996 resultados para Energy trading


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Nykyaikaiset pilvipalvelut tarjoavat suurille yrityksille mahdollisuuden tehostaa laskennallista tietojenkäsittelyä. Pilvipalveluiden käyttöönotto tuo mukanaan kuitenkin esimerkiksi useita tietoturvakysymyksiä, joiden vuoksi käyttöönoton tulee olla tarkasti suunniteltua. Tämä tutkimus esittelee kirjallisuuskatsaukseen perustuvan, asteittaisen suunnitelman pilvipalveluiden käyttöönotolle energialiiketoimintaympäristössä. Kohdeyrityksen sisäiset haastattelut ja katsaus nykyisiin energiateollisuuden pilviratkaisuihin muodostavat kokonaiskuvan käyttöönoton haasteista ja mahdollisuuksista. Tutkimuksen päätavoitteena on esittää ratkaisut tyypillisiin pilvipalvelun käyttöönotossa esiintyviin ongelmiin käyttöönottomallin avulla. Tutkimuksessa rakennettu käyttöönottomalli testattiin esimerkkitapauksen avulla ja malli todettiin toimivaksi. Ulkoisten palveluiden herättämien tietoturvakysymysten takia käyttöönoton ensimmäiset osiot, kuten lopputuotteen määrittely ja huolellinen suunnittelu, ovat koko käyttöönottoprosessin ydin. Lisäksi pilvipalveluiden käyttöönotto vaatii nykyiseltä käyttöympäristöltä uusia teknisiä ja hallinnollisia taitoja. Tutkimuksen tulokset osoittavat pilvipalveluiden monipuolisen hyödyn erityisesti laskentatehon tarpeen vaihdellessa. Käyttöönottomallin rinnalle luotu kustannusvertailu tukee kirjallisuuskatsauksessa esille tuotuja hyötyjä ja tarjoaa kohdeyritykselle perusteen tutkimuksen eteenpäin viemiselle.

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This paper details the development and evaluation of AstonTAC, an energy broker that successfully participated in the 2012 Power Trading Agent Competition (Power TAC). AstonTAC buys electrical energy from the wholesale market and sells it in the retail market. The main focus of the paper is on the broker’s bidding strategy in the wholesale market. In particular, it employs Markov Decision Processes (MDP) to purchase energy at low prices in a day-ahead power wholesale market, and keeps energy supply and demand balanced. Moreover, we explain how the agent uses Non-Homogeneous Hidden Markov Model (NHHMM) to forecast energy demand and price. An evaluation and analysis of the 2012 Power TAC finals show that AstonTAC is the only agent that can buy energy at low price in the wholesale market and keep energy imbalance low.

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The correct modelling of long- and short-term seasonality is a very interesting issue. The choice between the deterministic and stochastic modelling of trend and seasonality and their implications are as relevant as the case of deterministic and stochastic trends itself. The study considers the special case when the stochastic trend and seasonality do not evolve independently and the usual differencing filters do not apply. The results are applied to the day-ahead (spot) trading data of some main European energy exchanges (power and natural gas).

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The correct modelling of long- and short-term seasonality is a very interesting issue. The choice between the deterministic and stochastic modelling of trend and seasonality and their implications are as relevant as the case of deterministic and stochastic trends itself. The study considers the special case when the stochastic trend and seasonality do not evolve independently and the usual differencing filters do not apply. The results are applied to the day-ahead (spot) trading data of some main European energy exchanges (power and natural gas).

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This paper examines the recent history of the Hungarian energy trading market in a co-evolutionary framework. Hungary is characterized by a mixed ownership structure with mainly multinational incumbents in energy retail and distribution, while the wholesale is dominantly owned by state-owned companies. The legal framework also has dual characteristics, with free-market regulation for industrial consumers and a regulated price regime for households. Our research method follows a longitudinal approach from the period of market liberalization in 2008 until 2013. We identified strong relationship between the individual and sector performance of the trading companies and the current political ideology and institutional regime.

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The aim of this thesis is to present exact and heuristic algorithms for the integrated planning of multi-energy systems. The idea is to disaggregate the energy system, starting first with its core the Central Energy System, and then to proceed towards the Decentral part. Therefore, a mathematical model for the generation expansion operations to optimize the performance of a Central Energy System system is first proposed. To ensure that the proposed generation operations are compatible with the network, some extensions of the existing network are considered as well. All these decisions are evaluated both from an economic viewpoint and from an environmental perspective, as specific constraints related to greenhouse gases emissions are imposed in the formulation. Then, the thesis presents an optimization model for solar organic Rankine cycle in the context of transactive energy trading. In this study, the impact that this technology can have on the peer-to-peer trading application in renewable based community microgrids is inspected. Here the consumer becomes a prosumer and engages actively in virtual trading with other prosumers at the distribution system level. Moreover, there is an investigation of how different technological parameters of the solar Organic Rankine Cycle may affect the final solution. Finally, the thesis introduces a tactical optimization model for the maintenance operations’ scheduling phase of a Combined Heat and Power plant. Specifically, two types of cleaning operations are considered, i.e., online cleaning and offline cleaning. Furthermore, a piecewise linear representation of the electric efficiency variation curve is included. Given the challenge of solving the tactical management model, a heuristic algorithm is proposed. The heuristic works by solving the daily operational production scheduling problem, based on the final consumer’s demand and on the electricity prices. The aggregate information from the operational problem is used to derive maintenance decisions at a tactical level.

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A área de comercialização de energia eléctrica conheceu uma profunda mudança após a liberalização do sector eléctrico, que levou à criação de algumas entidades, as quais gerem os mercados de electricidade europeus. Relativamente a Portugal e Espanha, durante esse processo de liberalização, deu-se também um acordo que os levou à criação de um mercado conjunto, um mercado Ibérico (MIBEL). Dentro deste mercado estão contemplados dois operadores, sendo que um deles representa o pólo Português (OMIP) e o outro representa o pólo Espanhol (OMEL). O OMIP contempla os mercados a prazo, ou futuros, normalmente apresenta contratos de energia comercializada com durabilidade de semanas, meses, trimestres, semestres ou mesmo anos. Diariamente estes contratos poderão vencer no OMEL, que engloba os mercados, diário e intradiário. Este, ao contrário do OMIP negoceia para o dia seguinte (mercado diário) ou para uma determinada altura do dia (mercado intra diário). O mercado diário será o exemplo usado para a criação do simulador interactivo do mercado de energia eléctrica. Este será composto por diversos utilizadores (jogadores), que através de uma plataforma HTML irão investir em centrais de energia eléctrica, negociar licitações e analisar o funcionamento e resultados deste mercado. Este jogo subdividir-se-á então em 3 fases: 1. Fase de investimento; 2. Fase de venda (licitações); 3. Fase de mercado. Na fase do investimento, o jogador terá a possibilidade de adquirir unidades de geração de energia eléctrica de seis tipos de tecnologia: 1. Central a Carvão; 2. Central de Ciclo Combinado; 3. Central Hídrica; 4. Central Eólica; 5. Central Solar; 6. Central Nuclear. Com o decorrer das jogadas o jogador poderá aumentar a sua capacidade de investimento, com a venda de energia, sendo o vencedor aquele que mais saldo tiver no fim do número de jogadas previamente definidos, ou aquele que mais depressa atingir o saldo definido como limite pelo administrador do jogo. A nível pedagógico este simulador é muito interessante pois para além de o utilizador ficar a conhecer as tecnologias em causa e as vantagens e desvantagens das centrais de energia renovável e das centrais a combustíveis fósseis, este ganha igualmente uma sensibilidade para questões de nível ambiental, tais como o aumento dos gases de estufa e o degelo resultante do aquecimento global provocado por esses gases. Para além do conhecimento adquirido na parte de energia eléctrica este jogo dará a conhecer ao utilizador o funcionamento do mercado da energia eléctrica, bem como as tácticas que este poderá usar a seu favor neste tipo de mercado.

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Essa dissertação objetiva analisar, à luz da Teoria da Regulação, os principais problemas enfrentados pelo Setor Elétrico Brasileiro (SEB) quando ocorrem atrasos ou não entrega de novos empreendimentos de geração. Para tal estudo, serão apresentados os conceitos-chave do SEB, sua estrutura institucional e o funcionamento da Câmara de Comercialização de Energia Elétrica (CCEE), além de detalhadas as regras vigentes para lidar com a inadimplência de agentes. Em seguida, serão apresentados dois casos recentes e importantes do setor elétrico: Bertin e Santo Antônio. Finalmente, os casos apresentados e seus impactos no setor serão analisados a partir da literatura de regulação econômica.

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We present a bilevel model for transmission expansion planning within a market environment, where producers and consumers trade freely electric energy through a pool. The target of the transmission planner, modeled through the upper-level problem, is to minimize network investment cost while facilitating energy trading. This upper-level problem is constrained by a collection of lower-level market clearing problems representing pool trading, and whose individual objective functions correspond to social welfare. Using the duality theory the proposed bilevel model is recast as a mixed-integer linear programming problem, which is solvable using branch-and-cut solvers. Detailed results from an illustrative example and a case study are presented and discussed. Finally, some relevant conclusions are drawn.

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A predição do preço da energia elétrica é uma questão importante para todos os participantes do mercado, para que decidam as estratégias mais adequadas e estabeleçam os contratos bilaterais que maximizem seus lucros e minimizem os seus riscos. O preço da energia tipicamente exibe sazonalidade, alta volatilidade e picos. Além disso, o preço da energia é influenciado por muitos fatores, tais como: demanda de energia, clima e preço de combustíveis. Este trabalho propõe uma nova abordagem híbrida para a predição de preços de energia no mercado de curto prazo. Tal abordagem combina os filtros autorregressivos integrados de médias móveis (ARIMA) e modelos de Redes Neurais (RNA) numa estrutura em cascata e utiliza variáveis explanatórias. Um processo em dois passos é aplicado. Na primeira etapa, as variáveis explanatórias são preditas. Na segunda etapa, os preços de energia são preditos usando os valores futuros das variáveis exploratórias. O modelo proposto considera uma predição de 12 passos (semanas) a frente e é aplicada ao mercado brasileiro, que possui características únicas de comportamento e adota o despacho centralizado baseado em custo. Os resultados mostram uma boa capacidade de predição de picos de preço e uma exatidão satisfatória de acordo com as medidas de erro e testes de perda de cauda quando comparado com técnicas tradicionais. Em caráter complementar, é proposto um modelo classificador composto de árvores de decisão e RNA, com objetivo de explicitar as regras de formação de preços e, em conjunto com o modelo preditor, atuar como uma ferramenta atrativa para mitigar os riscos da comercialização de energia.

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The recent liberalization of the German energy market has forced the energy industry to develop and install new information systems to support agents on the energy trading floors in their analytical tasks. Besides classical approaches of building a data warehouse giving insight into the time series to understand market and pricing mechanisms, it is crucial to provide a variety of external data from the web. Weather information as well as political news or market rumors are relevant to give the appropriate interpretation to the variables of a volatile energy market. Starting from a multidimensional data model and a collection of buy and sell transactions a data warehouse is built that gives analytical support to the agents. Following the idea of web farming we harvest the web, match the external information sources after a filtering and evaluation process to the data warehouse objects, and present this qualified information on a user interface where market values are correlated with those external sources over the time axis.

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Hoje no mercado brasileiro de eletricidade, o preço da energia convencional é composto pela soma do valor do Preço de Liquidação das Diferenças (PLD) divulgado pela Câmara de Comercialização de Energia Elétrica (CCEE) semanalmente com o valor do Spread negociado bilateralmente no mercado à vista (mercado de curto prazo), resultante do equilíbrio entre oferta e demanda. Em alguns momentos, o valor do Spread chega a representar mais de 100% do custo total da energia. Este trabalho faz uma análise do mercado brasileiro, bem como, de alguns mercados no exterior de energia elétrica e destaca os pontos que tem influência direta, na formação do Spread da energia convencional e como isso afeta a decisão de contratação dos agentes. Além disso, o trabalho busca encontrar correlações entre dados divulgados, como carga e oferta de energia, com o ágio negociado no mercado de curto prazo, buscando entender o real impacto de cada um desses fatores e explicar as grandes variações já observadas. Sugere-se também um modelo de regressão linear múltipla para a projeção de valores do ágio. Para tanto, foram utilizadas informações proveniente de um banco de dados de cotações de negócios efetivamente realizados no curto prazo desde janeiro de 2011 até julho de 2014, bem como informações retiradas da CCEE e Operador Nacional do Sistema (ONS).

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A comercialização de energia elétrica de fontes renováveis, ordinariamente, constitui-se uma atividade em que as operações são estruturadas sob condições de incerteza, por exemplo, em relação ao preço \"spot\" no mercado de curto prazo e a geração de energia dos empreendimentos. Deriva desse fato a busca dos agentes pela formulação de estratégias e utilização de ferramentais para auxiliá-los em suas tomadas de decisão, visando não somente o retorno financeiro, mas também à mitigação dos riscos envolvidos. Análises de investimentos em fontes renováveis compartilham de desafios similares. Na literatura, o estudo da tomada de decisão considerada ótima sob condições de incerteza se dá por meio da aplicação de técnicas de programação estocástica, que viabiliza a modelagem de problemas com variáveis randômicas e a obtenção de soluções racionais, de interesse para o investidor. Esses modelos permitem a incorporação de métricas de risco, como por exemplo, o Conditional Value-at-Risk, a fim de se obter soluções ótimas que ponderem a expectativa de resultado financeiro e o risco associado da operação, onde a aversão ao risco do agente torna-se um condicionante fundamental. O objetivo principal da Tese - sob a ótica dos agentes geradores, consumidores e comercializadores - é: (i) desenvolver e implementar modelos de otimização em programação linear estocástica com métrica CVaR associada, customizados para cada um desses agentes; e (ii) aplicá-los na análise estratégica de operações como forma de apresentar alternativas factíveis à gestão das atividades desses agentes e contribuir com a proposição de um instrumento conceitualmente robusto e amigável ao usuário, para utilização por parte das empresas. Nesse contexto, como antes frisado, dá-se ênfase na análise do risco financeiro dessas operações por meio da aplicação do CVaR e com base na aversão ao risco do agente. Considera-se as fontes renováveis hídrica e eólica como opções de ativos de geração, de forma a estudar o efeito de complementaridade entre fontes distintas e entre sites distintos da mesma fonte, avaliando-se os rebatimentos nas operações.

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Summary. The European electricity sector will have to deal with a huge challenge in the decades to come. On the one hand, electrical power is increasingly substituted for other forms of energy. It has been forecast that electricity demand will increase in the future (notably because of new needs in transport and heat sectors), although it is currently stagnant, mainly because of the economic crisis. Unless a major alternative energy source is discovered, electricity will become the central energy pillar in the long term. On the other hand, electricity production remains uncertain and will depend on numerous factors: the growth of renewable energy and decentralized energy, the renewal of old power generation capacities, increased external dependency, CO2 charges, etc. This increases the demand for electricity networks that are more reliable, more efficient, and more flexible. Europe’s current electricity networks are ageing, and, as already indicated by the International Energy Agency, many of them will need to be modernized or replaced in the decades to come. Finally, the growing impact of energy trading also needs to be taken into account. These considerations explain the need to modernize the electric grid through various ICT means. This modernization alone may allow the grid to become more flexible and interactive, to provide real time feedback, more adaptation to a fluctuating demand, and finally to reduce the global electricity costs. The paper begins with a description of the EU definition of the term ‘smart grid’ (§ 1) and of the body in charge of advising the Commission (§ 2). The EU legal framework applicable to smart grids is also detailed (§ 3). It is a rather complex domain, connected to various regulations. The paper then examines three critical factors in the development of smart grids (and smart meters as a precondition). Standardization is quite complex, but absolutely essential (§ 4). Innovation is not easily put into action (§ 5). Finally, as digital insecurity has worsened dramatically in recent years, the security of electricity networks, and especially their multiplied electronic components, will become increasingly important (§ 6). Lastly, the paper provides a concise overview of the progress of smart grids in the EU in recent years (§ 7). In a nutshell, the conclusion is that progress is quite slow, many obstacles remain, and, given the appearance of many new regulatory problems, it would be useful to organize a review of the present EU strategy.

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Modern power networks incorporate communications and information technology infrastructure into the electrical power system to create a smart grid in terms of control and operation. The smart grid enables real-time communication and control between consumers and utility companies allowing suppliers to optimize energy usage based on price preference and system technical issues. The smart grid design aims to provide overall power system monitoring, create protection and control strategies to maintain system performance, stability and security. This dissertation contributed to the development of a unique and novel smart grid test-bed laboratory with integrated monitoring, protection and control systems. This test-bed was used as a platform to test the smart grid operational ideas developed here. The implementation of this system in the real-time software creates an environment for studying, implementing and verifying novel control and protection schemes developed in this dissertation. Phasor measurement techniques were developed using the available Data Acquisition (DAQ) devices in order to monitor all points in the power system in real time. This provides a practical view of system parameter changes, system abnormal conditions and its stability and security information system. These developments provide valuable measurements for technical power system operators in the energy control centers. Phasor Measurement technology is an excellent solution for improving system planning, operation and energy trading in addition to enabling advanced applications in Wide Area Monitoring, Protection and Control (WAMPAC). Moreover, a virtual protection system was developed and implemented in the smart grid laboratory with integrated functionality for wide area applications. Experiments and procedures were developed in the system in order to detect the system abnormal conditions and apply proper remedies to heal the system. A design for DC microgrid was developed to integrate it to the AC system with appropriate control capability. This system represents realistic hybrid AC/DC microgrids connectivity to the AC side to study the use of such architecture in system operation to help remedy system abnormal conditions. In addition, this dissertation explored the challenges and feasibility of the implementation of real-time system analysis features in order to monitor the system security and stability measures. These indices are measured experimentally during the operation of the developed hybrid AC/DC microgrids. Furthermore, a real-time optimal power flow system was implemented to optimally manage the power sharing between AC generators and DC side resources. A study relating to real-time energy management algorithm in hybrid microgrids was performed to evaluate the effects of using energy storage resources and their use in mitigating heavy load impacts on system stability and operational security.