Nodal price simulation in competitive electricity markets

Locational Marginal Prices (LMP) are important pricing signals for the participants of competitive electricity markets, as the effects of transmission losses and binding constraints are embedded in LMPs [1],[2]. This paper presents a software tool that evaluates the nodal marginal prices considering losses and congestion. The initial dispatch is based on all the electricity transactions negotiated in the pool and in bilateral contracts. It must be checked if the proposed initial dispatch leads to congestion problems; if a congestion situation is detected, it must be solved. An AC power flow is used to verify if there are congestion situations in the initial dispatch. Whenever congestion situations are detected, they are solved and a feasible dispatch (re-dispatch) is obtained. After solving the congestion problems, the simulator evaluates LMP. The paper presents a case study based on the the 118 IEEE bus test network.

Multi-agent based electricity market simulator with VPP: Conceptual and implementation issues

This paper presents a new architecture for the MASCEM, a multi-agent electricity market simulator. This is implemented in a Prolog which is integrated in the JAVA program by using the LPA Win-Prolog Intelligence Server (IS) provides a DLL interface between Win-Prolog and other applications. This paper mainly focus on the MASCEM ability to provide the means to model and simulate Virtual Power Producers (VPP). VPPs are represented as a coalition of agents, with specific characteristics and goals. VPPs can reinforce the importance of these generation technologies making them valuable in electricity markets.

MASCEM - an electricity market simulator providing coalition support for virtual power players

This paper presents MASCEM - a multi-agent based electricity market simulator. MASCEM uses game theory, machine learning techniques, scenario analysis and optimization techniques to model market agents and to provide them with decision-support. This paper mainly focus on the MASCEM ability to provide the means to model and simulate Virtual Power Players (VPP). VPPs are represented as a coalition of agents, with specific characteristics and goals. The paper details some of the most important aspects considered in VPP formation and in the aggregation of new producers and includes a case study based on real data.

ANN based day-ahead spinning reserve forecast for electricity market simulation

Electricity market players operating in a liberalized environment require adequate decision support tools, allowing them to consider all the business opportunities and take strategic decisions. Ancillary services represent a good negotiation opportunity that must be considered by market players. This paper deals with short-term predication of day-ahead spinning reserve (SR) requirement that helps the ISO to make effective and timely decisions. Based on these forecasted information, market participants can use strategic bidding for day-ahead SR market. The proposed concepts and methodologies are implemented in MASCEM, a multi-agent based electricity market simulator. A case study based on California ISO (CAISO) data is included; the forecasted results are presented and compared with CAISO published forecast.

A long-term swarm intelligence hedging tool applied to electricity markets

This paper proposes a swarm intelligence long-term hedging tool to support electricity producers in competitive electricity markets. This tool investigates the long-term hedging opportunities available to electric power producers through the use of contracts with physical (spot and forward) and financial (options) settlement. To find the optimal portfolio the producer risk preference is stated by a utility function (U) expressing the trade-off between the expectation and the variance of the return. Variance estimation and the expected return are based on a forecasted scenario interval determined by a long-term price range forecast model, developed by the authors, whose explanation is outside the scope of this paper. The proposed tool makes use of Particle Swarm Optimization (PSO) and its performance has been evaluated by comparing it with a Genetic Algorithm (GA) based approach. To validate the risk management tool a case study, using real price historical data for mainland Spanish market, is presented to demonstrate the effectiveness of the proposed methodology.

Electricity markets: transmission prices methods

In the context of electricity markets, transmission pricing is an important tool to achieve an efficient operation of the electricity system. The electricity market is influenced by several factors; however the transmission network management is one of the most important aspects, because the network is a natural monopoly. The transmission tariffs can help to regulate the market, for this reason transmission tariffs must follow strict criteria. This paper presents the following methods to tariff the use of transmission networks by electricity market players: Post-Stamp Method; MW-Mile Method Distribution Factors Methods; Tracing Methodology; Bialek’s Tracing Method and Locational Marginal Price. A nine bus transmission network is used to illustrate the application of the tariff methods.

Auction of financial transmission rights in electricity market environment

An auction model is used to increase the individual profits for market players with products they do not use. A Financial Transmission Rights Auction has the goal of trade transmission rights between Bidders and helps them raise their own profits. The ISO plays a major rule on keep the system in technical limits without interfere on the auctions offers. In some auction models the ISO decide want bids are implemented on the network, always with the objective maximize the individual profits for all bidders in the auction. This paper proposes a methodology for a Financial Transmission Rights Auction and an informatics application. The application receives offers from the purchase and sale side and considers bilateral contracts as Base Case. This goal is maximize the individual profits within the system in their technical limits. The paper includes a case study for the 30 bus IEEE test case.

ANN based day-ahead ancillary services forecast for electricity market simulation

Adequate decision support tools are required by electricity market players operating in a liberalized environment, allowing them to consider all the business opportunities and take strategic decisions. Ancillary services (AS) represent a good negotiation opportunity that must be considered by market players. Based on the ancillary services forecasting, market participants can use strategic bidding for day-ahead ancillary services markets. For this reason, ancillary services market simulation is being included in MASCEM, a multi-agent based electricity market simulator that can be used by market players to test and enhance their bidding strategies. The paper presents the methodology used to undertake ancillary services forecasting, based on an Artificial Neural Network (ANN) approach. ANNs are used to day-ahead prediction of non-spinning reserve (NS), regulation-up (RU), and regulation down (RD). Spinning reserve (SR) is mentioned as past work for comparative analysis. A case study based on California ISO (CAISO) data is included; the forecasted results are presented and compared with CAISO published forecast.

A long-term risk management tool for electricity markets using swarm intelligence

This paper addresses the optimal involvement in derivatives electricity markets of a power producer to hedge against the pool price volatility. To achieve this aim, a swarm intelligence meta-heuristic optimization technique for long-term risk management tool is proposed. This tool investigates the long-term opportunities for risk hedging available for electric power producers through the use of contracts with physical (spot and forward contracts) and financial (options contracts) settlement. The producer risk preference is formulated as a utility function (U) expressing the trade-off between the expectation and the variance of the return. Variance of return and the expectation are based on a forecasted scenario interval determined by a long-term price range forecasting model. This model also makes use of particle swarm optimization (PSO) to find the best parameters allow to achieve better forecasting results. On the other hand, the price estimation depends on load forecasting. This work also presents a regressive long-term load forecast model that make use of PSO to find the best parameters as well as in price estimation. The PSO technique performance has been evaluated by comparison with a Genetic Algorithm (GA) based approach. A case study is presented and the results are discussed taking into account the real price and load historical data from mainland Spanish electricity market demonstrating the effectiveness of the methodology handling this type of problems. Finally, conclusions are dully drawn.

Execução da Augi 42, Casal do Sapo, Sesimbra

O estágio desenvolvido na empresa de construção Manuel da Graça Peixito, incidiu sobre Direcção e Gestão de Obra na execução de um projecto de reconversão urbanística a aplicar na AUGI 42 localizada no Casal do Sapo em Sesimbra. As áreas urbanas de génese ilegal, denominadas de AUGI, surgiram no inicio da década de 60, como um fenómeno que surgiu de forma a colmatar a carência no parque habitacional das periferias das grandes áreas metropolitanas do território nacional. O ambiente urbano gerado pela existência das AUGI, muitas vezes de proporções de grande dimensão, evidencia inúmeras carências e problemas a níveis sociais, económicos, urbanísticos e legais. A gestão de obra é uma actividade essencial na execução da obra e no planeamento de todas as tarefas a realizar com o melhor tratamento económico e financeiro. A direcção de obra tem como principais funções a selecção de recursos humanos, escolha e montagem dos órgãos de apoio logístico, a aquisição atempada e negociação de materiais. O Gestor e Director de Obra é colocado num ciclo operacional de optimização de recursos e eficiências, em que as duas funções, gestão e direcção de obra, são complementares e a abordagem do contexto interactivo do controlo da obra, em termos da produção, da gestão económica e financeira, da gestão do tempo, do cumprimento das normas de saúde e segurança no trabalho e no assegurar da qualidade, são claramente identificadas, enquanto veículo indispensável do cumprimento do contrato de empreitada. O processo de reconversão urbanística aplicado na AUGI 42 teve como estrutura de proposta a seguinte base: primeiro na recolha de dados relativo à AUGI 42 e na definição de um planeamento do faseamento numa estratégia de execução da empreitada; segundo na constituição e caracterização da execução de variadas infra-estruturas (rede de drenagem de esgotos domésticos e pluviais, rede de abastecimento de águas, rede de telecomunicações, rede eléctrica, rede de gás, rede viária e arranjos de espaços exteriores). Este processo e consequente proposta surgem como um contributo fundamental na melhoria da qualidade de vida das populações, como também da funcionalidade do sistema urbano que compõe as AUGI.

Commercial agents portfolio optimization in electricity markets

As it is well known, competitive electricity markets require new computing tools for power companies that operate in retail markets in order to enhance the management of its energy resources. During the last years there has been an increase of the renewable penetration into the micro-generation which begins to co-exist with the other existing power generation, giving rise to a new type of consumers. This paper develops a methodology to be applied to the management of the all the aggregators. The aggregator establishes bilateral contracts with its clients where the energy purchased and selling conditions are negotiated not only in terms of prices but also for other conditions that allow more flexibility in the way generation and consumption is addressed. The aggregator agent needs a tool to support the decision making in order to compose and select its customers' portfolio in an optimal way, for a given level of profitability and risk.

Estudo da eficiência de sistemas fotovoltaicos

Mestrado em Engenharia Química. Ramo optimização energética na indústria química

Análise e optimização dos consumos de utilidades (vapor e energia eléctrica) na Petibol – Embalagens de Plásticos, S.A.

Mestrado em Engenharia Química. Ramo optimização energética na indústria química.

Rentabilidade e risco na comercialização agregada de energia elétrica

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica na Área de Especialização de Energia

Emissões de carbono: caracterização do perfil de emissões de gases de efeito de estufa associadas à Monteiro, Ribas - Embalagens Flexíveis, S.A.

A presente dissertação tem como principal objectivo estimar as emissões de carbono resultantes das actividades da Monteiro, Ribas- Embalagens Flexíveis, S.A. A realização do inventário de gases de efeito estufa permite que a Monteiro, Ribas- Embalagens Flexíveis, S.A, identifique quais as suas fontes emissoras e quantifique as emissões de gases de efeito estufa, permitindo criar estratégias de redução das mesmas. A elaboração do inventário foi fundamentada nas directrizes do Greenhouse Gas Protocol, obedecendo aos princípios de relevância, integrabilidade, consistência, transparência e exactidão. A metodologia adoptada utiliza factores de emissão documentados para efectuar o cálculo das emissões de gases de efeito de estufa (GEE). Estes factores são rácios que relacionam as emissões de GEE com dados de actividade específicos para cada fonte de emissão. Como emissões directas (âmbito 1), foram quantificadas as emissões provenientes do uso de gás natural nas caldeiras, consumo de vapor e de água quente, e as emissões do veículo comercial da empresa. Como emissões indirectas de âmbito 2, incluem-se as resultantes da electricidade consumida. As emissões indirectas estimadas de âmbito 3 referem-se, no caso em estudo, ao transporte de resíduos, ao deslocamento de funcionários para a empresa e às viagens de negócio. Face ao tipo de emissões identificadas, criou-se uma ferramenta de cálculo que contém todos os valores de factores de emissão que podem ser utilizados em função das características específicas dos dados de actividade relativos às várias fontes emissoras da Empresa. Esta ferramenta permitirá, no futuro, aperfeiçoar o cálculo das emissões, a partir de uma melhor sistematização da informação disponível. Com este trabalho também foi possível identificar a necessidade de recolher e organizar alguma informação complementar à já existente. O ano base considerado foi 2011. Os resultados obtidos mostram que, neste ano, as actividades da Monteiro, Ribas- Embalagens Flexíveis, S.A serão responsáveis pela emissão de 2968,6 toneladas de CO2e (dióxido de carbono equivalente). De acordo com a Decisão 2007/589/CE da Comissão de 18 de Julho de 2007 conclui-se que a Monteiro, Ribas Embalagens e Flexíveis S.A. se enquadra na categoria de instalações com baixo níveis de emissões pois as suas emissões médias anuais são inferiores a 25000 toneladas de CO2e. Conclui-se que a percentagem maior das emissões estimadas (50,7 %) é proveniente do consumo de electricidade (emissões indirectas, âmbito 2), seguida pelo consumo de gás natural (emissões directas) que representa 39,4% das emissões. Relacionando os resultados obtidos com a produção total da Monteiro, Ribas- Embalagens Flexíveis, S.A, em 2011, obtém-se o valor de 0,65 kg de CO2e por cada quilograma de produto final. Algumas das fontes emissoras identificadas não foram incorporadas no inventário da empresa, nomeadamente o transporte das matérias-primas e dos produtos. Isto deve-se ao facto de não ter sido possível compilar a informação necessária, em tempo útil. Apesar de se tratar de emissões indirectas de âmbito 3, consideradas opcionais, recomenda-se que num próximo trabalho deste tipo, essas emissões possam vir a ser quantificadas. As principais incertezas associadas às estimativas de emissão dizem respeito aos dados de actividade uma vez que foi a primeira vez que a empresa realizou um inventário de gases de efeito de estufa. Há informações mais específicas sobre os dados de actividade que a empresa dispõe e que poderá, de futuro, sistematizar de uma forma mais adequada para a sua utilização com este fim.