada uno de ellos un conjunto de centrales. Cada uno de estos bloques formará un agente económico que será objeto de estudio. La metodología que hemos seguido en el proyecto ha consistido en calcular la demanda de los agentes durante el periodo de estudio Para ello hemos partido de los datos de producción que publica diariamente el OMEL. Definida la demanda de cada uno de los agentes el siguiente paso que se ha implementado en el proyecto es la caracterización del comportamiento hidráulico de cada uno de ellos. Como se reparte la energía hidráulica tiene un gran impacto sobre los costes marginales. El modelo trata a la energía hidráulica de una manera diferenciada y por ello hemos tenido que realizar un estudio concreto a este respecto. Para definir la energía hidráulica en el software debemos de introducir una serie de datos: en primer lugar debemos establecer una cantidad de energía mensual disponible. En segundo lugar se requieren dos curvas para cada uno de los agentes que relacionen la potencia hídrica máxima y mínima con la potencia hidráulica media. En este proceso se han tomado un conjunto de hipótesis que pueden verse con más detalle en el capítulo 4.5 de este proyecto.tras definir la demanda y el comportamiento hidráulico de los agentes así como otros aspectos tales como los costes de los combustibles hemos procedido a la ejecución del modelo para cada uno de los agentes durante el periodo De estas

3 ejecuciones hemos obtenido las series de costes marginales. Estas series han sido comparadas con los precios y la diferencia entre ambos también conocida como gap se ha relacionado con la potencia de los agentes a través de un parámetro tetha. Este parámetro informa acerca de cuanto ha contribuido cada Mw de potencia perteneciente a un agente a su propio gap. Finalmente hemos calculado los gaps y tethas medios anuales de los tres agentes para representar su evolución entre los años De esta forma alcanzamos nuestro objetivo fundamental desarrollando un procedimiento novedoso que permita realizar una primera aproximación al cálculo de los costes marginales de los agentes del sistema eléctrico que sirva de punto de partida para análisis posteriores. BEHAVIOUR`S DESCRIPTION OF THE MARKET S AGENTS WITH A DOUBLE APPROACH: FUNDAMENTAL MODEL AND ECONOMIC ANALYSIS. In the last years many changes have occurred in the Spanish electric generation system since its deregulation after the approval of the law 54/97. The most important change has been to replace the centralized operational approach in which the System Operator made the demand dispatch, having as objective minimizing the exploitation cost of the system. In this way, the price was fixed by a regulated rate. However, now the business lines of production and commercialization have been liberalized. On the other hand, the transportation and the distribution are still regulated because they are natural monopolies. In theory, both the centralized and the decentralized approach are efficient and achieve the minimizing of the exploitation cost of the system. The reason of the change is due to the conviction which suggests that in a centralized approach there is a tendency to make the system bigger than it is necessary. And for this reason the energy manufactured in this type of system is more expensive. The explanation to this reasoning is that a public operator which made the demand dispatch has as main target to avoid losing the provision of electricity to the consumers. This over dimensioning produces an over cost of the energy produced. Nevertheless to establish a free market is not easy. Firstly in Spain there is a big concentration of the production. Therefore only a few companies own the majority of

4 the power stations. Moreover the inelasticity of the demand complicates the establishment of an effective market. The consequence is that the prices obtained for the market have more value than the marginal cost of the system. This difference between the real price and the marginal cost is one of our variables of studying in the project. Beside the liberalization of the system there are other reasons which are causing the increasing in the number of studies which are interested in the electric business. Currently we are living an argument about the feasibility of our energetic model and the question is that if we will be able to produce energy with the same technologies in the future. The searching of renewable technologies or the reduction of the CO2`s emissions will bring changes in the cost structure of the electricity production. Our purpose with this project is to create a methodology in order to estimate the evolution of the marginal cost series of the companies which formed the electricity market. After that we will compare these figures with the price series and we will try to explain what the reasons of the differences are. To achieve this purpose we have used a fundamental model based in optimization software which minimizes the exploitation cost of the system. The restrictions that we have introduced in the model are: the balance between the supply and the demand or the limitations of power in the electric plants. This software has been developed by Javier García González in the IIT. The inputs of the program are the cost functions of the power stations the prices of the fuels and the demand. The outputs are the optimal dispatch and the marginal cost series. In the development of the project we have divided the Spanish generation in three groups or agents which own the majority of the plants. Each agent will be studied individually. The methodology that we have used is to calculate the demand of the agents during the period The source of the data has been the OMEL, OMEL is the organization which is responsible for supervising the market and is the organization that publishes the prices of the market and the energy produced for the plants. All these data are per hour. When we have finished forming the demand of each agent the next step is to characterize the hydraulic behavior. The hydraulic production has a big impact in the marginal cost because the hydraulic energy is manufactured in the moments when there is the highest value of demand and the prices are the most expensive. The model requires the construction of two functions the first one relates the average hydraulic

5 power with the maximum hydraulic power and the other function relates the average hydraulic power with the minimum hydraulic power. To conclude the hydraulic behavior we have to calculate the hydraulic energy available in a month for each agent. After realizing the construction of the demand and the hydraulic study we execute the model for each agent in the different years. As a result of the execution we get the cost marginal series. This series are compared with the prices and its difference is called gap. We include a new parameter tetha which relates the gap with the power produced in one period. Tetha informs about how munch gap is due to the own power of each agent. Finally we calculate the theta average and gap average per year of each agent in order to represent its evolution between 2002 and With the obtaining of these parameters we have achieved the main target of this final project: develop a new approach to estimate the marginal cost of the companies which formed the electricity market in a country.

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