Medium-term electricity trading for risk-averse power producers via stochastic programming

Resumen

El Capítulo 1 proporciona una visión general de los mercado de electricidad, haciendo hincapié en la diferencia entre el mercado spot y el mercado de futuros, y justificando la necesidad de modelos matemáticos para determinar las decisiones òptimas de los productores de nergía eléctrica. El Cápitulo 2 justifica el uso de la progamación estocástica como herramienta matemática para determinar las decisiones òptimas de un productor de energía eléctrica cuando varios parámetros son inciertos. El Capítulo 3 tiene como ogjetivo presentar los principales procedimientos utilizados para generar escenarios que caracterizan los parámetros inciertos en los modelos de toma de decisión a medio plazo de un productor de energía eléctrica, es decir, el precio de la electricidad en el spot y la disponibilidad de las centrales de generación. Además, en este capítulo se proponen dos técnicas de reducción de escenarios. El Capítulo 4 presenta un modelo de optimización estocástica para determinar la participación de un productor de energía en el mercado de futuros de electricidad, haciendo hincapié en el impacto de la tasa de interrupción forzada de las centrales de generación en la venta de electricidad a través de contratos futuros. El Capítulo 5 describe un modelo de optimización estocástica que evalúa la adquisición de un seguro contra las interrupciones forzadas de las centrales de generación de un productor de energía eléctrica, así como su impacto en la contratación de futuros y en la distribución de beneficios. El Capítulo 6 describe y analiza la negociación de opciones en un mercado eléctrico, centrándose en el impacto de estos contratos en la distribución de beneficios de los productores de energía eléctrica. En el capítulo se propone un modelo de optimización multi-etapa para determinar las decisiones óptimas de un productor a través de opciones eléctricas. El Capítulo 7 concluye la tesis y sugiere propuestas de trabajo futuro. El Apéndice A ilustra un procedimiento para agregar los 24 valores horarios del precio de la electricidad durante un día en un menor número de periodos por día. El Apéndice B presenta un algoritmo detallado del procedimiento de selección hacia adelante para la reducción de escenarios.