Intelligent decision making in electricity markets: simulated annealing Q-Learning

Electricity markets are complex environments, involving a large number of different entities, playing in a dynamic scene to obtain the best advantages and profits. MASCEM is a multi-agent electricity market simulator to model market players and simulate their operation in the market. Market players are entities with specific characteristics and objectives, making their decisions and interacting with other players. MASCEM is integrated with ALBidS, a system that provides several dynamic strategies for agents’ behavior. This paper presents a method that aims at enhancing ALBidS competence in endowing market players with adequate strategic bidding capabilities, allowing them to obtain the higher possible gains out of the market. This method uses a reinforcement learning algorithm to learn from experience how to choose the best from a set of possible actions. These actions are defined accordingly to the most probable points of bidding success. With the purpose of accelerating the convergence process, a simulated annealing based algorithm is included.

Strategic Bidding in Electricity Markets: An agent-based simulator with game theory for scenario analysis

Electricity markets are complex environments, involving a large number of different entities, with specific characteristics and objectives, making their decisions and interacting in a dynamic scene. Game-theory has been widely used to support decisions in competitive environments; therefore its application in electricity markets can prove to be a high potential tool. This paper proposes a new scenario analysis algorithm, which includes the application of game-theory, to evaluate and preview different scenarios and provide players with the ability to strategically react in order to exhibit the behavior that better fits their objectives. This model includes forecasts of competitor players’ actions, to build models of their behavior, in order to define the most probable expected scenarios. Once the scenarios are defined, game theory is applied to support the choice of the action to be performed. Our use of game theory is intended for supporting one specific agent and not for achieving the equilibrium in the market. MASCEM (Multi-Agent System for Competitive Electricity Markets) is a multi-agent electricity market simulator that models market players and simulates their operation in the market. The scenario analysis algorithm has been tested within MASCEM and our experimental findings with a case study based on real data from the Iberian Electricity Market are presented and discussed.

Estudo de viabilidade técnico-económica da instalação de caldeiras a biomassa para o aquecimento central do ISEP

Neste projeto pretende-se utilizar uma fonte energética renovável (nomeadamente a biomassa), no âmbito da produção de água quente para aquecimento central das instalações do Instituto Superior de Engenharia do Porto (ISEP). O objetivo principal remete para a avaliação técnico-económica da substituição das quinze caldeiras existentes, alimentadas a gás natural, por seis caldeiras alimentadas a biomassa, nomeadamente a pellets. Desta forma, permite-se apostar na biomassa como uma alternativa para reduzir a dependência dos combustíveis fósseis. Neste trabalho apresenta-se uma comparação realista do sistema de aquecimento existente face ao novo a implementar, alimentado por um combustível renovável utilizando caldeiras a pellets de 85% de rendimento. Para realizar esta comparação, usou-se as faturas energéticas de gás natural do ISEP, o custo da quantidade equivalente necessária de pellets, os custos de manutenção dos dois tipos de caldeiras e, os custos do consumo de energia elétrica por parte de ambas as caldeiras. Com este estudo, estimou-se uma poupança anual de 84.100,76 €/ano. Determinaram-se experimentalmente, em laboratório, os parâmetros essenciais de uma amostra de pellets, que foram usados para calcular as necessidades energéticas em biomassa no ISEP, bem como a produção de cinzas gerada por parte das caldeiras. Foi proposto um destino ambientalmente adequado para os 788,5 kg/ano de cinzas obtidas – a utilização na compostagem, após tratamento e aprovação de ensaios ecotoxicológicos realizados pela empresa que fará a sua recolha. As caldeiras a pellets terão um consumo mínimo teórico de 16,47 kgpellets/h, consumindo previsivelmente 197,13 tpellets/ano. Para este efeito, serão usadas caldeiras Quioto de 150 kW da marca Zantia. Para comparar distintas possibilidades de investimento para o projeto, avaliaram-se dois cenários: um foi escolhido de forma a cobrir o somatório da potência instalada das caldeiras atuais e o outro de forma a responder aos consumos energéticos em aquecimento atuais. Além disso, avaliaram-se cenários de financiamento do investimento distintos: um dos cenários corresponde ao pagamento do investimento total do projeto no momento da aquisição das caldeiras, enquanto o outro cenário, mais provável de ser escolhido, refere-se ao pedido de um empréstimo ao banco, no valor de 75% do investimento total. Para o cenário mais provável de investimento, obteve-se um VAL de 291.364,93 €/ano, com taxa interna de rentabilidade (TIR) de 17 %, um índice de rentabilidade (IR) de 1,85 e um período de retorno (PBP) de 5 anos. Todos os cenários avaliados registam rentabilidade do projeto de investimento, sem risco para o projeto.