Modelli di ottimizzazione per un Aggregatore di energia elettrica: il mercato intraday

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1 UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI SIENA Facoltà di Ingegneria - Dipartimento di Ingegneria dell'informazione Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Gestionale Modelli di ottimizzazione per un Aggregatore di energia elettrica: il mercato intraday Tesi di Laurea di Eva Magnani Relatore Prof. Alessandro Agnetis Correlatori Dott. Gianluca de Pascale Dott. Marco Pranzo Prof. Antonio Vicino Anno Accademico 2009/2010

2 Ai miei genitori, che hanno sempre creduto in me... i

3 Prefazione L'argomento di cui tratta questa tesi s'inserisce nell'ambito del progetto Address, il quale vede tra i propri partner l'università di Siena. Address è un progetto di ricerca, conanziato dalla Comunità Europea nel 7 Programma Quadro ( ) nell'area Energia, per lo sviluppo delle reti interattive di distribuzione dell'energia. Address sta per Active Distribution network with full integration of Demand and distributed energy RESourceS ed ha come scopo principale quello di realizzare un concreto quadro commerciale e tecnologico per lo sviluppo della Domanda Attiva nelle Smart Grid del futuro, con piena integrazione della generazione distribuita. La Domanda Attiva consiste nella partecipazione di consumatori domestici e di piccoli consumatori commerciali al mercato dell'energia, Address punta a renderli parte attiva nel processo di fornitura e permetterà loro di interagire con il sistema elettrico risparmiando sulla bolletta dell'energia. Agli utenti sarà consentito di decidere se consumare o spostare i propri consumi in ore con prezzo minore o ridurre il proprio consumo distaccando alcuni carichi domestici o generare in proprio l'energia per sé stessi. Con la progressiva diusione della generazione distribuita, Address cerca, inoltre, di promuovere lo sfruttamento delle fonti di energia rinnovabile: grazie a piccoli impianti (ad esempio fotovoltaici) situati in prossimità dell'utenza, i consumatori diventeranno dei prosumer, ossia clienti-produttori, che consumano e producono elettricità. Ciò permetterà lo sviluppo di reti elettriche sempre più essibili, economiche, accessibili, sicure e sostenibili dal punto di vista ambientale. In particolare questo lavoro di tesi si inserisce nel subtask ST di Address, nel quale sono progettati modelli ed algoritmi per implementare alcune delle funzioni chiave dell'aggregatore. PREFAZIONE ii

4 L'aggregatore è una gura innovativa, introdotta dal progetto Address, che svolge la funzione di mediatore fra i consumatori, dei quali vende le essibilità di carico (cioè, la modica dei propri consumi abituali) e il mercato, dove vende tali essibilità agli altri partecipanti al sistema energetico. Il ne ultimo di questa tesi è stato quello di realizzare un modello che simula il comportamento dell'aggregatore, formulandolo come un problema di ottimizzazione. La soluzione di tale problema stabilisce la strategia giornaliera che all'aggregatore converrà seguire. Per testare tale modello si è fatto uso di una piattaforma software dotata di un'interfaccia graca, creata dall'uso di 2 componenti: un modulo matlab, per la creazione di dati che descrivono l'ambiente in cui l'aggregatore andrà ad operare (Mercato e Utenti) e ilog opl per risolvere il problema d'ottimizzazione che sta alla base del comportamento dell'aggregatore. Per testare il comportamento dell'aggregatore sono state eettuate varie simulazioni, dove sono stati ipotizzato diversi scenari in modo da descrivere nella maniera più accurata possibile la realtà in cui l'aggregatore andrà ad operare. In particolare le simulazioni si sono concentrate su come l'aggregatore interagisce con il mercato e come opera nelle varie sessioni del mercato day-ahead (mercato del Giorno Prima) e del mercato intraday (mercato Infragiornaliero). Sul mercato day-ahead si scambiano blocchi orari di energia per il giorno successivo. Mentre, il mercato intraday consente agli operatori di apportare modiche ai programmi deniti nel mercato del day-ahead attraverso ulteriori oerte di acquisto o vendita. Il lavoro di tesi qui presentato si è svolto presso il laboratorio di Metodi Decisionali della Facoltà di Ingegneria di Siena. Il documento di tesi qui proposto si compone di 6 capitoli e questa prefazione. Il primo capitolo presenta il progetto Address, mettendone in evidenza la vision, gli obiettivi e i concetti fondamentali alla base del progetto. Il secondo capitolo si focalizza sulla gura dell'aggregatore, descrivendo le sue principali funzioni, i rapporti con gli altri partecipanti al sistema energetico e le proprie attività interne. Il terzo capitolo presenta il mercato elettrico, in particolare vengono descritti il mercato italiano e il mercato spagnolo, concentrandosi in particolare sulle sessioni di mercato in cui l'aggregatore andrà ad operare. Il modello alla base del comportamento dell'aggregatore è descritto nel quarto capitolo. Il quinto capitolo è dedicato alla piattaforma software creata per testare il modello formulato. Nel sesto capitolo vengono presentate le varie simulazioni fatte con il software. PREFAZIONE iii

5 Indice Prefazione ii 1 Il progetto Address Il Consorzio Address La vision Gli obiettivi L'architettura I partecipanti all'architettura e i servizi AD forniti per loro I concetti fondamentali L'aggregatore Le principali funzioni dell'aggregatore I rapporti con gli altri partecipanti al sistema energetico per la fornitura di prodotti AD Il rapporto con i mercati Il rapporto con i partecipanti deregolamentati Il rapporto con il DSO/TSO Il rapporto con i consumatori e l'energy Box Creazione di un portafoglio di consumatori Apprendimento del comportamento dei consumatori Attivazione della essibilità dei consumatori Il monitoraggio e la valutazione della fornitura del servizi AD Consumo di riferimento per la valutazione dei servizi forniti dall'aggregatore INDICE iv

6 2.3.2 Misurazione della risposta e monitoraggio del comportamento dei consumatori da parte dell'aggregatore Comunicazione tra l'aggregatore e i consumatori appartenenti al proprio portafoglio Modelli di consumo e previsione della essibilità Segmentazione dei consumatori Previsione del prolo nominale di carico I carichi di consumo e la loro essibilità Previsione della essibilità di carico Previsione della sensibilità al prezzo Gestione degli eetti payback Le strategie dell'aggregatore Creazione di un portafoglio di clienti AD e di opportunità di vendite AD Decisioni operative Gestione del rischio Il mercato elettrico Il mercato elettrico italiano I soggetti del sistema elettrico I vincoli tecnici del sistema elettrico la gestione del sistema elettrico Gli aspetti rilevanti per il sistema elettrico I mercati dell'energia Il Mercato del Servizio di Dispacciamento Le zone di mercato L'articolazione del mercato elettrico Il Mercato del Giorno Prima italiano Il Mercato Infragiornaliero italiano Il mercato elettrico spagnolo Panoramica del funzionamento dei mercati elettrici spagnoli Il mercato day-ahead spagnolo Cronologia del mercato day-ahead Il mercato intraday spagnolo Cronologia del mercato intraday Timeline per i mercati elettrici day-ahead e intraday in Spagna INDICE v

7 4 L'algoritmo di ottimizzazione per l'aggregatore I moduli principali del toolbox dell'aggregatore Il subtask Il modello di ottimizzazione: descrizione generale Il modello di ottimizzazione dell'aggregatore per il mercato day-ahead Il modello di ottimizzazione dell'aggregatore per il mercato day-ahead, tenendo conto dei servizi CRP Il modello di ottimizzazione dell'aggregatore per il mercato intraday Il modello di ottimizzazione dell'aggregatore esteso a più load area Il software Il software: la versione completa Gli input e gli output del software I Risultati delle simulazioni del modello di ottimizzazione Le assunzioni Le simulazioni sul mercato day-ahead Simulazioni per un tipico giorno di estate/inverno Test delle performance del modello Le simulazioni sul mercato intraday Il mercato italiano Il mercato spagnolo La simulazione completa La simulazione sull'adattamento dell'aggregatore al curtailment del DSO Bibliograa 153 Appendice 154 INDICE vi

8 Elenco delle figure 1.1 il Consorzio Address Architettura del Progetto Address Funzionalità interne dell'aggregatore Relazioni tra l'aggregatore e gli altri partecipanti al sistema energetico Interazioni del mercato con gli altri partecipanti Interazioni dell'aggregatore con gli altri partecipanti Interazioni del DSO/TSO con gli altri partecipanti Congurazione delle load area Un segnale prezzo-volume: richiesta di riduzione di consumo Un segnale prezzo-volume: richiesta di aumento di consumo Possibili relazioni dell'energy box con gli altri partecipanti Metodologia seguita per la segmentazione dei consumatori Andamento del carico nominale di alcuni cluster,per ogni stagione consumo trattabile (in rosso) e consumo non trattabile (in blu) di prototipi - Spagna - Estate Rappresentazione semplicata dell'eetto payback per uno scaldabagno Ottimizzazione del portafoglio dei clienti Struttura possibile degli input e output del sistema per la schedulazione e per la vendita Assetto organizzativo del mercato elettrico in Italia zone virtuali e zone geograche della rete di trasmissione nazionale Determinazione del prezzo di equilibrio ELENCO DELLE FIGURE vii

9 3.4 Timeline per i mercati day-ahead and intraday in Spagna La struttura del toolbox dell'aggregatore Interfaccia graca: la schermata iniziale Interfaccia graca: il menù le Interfaccia graca: il menù Optimization Interfaccia graca: il menù Loads Interfaccia graca: la nestra Clusters Interfaccia graca: la nestra ClusterDialog Interfaccia graca: la nestra ClusterDialog Interfaccia graca: la nestra Proposals Interfaccia graca: la nestra ProposalDialog Interfaccia graca: la nestra ProposalBatchDialog Interfaccia graca: la nestra Cluster Load Interfaccia graca: la schermata Market Data Interfaccia graca: la schermata Load Limits Interfaccia graca: la schermata CRP/Stock Interfaccia graca: la schermata Parameters Interfaccia graca: la schermata Solution Data Interfaccia graca: i risultati Interfaccia graca: i segnali Interfaccia graca: le oerte Interfaccia graca: le oerte Interfaccia graca: il carico della Load Area Interfaccia graca: la essibilità raccolta e suo utilizzo Interfaccia graca: output del processo di ottimizzazione L'andamento del prezzo di mercato carico nominale della Load Area Oerte presentate al mercato dall'aggregatore consumo attuale della Load Area Prezzi di mercato dell'energia in un tipico giorno d'estate Prezzi di mercato dell'energia in un tipico giorno d'inverno Oerte presentate al mercato dall'aggregatore in un tipico giorno d'estate Oerte presentate al mercato dall'aggregatore in un tipico giorno d'inverno ELENCO DELLE FIGURE viii

10 6.9 L'andamento del prezzo di mercato carico nominale della Load Area soluzione Day-Ahead segnali da inviare ai cluster soluzione prima sessione intraday segnali da inviare ai cluster soluzione seconda sessione intraday consumo della Load Area la essibilità raccolta e suo utilizzo L'andamento del prezzo di mercato carico nominale della Load Area soluzione Day-Ahead segnali da inviare ai cluster soluzione prima sessione intraday segnali da inviare ai cluster soluzione seconda sessione intraday segnali da inviare ai cluster soluzione terza sessione intraday segnali da inviare ai cluster soluzione quarta sessione intraday segnali da inviare ai cluster soluzione quinta sessione intraday segnali da inviare ai cluster soluzione sesta sessione intraday segnali da inviare ai cluster consumo della Load Area la essibilità raccolta e suo utilizzo L'andamento del prezzo di mercato carico nominale della Load Area soluzione Day-Ahead segnali da inviare ai cluster servizi CRP soluzione prima sessione intraday segnali da inviare ai cluster soluzione seconda sessione intraday ELENCO DELLE FIGURE ix

11 6.44 consumo della Load Area la essibilità raccolta e suo utilizzo L'andamento del prezzo di mercato carico nominale della Load Area soluzione Day-Ahead la essibilità raccolta e suo utilizzo Il curtailment da parte del DSO soluzione Day-Ahead con curtailment la essibilità raccolta e suo utilizzo ELENCO DELLE FIGURE x

12 Elenco delle tabelle 1.1 I prodotti AD Rischi e modalità di attenuazione Sessioni del Mercato Elettrico a Pronti Organizzazione delle 6 sessione del mercato intraday in Spagna I cluster Le proposte Richieste di essibilità inviate ai cluster I cluster Richieste di essibilità inviate ai cluster in un tipico giorno d'estate Richieste di essibilità inviate ai cluster in un tipico giorno d'inverno Tempi computazionali I cluster Le proposte Richieste di essibilità inviate ai cluster Esito dell'intera simulazione I cluster Le proposte Richieste di essibilità inviate ai cluster Esito dell'intera simulazione I cluster Le proposte Richieste di essibilità inviate ai cluster ELENCO DELLE TABELLE xi

13 6.19 Esito dell'intera simulazione I cluster Le proposte ELENCO DELLE TABELLE xii

14 Capitolo 1 Il progetto Address Address [1] è un progetto di ricerca a larga scala, conanziato dalla Comunità Europea nel 7 Programma Quadro nell'area Energia, per lo sviluppo delle reti interattive di distribuzione dell'energia. Tale progetto vuole sviluppare le innovazioni che permettano la creazione di reti in grado di dare l'opportunità, per la prima volta, ai consumatori di diventare parti attive nel processo di fornitura dell'energia: agli utenti sarà consentito di decidere se consumare o spostare i propri consumi in ore con prezzo minore o ridurre il proprio consumo distaccando alcuni carichi domestici o generare in proprio l'energia per sé stessi. Le tematiche arontate da Address sono sinergiche con il più vasto tema delle Smart Grid. Il progetto mira allo sviluppo di prototipi e soluzioni hi-tech che permetteranno di aggregare gruppi di utenti, di prevederne la richiesta di energia, di gestire localmente i ussi e le interazioni. Il tutto seguendo il modello che sta alla base di internet, in cui lo scambio di informazioni tra utenti permette una distribuzione controllata e smart. La rete elettrica con Address non sarà più solo un canale per trasmettere e distribuire energia elettrica dalle grandi centrali ai clienti nali, ma una rete intelligente comune in grado di fare interagire produttori e consumatori, di determinare in anticipo le richieste di energia e di adattare con essibilità la produzione e il consumo. IL PROGETTO ADDRESS 1

15 Il Consorzio Address 1.1 Il Consorzio Address A causa della complessità e delle diverse funzionalità caratterizzanti le competenze richieste, il consorzio Address comprende un insieme ben bilanciato di partner: università, centri di ricerca qualicati, aziende europee impegnate nella distribuzione, nella fornitura e nella vendita di energia elettrica, produttori di elettrodomestici e di apparati per la rete elettrica. La gura 1.1 presenta i diversi partner del progetto. Figura 1.1. il Consorzio Address Il coordinatore del progetto è Enel Distribuzione e il consorzio è composto da 25 partner provenienti da 11 paesi europei con un buon bilanciamento tra aziende e centri di ricerca. Il team creato è stato attentamente selezionato per andare incontro ai bisogni del progetto riguardanti le competenze, le abilità e le capacità nel trattare il problema e formulare le possibile soluzioni. IL PROGETTO ADDRESS 2

16 La vision 1.2 La vision Secondo l'idea di SmartGrid [2], la rete elettrica in futuro sarà essibile, accessibile a tutti gli utenti, adabile ed economica. Il progetto Address giocherà un ruolo signicativo per fare diventare questa idea realtà. Il progetto Address si pone l'obiettivo di realizzare un concreto quadro commerciale e tecnologico per lo sviluppo della Domanda Attiva nelle Smart Grid del futuro con piena integrazione della generazione distribuita. La Domanda Attiva consiste nella partecipazione di consumatori domestici e di piccoli consumatori commerciali al mercato dell'energia, permettendo loro di interagire con il sistema elettrico e di risparmiare sulla bolletta dell'energia, e nella fornitura di servizi particolari ai vari partecipanti del sistema energia. Con la progressiva diusione della generazione distribuita, cioè di piccoli impianti (ad esempio fotovoltaici) situati in prossimità dell'utenza, i consumatori diventeranno dei prosumer, ossia clienti-produttori, che consumano e producono elettricità prendendo parte in modo più attivo nel mercato dell'energia. Address mira a sviluppare la Domanda Attiva accrescendo la essibilità e l'adattabilità dei consumatori. L'intelligenza articiale distribuita garantirà adabilità, grazie all'ottimizzazione real-time sia a livello locale che globale, mentre la essibilità di carico aiuterà ad ottenere operazioni della rete sicure. L'accessibilità alla rete sarà migliorata da soluzioni appropriate proposte al ne di rimuovere barriere commerciali e regolamentari alla diusione attiva della domanda. I risparmi globali e locali diventeranno risparmi nella bolletta e sosterranno la crescita ed il consumo dell'energia sostenibile. La Domanda Attiva sarà creata tramite un approccio di richiesta, guidato dalle motivazioni e dai bisogni specici dei consumatori. 1.3 Gli obiettivi Address cercherà di studiare, sviluppare e convalidare soluzioni per consentire lo sviluppo della Domanda Attiva e sfruttare i suoi beneci. Obiettivo di Address [2] è quello di sviluppare soluzioni tecniche, sia a livello dei consumatori sia a livello del sistema di fornitura di energia elettrica, per soddisfare la richiesta di Domanda Attiva e per rispondere in tempo reale alle richieste di energia del mercato e/o IL PROGETTO ADDRESS 3

17 L'architettura di altri partecipanti al sistema elettrico. Questo implica anche di individuare le soluzioni per rimuovere le possibili barriere allo sviluppo della Domanda Attiva ed alla piena integrazione della generazione distribuita. Un'architettura aperta e scalabile per le comunicazioni, permetterà di poter trattare in tempo reale un elevato numero di clienti. Un altro obiettivo è quello di identicare i possibili beneci della Domanda Attiva per i dierenti attori del sistema elettrico e di sviluppare gli appropriati meccanismi, contrattuali e di mercato, necessari per il pieno sfruttamento di questi beneci tenendo conto di fattori sociali, culturali e comportamentali. I concetti e le soluzioni più promettenti del progetto saranno provati e vericati attraverso la realizzazione di tre reti di test in Italia, Francia e Spagna, dove sono stati selezionati tre siti con diverse caratteristiche sia geograche che demograche e con un mix diverso di infrastrutture. 1.4 L'architettura La gura 1.2 mostra una rappresentazione semplicata dell'architettura del progetto. Indica i vari partecipanti, i componenti principali e rappresenta le interazioni tra questi nell'ambito del progetto. Nell'area verde in alto troviamo le abitazioni dei consumatori (prosumer), dove gli apparecchi elettronici (carichi veri e propri come frigo, lavatrice...), la generazione distribuita (come un impianto fotovoltaico o microturbine) e i sistemi di immagazzinamento di energia possono essere controllati e ottimizzati dall' Energy box, una vera e propria interfaccia tra l'impianto elettrico di casa ed il mondo esterno (in particolare interagisce con l'aggregatore). L'Energy box, installato in casa dei consumatori, sarà in grado di ricevere le richieste dell'aggregatore e, in funzione di esse, regolare l'utilizzo degli elettrodomestici e dei sistemi di generazione. L' aggregatore è l'intermediario tra i consumatori ed il mercato: avrà la funzione di raccogliere le richieste dal mercato e cercare di soddisfarle, sfruttando e aggregando le potenzialità dei propri clienti in termini di modulazione di consumo e generazione di energia. Markets and contract indicano tutti i tipi di relazioni commerciali tra i partecipanti al sistema energetico: contratti, sessioni di mercato real-time, sessioni di mercato future. Vengono considerati più mercati di prodotti e diversi servizi,tra cui: approvvigionamento energetico, IL PROGETTO ADDRESS 4

18 L'architettura Figura 1.2. Architettura del Progetto Address servizi accessori, specicatamente: controllo di tensione e controllo di frequenza, servizi di bilanciamento e compensazione della variabilità delle fonti di energia rinnovabile, liberazione dal sovraccarico o dalla congestione della rete, servizi di modulazione del carico (ed in particolare diminuzione del carico). Il DSO: Distribution System Operator (gestore del sistema di distribuzione) interagisce con gli altri partecipanti al sistema energetico, e in particolare con gli aggregatori, principalmente attraverso il mercato, ma anche direttamente attraverso il TSO: Trasmission System Operator (gestore del sistema di trasmissione). IL PROGETTO ADDRESS 5

19 I partecipanti all'architettura e i servizi AD forniti per loro 1.5 I partecipanti all'architettura e i servizi AD forniti per loro I partecipanti al sistema energetico sono divisi in due tipologie : Partecipanti regolamentati: DSO e TSO. Partecipanti de-regolamentati. Tra questi sono stati individuati nove tipi di player che sono stati suddivisi a loro volta in tre categorie: produttori: produttori centralizzati, produttori di energia elettrica decentralizzati, produttori regolamentati con tarie; intermediari: rivenditori (Retailer), aggregatori, commercianti di energia elettrica (Trader), mediatori di energia elettrica (Broker), fornitori di servizi di bilanciamento ( BRP Balance Responsible Party ); consumatori: i consumatori di grande entità. Vengono analizzati i bisogni e le aspettative di ogni partecipante nei confronti della Domanda Attiva in modo da determinare i possibili servizi da potergli fornire. Questa porta alla creazione di un largo numero di servizi AD, e più in dettaglio: 24 servizi AD per i 9 partecipanti de-regolamentati, 7 servizi AD per i DSO e i TSO. E' necessario denire i prodotti AD standardizzati che stanno alla base della formulazione dei servizi identicati. La tabella 1.1 riassume i prodotti base AD. Il prodotto CRP-2 può essere considerato come la combinazione di due CRP separati: uno associato alla riduzione di carico, l'altro all'aumento. 1.6 I concetti fondamentali i concetti fondamentali su cui basa il lavoro di Address sono: interazione in tempo reale con i consumatori attraverso segnali di prezzo-volume; il Demand Approach: un nuovo approccio per favorire la essibilità e la partecipazione attiva dei consumatori; è necessario per arontare la richiesta di Domanda Attiva (in IL PROGETTO ADDRESS 6

20 I concetti fondamentali prodotto AD Scheduled Re-Proling (SRP) Conditional Re-Proling (CRP) Bi-directional Conditional Re-Proling (CRP-2) Condizioni per l' aggregatore condizionato (obbligo) non condizionato (opzione reale) non condizionato (opzione reale) esempio tipico L'aggregatore ha l'obbligo di fornire una determinata modica del carico (riduzione o aumento) ad un certo istante a chi ha comprato il prodotto. L'aggregatore deve avere la capacità di fornire una determinata modica del carico per un determinato periodo di tempo. La richiesta di tale modica viene fatta da chi ha comprato il prodotto (simile ad un servizio di riserva). L'aggregatore deve avere la capacità di fornire una determinata modica del carico, per un determinato periodo di tempo, di un range bidirezionale [ -y, x ] MW, incluso sia l'aumento che la diminuzione di carico. La richiesta di tale modica viene fatta da chi ha comprato il prodotto (simile ad un servizio di riserva). Tabella 1.1. I prodotti AD IL PROGETTO ADDRESS 7

21 I concetti fondamentali contrasto con il Generation Approach, che viene generalmente usato per trattare con la generazione e la distribuzione); intelligenza distribuita e ottimizzazione locale; l'ottimizzazione locale sarà necessaria per soddisfare le esigenze dei servizi che saranno richiesti. IL PROGETTO ADDRESS 8

22 Capitolo 2 L'aggregatore L'aggregatore [3] vende e compra quantità di energia controllabile (essibilità) nel mercato elettrico. L'aggregazione permette l'interazione di piccole risorse di energia distribuita con il mercato energetico e la rete. Ciò porta un miglioramento nell'ecienza e nella sicurezza delle infrastrutture elettriche. Le strutture che si occupano di generazione, trasmissione e distribuzione di energia potranno essere usate più ecientemente dal punto di vista economico, sociale, ambientale e i rischi di mercato e di fallimento del sistema possono essere ridotti. L'aggregatore colleziona, predice, controlla e gestisce un portafoglio di risorse di energia distribuite, al ne minimizzare il costo dell'energia per i consumatori essibili (in grado di modicare il proprio consumo energetico) con la Domanda Attiva (AD) e massimizzare gli ingressi nella rete, con la Generazione Distribuita (DG), e la essibilità della rete, con la Domanda Attiva. L'aggregatore fornisce servizi, in forma di energia controllabile, ai partecipanti al sistema energetico tramite il mercato elettrico. Il valore creato dall'aggregatore si può notare: a livello economico, ovvero il valore aggiunto economico per i consumatori, per i partecipanti regolamentati e de-regolamentati e per l'aggregatore stesso; a livello ambientale, dando sostegno dello sviluppo delle fonti rinnovabili, e portando riduzione delle emissioni di CO2; a livello sociale, aiutando a compiere un passo verso le società sostenibili; L'AGGREGATORE 9

23 Le principali funzioni dell'aggregatore a livello tecnico, creando infrastrutture che portino alintroduzione delle Smart Grid. 2.1 Le principali funzioni dell'aggregatore Il ruolo principale dell'aggregatore [4] è essere il mediatore fra i consumatori, dei quali vende la essibilità di carico (che sarebbe la modica dei consumi abituali) e il mercato, dove vende tali essibilità agli altri partecipanti al sistema energetico. Questa gura gioca un ruolo centrale da entrambi i lati: riceve le richieste ed i segnali provenienti dal mercato elettrico e dagli altri partecipanti al sistema energetico; colleziona le essibilità dei vari consumatori in modo da rispondere alle richieste ed ai segnali precedentemente ricevuti; ore particolari servizi ai partecipanti al sistema energetico. Pertanto l'aggregatore raccoglie le essibilità dei consumatori, le impacchetta in prodotti AD trattabili e vende tali prodotti attraverso il mercato agli altri partecipanti al sistema energetico. Questo implica che l'aggregatore : permette ai consumatori di gestire la propria essibilità; ha bisogno di avere una conoscenza dettagliata dei comportamenti dei consumatori; deve gestire i rischi relativi alla Domanda Attiva, in particolare a quelli legati al prezzo e al volume dell'energia. Essendo dei partecipanti al sistema energetico de-regolamentari, diversi aggregatori probabilmente avranno obiettivi, modelli di business e strategie di marketing diversi fra loro. Ad esempio, alcuni di loro potrebbero volere nel proprio portafoglio consumatori con determinate caratteristiche di carico o con un determinato prolo di consumo, altri possono specializzarsi nella fornitura di un determinato tipo di prodotto, oppure possono proporre i propri prodotti solo in alcuni tipi di mercato. Gli aggregatori possono anche comprare prodotti AD da altri aggregatori per aggiungere maggiore essibilità per gestire i propri portafogli di consumatori. Le funzioni principali che l'aggregatore, secondo l'architettura Address, svolgerà sono: L'AGGREGATORE 10

24 Le principali funzioni dell'aggregatore Raccogliere la essibilità di consumatori domestici e dei piccoli consumatori commerciali per creare prodotti AD da vendere nel mercato. Per questo motivo ci si aspetta che l'aggregatore abbia una buona conoscenza della essibilità di carico garantita dai consumatori appartenenti al suo portafoglio. Si dovranno anche sviluppare soluzioni tecniche e commerciali per i consumatori, che permettano loro di sfruttare al massimo la propria essibilità. Accorgersi delle richieste di AD. L'aggregatore deve essere in grado di carpire tutte le opportunità che gli permettano di vendere servizi AD e di proporre i propri prodotti AD agli altri partecipanti al sistema energetico. Per questo gli aggregatore dovranno raccogliere le richieste e i segnali provenienti dai diversi partecipanti al sistema elettrico attraverso il mercato, per poi costruire oerte che soddisno le esigenze di questi partecipanti. Inoltre l'aggregatore dovrà anche essere in grado di gestire adeguatamente le richieste, individuando sinergie, sovrapposizioni e incoerenze tra le diverse richieste. Massimizzare il valore della essibilità dei consumatori, ovvero raccogliere e impacchettare le essibilità dei consumatori in prodotti AD in modo che, al momento della vendita ai partecipanti al sistema elettrico, il loro valore sia il maggiore possibile. Questa spingerà l'aggregatore a cercare nel mercato le richieste di AD con il più alto valore aggiunto, al ne di ottimizzare lo sfruttamento della essibilità dei suoi consumatori. Gestire i rischi associati alle incertezze sia del mercato (rischi legati al prezzo dell'energia sul mercato) sia relative alla non-reattività dei propri utenti (rischi di mancata consegna della essibilità richiesta). In alcuni casi, l'aggregatore potrebbe negoziare il trasferimento di questi rischi ad altri partecipanti del sistema energetico che potrebbero averne un migliore controllo. Nella gura 2.1 abbiamo un diagramma dove sono rappresentate tutte le funzionalità interne dell'aggregatore necessarie per compiere le funzioni appena descritte: relazioni con i consumatori e le proprie Energy Box; relazione con gli altri partecipanti al sistema elettrico (regolamentati e non) e partecipazione al mercato elettrico; le strategie dell'aggregatore: L'AGGREGATORE 11

25 Le principali funzioni dell'aggregatore Figura 2.1. Funzionalità interne dell'aggregatore creazione di un portafoglio per gli acquisti dai consumatori e per le vendite ai clienti AD, decisioni operative e gestione del rischio; valutazione delle performance dei consumatori. L'AGGREGATORE 12

26 I rapporti con gli altri partecipanti al sistema energetico per la fornitura di prodotti AD 2.2 I rapporti con gli altri partecipanti al sistema energetico per la fornitura di prodotti AD I 31 servizi AD presentati nella sezione 1.5 sono formulati in una forma standardizzata che prevede lo scambio di segnali e informazioni tra i partecipanti al sistema energetico e l'aggregatore, per la richiesta di servizi AD. La gura 2.2 ragura le relazioni fra l'agggregatore e gli altri partecipanti al sistema energetico. Figura 2.2. Relazioni tra l'aggregatore e gli altri partecipanti al sistema energetico Il rapporto con i mercati I prodotti AD probabilmente saranno in parte trattati nei mercati esistenti, ma si può anche prevedere che nuovi tipi di mercato (ad esempio, mercati della essibilità) si sviluppino intorno a tali prodotti e ad altri prodotti con le stesse funzioni. Le diverse tipologie [5] di mercato alle quali l'aggregatore può essere interessato a partecipare sono: i mercati organizzati già esistenti: mercato dell'energia: dal breve al lungo termine, L'AGGREGATORE 13

27 I rapporti con gli altri partecipanti al sistema energetico per la fornitura di prodotti AD mercati ausiliari basati su servizi, che vengono attivati dopo la chiusura del mercato giornaliero e che hanno a che fare con il bilanciamento della rete, la riserva terziaria e il controllo di usso di potenza per la congestione della rete. nuovi mercati per i prodotti AD: gestiti dal TSO, gestiti dal DSO, gestiti dall' operatore di mercato Ci si aspetta che gli aggregatori parteciperanno ai mercati esistenti e a quelli nuovi, sfruttando il valore aggiunto della essibilità di carico dei propri consumatori. L'interazione tra il mercato e l'aggregatore è basato su 3 fasi principali: il mercato riceve oerte da tutti i partecipanti al sistema energetico (incluso l'aggregatore), compie il proprio processo di selezione delle oerte (tale processo dipende dal tipo di mercato) e invia le oerte selezionate agli altri partecipanti al mercato, come è mostrato in gura 2.3. Figura 2.3. Interazioni del mercato con gli altri partecipanti Una descrizione dettagliata del mercato elettrico è presentata nel capitolo 3 L'AGGREGATORE 14

28 I rapporti con gli altri partecipanti al sistema energetico per la fornitura di prodotti AD Il rapporto con i partecipanti deregolamentati Considerando i partecipanti coinvolti in rapporti con l'aggregatore, il processo decisionale dell'aggregatore avrà bisogno di una strategia denita riguardo ai seguenti argomenti: preparazione delle oerte per il resto dei partecipanti al mercato elettrico, previsione della risposta del mercato e del proprio portafoglio di consumatori, scegliere l'insieme di consumatori e il possibile sistema di monitoraggio, azioni e scambio di dati per la validazione tecnica da parte del DSO/TSO. Figura 2.4. Interazioni dell'aggregatore con gli altri partecipanti Il rapporto con il DSO/TSO Il rapporto tra aggregatore e DSO/TSO avverrà attraverso lo scambio di un insieme di messaggi al ne di adempire le azioni di gestione e controllo, evitando picchi di richiesta di energia e fallimento del sistema elettrico. Le informazioni che aggregatore e DSO/TSO avranno necessità di scambiarsi sono: informazioni sulla posizione per la localizzazione del consumatore, informazioni per la verica/validazione delle richieste di essibilità degli aggregatori ai consumatori. Il DSO/TSO possono aver bisogno della Domanda Attiva per risolvere problemi relativi a: L'AGGREGATORE 15

29 I rapporti con gli altri partecipanti al sistema energetico per la fornitura di prodotti AD controllo di usso/congestione della rete, ripristino della rete/black start (processo di ripristino di una centrale elettrica senza fare adamento sulla rete esterna a trasmissione elettrica), controllo di frequenza/ riserva di energia, operazioni isolate / microreti, riduzioni delle perdite del sistema, sviluppo e uso della rete. Riguardo all'interazione con l'aggregatore, il DSO/TSO si occuperà di inizializzare le richieste di servizi AD, di dare informazioni sul consumo giornaliero e di attuare la validazione tecnica, come mostrato in gura 2.5. Figura 2.5. Interazioni del DSO/TSO con gli altri partecipanti Il rapporto con i consumatori e l'energy Box Il principale obiettivo della relazione fra aggregatore e consumatori [4] è quello di raccogliere le essibilità dei consumatori per creare dei prodotti AD. Questo porta l'aggregatore a compiere le attività presentate nei seguenti sottoparagra. L'AGGREGATORE 16

30 I rapporti con gli altri partecipanti al sistema energetico per la fornitura di prodotti AD Creazione di un portafoglio di consumatori Per questo obiettivo l'aggregatore dovrà: Identicare e selezionare potenziali gruppi di consumatori che vogliono vendere la propria essibilità. Per fare questo in modo eciente, l'aggregatore dovrà avere una buona conoscenza dei propri consumatori in modo da poterli classicare e dividerli in cluster in base al loro prolo di consumo e alla loro disponibilità a modicare il proprio consumo energetico. Un cluster è denito come un gruppo di consumatori che appartengono allo stesso prototipo (stesso prolo di carico) e risiedono nella stessa load area. Identicare e selezionare la distribuzione geograca dei propri consumatori. Ci sarà bisogno di un volume minimo di AD e quindi di consumatori per ogni data zona geograca in modo da sviluppare un attività sostenibile sia tecnicamente che economicamente. L'aggregatore deve quindi conoscere la posizione del consumatore rispetto alla rete in modo da denire le diverse load area. La gura 2.6 presenta la tipica congurazione delle load area. Figura 2.6. Congurazione delle load area Impostare ed attuare un piano commerciale, e cioè: L'AGGREGATORE 17

31 I rapporti con gli altri partecipanti al sistema energetico per la fornitura di prodotti AD stimare il valore dei prodotti AD che l'aggregatore sarà in grado di vendere, in base all'analisi dei diversi mercati di servizi AD e dal portafoglio dei suoi Clienti AD. Ciò include la previsione dei futuri prezzi di mercato, nonché di altri fattori economici; Costruire oerte e accordi contrattuali vantaggiosi per i consumatori, in modo da permettere all'aggregatore di avere un portafoglio di utenti che gli consenta di avere un margine di protto; Svolgere attività di marketing per far conoscere queste oerte ai consumatori target (studio del mercato, pubblicità, telemarketing...); dare soluzioni per far fronte alle spese di investimento a causa di nuovi consumatori che forniranno servizi AD; installare l'energy Box e altri dispositivi di comunicazione presso il cliente; rmare accordi contrattuali con i consumatori. Da queste attività ci si può aspettare che gli aggregatori avranno necessità di possedere: un database dove siano memorizzati i consumatori e le informazioni su di loro utili all'aggregatore: prolo nominale di carico, essibilità di carico prevista, collocazione rispetto alla rete, link di comunicazione...,soggetto alla normativa sulla privacy; un insieme di contratti adeguati da orire ai consumatori, dove devono essere prese in considerazione variabili come: volume, prezzo, disponibilità, monitoraggio, tempi di comunicazione...; un portafoglio di consumatori con accordi contrattuali; l'installazione di dispositivi di controllo e hardware di comunicazione presso i consumatori Apprendimento del comportamento dei consumatori Considerando il rapporto tra il consumatore e l'aggregatore, ci si aspetta che l'aggregatore riceverà periodicamente informazioni sul prolo nominale di carico del consumatore, rappresentato da una curva: ad esempio informazioni sul consumo orario, recuperando i dati dal contatore oppure dall' Energy Box. Tali dati saranno utilizzati per validare la classicazione e il prolo dei consumatori e per sviluppare ulteriori conoscenze su di loro. L'AGGREGATORE 18

32 I rapporti con gli altri partecipanti al sistema energetico per la fornitura di prodotti AD Inoltre, ulteriori informazioni sui consumatori saranno ottenute sulla base dei feedback (ovvero le risposte ai segnali dell'aggregatore). Confrontando i risultati eettivi con quelli precedentemente acquisiti si avrà una migliore conoscenza del consumatore. Tale argomento sarà presentato in dettaglio nella sezione Attivazione della essibilità dei consumatori L'aggregatore, attraverso l'invio di segnali prezzo-volume, richiede ai consumatori di modicare il proprio carico, ottenendo così le essibilità da raccogliere. Questi segnali invitano il consumatore a modicare (diminuire o aumentare) il proprio carico di un determinato volume in cambio di un certo incentivo per un dato intervallo temporale. Tali segnali contengono le seguenti informazioni: prezzo, il prezzo può essere considerato un incentivo che porta ad una migliore comprensione degli eetti sulla bolletta dei consumatori; volume; istante di inizio della riduzione richiesta e istante di ne della riduzione richiesta. La gura 2.7 [3] mostra una rappresentazione graca di un segnale prezzo-volume creato per incoraggiare i consumatori a ridurre il loro consumo energetico durante un determinato intervallo temporale. Secondo il graco in gura 2.7 il consumatore ha un ricompenso di I 11 ese il proprio consumo è più basso o uguale a q 11 kw durante l' intervallo temporale considerato, di I 12 ese il proprio consumo è tra q 11 e q 12 kw, di I 13 ese il proprio consumo è tra q 12 e q 13 kw e così via. Praticamente, più basso è il consumo, più alto è l'incentivo. Nel caso, invece, in cui l'aggregatore vuole ottenere un aumento del consumo dei proprio consumatori, il segnale prezzo-volume includerà incentivi crescenti invece che decrescenti, come è illustrato in gura 2.8. Praticamente, più alto è il consumo, più alto è l'incentivo. L'aggregatore comunicherà con i consumatori tramite l'energy Box attraverso una infrastruttura di comunicazione adeguata. La gura 2.9 illustra le possibili relazioni tra aggregatore, DSO, Energy Box e contatore. Questa gura illustra che gli scambi di informazioni tra gli aggregatori e i consumatori possono essere realizzata in modi diversi: collegamento diretto con l'energy Box: le informazioni provenienti dall'aggregatore saranno inviate direttamente all'energy Box; L'AGGREGATORE 19

33 I rapporti con gli altri partecipanti al sistema energetico per la fornitura di prodotti AD Figura 2.7. Un segnale prezzo-volume: richiesta di riduzione di consumo Figura 2.8. Un segnale prezzo-volume: richiesta di aumento di consumo L'AGGREGATORE 20

34 Il monitoraggio e la valutazione della fornitura del servizi AD Figura 2.9. Possibili relazioni dell'energy box con gli altri partecipanti link attraverso apparecchi di misurazione e/o le infrastrutture del DSO: l'infrastruttura può essere utilizzata per raggiungere l'energy Box tramite il contatore e trasmettere messaggi tra l'aggregatore e i suoi consumatori. 2.3 Il monitoraggio e la valutazione della fornitura del servizi AD Il monitoraggio e la valutazione della fornitura di servizi AD implica due aspetti: la valutazione delle prestazioni dell'aggregatore nella fornitura di prodotti AD ai compratori e la misurazione della risposta dei consumatori alle richieste dell'aggregatore. Per la valutazione delle prestazioni occorre la denizione di curve (e valori) di consumo da usare come riferimento per misurare la performance: proli nominali di carico. L'AGGREGATORE 21

35 Il monitoraggio e la valutazione della fornitura del servizi AD Consumo di riferimento per la valutazione dei servizi forniti dall'aggregatore Per quanto riguarda la valutazione del servizio fornito dagli aggregatori agli altri partecipanti è ragionevole presumere che qualsiasi servizio fornito da un aggregatore sarà valutato dall'altra parte coinvolta: il compratore e, a seconda del tipo di servizio AD, forse anche da altri partecipanti; ad esempio, dal TSO se il servizio ha impatto sul bilanciamento della rete. Ciò signica che le informazioni utilizzate per la valutazione del servizio saranno ripartite tra i diversi partecipanti. Sarà quindi necessario avere a disposizione riferimenti comuni rispetto ai quali basare la valutazione. Per esempio, se l'aggregatore ha fornito un prodotto di AD in un dato intervallo di tempo (un SRP, un CRP o un CRP-2), ciò dovrebbe portare a una modica del consumo (aumento o diminuzione) che sarà valutato rispetto ad un riferimento comune della curva dei consumi (prolo nominale di carico). Questo consumo di riferimento deve essere ben denito e conosciuto dai partecipanti al sistema energetico. Per determinarlo le alternative principali sono: considerare alcuni consumatori come campioni di riferimento, basandosi su una classicazione dei consumatori e norme chiare stabilite dai regolatori, prendere in considerazione i dati storici dei consumatori. In alcuni casi, occorre inoltre vericare che il servizio AD fornito dall'aggregatore sia stato consegnato nella parte della rete in cui è stato richiesto, che può essere più o meno circoscritta Misurazione della risposta e monitoraggio del comportamento dei consumatori da parte dell'aggregatore Per l'aggregatore è necessario il monitoraggio e la verica della risposta di ogni singolo consumatore. Possono essere utilizzati per tale scopo i prerequisiti tecnici utili per lo sviluppo della Domanda Attiva, che sono: dei contatori intelligenti, L'AGGREGATORE 22

36 Il monitoraggio e la valutazione della fornitura del servizi AD un'infrastruttura di comunicazione adeguata, la standardizzazione dei canali di comunicazione. Il contatore è probabilmente il dispositivo può consono per la raccolta dei dati relativi al consumo. Questo comporterebbe l'applicazione di contatori intelligenti con una elevata frequenza di misurazione (ad esempio 15 minuti) del consumo. Inoltre è importante che ci sia un'infrastruttura adeguata per l'acquisizione di dati e la possibilità di registrare un grande quantità di dati in un server/database centrale. Finché i servizi AD sono comprati dagli aggregatori, la verica deve essere fatta soltanto a livello dell'aggregatore e, di conseguenza, le varie risposte dei consumatori deve essere sommate in modo da ottenere la risposta aggregata. Invece, altri servizi avranno bisogno di essere localizzati, quindi sarà essenziale la condivisione delle informazioni tra gli aggregatori e il DSO. Infatti, per tali servizi non è suciente che gli Agggregatori rispondano correttamente per quanto riguarda la quantità di energia da ridurre o aumentare, ma è fondamentale che l'energia sia reindirizzata nella giusta zona della rete. Tuttavia, anche se il sistema dei contatori è in grado di trasmettere i dati al server/database centrale con maggiore frequenza, la quantità di dati da comunicare potrebbe essere così grande che il costo per la comunicazione e per le attrezzature non risulti conveniente. Un modo per limitare la quantità di dati trasmessi e trattati è quello di consentire una maggiore frequenza della acquisizione dei dati dei segnali inviati dall'aggregatori solo poco prima, durante e dopo la consegna del servizio AD e lasciare il sistema dei contatori lavorare normalmente quando non c'è partecipazione alla AD da parte dei consumatori. Un approccio alternativo potrebbe essere che l'energy box abbia un contatore extra, che possa acquisire e registrare dati con una frequenza suciente e lavori soltanto poco tempo prima (un'ora, ad esempio) durante e poco tempo dopo (un'altra ora,ad esempio) la consegna del servizio AD, così la risposta del consumatore può essere vericata con accuratezza. Si può presumere che la soluzione che sarà adottata per il monitoraggio e la verica della consegna di servizi AD e della risposta dei consumatori dipenderà in larga misura dal quadro normativo Comunicazione tra l'aggregatore e i consumatori appartenenti al proprio portafoglio Come discusso in precedenza, le misure di segnali che descrivono il comportamento del consumatore possono essere raccolte attraverso il contatore, attraverso l'energy box oppure L'AGGREGATORE 23

37 Modelli di consumo e previsione della essibilità attraverso altri partecipanti al sistema energia. La comunicazione tra l'aggregatore e i suoi consumatori sarà basato su un numero di messaggi standard riguardanti richieste all'energy box. Alcuni esempi di risposte dell'energy box a seconda del tipo di messaggio possono essere: Risposta: sì o no. Questo tipo di informazioni può essere inviata prima, durante o dopo l'orario di consegna. Prima: se per qualche motivo, il consumatore sa che non sarà in grado di soddisfare una richiesta, l'energy box dovrebbe inviare questa informazione per l'aggregatore il più presto possibile in modo che l'aggregatore sia in grado di valutare se sono necessarie ulteriori richieste. Durante: a seconda della durata della richiesta e la capacità di comunicazione (ritardi), un aggregatore può sintonizzare le proprie richieste in base all'evoluzione della risposta data dei suoi consumatori. Dopo: Una volta nita la consegna, l'aggregatore colleziona le risposte dei consumatori, in modo che queste possano essere utilizzati per migliorare le conoscenze dell'aggregatore sui propri consumatori. I dati storici come risposta. Questa informazione include le curve di carico dei consumatori estratte da apparecchi di misurazione o direttamente dall'energy box, insieme con altre informazioni speci- che, per esempio: media/valori massimi di energia, che possono essere registrati, quando un servizio è richiesto, e successivamente inviate all'aggregatore. Queste informazioni sulle risposte dei consumatori possono essere utilizzati per migliorare la conoscenza dell'aggregatore sui propri consumatori, per una possibile riclassicazioni di questi o per l'assegnazione di nuovi prototipi di curve di carico da utilizzare per le future richieste. 2.4 Modelli di consumo e previsione della essibilità L'aggregatore, per poter svolgere i propri compiti, ha la necessità di conoscere il carico nominale che caratterizza i propri utenti e di stimare la loro essibilità, che può contribuire alla fornitura di servizi AD ad altri partecipanti al sistema elettrico. In particolare, l'aggregatore deve raggiungere i seguenti obiettivi [3]: L'AGGREGATORE 24

38 Modelli di consumo e previsione della essibilità prevedere il consumo aggregato del proprio portafoglio di utenti. Cosicché l'aggregatore può fornire informazioni sul carico sia al mercato, durante la fase di negoziazione dei servizi AD, sia a DSO e TSO, in modo da renderli capaci di attuare il processo validazione. prevedere la essibilità dei consumatori, quando sono inviati diversi segnali di prezzo/volume. E', infatti, importante stimare, con la massima accuratezza, la partecipazione eettiva dei consumatori alla consegna dei servizi AD, rendendo l'aggregatore sicuro delle vendite che può realmente fare agli altri partecipanti del sistema energetico. Vericare che, dopo l'invio dei segnali di prezzo-volume, i consumatori rispondano come ci si aspetta e aggiornare i modelli predetti. Ciò è importante per rendere possibile il processo di distribuzione per tutti i partecipanti alla distribuzione di Domanda Attiva. Queste informazioni sono fondamentali per l'aggregatore per stimare la essibilità di carico di cui dispone e, quindi, di denire le strategie in termini di partecipazione al mercato e di ottimizzazione del portafoglio di consumatori. Per raggiungere gli obiettivi appena descritti, l'aggregatore ha bisogno di svolgere le seguenti funzioni: segmentazione dei consumatori, previsione del prolo di carico nominale, previsione della essibilità di carico, previsione della sensibilità al prezzo e aggiornamento di tale informazione. I risultati di queste previsioni saranno gli input dell'algoritmo di ottimizzazione che sarà presentato nel capitolo 4, che denisce le oerte che l'aggregatore deve inviare al mercato e le richieste di essibilità (segnali prezzo-volume) da inviare ai consumatori, in modo da ottenere la essibilità richiesta Segmentazione dei consumatori All'aggregatore deve procurarsi una classicazione dei consumatori appartenenti al proprio portafoglio e la loro suddivisione in prototipi (cluster), che si basi sul proprio consumo, sul L'AGGREGATORE 25

39 Modelli di consumo e previsione della essibilità proprio comportamento e su altre caratteristiche come: gli elettrodomestici di cui dispongono, i contratti energetici che hanno stipulato, le tipologie di abitazione, il numero di abitanti della casa, i sistemi di stoccaggio e di generazione distribuita (DG) che possiedono. Per identicare la possibile classicazione dei consumatori e i prototipi che rappresentano il comportamento giornaliero dei consumatori, l'algoritmo interno all'aggregatore deve tener conto non solo delle informazioni provenienti dal contatore, ma anche del resto di paramatri che permettono all'aggregatore di conoscere meglio la essibilità dei propri consumatori. Le informazioni usate per la classicazione degli utenti sono: informazioni sul consumo energetico, caratteristiche socioeconomiche informazioni sugli elettrodomestici in dotazione Queste informazioni saranno gli input dell'algoritmo che classicherà i consumatori con caratteristiche simili, in termini di consumo energetico, nello stesso cluster. La gure 2.10 rappresenta la metodologia usata per la classicazione. Figura Metodologia seguita per la segmentazione dei consumatori L'AGGREGATORE 26

40 Modelli di consumo e previsione della essibilità Previsione del prolo nominale di carico Il prolo di carico di un consumatore può essere descritto attraverso una curva di carico nominale (baseline del prolo di carico), dove ora per ora viene indicato il consumo eettivo di energia elettrica all'interno dell'abitazione, se segnali di prezzo-volume non sono inviati dall'aggregatore. Come esempio la gura 2.11 mostra l'andamento del carico nominale di consumo di alcuni cluster per ogni stagione, ottenuta da una classicazione di consumatori in Spagna. Figura Andamento del carico nominale di alcuni cluster,per ogni stagione Per l'aggregatore è importante prevedere come la baseline del prolo di carico di un prototipo sarà durante un determinato periodo di tempo (per esempio, le prossime 24 ore), in modo da utilizzarla come riferimento per valutare la essibilità del prototipo nel periodo di tempo considerato. Per determinare i proli di carico dei vari cluster, è utile un'analisi delle diverse apparecchiature presenti all'interno delle abitazioni. L'AGGREGATORE 27

41 Modelli di consumo e previsione della essibilità I carichi di consumo e la loro essibilità Una prima classicazione dei carichi di consumo presenti all'interno delle varie abitazioni può essere fatta in base alla loro capacità di essere o no spostati nel tempo [4]. I carichi spostabili sono quelli che possono essere attivati in qualsiasi momento della giornata ed il cui consumo di energia è indipendente dal periodo in cui sono attivati; per svolgere la propria funzione, hanno bisogno di completare il proprio ciclo di consumo, una volta attivati. Un esempio di questo tipo di carico è la lavatrice. La essibilità può essere utilizzata per pianicare l'attivazione dei carichi spostabili, ad esempio l'utente può decidere di attivarli in periodi con prezzi bassi o in modo da evitare periodi di picco dei consumi. I carichi non spostabili ma accorciabili sono quei carichi che, una volta interrotti, l'energia che avrebbero dovuto consumare è risparmiata. Un esempio di questo tipo di carico sono i dispositivi di illuminazione. La essibilità può essere utilizzata per ridurre i consumi nei periodi di picco, ma ciò può inuenzare il livello di comfort dell'utente. Ci sono poi apparecchiature elettroniche che hanno dierenti modalità di funzionamento con dierenti livelli di ecienza energetica (normale o ecologica). Questo fornisce diversi modelli di consumo che possono essere utilizzati per fornire essibilità. La lavastoviglie è un esempio di questa classe di apparecchiature. I tipi di carico che vengono presi in considerazione all'interno del progetto sono quelli tipici delle abitazioni e delle piccole imprese commerciali: elettrodomestici bianchi (dall'inglese white goods): lavatrice, lavastoviglie, asciugatrice, forno, fornelli elettrici, frigorifero/congelatore, condizionatore d'aria, scaldabagno, L'AGGREGATORE 28

42 Modelli di consumo e previsione della essibilità sistemi elettrici di riscaldamento, elettronica di consumo: computer, televisori, stereo, ecc sistemi di illuminazione, veicoli elettrici, altri carichi, come pompe per l'acqua sotterranea o per l'irrigazione, saune... I seguenti tipi di carico sembrano essere quelli più promettenti per la loro integrazione con lo sviluppo della Domanda Attiva: quei carichi ad inerzia termica che possono essere interrotti e/o rimandati: condizionatori d'aria, sistemi di riscaldamento, scaldabagni...; quegli elettrodomestici bianchi il cui utilizzo può essere spostato o interrotto senza inuenzare molto il comfort e le abitudini degli utenti: lavatrici, lavastoviglie e asciugatrici; anche i veicoli elettrici potrebbero contribuire alla creazione di Domanda Attiva, ma in ADDRESS sono considerati come carichi. Il resto dei carichi non sono considerati buoni candidati per la partecipazione allo sviluppo di Domanda Attiva per diversi motivi: alcuni carichi, come il frigo e il sistema di illuminazione orono meno possibilità di essere spostati o interrotti, altri, come forno e fornelli elettrici, creerebbero troppi disagi all'utente. E' stata fatta un analisi sulle diverse apparecchiature che sono presenti all'interno delle abitazione, in modo da avere una descrizione il più dettagliata possibile dei cluster di consumatori. Questa mostra il livello di penetrazione delle apparecchiature all'interno delle case e il prolo d'uso di ognuna di queste, ottenendo così la probabilità, ora per ora, di uso di ogni apparecchiatura all'interno dell'abitazione. Questa informazione può essere utilizzata insieme alle informazioni sul prolo di carico per identicare la essibilità disponibile o la parte dei consumi che può essere trattata per fornire la Domanda Attiva. E' stato progettato un indicatore di essibilità per ogni prototipo (cluster) in modo da rappresentare il consumo trattabile di ogni consumatore. Questo indicatore connette il consumo orario di energia per prototipo e i consumatori che possono essere gestiti per raccogliere essibilità, come si può vedere dalla gura Per ogni prototipo questo indicatore di essibilità assume valori diversi in base alla probabilità di uso e al consumo orario. L'AGGREGATORE 29

43 Modelli di consumo e previsione della essibilità Figura consumo trattabile (in rosso) e consumo non trattabile (in blu) di prototipi - Spagna - Estate L'AGGREGATORE 30

44 Modelli di consumo e previsione della essibilità Previsione della essibilità di carico Per ottenere la stima della essibilità di carico raccolta da un utente a fronte di una determinata richiesta di essibilità da parte dell'aggregatore (che consiste nell'invio di un segnale di prezzo-volume) occorre fare un confronto tra la baseline del prolo di carico (consumo di energia elettrica se segnali di prezzo-volume non vengono inviati all'utente da parte dell'aggregatore) e la curva che indica il consumo di energia elettrica sotto l'eetto di quella determinata richiesta di essibilità. Il segnale prezzo-volume stabilisce gli incentivi economici con cui l'aggregatore deve retribuire i consumatori, appartenenti al proprio portafoglio, nel caso in cui il loro prolo carico rispetti i limiti imposti dal segnale stesso. La essibilità di carico può assumere valori positivi o negativi. Per i periodi in cui il prolo di carico nale stimato assume valori più bassi del prolo di carico iniziale (nominale) la essibilità di carico è positiva e rappresenta una riduzione di carico. Quando, invece, il prolo di carico nale assume valori più alti di quello nominale la essibilità di carico è negativa e rappresenta un aumento di carico. Per l'aggregatore è necessario fare diverse previsioni della prolo di carico sotto l'eetto di segnali, per più segnali di prezzo-volume, in modo da poter stimare come la essibilità di carico raccolta, da tutti i consumatori appartenenti al suo portafoglio, cambia in base ai diversi incentivi che ore loro Previsione della sensibilità al prezzo Per l'aggregatore è importante stimare la sensibilità al prezzo di un cluster di consumatori. La sensibilità al prezzo serve per stimare il prolo di carico sotto l'eetto di una determinata richiesta di essibilità, dato il prolo nominale di carico. E quindi, la essibilità oerta dal cluster all'aggregatore. Il parametro di sensibilità al prezzo indica quanto il cluster è condizionato dal prezzo nella scelta se accettare o no la proposta di essibilità dell'aggregatore: maggiore è il suo valore, maggiore è la sensibilità del cluster: l'aggregatore deve pagarlo di più rispetto agli altri cluster(che hanno sensibilità al prezzo minore) anché questo accetti la proposta. L'AGGREGATORE 31

45 Gestione degli eetti payback 2.5 Gestione degli eetti payback Una volta che l'oerta di riduzione fatta dall'aggregatore è stata accettata da parte dei consumatori, si può vericare l'eetto payback. Infatti una richiesta di modica del carico (in questo caso: riduzione) da parte dell'aggregatore può essere seguita, una volta nita, da una modica del carico contraria (aumento del carico), che può implicare una quantità di energia e un tempo di durata anche diverse dalla prima modica di carico richiesta e controllata dall'aggregatore. La gura 2.13 illustra schematicamente in blu una tipica curva di consumo giornaliera senza nessuna azione di controllo da parte dell'aggregatore e in rosso una curva ottenuta dalla richiesta di spegnimento dello scaldabagno per 4 ore: il consumo aumenta una volta che l'azione di controllo è nita. Figura Rappresentazione semplicata dell'eetto payback per uno scaldabagno L'eetto payback è, in generale, un sovraccarico, dovuto al fatto che gli utenti, che hanno ricevuto un segnale di riduzione da parte dell'aggregatore, posticipano l'utilizzo delle apparecchiature alle quali hanno rinunciato precedentemente. Bisogna notare che, in base al tipo di elettrodomestico e alle abitudini dei consumatori, l'eetto payback può apparire subito dopo la ne dell'azione controllata o molto tempo dopo, o addirittura prima delle richiesta di riduzione. Nel capitolo 4 viene presentato un modello che simula il comportamento dell'aggregatore dove l'eetto payback appare subito dopo la ne dell'azione controllata. A seconda della forma e delle dimensioni (quantità di energia coinvolta), l'eetto payback può avere conseguenze negative sul sistema elettrico: L'AGGREGATORE 32

46 Gestione degli eetti payback il carico e il usso aumentano sulla rete con un rischio di sovraccarico e congestione; squilibrio tra produzione e consumo, con conseguenze economiche (ad esempio, sanzioni) e tecniche (aumento o diminuzione di frequenza, eventuali impatti sulla stabilità del sistema, utilizzo delle riserve di energia...); per i consumatori aumento del consumo di energia e aumento della loro bollette; impatto sui prezzi del mercato (aumento o diminuzione inattesa). Per limitare tali conseguenze negative possono essere eettuate azioni di controllo su tre livelli: a livello dell'energy Box, attraverso il controllo degli apparecchi e, se presenti, dei dispositivi incorporati di produzione e immagazzinamento di energia presso i consumatori. Speciche strategie potrebbero essere attuate dall'energy Box per limitare l'eetto payback a livello della casa, svolgendo azioni di controllo sulle apparecchiature, sfruttando il fatto che l'energy Box sarà a conoscenza di quali apparecchiature sono state sacricate per ottenere la diminuzione di carico e dello stato delle altre. a livello dell'aggregatore, attraverso l'invio di segnali ai consumatori. Principalmente, per attenuare l'eetto payback l'aggregatore agirà sui consumatori che hanno partecipato alla fornitura di AD, ma potrà anche agire sugli altri consumatori del suo portafoglio. Diverse possibilità dovranno essere combinate: mandare un segnale ai consumatori per invitarli a aumentare i propri consumi in un dato periodo di tempo che precede la riduzione di carico pianicata, limitazione degli eetti payback direttamente dopo la ne della consegna inviando un segnale ai consumatori per contrastare il possibile aumento del carico, controllo degli eetti payback su un periodo più lungo, attraverso l'invio di segnali ai consumatori per invitarli a distribuire la ripresa dei consumi di energia su un periodo più lungo di tempo, in modo da evitare aumenti di carico eccessivi dopo il periodo di riduzione. Tutte queste azioni richiedono una buona conoscenza dei consumatori sia in termini di comportamenti di consumo, sia delle caratteristiche delle loro apparecchiature do- L'AGGREGATORE 33

47 Le strategie dell'aggregatore mestiche (se sono controllabili a meno) e delle strategie che possono essere applicate dall'energy Box. a livello degli altri players della rete elettrica, quando questi sono gli acquirenti di prodotti AD,questi hanno la possibilità di limitare l' eetto payback nelle denizione di tali prodotti,alcune richieste possono anche essere specicate nel contratto negoziato tra l'acquirente e l'aggregatore. Per quanto riguarda i players regolamentati (DSO e TSO), per la validazione tecnica della consegna della AD prodotta, l'aggregatore può fornire le informazioni al DSO sugli eetti attesi di payback che si possono vericare a causa delle azioni svolte. Il DSO e il TSO possono poi vericare se il payback provoca qualche tipo di problema e informare di conseguenza l'aggregatore. Nella loro risposta all'aggregatore, il DSO e il TSO possono anche specicare i limiti sugli eetti payback che non possono essere superati (Curtailment). L'aggregatore dovrà modicare la produzione di AD per rispettare i limiti imposti. Un esempio di tale adattamento dell'aggregatore a tali richieste è dato nel paragrafo Le strategie dell'aggregatore Richiamando le gura 2.1,dove sono rappresentate le funzionalità interne dell'aggregatore, le attività di un aggregatore sono: gestire le proprie relazioni con i consumatori e le loro Energy Box, di cui è già stato discusso nella sottosezione 2.2.4; gestire le proprie relazione con gli altri partecipanti al sistema elettrico (regolamentati e deregolamentati) e la sua partecipazione al mercato elettrico, di di cui è già stato discusso nelle sottosezioni 2.2.1,2.2.2 e 2.2.3; valutare delle performance di risposta dei consumatori e della consegna dei sevizi AD, di cui si è già discusso nella sezione 2.3; crearsi e seguire delle strategie, che implicano: creazione di un portafoglio di consumatori,per gli acquisti e di clienti, per le vendite AD, decisioni operative e gestione del rischio. L'AGGREGATORE 34

48 Le strategie dell'aggregatore Creazione di un portafoglio di clienti AD e di opportunità di vendite AD L'aggregatore dovrà vendere i servizi AD che ha acquistato dai consumatori, sia attraverso contratti bilaterali stipulati con gli utenti dei servizi AD (partecipanti regolamentati o deregolamentati) o partecipando ai mercati adeguati. Sarà quindi necessario avviare processi decisionali di medio-lungo termine al ne di ottimizzare il portafoglio di clienti, tenendo in considerazione aspetti diversi, come schematicamente illustrato nella gura Figura Ottimizzazione del portafoglio dei clienti Le principali azioni e le attività connesse alla fase di costruzione del portafoglio sono: conoscenza dei diversi processi di vendita di AD: mercati organizzati e accordi bilaterali, ciò comporterà un continuo processo di apprendimento, previsione dei prezzi dell'energia, per i mercati dove i servizi AD possono essere venduti, previsione delle penalità per la non consegna della essibilità richiesta, previsione dei volumi dei servizi AD richiesti o che possono esser venduti, requisiti tecnici per la comunicazione dei dati. L'AGGREGATORE 35

49 Le strategie dell'aggregatore L'aggregatore deve eettuare una corretta analisi, basata sulla essibilità dei consumatori appartenenti al proprio portafoglio, per impostare correttamente i propri impegni contrattuali con il TSO, il DSO ed i partecipanti al sistema elettrico deregolamentati. Dovranno poi essere valutate: le condizioni proposte dai partecipanti deregolamentati rispetto alle altre possibili modalità di vendere i propri servizi (altri partecipanti, nuovi mercati,...) al ne di massimizzare i protti, la corrispondenza tra il proprio portafoglio di consumatori e il portafoglio di contratti con i clienti, i rischi assunti dovuti al futuro cambiamento di consumatori o alla inadempienza dei consumatori nella modica di carico richiesta, gestione degli eetti payback. Da queste attività ci si può aspettare che l'aggregatore: prenderà una decisione strategica sul volume dei servizi AD impegnati a lungo termine con ogni tipo di partecipante, sulla base del portafoglio di consumatori e sulla strategia di gestione del rischio e sulla conoscenza del valore aggiunto dei servizi AD per ogni partecipante e per il relativo mercato; prenderà una decisione strategica sul volume dei servizi AD impegnati a breve termine; creerà una serie di accordi bilaterali (contratti) sottoscritti con i partecipanti regolamentati e deregolamentati. Come già discusso, la relazione tra aggregatore e gli altri partecipanti al sistema energetico potrebbe aver luogo in modi diversi: in mercati organizzati o tramite contratti bilaterali. In caso di coesistenza dei due diversi scenari, è opportuno disporre di norme per far fronte ai conitti tra prodotti provenienti da entrambi gli scenari Decisioni operative L'aggregatore dovrà basare le proprie decisione operative sulle previsioni: dei consumi, della essibilità di carico, sia dei propri utenti, per predire i comportamenti relativi alla essibilità, sia di tutto il sistema, per la previsione dei prezzi, e L'AGGREGATORE 36

50 Le strategie dell'aggregatore dei prezzi di mercato. Una comprensione profonda di queste variabili saranno fondamentali per le decisioni operative, che riguardano: la creazione di un insieme di oerte di servizi AD, sia per i mercati organizzati che per gli accordi bilaterali, tali da garantire il massimo benecio per l' aggregatore (e anche per gli utenti) e la gestione degli ordini provenienti dagli impegni precedentemente concordati: questo implica l'attivazione della essibilità dei consumatori al ne di fornire i prodotti richiesti. Più precisamente, dati un portafoglio di clienti attivi con contratti validi, un portafoglio di accordi bilaterali con i partecipanti al mercato regolamentati e deregolamentati, l'accesso ai diversi mercati e tutte le previsioni di cui sopra, l'aggregatore deve decidere come gestire il portafoglio dei clienti attivi al ne di massimizzare i propri protti e produrre risparmi per i clienti. Inoltre l'aggregatore deve: ricevere informazioni dall'energy Box dei consumatori e/o ricevere previsioni di modiche della curva di carico, calcolare i segnali da inviare all'energy Box del consumatore e analizzare le risposte dei consumatori alla richieste fatte. In pratica, ci si aspetta che l'aggregatore realizzi: l'insieme delle decisioni on-line che soddisno al meglio gli accordi contrattuali e che massimizzino i protti dell'aggregatore, l'insieme delle oerte da consegnare a ciascun mercato, l' insieme dei segnali da inviare ai consumatori. Per raggiungere questi obiettivi, gli aggregatori dovranno strutturare un sistema con un'organizzazione interna per la elaborazione delle informazioni e delle decisioni. La gura 2.15 mostra una possibile struttura di tale sistema. L'AGGREGATORE 37

51 Le strategie dell'aggregatore Figura Struttura possibile degli input e output del sistema per la schedulazione e per la vendita L'AGGREGATORE 38

52 Le strategie dell'aggregatore Gestione del rischio L'aggregatore, nel suo ruolo di attivatore di Domanda Attiva, si trova di fronte un insieme di incertezze: dalla dicoltà nel predire i rimborsi da dare ai propri utenti a quella di determinare i prezzo di vendita dei prodotti nali (SRP e CRP). La probabilità e le conseguenze di tali incertezze possono mettere a dura prova l'attività dell'aggregatore in termini di rischio. Infatti la gestione del rischio sarà l'attività al centro delle strategie dell'aggregatore. Gli aggregatori si troveranno di fronte a diversi tipi di rischi: rischi di prezzo, di liquidità, del mercato, rischi tecnici, regolamentari... Ci sono tre classi principali di rischi: rischi di mercato: potenziali guadagni o perdite dovuti a movimenti dei prezzi di mercato o alle condizioni dei prodotti dell'aggregatore basati sulla essibilità (SRP e CRP). Il rischio per l'aggregatore è correlato con la partecipazione ai mercati : tassi d'interesse, rischi di volume e di prezzo sono esempi di rischi di mercato; rischi di credito: può esserci una perdita nanziaria causata dal fatto che la controparte dell'aggregatore non è riuscita ad eseguire la transazione secondo i termini e le condizioni del proprio contratto; rischi operativi: deviazione rispetto al risultato atteso o previsto. Questa perdita è associata a : rischi di business: rischio derivante dalle variazioni di condizioni di business o tecniche. a breve termine: ad esempio, quando i servizi AD non possono essere eseguiti all'ultimo minuto a causa di violazioni dei vincoli di potenza della rete oppure perché l'aggregatore non riesce a raccogliere dai propri consumatori una essibilità della stessa natura di quella richiesta dal mercato. a lungo termine: ad esempio, se le persone diventano meno interessate alla AD, vengono utilizzati sistemi di immagazzinamento di energia in larga scala oppure se l'aggregatore non ha stimato correttamente la essibilità potenziale dei propri utenti. rischi legati agli eventi: rischi derivati da situazioni particolari che interessano il funzionamento dell'aggregatore, ad esempio, una modica normativa, catastro naturali, errori dell'energy Box e di comunicazione, errori umani. L'AGGREGATORE 39

53 Le strategie dell'aggregatore Al ne di proteggersi dai rischi di mercato, di credito e operativi, gli aggregatori dovrebbero valutare le loro transazioni e i propri aari a monte, con il mercato, e a valle, con i consumatori. Una volta che il rischio è stato identicato, la metodologia di attenuazione cadrà in una delle due seguenti scelte principali: attenuazione del rischio sistematico e attenuazione del rischio specico. Per entrambi i rischi, sono state proposte misure di attenuazione come per esempio: diversicazione del portafoglio, buona identicazione dei consumatori, contratti a lungo termine, contratti di copertura, accordi di controllo diretto del carico... Attenuazione del rischio sistematico. Il rischio sistematico rappresenta il cambiamento del valore di una transazione legata, nel suo complesso, al comportamento del mercato. I rischi sistematici possono essere coperti mediante i normali strumenti nanziari (obbligazioni e opzioni) e, nel caso dell'aggregatore, il rischio sistematico può essere ridotto, o attenuato, inserendosi in posizioni di mercato simili ma opposte. Ad esempio, un aggregatore è portato ad abbassare i prezzi dei propri prodotti con l'avvicinarci del momento di fornitura dell'energia (poiché, ad esempio, diventando disponibile l'elettricità meno cara proveniente dalla generazione centrale si crea un'alternativa ai prodotti AD). Può essere ridotta la sua esposizione all'abbassamento dei prezzi creando contratti a lungo termine con prezzo sso, che bloccano il prezzo di fornitura. Un tipico esempio di rischio sistematico è il rischio di prezzo. Attenuazione per il rischio specico. Il rischio specico rappresenta il cambiamento del valore di una transazione non legata, nel suo complesso, al comportamento dei mercati. L'attenuazione, o la riduzione, del rischio specico può essere raggiunta attraverso la diversicazione del portafoglio,oppure attraverso contratti in cui sono specicate le responsabilità nel caso in cui l'evento accada oppure attraverso l'acquisto di speciche assicurazioni. I rischi specici non hanno metodi esatti per poter essere attenuati nei mercati. Essi possono ulteriormente essere suddivisi in tre grandi sotto-tipi quali: cambio delle regolamentazioni: modiche formali che inuenzano la negoziazione, tra cui il controllo dei cambiamenti dei prezzi, e metodi di recupero dei costi; L'AGGREGATORE 40

54 Le strategie dell'aggregatore cause di forza maggiore: eventi imprevisti o incontrollabili che impediscono che un contratto sia soddisfatto (uragani, tempeste che danneggiano le linee di trasmissione, guasti generici alla rete); rischi tecnici: il rischio che i prodotti AD non siano prodotti oppure trasportati al luogo convenuto, come richiesto da contratto. Ulteriori denizioni e modi di attenuare gli altri tipi comuni di rischio sono riportati nella tabella 2.1 L'AGGREGATORE 41

55 Le strategie dell'aggregatore Rischi Rischi sugli accordi: un aggregatore inesperto può sovrastimare/sottostimare la risposta alle richieste. Ciò può causare una non adeguata retribuzione per le prestazioni dei consumatori. Rischi di liquidità: Ci possono non essere domande sucienti del mercato per i prodotti AD. Rischi di credito/controparte: possibilità che la controparte, per non pagamento di crediti o fallimento, non riesca a rispettare i propri obblighi contrattuali. Rischi di uttuazione: c'è un grande dierenza tra la essibilità attesa e quella effettivamente ottenuta. Rischi sul controllo operativo: rischio che un processo non sia svolto secondo le speciche. Rischi sulle regolamentazioni: rischi dovuti al cambiamento delle regolamentazioni. Modalità per l'attenuazione L'aggregatore può ottenere una maggiore accuratezza nella conoscenza delle risposte alle richieste attraverso l'esperienza. Diversicare il portafoglio dei consumatori può diminuire il rischio. Possibilità di introdurre elevati sconti per poter attenuare l'impatto di potenziali perdite. Gli aggregatori possono rivendere tutto il loro patrimonio sico (Energy Box e infrastrutture). Si possono applicare riserve di crediti interni. Creare una copertura a tali rischi con una controparte sica (ad esempio una pompa idrica di immagazzinamento) che può compensare la posizione dell'aggregatore L'aggregatore deve poter comprendere in maniera ecace la gestione dei rischi ad ogni livello. Non c'è copertura precisa per controbilanciare il rischio legislativo. Tabella 2.1. Rischi e modalità di attenuazione L'AGGREGATORE 42

56 Capitolo 3 Il mercato elettrico Lo scopo di questo capitolo è quello di presentare i tool che, ad oggi, sono usati per prevedere i prezzi dell'energia elettrica in tempi brevi in modo da poter poi sviluppare un nuovo tool di previsione in breve tempo adattato alle esigenze speciche dell'aggregatore. Vengono in particolare presentati i mercati elettrici di Italia e Spagna. Come molti altri sistemi energetici intorno al mondo, la liberalizzazione dei mercati elettrici italiano e spagnolo avviene alla ne degli anni '90 [3]. Il sistema elettrico nazionale è un sistema a rete organizzato in cui, in un contesto di libero mercato dell'energia, le attività che lo caratterizzano sono ben distinte e svolte da soggetti diversi. Queste attività sono: la produzione, la trasmissione e la distribuzione di energia elettrica. I mercati elettrici si creano con l'approvazione del decreto legislativo n.79/99 in Italia e l'atto 54/1997 in Spagna. Questi due documenti segnano l'inizio di una riforma strutturale del settore energetico italiano e spagnolo e rispondono ai bisogni di: promuovere, secondo criteri di neutralità, trasparenza ed obiettività, la competizione nelle attività di produzione di energia elettrica e di compravendita di questa attraverso la creazione di un mercato, massimizzare la trasparenza e l'ecienza dell'attività monopolistica di dispacciamento, Il Mercato Elettrico è un marketplace telematico per la negoziazione dell'energia elettrica all'ingrosso, nel quale il prezzo dell'energia corrisponde al prezzo di equilibrio ottenuto dall'incontro tra la quantità di energia elettrica richiesta e quella oerte dagli operatori che vi partecipano. E' un vero e proprio mercato sico dove si deniscono i programmi di im- IL MERCATO ELETTRICO 43

57 Il mercato elettrico italiano missione e di prelievo di energia elettrica nella (e dalla) rete secondo il criterio di merito economico. La borsa elettrica non è un mercato obbligatorio: gli operatori, infatti, possono concludere contratti di compravendita anche al di fuori della piattaforma di borsa, i cosiddetti contratti bilaterali. 3.1 Il mercato elettrico italiano Il Mercato Elettrico [6], meglio noto con Borsa Elettrica, nasce in Italia a seguito dell'approvazione del D. Lgs. n. 79/99 (decreto Bersani), nell'ambito del processo di recepimento della direttiva comunitaria sulla creazione di un mercato interno dell'energia (96/92/CE). La Borsa Elettrica costituisce uno strumento fondamentale ai ni della creazione di un mercato concorrenziale dell'energia elettrica in Italia e nasce con lo scopo di favorire l'emergere di prezzi di equilibrio trasparenti, che consentano a produttori e consumatori di vendere e comprare energia dove c'è una maggiore convenienza economica. Dal 1 gennaio 2005 è stata avviata anche la partecipazione attiva della domanda: tutti gli operatori interessati hanno la possibilità di acquistare direttamente in borsa l'energia loro necessaria, oltre all'obbligo di programmare su base oraria il proprio prolo di prelievo. Dal 1 novembre 2008, il GME ha introdotto il Mercato a Termine dell'energia Elettrica (MTE) per consentire la negoziazione di energia elettrica a termine su orizzonti temporali più estesi rispetto a quelli giornalieri oerti dal mercato tradizionale. Ai sensi dell'articolo 17 dell'allegato A alla Delibera AEEG n. 111/06, il GME gestisce, inoltre, la Piattaforma dei Conti Energia a termine (PCE) ovvero la piattaforma attraverso la quale gli operatori, che hanno concluso contratti bilaterali(crp) al di fuori del sistema delle oerte, registrano le obbligazioni commerciali e dichiarano i relativi programmi di immissione e prelievo di energia elettrica che si impegnano ad eseguire nell'ambito di detti contratti I soggetti del sistema elettrico I principali soggetti che concorrono al funzionamento del sistema elettrico (gura 3.1), ciascuno con un ruolo specico espressamente denito dalla normativa, sono, oltre al Parlamento ed al Governo: IL MERCATO ELETTRICO 44

58 Il mercato elettrico italiano il Ministero dello Sviluppo Economico (MSE), che denisce le linee guida strategiche ed operative per la sicurezza e l'economicità del sistema elettrico nazionale, l'autorità per l'energia elettrica ed il gas (the Italian electricity & gas regulator, AEEG), che garantisce la promozione della concorrenza e dell'ecienza nel settore, con funzioni di regolazione e controllo, Terna S.p.A., che gestisce in sicurezza la rete di trasmissione nazionale e i ussi di energia elettrica attraverso il dispacciamento, cioè bilanciando l'oerta e la domanda di energia 365 giorni l'anno, 24 ore al giorno, il Gestore dei Servizi Energetici (GSE), che ritira la produzione di energia CIP6 e ne gestisce la vendita sul mercato, l'acquirente unico (AU), a cui è adato il ruolo di garante della fornitura dell'energia elettrica nell'ambito del servizio di maggiore tutela e di salvaguardia, il Gestore dei Mercati Energetici (GME), che organizza e gestisce il mercato elettrico, secondo criteri di neutralità, trasparenza, obiettività, nonché di concorrenza tra produttori. Figura 3.1. Assetto organizzativo del mercato elettrico in Italia IL MERCATO ELETTRICO 45

59 Il mercato elettrico italiano I vincoli tecnici del sistema elettrico Nel sistema elettrico nazionale, il sistema a rete prevede che il funzionamento delle attività di trasmissione e dispacciamento sia soggetto a vincoli tecnici molto stringenti, quali: la richiesta di un bilanciamento istantaneo e continuo tra la quantità di energia immessa in rete e quella prelevata, tenuto conto delle perdite di trasporto e distribuzione; il mantenimento della frequenza e della tensione dell'energia in rete all'interno di un intervallo ristrettissimo, per tutelare la sicurezza degli impianti; la necessità che i ussi di energia su ogni singolo elettrodotto non superino i limiti massimi di transito ammissibili sull'elettrodotto stesso. Deviazioni anche minime da uno qualsiasi dei parametri sopra indicati, per più di qualche secondo, possono condurre rapidamente a stati di crisi del sistema. Il rispetto di questi vincoli è reso dicile dalle caratteristiche delle tecnologie e dalle modalità con cui l'energia elettrica viene prodotta, trasportata e consumata. In particolare, le dicoltà nascono da tre fattori: variabilità, inelasticità e non razionabilità della domanda: la richiesta di potenza sulla rete esibisce una notevole variabilità di breve periodo (oraria) e di medio periodo (settimanale e stagionale); assenza di stoccaggi e vincoli dinamici di adeguamento, in tempo reale, dell'oerta: l'energia elettrica non può essere immagazzinata in quantità signicative se non indirettamente e, nel caso della tipologia di impianti idroelettrici a bacino, attraverso la quantità d'acqua contenuta nei bacini stessi; inoltre gli impianti elettrici hanno limiti minimi e massimi alla potenza erogabile nonché tempi minimi di accensione e variazione della potenza erogata; esternalità sulla rete: l'energia, una volta immessa in rete, impegna tutti gli elettrodotti disponibili come in un sistema di vasi comunicanti, ripartendosi secondo complesse leggi siche determinate dall'equilibrio di immissioni e prelievi; ciò rende non tracciabile il percorso dell'energia per cui ogni squilibrio locale, non tempestivamente compensato, si propaga su tutta la rete attraverso variazioni di tensione e frequenza la gestione del sistema elettrico L'elevato grado di complessità e coordinamento, necessari a garantire il funzionamento del sistema, impongono l'individuazione di un coordinatore centrale dotato di un potere di IL MERCATO ELETTRICO 46

60 Il mercato elettrico italiano controllo su tutti gli impianti di produzione facenti parte del sistema. Tale soggetto, noto come dispacciatore (BRP), rappresenta il fulcro del sistema elettrico ed ha il compito di assicurarne il funzionamento nelle condizioni di massima sicurezza per garantire la continuità e la qualità del servizio. E' lui, infatti, a garantire che la produzione eguagli sempre il consumo e che la frequenza e la tensione non si discostino dai valori ottimali, nel rispetto dei limiti di transito sulle reti e dei vincoli dinamici sugli impianti di generazione. Il dispacciatore svolge pertanto l'attività di bilanciamento del sistema in tempo reale. Il necessario equilibrio tra immissioni e prelievi in ogni istante ed in ogni nodo della rete, è garantito dai sistemi di regolazione e controllo automatici delle unità di produzione, che aumentano o riducono l'immissione in rete in modo da compensare ogni squilibrio sulla rete stessa. Il dispacciatore interviene attivamente inviando alle unità di riserva terziaria ordini di accensione, aumento o riduzione della potenza erogata solo quando i margini operativi dei sistemi di regolazione automatici sono inferiori agli standard di sicurezza, al ne di reintegrarli. Nel mercato elettrico italiano è Terna S.p.A. ad avere il ruolo di dispacciatore Gli aspetti rilevanti per il sistema elettrico I mercati dell'energia La negoziazione dell'energia, nalizzata alla programmazione delle unità di produzione e di consumo, è adata al GME che, a tal ne, organizza e gestisce i Mercati dell'energia, composti dal Mercato del Giorno Prima (day-ahead Market), dal Mercato Infragiornaliero (intraday Market), dal Mercato a Termine e dalla Piattaforma per la consegna sica dei contratti nanziari conclusi sull'idex (mercato dei derivati sull'energia). A dierenza di altri mercati europei dell'energia, il mercato del GME non è quindi un mercato puramente nanziario nalizzato solo alla determinazione di prezzi e quantità, ma è un vero e proprio mercato sico dove si deniscono programmi sici di immissione e prelievo Il Mercato del Servizio di Dispacciamento La disponibilità di un'idonea quantità di riserva è garantita da Terna attraverso la selezione di oerte di variazione dei programmi presentate dagli operatori sul mercato del servizio di dispacciamento. Su tale mercato, organizzato dal GME, vengono svolte le attività di raccolta delle oerte e la comunicazione degli esiti per quanto concerne l'accettazione delle oerte. La riserva è eventualmente utilizzata da Terna in tempo reale in funzione di bilanciamento. IL MERCATO ELETTRICO 47

61 Il mercato elettrico italiano Le zone di mercato Le zone di mercato sono aggregati di zone geogra che e/o virtuali caratterizzate da uno stesso prezzo zonale dell'energia. Il sistema elettrico è, infatti, articolato in porzioni di reti di trasmissioni, denite zone, per le quali esistono, ai ni della sicurezza del sistema elettrico, limiti sici di transito dell'energia con le corrispondenti zone connanti. Tali limiti sono determinati sulla base di un modello di calcolo fondato sul bilancio tra la generazione ed i consumi. L'individuazione delle zone della rete rilevanti tiene conto del Piano di Sviluppo triennale della Rete di Trasmissione Nazionale. Le zone della rete rilevanti possono corrispondere ad aree geograche siche, ad aree virtuali (ovvero senza un diretto corrispondente sico), oppure essere dei poli di produzione limitata: zone virtuali la cui produzione è soggetta a vincoli di sicurezza. La conformazione di tali zone è funzionale alle modalità di gestione dei transiti lungo la penisola adottate da Terna e riassumendole si possono sintetizzare in: 6 zone geogra che (Centro - Nord, Nord, Centro - Sud, Sud, Sicilia, Sardegna); 6 zone virtuali estere (Francia, Svizzera, Austria, Slovenia, Corsica, Grecia); diversi poli di produzione limitata. La rete di trasmissione nazionale è interconnessa con l'estero attraverso 18 linee: 4 con la Francia; 9 con la Svizzera; 1 con l'austria; 2 con la Slovenia, 1 cavo sottomarino in corrente continua con la Grecia e 1 cavo sottomarino in corrente continua fra Sardegna e Corsica. La gura 3.2 rappresenta la conformazione della rete elettrica italiana, divisa in zone virtuali e geograche. Ogni zona geograca o virtuale è un insieme di punti di oerta. I punti di oerta sono le unità minime di energia elettrica rispetto alle quali devono essere deniti i programmi orari di immissione e di prelievo, siano essi deniti in esecuzione di contratti bilaterali o a seguito dell'accettazione di oerte di vendita o acquisto sul Mercato Elettrico. I punti di oerta in immissione coincidono di norma con i singoli punti di immissione (punti della rete elettrica dotati di uno o più apparati di misura nei quali l'energia elettrica viene immessa in rete), cioè con le singole unità di produzione, ossia impianti destinati alla conversione di energia fornita da qualsiasi fonte primaria in energia elettrica. Invece, i punti di oerta in prelievo possono corrispondere sia a singoli punti di prelievo, cioè a singole unità di consumo, sia ad aggregati di punti di prelievo. IL MERCATO ELETTRICO 48

62 Il mercato elettrico italiano Figura 3.2. zone virtuali e zone geograche della rete di trasmissione nazionale L'articolazione del mercato elettrico Il Mercato Elettrico, organizzato dal GME, si articola nel Mercato Elettrico a Pronti (MPE), nel Mercato Termine dell'energia Elettrica con obbligo di consegna e ritiro (MTE) e nella Piattaforma per la consegna sica dei contratti conclusi sull'idex (CDE). Per Mercato Elettrico a Pronti si intende l'insieme del Mercato del Giorno Prima (MGP), del Mercato Infragiornaliero (MI) e del Mercato del Servizio di Dispacciamento (MSD). il Mercato del Giorno Prima (MGP) dell'energia, o day-ahead market, ha per oggetto la contrattazione di energia tramite oerte di vendita e di acquisto e si svolge in un'unica sessione in asta implicita relativa al giorno successivo; il Mercato Infragiornaliero (MI), o intraday market, ha per oggetto, tramite oerte di vendita e di acquisto, la contrattazione delle variazioni di quantità di energia rispetto a quelle negoziate sul MGP e si articola in due aste implicite, che si svolgono con orari di chiusura diversi ed in successione; il Mercato del Servizio di Dispacciamento (MSD), articolato in MSD ex ante e Mercato di Bilanciamento (MB), ha per oggetto l'approvvigionamento da parte di Terna delle risorse necessarie per il servizio di dispacciamento, ossia per la gestione ed il controllo del sistema, per risoluzione delle congestioni intrazonali, la creazione delle riserve di energia ed il bilanciamento in tempo reale; IL MERCATO ELETTRICO 49

63 Il mercato elettrico italiano Il Mercato Elettrico si compone di una serie di sessioni di mercato, ossia di un'insieme di attività relative al ricevimento ed alla gestione delle oerte, nonché alla determinazione dell'esito del mercato. Nell'ambito di ogni sessione è ssato un intervallo di tempo per la ricezione delle oerte: tale intervallo prende il nome di seduta. Nella tabella 3.1 sono mostrate le informazioni dettagliate sulle varie sessioni dei mercati che costituiscono il Mercato Elettrico a Pronti. MGB MI1 MI2 MSD MB1 MB2 MB3 MB4 MB5 ex ante informazioni n.d n.d n.d n.d n.d n.d preliminari apertura seduta chiusura seduta esiti # # # # # individuali esiti generali ## ## ## ## ## 1. l'ora si riferisce al giorno T 9 2. Si utilizzano le oerte presentate sul MSD ex ante #. quindicesimo giorno mese M+2 ##. La comunicazione degli esiti generali avviene su base oraria, 1 ora dopo la ne di ciascun periodo orario. Per i primi tre mesi successivi all'avvio del nuovo MSD tali esiti verranno pubblicati su base settimanale. Tabella 3.1. Sessioni del Mercato Elettrico a Pronti In questo capitolo, si presterà maggior attenzione al mercato day-ahead e al mercato intraday, che verranno descritti nei paragra successivi Il Mercato del Giorno Prima italiano Il Mercato del Giorno Prima (MGP), o day-ahead, è il mercato organizzato secondo un modello di asta implicita, che ospita la maggior parte delle transazioni di compravendita di IL MERCATO ELETTRICO 50

64 Il mercato elettrico italiano energia elettrica. MGP è, infatti, un mercato per lo scambio di energia all'ingrosso dove si negoziano blocchi orari di energia elettrica per il giorno successivo e nel quale si deniscono, non solo i prezzi e le quantità scambiate, ma anche programmi di immissione e prelievo per il giorno dopo. La seduta del MGP si apre alle ore del nono giorno precedente il giorno di consegna e si chiude alle ore del giorno precedente il giorno di consegna. Il GME pubblica sul proprio sito le informazioni preliminari relative al MGP entro le ore del giorno di chiusura della seduta. Il GME pubblica gli esiti provvisori del mercato, comunica gli esiti individuali del mercato agli operatori e i programmi cumulati agli utenti del dispacciamento e a Terna, entro le ore del giorno di chiusura della seduta. Al MGP possono (non devono) partecipare tutti gli operatori che abbiano acquisito la qualica di operatore del mercato elettrico. La controparte centrale per le operazioni di acquisto e vendita sul MGP è il GME. Durante il periodo di apertura della seduta di MGP, gli operatori possono presentare le oerte nelle quali indicano la quantità ed il prezzo massimo (minimo) al quale sono disposti ad acquistare (vendere). Ciascuna oerta di vendita e di acquisto presentata deve essere coerente con le potenzialità di immissione o prelievo del punto di oerta a cui questa è riferita e, soprattutto, deve corrispondere alla eettiva volontà di immettere o prelevare l'energia elettrica oggetto dell'oerta stessa. In particolare: le oerte di vendita esprimono la disponibilità a vendere una quantità di energia non superiore a quella indicata nell'oerta ed a un prezzo unitario non inferiore a quello indicato nell'oerta stessa. Per tali oerte, gli operatori possono riferire quelle di vendita solo a punti di oerta in immissione o misti. Qualora questa venga accettata, scaturisce l'impegno ad immettere in rete, in un dato periodo rilevante, i quantitativi di energia elettrica specicati nell'oerta, o parte di essa; le oerte di acquisto esprimono la disponibilità ad acquistare una quantità di energia non superiore a quella indicata nell'oerta ed ad un prezzo unitario non superiore a quello indicato nel'oerta stessa. Per tali oerte gli operatori possono riferire solo a punti di oerta in prelievo o misti. Le oerte sono accettate dopo la chiusura della seduta di mercato sulla base del merito economico e nel rispetto dei limiti di transito tra le zone. In particolare: tutte le oerte di vendita e di acquisto accettate e riferite a punti di oerta misti e a punti di oerta in prelievo, appartenenti alle zone virtuali, sono valorizzate al prezzo IL MERCATO ELETTRICO 51

65 Il mercato elettrico italiano di equilibrio della zona a cui appartengono. Tale prezzo è determinato, per ogni ora, dall'intersezione della curva di domanda e di oerta e si dierenzia da zona a zona in presenza di limiti di transito saturati (gura 3.3), Figura 3.3. Determinazione del prezzo di equilibrio le oerte di acquisto accettate e riferite a punti di oerta in prelievo appartenenti alle zone geograche, sono valorizzate al Prezzo Unico Nazionale (PUN), pari alla media dei prezzi zonali ponderata per i consumi zonali. Prima della seduta del MGP, il GME rende disponibili agli operatori le informazioni che riguardano: il fabbisogno di energia previsto per ogni ora ed ogni zona e i limiti massimi di transito ammessi tra zone limitrofe per ogni ora e per ogni coppia di zone. A queste informazioni, il GME aggiunge, per ogni ora e per ogni zona, il prezzo convenzionale di riferimento, cioè il prezzo che il GME applica convenzionalmente alle oerte di acquisto senza indicazione di prezzo per valutarne la congruità rispetto alla capienza delle garanzie nanziarie dell'operatore. Terminata la seduta di presentazione delle oerte, il GME attiva il processo per la risoluzione del mercato. Per ogni ora del giorno successivo, l'algoritmo del mercato accetta le oerte in maniera da massimizzare il valore delle contrattazioni, nel rispetto dei limiti massimi di transito tra zone. Il processo di accettazione può essere, schematicamente, riassunto: tutte le oerte di vendita, valide e congrue, ricevute vengono ordinate per prezzo crescente in una curva di oerta aggregata e le oerte di acquisto, valide e congrue, ricevute sono ordinate per prezzo decrescente in una curva di domanda aggregata. IL MERCATO ELETTRICO 52

66 Il mercato elettrico italiano L'intersezione delle due curve determina: la quantità complessivamente scambiata, il prezzo di equilibrio, le oerte accettate ed i programmi di immissione e prelievo ottenuti come somma delle oerte accettate riferite, in un stessa ora, ad uno stesso punto di oerta; se i ussi sulla rete derivanti dai programmi non violano nessun limite di transito, il prezzo di equilibrio è unico in tutte le zone e pari a P. Le oerte accettate sono quelle con prezzo di vendita non superiore a P e con prezzo di acquisto non inferiore a P ; se almeno un limite risulta violato, l'algoritmo separa il mercato in due zone di mercato, una in esportazione che include tutte le zone a monte del vincolo e una in importazione che include tutte le zone a valle del vincolo, e ripete in ciascuna il processo di incrocio sopra descritto, costruendo, per ciascuna zona di mercato, una curva di oerta (che include tutte le oerte di vendita presentate nella zona stessa nonché la quantità massima importata) ed una curva di domanda (che include tutte le oerte di acquisto presentate nella zona stessa, nonché una quantità pari alla quantità massima esportata). L'esito è un prezzo di equilibrio zonale (P z) diverso nelle due zone di mercato. In particolare, il valore di P z è maggiore nella zona di mercato importatrice ed è minore in quella esportatrice. Se a seguito di questa soluzione ulteriori vincoli, all'interno di ciascuna zona di mercato, sono stati violati, il processo di market splitting si ripete all'interno di tale zona no ad ottenere un esito compatibile con i vincoli di rete; Riguardo al prezzo dell'energia destinata al consumo in Italia, il GME ha implementato un algoritmo che, a fronte di prezzi dierenziati per zona, prevede l'applicazione di un prezzo unico di acquisto su base nazionale (PUN), pari alla media dei prezzi di vendita zonali ponderati per i consumi zonali. Il PUN si applica solo ai punti di oerta in prelievo appartenenti alle zone geograche (nazionali), mentre a tutti i punti di oerta in immissione, misti ed in prelievo appartenenti alle zone virtuali estere, si applica il P z sia in vendita che in acquisto. Il meccanismo di market splitting descritto precedentemente costituisce un'asta implicita non discriminatoria per l'assegnazione dei diritti di transito. L'energia scambiata in virtù di negoziazioni bilaterali registrate sulla PCE partecipa al processo sopra descritto, sia perché concorre ad impegnare una quota della capacità di trasporto disponibile sui transiti, sia perché contribuisce a determinare le quantità di ponderazione del Prezzo Unico Nazionale. I programmi registrati sulla PCE vengono inviati sul MGP nella forma di oerte e concorrono alla determinazione degli esiti del MGP stesso. IL MERCATO ELETTRICO 53

67 Il mercato elettrico italiano Il Mercato Infragiornaliero italiano Introdotto con la Legge 2/09 del Ministero dello Sviluppo Economico, il Mercato Infragiornaliero (MI), o mercato Intraday, nasce per consentire agli operatori di apportare modiche ai programmi deniti nel mercato day-ahead attraverso ulteriori oerte di acquisto o vendita. Permette, infatti, agli operatori di aggiornare le oerte di vendita e di acquisto e le loro posizioni commerciali con una frequenza simile a quella di una negoziazione continua, rispetto alle variazioni delle informazioni circa lo stato degli impianti produttivi e le necessità di consumo. La negoziazione continua è una modalità di contrattazione basata sull'abbinamento automatico delle proposte di acquisto e di vendita, con la possibilità di inserimento di nuove proposte in modo continuo durante le sessioni di contrattazione. Il Mercato Infragiornaliero ha per oggetto i contratti di acquisto e di vendita di energia elettrica in cui il GME si pone come controparte degli operatori. Si svolge il giorno precedente a quello a cui le oerte si riferiscono e nel periodo compreso tra la chiusura di MGP ed il termine di presentazione delle oerte in apertura di MSD. Si articola in due sessioni (MI1 e MI2), compatibilmente con la durata del periodo detto. Le sessioni sono organizzate nella forma di aste implicite di energia con orari di chiusura diversi ed in successione, attraverso le quali gli operatori possono sia eettuare un miglior controllo dello stato degli impianti di produzione, sia aggiornare i programmi di prelievo delle unità di consumo, tenendo conto di informazioni più aggiornate circa lo stato dei proprio impianti di produzione, il fabbisogno di energia per il giorno successivo e le condizioni di mercato. Le sessioni del MI sono basate su regole di formazione dei prezzi omogenee a quelle di MGP. Tuttavia, a dierenza del MGP, non viene calcolato il PUN e tutti gli acquisti e le vendite sono valorizzate al prezzo zonale. Alla chiusura di ciascuna sessione del MI, il GME, così come fatto per la conclusione di MGP, comunica a Terna i risultati rilevanti ai ni del dispacciamento: transiti e programmi aggiornati di immissione e prelievo. Qualora ci siano altre sessioni di mercato successive a quella alla quale i risultati del GME fanno riferimento, tali risultati sono necessari a Terna per la determinazioni delle informazioni preliminari relative alla residua capacità di transito tra le zone per le sessioni di mercato successive. La seduta del MI1 si apre alle ore del giorno precedente il giorno di consegna e si chiude alle ore dello stesso giorno. Il GME pubblica sul proprio sito le informazioni preliminari relative al MI1 entro le ore del giorno di chiusura della seduta. Inoltre, comunica agli operatori gli esiti individuali IL MERCATO ELETTRICO 54

68 Il mercato elettrico spagnolo e comunica i programmi cumulati agli utenti del dispacciamento ed a Terna entro le ore del giorno di chiusura della seduta. La seduta del MI2 si apre alle ore del giorno precedente il giorno di consegna e si chiude alle ore dello stesso giorno. Il GME pubblica sul proprio sito le informazioni preliminari relative al MI2 entro le ore del giorno di chiusura della seduta e comunica agli operatori gli esiti individuali, e i programmi cumulati agli utenti del dispacciamento ed a Terna entro le ore del giorno di chiusura della seduta. Al ne di replicare sul MI l'eetto della applicazione del PUN ai punti di oerta in prelievo appartenenti alle zone geogra che, il GME applica il corrispettivo di non arbitraggio a tutte le oerte accettate e riferite a detti punti. In particolare, per ogni transazione di acquisto conclusa sul MI e riferita a un punto di oerta in prelievo appartenente ad una zona geograca, qualora sul precedente MGP il PUN sia stato maggiore (minore) del relativo prezzo zonale, l'operatore deve pagare (ricevere) un corrispettivo di non arbitraggio, pari alla dierenza tra il PUN e il prezzo zonale applicato ad ogni MWh oggetto della transazione di acquisto. Viceversa, per ogni transazione di vendita conclusa sul MI e riferita a un punto di oerta in prelievo appartenente ad una zona geograca, qualora sul precedente MGP il PUN sia stato minore (maggiore) del relativo prezzo zonale, l'operatore deve pagare (ricevere) un corrispettivo di non arbitraggio, pari alla dierenza tra il prezzo zonale e il PUN, applicato ad ogni MWh oggetto della transazione di vendita. 3.2 Il mercato elettrico spagnolo Il MIBEL (mercado ibérico de electricidade), che comincia le proprio operazione negli anni 2006/2007, nasce da un'iniziativa congiunta tra il governo portoghese e quello spagnolo. Fin dalla sua creazione, è diventato possibile per ogni consumatore della zona iberica di acquistare energia elettrica in un mercato di libera concorrenza tra produttori e retailer che operano in Portogallo o Spagna. Il MIBEL è gestito da due diverse entità: l'omel, che compie le funzioni necessarie per gestire in maniera eciente i mercati elettrici day-ahead e intraday, L'OMIP : l'entità responsabile della gestione dei mercati derivati dal MIBEL. IL MERCATO ELETTRICO 55

69 Il mercato elettrico spagnolo Panoramica del funzionamento dei mercati elettrici spagnoli Una panoramica semplicata del funzionamento del mercato elettrico viene riportata qui sotto: La maggior parte delle operazioni sono eettuate nel mercato day-ahead. Tutte le unità di produzione libere, che non sono legate a contratti bilaterali, e gli agenti esterni, registrati come venditori, possono partecipare a tale mercato come venditori di energia elettrica. I compratori nel mercato day-ahead sono distributori, retailer, consumatori abilitati e agenti esterni registrati come compratori. Ciò permette che la capacità massima di interconnessione con sistemi elettrici esterni non sia superata, considerando i contratti bilaterali che interessano le interconnessioni internazionali. una volta che la sessione di mercato day-ahead si è tenuta e le oerte per i contratti bilaterali sono stati ricevuti, l'operatore di sistema valuta la fattibilità tecnica del programma operativo delle unità di produzione. Se è violata la massima capacità di scambio tra i sistemi elettrici, viene avviata la procedura di soluzione dei vincoli tecnici. Il mercato intraday è un mercato di aggiustamento aperto alle unità di produzione, distributori, retailer, consumatori abilitati e agenti esterni registrati come compratori e venditori che sono agenti di mercato. Per far sì che i compratori del mercato day-ahead siano abilitati a partecipare al mercato intraday, devono aver partecipato alla sessione corrispondente del mercato day-ahead o devono aver stipulato un contratto bilaterale. Dopo tutte le sessione del mercato intraday, l'operatore di sistema gestisce ogni deviazione in tempo reale usando i servizi ausiliari e le procedura di gestione delle deviazioni, che hanno come scopo quello di assicurare che l'energia sia fornita sotto stabilite condizioni di qualità, adabilità e sicurezza e che la produzione e la richiesta di energia siano bilanciate in ogni momento. L'allocazione di tali servizi ausiliari è compiuta attraverso meccanismi di mercato Il mercato day-ahead spagnolo Generatori e consumatori possono presentare oerte nel mercato day-ahead spagnolo, che è basato su asta marginale. Esiste una sessione day-ahead al giorno. I produttori e i consumatori fanno le loro oerte nel giorno N 1 per le 24 ore del giorno N ( ore quando si ha il cambiamento di orario). IL MERCATO ELETTRICO 56

70 Il mercato elettrico spagnolo Per ogni ora, possono essere presentate oerte da 1 a 25 blocchi. Possono essere fatte due tipi di oerta: Oerte semplici, composte da una semplice coppia prezzo-energia per ogni ora. Queste oerte possono essere presentate sia dai produttori (sempre nella curva dell'oerta) sia dai consumatori (sempre nella curva della domanda). Oerte complesse, che consistono, ad esempio, in condizioni di minima entrata o di gradiente di carico. Al momento solo i produttori possono fare questo tipo di oerte Cronologia del mercato day-ahead Il processo della sessione di mercato day-ahead è: Giorno N-1 10:00 chiusura del mercato per presentazione di oerte Giorno N-1 10:00-12:00 gli operatori del mercato calcolano la baseline del market clearing (è la situazione del mercato nanziario in cui c'è equivalenza tra domanda e oerta. In una condizione di market clearing viene dunque negoziato un solo prezzo per l'oggetto di contrattazione). Giorno N-1 12:00 gli operatori di mercato pubblicano la baseline del market clearing Giorno N-1 14:00 gli operatori di sistema consegnano il programma nale realizzabile (dopo che i vincoli tecnici sono risolti) Il mercato intraday spagnolo Il mercato intraday permette agli agenti di mercato di gestione le proprie deviazioni attese rispetto al programma nale realizzabile ottenuto nel mercato day-ahead. Ciò è fatto attraverso un'asta marginale dove i venditori e gli acquirenti possono presentare le proprie oerte. Ci sono 6 sessioni di mercato intraday al giorno. Le oerte, sia di vendita che di acquisto, possono essere presentate da ogni agente: che abbia partecipato nella sessione di mercato day-ahead corrispondente, che abbia stipulato un contratto bilaterale, oppure che non abbia partecipato alla sessione di mercato day-ahead corrispondente perché non disponibile ed è diventato disponibile successivamente. IL MERCATO ELETTRICO 57

71 Il mercato elettrico spagnolo Questi agenti possono fare oerte nel mercato intraday soltanto per le ore in cui loro hanno partecipato precedentemente nel mercato day-ahead o per quelle in cui non erano disponibili. I venditori possono presentare oerte da 1 a 5 blocchi all'ora e unita di produzione o acquisto che possiedono. E' da notare il fatto che i generatori possono presentare oerte nella curva dell'oerta, quando si aspettano di riuscire a produrre più energia di quella già negoziata nel mercato day-ahead (ad esempio chi genera l'energia eolica se il vento ha cambiato direzione, seguendo la direzione favorevole) o nella curva della domanda, quando si accorgono di non essere in grado di produrre tutta l'energia che hanno negoziato nel mercato day-ahead. Allo stesso modo, i consumatori possono presentare le proprio oerte nella curva dell'oerta o in quella della domanda in base alla direzione della deviazione rispetto a ciò che avevano programmato precedentemente. Come nel mercato day-ahead, possono essere presentate sia oerte semplici che complesse (solo per le oerte di vendita). Le oerte per ogni sessione di mercato intraday deve essere tale che il programma nale delle unità di produzione o di acquisto (risultanti dai mercati day-ahead e intraday, e dai contratti bilaterali) rispetti le limitazioni dichiarate dall'operatore di sistema per l'orizzonte di pianicazione Cronologia del mercato intraday Le 6 sessioni del mercato intraday sono descritte in tabella 3.2 Ogni sessione del mercato intraday corregge il programma nale creato dal mercato dayahead e dalle sessioni precedenti del mercato intraday. La prima sessione dura 28 ore e l'ultima solo 9. L'energia negoziata nella prima sessione è, in primo luogo, consegnata alle 21 del giorno N 1 (N è il giorno in cui si verica la consegna dell'energia negoziata nel mercato dayahead), mentre per l'ultima sessione alle 16:00 del giorno N. in ogni sessione l'energia è commercializzata no alle 24:00 del giorno N Timeline per i mercati elettrici day-ahead e intraday in Spagna Nella gura 3.4 un timeline rappresenta il funzionamento dei mercati spagnoli day-ahead e intraday. Questa gura riassume l'informazione data in precedenza. IL MERCATO ELETTRICO 58

72 Il mercato elettrico spagnolo Sessione 1 Sessione 2 Sessione 3 Sessione 4 Sessione 5 Sessione 6 apertura 16:00 21:00 01:00 04:00 08:00 12:00 chiusura 17:45 21:45 01:45 04:45 08: confronto dei risultati 18:30 22:30 02:30 05:30 09:30 13:30 ricezione dei guasti 18:45 22:45 02:45 05:45 09:45 13:45 analisi dei vincoli 19:20 23:10 03:10 06:10 10:10 14:10 pubblicazione degli 19:35 23:20 03:20 06:20 10:20 14:20 aggiustamenti dei vincoli durata della sessione (in ore) ora di inizio consegna dei servizi 21:00 (N-1) 1:00 5:00 8:00 12:00 16:00 Tabella 3.2. Organizzazione delle 6 sessione del mercato intraday in Spagna IL MERCATO ELETTRICO 59

73 Il mercato elettrico spagnolo Figura 3.4. Timeline per i mercati day-ahead and intraday in Spagna IL MERCATO ELETTRICO 60

74 Capitolo 4 L'algoritmo di ottimizzazione per l'aggregatore 4.1 I moduli principali del toolbox dell'aggregatore I moduli principali del toolbox dell'aggregatore [3] sono mostrati in gure 4.1 e sono: algoritmo di modellazione, predizione e controllo dei carichi dei consumatori, della essibilità disponibile e delle risposte ai segnali di controllo: ciò comporta la predizione e la stima dei carichi, della essibilità e della risposta dei gruppi di consumatori e la verica delle risposte dei consumatori; algoritmo di modellazione e predizione dei prezzi e della volatilità di questi nel mercato energetico, l'obiettivo è quello di modellare e predire il bisogno di energia controllabile e, quindi, il bisogno di servizi AD; algoritmo di pianicazione e ottimizzazione delle operazioni delle DER (risorse di energia distribuita) controllabili come risposte ai bisogni di energia del mercato. L'obiettivo è di massimizzare il valore della essibilità dei consumatori nel mercato energetico; algoritmo di sviluppo e analisi dei contratti e dei portafogli. Questi portafogli includono i contratti con i consumatori, con altri attori del mercato energetico e con gli operatori della rete elettrica (TSO e DSO); database unico, usato per gestire le interazioni fra i diversi moduli; L'ALGORITMO DI OTTIMIZZAZIONE PER L'AGGREGATORE 61

75 Il subtask la logica e la strategia dell'aggregatore; interazioni dell'aggregatore con le Energy Box dei consumatori, con altri attori del mercato e con gli operatori della rete elettrica. Figura 4.1. La struttura del toolbox dell'aggregatore 4.2 Il subtask Il subtask [7], come vediamo dalla gura 4.1, ha come scopo quello di formulare la pianicazione di tutte le operazione dell'aggregatore e la loro schedulazione sotto forma di problema di ottimizzazione. La soluzione di questo problema stabilirà la strategia giornaliera dell'aggregatore: cioè, un insieme di oerte da proporre al mercato, i cluster di utenti da attivare e le richieste di essibilità da mandargli. Queste scelte sono profondamente inuenzate dalla strategia di business dell'aggregatore, il mercato in cui opera(day-ahead o intraday) e i contratti bilaterali (CRP). Il toolbox permette all'aggregatore di raggiungere il proprio obiettivo: massimizzare il proprio guadagno, selezionando le migliori richieste di essibilità da fare ai propri utenti, in cambio della loro essibilità. L'ALGORITMO DI OTTIMIZZAZIONE PER L'AGGREGATORE 62

76 Il modello di ottimizzazione: descrizione generale 4.3 Il modello di ottimizzazione: descrizione generale Il modello di ottimizzazione [3] coinvolge i seguenti gruppi di variabili: un gruppo di variabili booleane che indicano se l'aggregatore è in grado di proporre oerte sul mercato nei vari timeslot (periodi temporali), un secondo gruppo di variabili che specicano la quantità di energia raccolta nei vari timeslot e come questa sarà assegnata dall'aggregatore (ad esempio, se sarà oerta sul mercato oppure riservata per i contratti bilaterali CRP), un ultimo gruppo di variabili booleane, che indicano la partecipazione di un determinato cluster ad una determinata proposta dell'aggregatore. Un'attenzione particolare va dedicata agli indici temporali. Infatti, ci sono due diverse scale temporali: una scala temporale è usata per rappresentare il tempo dal punto di vista del mercato, mentre un'altra scala temporale rappresenta il tempo come è visto dagli utenti appartenenti ai cluster. Sebbene il modello di ottimizzazione sia essibile, nei primi test abbiamo assunto 24 timeslot di un'ora per la scala del mercato e timeslot di 15 minuti per la scale dei cluster. I dati in input richiesti per il modello di ottimizzazione sono dati principalmente sui proli di carico dei cluster di consumatori: la baseline dei proli di carico, che rappresenta il prolo nominale di carico degli utenti e i proli di carico che si ottengono per ogni richiesta di essibilità da parte dell'aggregatore. Inoltre, la essibilità del cluster è rappresentata dalla dierenza di questi due proli. In questo modello si ipotizza che, per ogni possibile richiesta di essibilità, l'aggregatore è in grado di conoscere il prezzo complessivo da pagare quando il cluster accetta la sua proposta. La disponibilità di tali dati permette all'algoritmo di ottimizzazione di trattare segnali di prezzo-volume multilivello: soglie di volume multiple e i corrispondenti livelli di prezzo. Ovviamente, il carico computazionale dell'algoritmo cresce esponenzialmente all'aumentare del numero di richieste di essibilità ammissibili, presenti nel database comune. Facendo riferimento alla funzione di costo del problema di ottimizzazione, si ritiene che l'obiettivo principale dell'aggregatore è quello di massimizzare il proprio guadagno, la propria entrata. Per questo la funzione obiettivo è composta da due termini: i ricavi, dovuti alla vendita dell'energia sul mercato, e i costi, per pagare i consumatori per la loro partecipazione alla fornitura del servizio. I principali vincoli del modello tengono conto delle seguenti assunzioni: L'ALGORITMO DI OTTIMIZZAZIONE PER L'AGGREGATORE 63

77 Il modello di ottimizzazione dell'aggregatore per il mercato day-ahead ogni cluster può ricevere al massimo una richieste di essibilità al giorno da parte dell'aggregatore, il payback a livello di intera load area, quando l'aggregatore opera, non deve superare un data soglia, ogni singola oerta al mercato deve avere un volume minimo e uno massimo, la richiesta ad ogni cluster di utenti non può superare una soglia massima legata alla adabilità del cluster. A oggi, il modello di ottimizzazione è stato progettato sotto l'ipotesi che l'aggregatore può solamente vendere energia al mercato. Tuttavia, potrebbe accadere che l'aggregatore sia spinto ad aumentare il consumo in alcune fasce orarie, sulla base di attivazione di contratti bilaterali (servizi 2-CRP). E' possibile arontare questo problema aumentando opportunamente il carico minimo della/delle load area associata/e. Questo implica che l'aggregatore chieda ai propri consumatori di aumentare i propri consumi. Pertanto, dobbiamo supporre che l'aggregatore è in grado di inviare richieste di essibilità volti ad aumentare il consumo durante alcune fasce orarie. L'aggregatore può anche reagire prontamente ad una richiesta di curtailment (riduzione di carico) da parte del DSO. Infatti, se il carico totale dell'intera load area risulta, successivamente ad una sessione di mercato, troppo grande per passare la validazione del DSO in certe fasce orarie critiche, il modello di ottimizzazione può essere fatto rigirare dopo che il vincolo sul carico massimo della load area (nelle fasce orarie critiche) è stato adeguatamente modicato. Se si desidera che il nuovo piano essibilità sia solo in parte diverso dal piano precedente, quando il modello viene fatto girare di nuovo, le richieste di essibilità già presenti nella soluzione precedente che non sono legate al curtailment possono essere ssate. 4.4 Il modello di ottimizzazione dell'aggregatore per il mercato dayahead Gli indici usati nella formulazione matematica del modello sono: k : indica il k-esimo cluster di consumatori;, dove K è il numero di cluster appartenenti alla load area. L'ALGORITMO DI OTTIMIZZAZIONE PER L'AGGREGATORE 64

78 Il modello di ottimizzazione dell'aggregatore per il mercato day-ahead h : indica la h-esima richiesta di essibilità che l'aggregatore può inviare al cluster k; più specicatamente, consiste in un segnale prezzo-volume (possibilmente multilivello) e la durata temporale della richiesta. Ipotizziamo che l'aggregatore può formulare un numero nito H di proposte (corrispondenti a dierenti combinazione di segnali di prezzo/volume, in dierenti timeslot). Quindi h = 0,...H, dove h = 0 nel caso in cui non sono inviate richieste dall'aggregatore ai consumatori. t : indica il market timeslot, t= 1,...,T m, dove T m è il numero di market timeslot all'interno all'orizzonte temporale selezionato. τ : indica il consumer timeslot, τ =1,...T c, dove T c è il numero di consumer timeslot all'interno all'orizzonte temporale selezionato. Il modello di ottimizzazione per funzionare ha bisogno dei seguenti dati in input, che prenderà dal database: π t : indica il prezzo dell'energia previsto per lo slot temporale di mercato t. P kh : indica il costo che l'aggregatore deve pagare ai propri consumatori se la h-esima richiesta di essibilità è inviata al k-esimo cluster. τ 1h : indica l'inizio (espresso in consumer timeslot) della richiesta di essibilità h. τ 2h : indica la ne (espressa in consumer timeslot) della richiesta di essibilità h. f k0 (τ) : da la baseline del prolo di carico (carico nominale) del cluster k.il prolo di carico è espresso in kwh. f kh (τ) : da il prolo di carico del cluster k quando la richiesta di essibilità h è stata attivata. L min (τ) : è il minimo carico compatibile per la load area per ogni consumer timeslot. Questa grandezza è espressa in kwh. L max (τ) : è il massimo carico compatibile per la load area per ogni consumer timeslot. Questa grandezza è espressa in kwh. ω : è il valore minimo che può assumere l'oerta da presentare sul mercato. Nei test è stato assunto che sia uguale a un MWh. Ω : è il valore massimo che può assumere l'oerta da presentare sul mercato. ρ k : indica il massimo rischio per il cluster k. Questo valore impone un limite superiore sulle richieste che ogni cluster può ricevere dall'aggregatore. E' misurato in kwh. L'ALGORITMO DI OTTIMIZZAZIONE PER L'AGGREGATORE 65

79 Il modello di ottimizzazione dell'aggregatore per il mercato day-ahead σ k : indica l'adabilità del cluster k. Questo valore può assumere valori compresi tra 0 e 1, dove 1 indica l'adabilità massima. Il modello di ottimizzazione introduce la seguente variabile interna: M : indica un numero grande arbitrario. Le variabili coinvolte nel modello sono: Y t ϵ {0, 1} t = 1,..., T m Questa famiglia di variabili booleane è usata per rappresentare l'oerta nel mercato dell'energia. Se l'aggregatore è in grado di presentare un'oerta al mercato nel market timeslot t Y t è uguale a 1, altrimenti è uguale a 0. E t t = 1,..., T m Questa variabile continua rappresenta la quantità di energia che l'aggregatore è in grado di orire sul mercato nel market timeslot t x kh ϵ {0, 1} k = 1,..., K; h = 1,..., H Questa famiglia di variabili booleane è usata per rappresentare i segnali mandati dall'aggregatore ai propri consumatori. Se il cluster k riceve una richiesta di essibilità h da parte dell'aggregatore, allora x kh è uguale a 1. Altrimenti la variabile è uguale a 0. Si ricorda che h=0 indica lo scenario senza alcuna richiesta di essibilità al cluster k. R t t = 1,..., T m Questa variabile continua rappresenta la dierenza fra la baseline del prolo di carico (carico nominale) e il prolo di carico attuale della intera load area nel market timeslot t. Questa variabile può assumere sia valori positivi (se i cluster riducono i propri consumi) che negativi (se i cluster aumentano i propri consumi, durante i payback). La funzione obiettivo ha come scopo principale quello di massimizzare i protti dell'aggregatore, T m K H max E t π t P kh x kh (4.1) t=1 k=1 h=0 L'ALGORITMO DI OTTIMIZZAZIONE PER L'AGGREGATORE 66

80 Il modello di ottimizzazione dell'aggregatore per il mercato day-ahead La funzione obiettivo è composta da due termini: il primo termine tiene conto del guadagno dell'aggregatore dovuto alla vendita della essibilità nel mercato, mentre il secondo considera i costi che l'aggregatore aronta per ricompensare i propri consumatori. I vincoli funzionali del modello sono: H x kh = 1 k (4.2) h=0 Ogni cluster k riceve esattamente una richiesta di essibilità al giorno. K H L min (τ) x kh f kh (τ) L max (τ) τ (4.3) k=1 h=0 Il vincolo 4.3 garantisce che in ogni consumer timeslot il prolo di carico dell'intera load area rimanga all'interno dei due valori di soglia L min (τ) e L max (τ). ωy t E t ΩY t t (4.4) Questa famiglia di vincoli è usata per evitare che l'aggregatore crei oerte sotto il valore minimo ω e sopra il valore massimo Ω. Si osservi che, dovuto alla presenza di Y t, se le oerte non sono presentate nel market timeslot t (Y t = 0), allora l'aggregatore non può vendere energia (E t = 0). H (1 σ k ) x kh (f k0 (τ) f kh (τ)) ρ k k (4.5) h=0 τ [τ 1h,τ 2h ] Questo vincolo è usato per limitare i rischi (cioè, il rischio di fare richieste eccessive ad un cluster non adabile). Questo si ottiene imponendo un limite superiore alla quantità di energia richiesta ad ogni cluster e, inoltre, tenendo conto dell'adabilità di ogni cluster. Più specicatamente, più alta è l'adabilità del cluster, più alto è il livello della essibilità totale che l'aggregatore può collezionare del cluster k. Si osservi che questo vincolo può essere disabilitato imponendo σ k = 0 e ρ k, quindi può non essere attivo nel modello di ottimizzazione. Oltre ai vincoli funzionali presentati, c'è bisogno di aggiungere alcuni vincoli tecnici per garantire che le soluzioni siano coerenti: K H [f ko (τ) x kh f kh (τ)] R t τ t, t (4.6) k=1 h=0 L'ALGORITMO DI OTTIMIZZAZIONE PER L'AGGREGATORE 67

81 Il modello di ottimizzazione dell'aggregatore per il mercato day-ahead, tenendo conto dei servizi CRP Questa famiglia di vincoli denisce la variabile R t come la dierenza minima tra la baseline del prolo di carico e il prolo di carico attuale nell'intera load area. (1 Y t )( M) R t t (4.7) Questa famiglia di vincoli è introdotta per mettere il relazioni fra loro due variabili decisionali, Y t e R t, in modo che R t sia positiva se l'aggregatore è in grado di presentare oerte sul mercato,e cioè se Y t = 1. E t R t + (1 Y t )M t (4.8) Questa famiglia di vincoli serve a garantire che, nel caso in cui l'aggregatore è in grado di presentare un'oerta sul mercato (e cioè se Y t = 1), l'energia oerta al mercato sia al massimo uguale della essibilità totale raccolta dall'aggregatore 4.5 Il modello di ottimizzazione dell'aggregatore per il mercato dayahead, tenendo conto dei servizi CRP In questa sezione si estende il modello di ottimizzazione per il mercato day-head in modo da tener conto anche delle richieste per i servizi CRP. Consideriamo, infatti, il caso in cui l'aggregatore abbia stipulato dei contratti bilaterali con altri partecipanti al sistema energetico in cui si impegna a fornire loro una determinata quantità di energia per periodi temporali ssati. Gli indici usati nella formulazione matematica del modello sono: k : indica il k-esimo cluster di consumatori;, dove K è il numero di cluster appartenenti alla load area. h : indica la h-esima richiesta di essibilità che l'aggregatore può inviare al cluster k, più specicatamente, consiste in un segnale prezzo-volume e la durata temporale della richiesta. Ipotizziamo che l'aggregatore può formulare un numero nito H di proposte (corrispondenti a dierenti combinazione di segnali di prezzo/volume, in dierenti timeslot). Quindi h = 0,...H, dove h = 0 nel caso in cui non sono inviate richieste dall'aggregatore ai consumatori. t : indica il market timeslot, t= 1,...,T m, dove T m è il numero di market timeslot all'interno all'orizzonte temporale selezionato. L'ALGORITMO DI OTTIMIZZAZIONE PER L'AGGREGATORE 68

82 Il modello di ottimizzazione dell'aggregatore per il mercato day-ahead, tenendo conto dei servizi CRP τ : indica il consumer timeslot, τ =1,...T c, dove T c è il numero di consumer timeslot all'interno all'orizzonte temporale selezionato. c : indica il c-esimo servizio CRP. Il modello di ottimizzazione per funzionare ha bisogno dei seguenti dati in input, che prenderà dal database: π t : indica il prezzo dell'energia previsto per lo slot temporale di mercato t. P kh : indica il costo che l'aggregatore deve pagare ai propri consumatori se la h-esima richiesta di essibilità è inviata al k-esimo cluster. τ 1h : indica l'inizio (espresso in consumer timeslot) della richiesta di essibilità h. τ 2h : indica la ne (espressa in consumer timeslot) della richiesta di essibilità h. f k0 (τ) : da la baseline del prolo di carico (carico nominale) del cluster k. Il prolo di carico è espresso in kwh. f kh (τ) : da il prolo di carico del cluster k quando la richiesta di essibilità h è stata attivata. L min (τ) : è il minimo carico compatibile per la load area per ogni consumer timeslot. Questa grandezza è espressa in kwh. L max (τ) : è il massimo carico compatibile per la load area per ogni consumer timeslot. Questa grandezza è espressa in kwh. ω : è il valore minimo che può assumere l'oerta da presentare sul mercato. Nei test è stato assunto che sia uguale a un MWh. Ω : è il valore massimo che può assumere l'oerta da presentare sul mercato. ρ k σ k : indica il massimo rischio per il cluster k. Questo valore impone un limite superiore sulle richieste che ogni cluster può ricevere dall'aggregatore. E' misurato in kwh. : indica l'adabilità del cluster k. Questo valore può assumere valori compresi tra 0 e 1, dove 1 indica l'adabilità massima. v c : indica il volume richiesto dal servizio CRP c. τ 1c : indica l'inizio (espresso in consumer timeslot) del servizio CRP c. L'ALGORITMO DI OTTIMIZZAZIONE PER L'AGGREGATORE 69

83 Il modello di ottimizzazione dell'aggregatore per il mercato day-ahead, tenendo conto dei servizi CRP τ 2c : indica la ne (espresso in consumer timeslot) del servizio CRP c. Introduciamo un insieme di dati interni calcolati dal modello di ottimizzazione: M : indica un numero grande arbitrario. CRP t : indica il volume totale richiesto dai servizi CRP nel market timeslot t; è dato da: CRP t = v c (4.9) Le variabili coinvolte nel modello sono: c:t [τ 1c,τ 2c ] Y t ϵ {0, 1} t = 1,..., T m Questa famiglia di variabili booleane è usata per rappresentare l'oerta nel mercato dell'energia. Se l'aggregatore è in grado di presentare un'oerta al mercato nel market timeslot t Y t è uguale a 1, altrimenti è uguale a 0. E t t = 1,..., T m Questa variabile continua rappresenta la quantità di energia che l'aggregatore è in grado di orire sul mercato nel market timeslot t x kh ϵ {0, 1} k = 1,..., K; h = 1,..., H Questa famiglia di variabili booleane è usata per rappresentare i segnali mandati dall'aggregatore ai propri consumatori. Se il cluster k riceve una richiesta di essibilità h da parte dell'aggregatore,allora x kh è uguale a 1. Altrimenti la variabile è uguale a 0. Si ricorda che h=0 indica lo scenario senza alcuna richiesta di essibilità al cluster. R t t = 1,..., T m Questa variabile continua rappresenta la dierenza fra la baseline del prolo di carico (carico nominale) e il prolo di carico attuale della intera load area nel market timeslot t. Questa variabile può assumere sia valori positivi (se i cluster riducono i propri consumi) che negativi (se i cluster aumentano i propri consumi, durante i payback). Z t ϵ {0, 1} t = 1,..., T m L'ALGORITMO DI OTTIMIZZAZIONE PER L'AGGREGATORE 70

84 Il modello di ottimizzazione dell'aggregatore per il mercato day-ahead, tenendo conto dei servizi CRP Queste variabili booleane dipendono dal segno della variabile R t, in particolare Z t = 1 se R t > 0, altrimenti è uguale a 0. La funzione obiettivo ha come scopo principale quello di massimizzare i protti dell'aggregatore, T m K H max E t π t P kh x kh (4.10) t=1 k=1 h=0 La funzione obiettivo è composta da due termini: il primo termine tiene conto del guadagno dell'aggregatore dovuto alla vendita della essibilità nel mercato, mentre il secondo considera i costi che l'aggregatore aronta per ricompensare i propri consumatori. I vincoli funzionali del modello sono: H x kh = 1 k (4.11) h=0 Ogni cluster k riceve esattamente una richiesta di essibilità al giorno. K H L min (τ) x kh f kh (τ) L max (τ) τ (4.12) k=1 h=0 Il vincolo 4.12 garantisce che in ogni consumer timeslot il prolo di carico dell'intera load area rimanga all'interno dei due valori di soglia L min (τ) e L max (τ). ωy t E t ΩY t t (4.13) Questa famiglia di vincoli è usata per evitare che l'aggregatore crei oerte sotto il valore minimo ω e sopra il valore massimo Ω. Si osservi che, dovuto alla presenza di Y t, se le oerte non sono presentate nel market timeslot t (Y t = 0), allora l'aggregatore non può vendere energia (E t = 0). H (1 σ k ) x kh (f k0 (τ) f kh (τ)) ρ k k (4.14) h=0 τ [τ 1h,τ 2h ] Questo vincolo è usato per limitare i rischi (cioè, il rischio di fare richieste eccessive ad un cluster non adabile). Questo si ottiene imponendo un limite superiore alla quantità di energia richiesta ad ogni cluster e, inoltre, tenendo conto dell'adabilità di ogni cluster. Più specicatamente, più alta è l'adabilità del cluster, più alto è il livello della essibilità totale che l'aggregatore può collezionare del cluster k. Si osservi che questo vincolo può L'ALGORITMO DI OTTIMIZZAZIONE PER L'AGGREGATORE 71

85 Il modello di ottimizzazione dell'aggregatore per il mercato intraday essere disabilitato imponendo σ k = 0 e ρ k, quindi può non essere attivo nel modello di ottimizzazione. E t + CRP t R t + (1 Z t )M t (4.15) Questa famiglia di vincoli forza la quantità totale di energia raccolta dell'aggregatore, cioè l'energia da orire sul mercato (E t ) più l'energia per soddisfare le richieste dei servizi CRP (CRP t ), ad essere minore o uguale a R t, se questa è positiva (cioè se Z t =1). Oltre ai vincoli funzionali presentati, c'è bisogno di aggiungere alcuni vincoli tecnici per garantire che le soluzioni siano coerenti: K H [f ko (τ) x kh f kh (τ)] R t τ t, t (4.16) k=1 h=0 Questa famiglia di vincoli denisce la variabile R t come la dierenza minima tra la baseline del prolo di carico e il prolo di carico attuale nell'intera load area. (1 Z t )( M) R t Z t M t (4.17) Questa famiglia di vincoli è introdotta per mettere il relazioni fra loro le due variabili decisionali Z t e R t. E t + CRP t Z t M t (4.18) Questo vincolo garantisce che la quantità totale di energia raccolta dall'aggregatore sia uguale a 0 se R t è negativo (cioè se Z t = 0) e sia positivo se R t è positivo (cioè se Z t = 1). Y t Z t t (4.19) Questo vincolo garantisce che l'aggregatore abbia la possibilità di presentare un'oerta sul mercato (cioè Y t = 1) solo se R t è positiva. 4.6 Il modello di ottimizzazione dell'aggregatore per il mercato intraday In questa sezione viene presentato il modello da usare nel mercato intra-day. Il modello è simile ai modelli presentati nelle sezioni precedenti, ma esso considera la quantità di energia che l'aggregatore ha già impegnato, per consegnarla, durante la sessione day-ahead e le precedenti sessioni intra-day, come il risultato delle oerte precedentemente accettate dal L'ALGORITMO DI OTTIMIZZAZIONE PER L'AGGREGATORE 72

86 Il modello di ottimizzazione dell'aggregatore per il mercato intraday mercato. Per completezza nel modello sono anche inseriti i CRP. Gli indici usati nella formulazione matematica del modello sono: k : indica il k-esimo cluster di consumatori;, dove K è il numero di cluster appartenenti alla load area. h : indica la h-esima richiesta di essibilità che l'aggregatore può inviare al cluster k, più specicatamente, consiste in un segnale prezzo-volume e la durata temporale della richiesta. Ipotizziamo che l'aggregatore può formulare un numero nito H di proposte (corrispondenti a dierenti combinazione di segnali di prezzo/volume, in dierenti timeslot). Quindi h = 0,...H, dove h = 0 nel caso in cui non sono inviate richieste dall'aggregatore ai consumatori. t : indica il market timeslot, t= T min,...,t max. In base alla specica sessione del mercato intra-day, i valori di T min e T max possono variare, e sono quindi paramentri del modello. τ : indica il consumer timeslot, τ =τ min,...τ max. c : indica il c-esimo servizio CRP. Il modello di ottimizzazione per funzionare ha bisogno dei seguenti dati in input, che prenderà dal database: π t : indica il prezzo dell'energia previsto per lo slot temporale di mercato t. P kh : indica il costo che l'aggregatore deve pagare ai propri consumatori se la h-esima richiesta di essibilità è inviata al k-esimo cluster. τ 1h : indica l'inizio (espresso in consumer timeslot) della richiesta di essibilità h. τ 2h : indica la ne (espressa in consumer timeslot) della richiesta di essibilità h. f k0 (τ) : da la baseline del prolo di carico (carico nominale) del cluster k. Il prolo di carico è espresso in kwh. f kh (τ) : da il prolo di carico del cluster k quando la richiesta di essibilità h è stata attivata. L min (τ) : è il minimo carico compatibile per la load area per ogni consumer timeslot. Questa grandezza è espressa in kwh. L max (τ) : è il massimo carico compatibile per la load area per ogni consumer timeslot. Questa grandezza è espressa in kwh. L'ALGORITMO DI OTTIMIZZAZIONE PER L'AGGREGATORE 73

87 Il modello di ottimizzazione dell'aggregatore per il mercato intraday ω : è il valore minimo che può assumere l'oerta da presentare sul mercato. Nei test è stato assunto che sia uguale a un MWh. Ω : è il valore massimo che può assumere l'oerta da presentare sul mercato. ρ k σ k : indica il massimo rischio per il cluster k. Questo valore impone un limite superiore sulle richieste che ogni cluster può ricevere dall'aggregatore. E' misurato in kwh. : indica l'adabilità del cluster k. Questo valore può assumere valori compresi tra 0 e 1, dove 1 indica l'adabilità massima. v c : indica il volume richiesto dal servizio CRP c. τ 1c : indica l'inizio (espresso in consumer timeslot) del servizio CRP c. τ 2c : indica la ne (espresso in consumer timeslot) del servizio CRP c. B b : indica la b-esima oerta che è stata accettata dal mercato nelle sessioni precedenti. T (b) : è il market timeslot a cui l'oerta B b si riferisce. E(b) : indica il volume di energia dell'oerta B b (è uguale a Et l'oerta corrispondente è stata accettata). del modello precedente, se K : è l'insieme dei cluster coinvolti nelle richieste di essibilità connesse con le oerte già accettate. h (k) : è la richiesta di essibilità ricevuta dal cluster k K. Introduciamo un insieme di dati interni calcolati dal modello di ottimizzazione: M : indica un numero grande arbitrario. CRP t : indica il volume totale richiesto dai servizi CRP nel market timeslot t; è dato da: CRP t = v c (4.20) c:t [τ 1c,τ 2c ] COM t : indica il volume totale di energia delle oerte che sono state già accettate dal mercato nelle sessioni precedenti; se un'oerta B b è stata accettata tale che t = T (b), è uguale a E(b), altrimenti è 0. COM t = E(b) (4.21) b:t=t (b) Si noti che, nello stesso market timeslot t possono essere accettate più oerte, derivaanti da dierenti sessioni di mercato L'ALGORITMO DI OTTIMIZZAZIONE PER L'AGGREGATORE 74

88 Il modello di ottimizzazione dell'aggregatore per il mercato intraday Le variabili coinvolte nel modello sono: Y t ϵ {0, 1} t = T min,..., T max Questa famiglia di variabili booleane è usata per rappresentare l'oerta nel mercato dell'energia. Se l'aggregatore è in grado di presentare un'oerta al mercato nel market timeslot t Y t è uguale a 1, altrimenti è uguale a 0. E t t = T min,..., T max Questa variabile continua rappresenta la quantità di energia che l'aggregatore è in grado di orire sul mercato nel market timeslot t x kh ϵ {0, 1} k = 1,..., K; h = 1,..., H Questa famiglia di variabili booleane è usata per rappresentare i segnali mandati dall'aggregatore ai propri consumatori. Se il cluster k riceve una richiesta di essibilità h da parte dell'aggregatore, allorax kh è uguale a 1. Altrimenti la variabile è uguale a 0. Si ricorda che h=0 indica lo scenario senza alcuna richiesta di essibilità al cluster. R t t = T min,..., T max Questa variabile continua rappresenta la dierenza fra la baseline del prolo di carico (carico nominale) e il prolo di carico attuale della intera load area nel market timeslot t. Questa variabile può assumere sia valori positivi (se i cluster riducono i propri consumi) che negativi (se i cluster aumentano i propri consumi, durante i payback). Z t ϵ {0, 1} t = T min,..., T max Queste variabili booleane dipendono dal segno della variabile R t, in particolare Z t = 1 se R t > 0, altrimenti è uguale a 0. La funzione obiettivo ha come scopo principale quello di massimizzare i protti dell'aggregatore, T max K H max E t π t P kh x kh (4.22) t=t min k=1 h=0 La funzione obiettivo è composta da due termini: il primo termine tiene conto del guadagno dell'aggregatore dovuto alla vendita della essibilità nel mercato, mentre il secondo considera L'ALGORITMO DI OTTIMIZZAZIONE PER L'AGGREGATORE 75

89 Il modello di ottimizzazione dell'aggregatore per il mercato intraday i costi che l'aggregatore aronta per ricompensare i propri consumatori. I vincoli funzionali del modello sono: H x kh = 1 k (4.23) h=0 Ogni cluster k riceve esattamente una richiesta di essibilità al giorno. K H L min (τ) x kh f kh (τ) L max (τ) τ (4.24) k=1 h=0 Il vincolo 4.24 garantisce che in ogni consumer timeslot il prolo di carico dell'intera load area rimanga all'interno dei due valori di soglia L min (τ) e L max (τ). ωy t E t ΩY t t (4.25) Questa famiglia di vincoli è usata per evitare che l'aggregatore crei oerte sotto il valore minimo ω e sopra il valore massimo Ω. Si osservi che, dovuto alla presenza di Y t, se le oerte non sono presentate nel market timeslot t (Y t = 0), allora l'aggregatore non può vendere energia (E t = 0). H (1 σ k ) x kh (f k0 (τ) f kh (τ)) ρ k k (4.26) h=0 τ [τ 1h,τ 2h ] Questo vincolo è usato per limitare i rischi (cioè, il rischio di fare richieste eccessive ad un cluster non adabile). Questo si ottiene imponendo un limite superiore alla quantità di energia richiesta ad ogni cluster e, inoltre, tenendo conto dell'adabilità di ogni cluster. Più specicatamente, più alta è l'adabilità del cluster, più alto è il livello della essibilità totale che l'aggregatore può collezionare del cluster k. Si osservi che questo vincolo può essere disabilitato imponendo σ k = 0 e ρ k, quindi può non essere attivo nel modello di ottimizzazione. E t + CRP t + COM t R t + (1 Z t )M t (4.27) Questa famiglia di vincoli forza la quantità totale di energia raccolta dell'aggregatore (cioè l'energia da orire sul mercato (E t ) più l'energia per soddisfare le richieste dei servizi CRP (CRP t ) e l'energia già cosegnata (COM t ), ad essere minore o uguale a R t, se questa è positiva (cioè se Z t =1). L'ALGORITMO DI OTTIMIZZAZIONE PER L'AGGREGATORE 76

90 Il modello di ottimizzazione dell'aggregatore esteso a più load area Oltre ai vincoli funzionali presentati, c'è bisogno di aggiungere alcuni vincoli tecnici per garantire che le soluzioni siano coerenti: K H [f ko (τ) x kh f kh (τ)] R t τ t, t (4.28) k=1 h=0 Questa famiglia di vincoli denisce la variabile R t come la dierenza minima tra la baseline del prolo di carico e il prolo di carico attuale nell'intera load area. (1 Z t )( M) R t Z t M t (4.29) Questa famiglia di vincoli è introdotta per mettere il relazioni fra loro le due variabili decisionali Z t e R t. E t + CRP t + COM t Z t M t (4.30) Questo vincolo garantisce che la quantità totale di energia raccolta dall'aggregatore sia uguale a 0 se R t è negativo (cioè se Z t = 0) e sia positivo se R t è positivo (cioè se Z t = 1). Y t Z t t (4.31) Questo vincolo garantisce che l'aggregatore abbia la possibilità di presentare un'oerta sul mercato (cioè Y t = 1) solo se R t è positiva. x kh = 1 per h = h k K (4.32) Poiché dobbiamo tener conto delle richieste di essibilità coinvolte nelle oerte che sono già state accettate dal mercato, le variabili x kh corrispondenti devono essere ssate a Il modello di ottimizzazione dell'aggregatore esteso a più load area I modelli di ottimizzazione descritti nora sono validi per una singola load area. Tuttavia, la loro estensione a più load area è semplice. Ricordando la notazione denita nelle sezioni precedenti, si introducono le seguenti modiche: K : indica il numero totale di cluster appartenenti a N load area. φ n : indica la n-esima load area. L min (τ) : indica il minimo carico compatibile con la macro load area, per ogni consumer timeslot τ. L'ALGORITMO DI OTTIMIZZAZIONE PER L'AGGREGATORE 77

91 Il modello di ottimizzazione dell'aggregatore esteso a più load area L max (τ) : indica il massimo carico compatibile con la macro load area, per ogni consumer timeslot τ. l min,n (τ) : indica il carico minimo compatibile con la n-esima load area, per ogni consumer timeslot τ. l max,n (τ) : indica il carico massimo compatibile con la n-esima load area, per ogni consumer timeslot τ. Fatte queste modiche, i modelli di ottimizzazione descritti precedentemente rimangono validi, a condizione che il seguente vincolo funzionale sia aggiunto: l min,n (τ) H x kh f kh (τ) l max,n (τ) n = 1,...N τ (4.33) k φ n h=0 L'ALGORITMO DI OTTIMIZZAZIONE PER L'AGGREGATORE 78

92 Capitolo 5 Il software Per poter testare i modelli di ottimizzazione presentati nel capitolo 4 e simulare il funzionamento dell'aggregatore si è fatto uso di una piattaforma software dotata di un'interfaccia graca. Per crearla è stato fatto uso di due componenti: un modulo matlab,per la creazione di dati che descrivono l'ambiente in cui l'aggregatore andrà ad operare (Mercato e Utenti) e ilog opl per risolvere il problema d'ottimizzazione che sta alla base del comportamento dell'aggregatore. Il modello di ottimizzazione dell'aggregatore genera le oerte che l'aggregatore è in grado di orire sul mercato e i segnali di prezzo-volume da mandare agli utenti, basandosi su vari input. Una versione base del software è stata usata per il mercato day-ahead, che segue il modello presentato nella sezione 4.4. Questo è stato modicato per creare una versione completa dove si considerano anche le sessioni di mercato intraday e i servizi CRP. 5.1 Il software: la versione completa Di seguito sono riportate le varie fasi di utilizzo del software. Lanciando il programma Aggregator.exe, appare un'interfaccia graca, rappresentata in gura 5.1. A Con il menù File (gura 5.2) è possibile creare un nuovo set di dati (File New), caricare un le già esistente (File Load) e salvare i dati (File Save). IL SOFTWARE 79

93 Il software: la versione completa Figura 5.1. Interfaccia graca: la schermata iniziale Figura 5.2. Interfaccia graca: il menù le IL SOFTWARE 80

94 Il software: la versione completa B Tramite il menù Optimization (gura 5.3) è possibile lanciare il processo di ottimizzazione con i dati contenuti nelle varie schermate (Optimization Run) oppure caricare e lanciare un modello automaticamente (Optimization Load & Solve). Figura 5.3. Interfaccia graca: il menù Optimization C Il menù Loads (gura 5.4) agevola l'utente nella creazione delle curve di carico. Selezionando Loads Update Selected sono aggiornati i carichi di tutte le proposte selezionate. Attraverso Loads Update All Cluster si aggiorna le proposte selezionate per tutti i cluster. Con Loads Update All Proposal vengono aggiornate tutte le proposte dei cluster selezionati. Inne il comando Loads Update All aggiorna tutte le curve. Figura 5.4. Interfaccia graca: il menù Loads D Funzione utilizzata per il debug. 1 La nestra Clusters (gura 5.5) visualizza le informazioni relative ai cluster nel seguente formato: IL SOFTWARE 81

95 Il software: la versione completa nome numero di utenti sensibilità al prezzo adabilità Attraverso i tasti Add, Edit e Delete è possibile aggiungere un nuovo cluster, modicare e cancellare il cluster selezionato. Figura 5.5. Interfaccia graca: la nestra Clusters Selezionando il tasto Edit appare la nestra mostrata in gura 5.6: Figura 5.6. Interfaccia graca: la nestra ClusterDialog Nella gura 5.6 appare la parola free, questa indica che al momento il cluster non è stato congelato: cioè non ha ricevuto dei segnali da parte dell'aggregatore, che sono IL SOFTWARE 82

96 Il software: la versione completa stati poi accettati dal cluster, e bloccati per fornire al DSO un preciso programma di carico della load area. E' possibile bloccare i segnali come mostrato in gura 5.7 Figura 5.7. Interfaccia graca: la nestra ClusterDialog 2 La nestra Proposals (gura 5.8) mostra i dati relativi alle proposte nel seguente formato: IL SOFTWARE 83

97 Il software: la versione completa retribuzione utente (e) volume richiesto (kw ) durata (ore) [timeslot iniziale (giorno ora).. timeslot nale (giorno ora)] Figura 5.8. Interfaccia graca: la nestra Proposals Il tasto Add permette di inserire una nuova proposta (gura 5.9). Figura 5.9. Interfaccia graca: la nestra ProposalDialog Il tasto Batch (gura 5.10) permette di inserire un insieme di proposte contemporanea- IL SOFTWARE 84

98 Il software: la versione completa mente poiché crea tutte le possibili proposte nell'intervallo temporale scelto. I dati da dare in ingresso al comando Batch sono: istante d'inizio dell'intervallo temporale scelto, istante di ne dell'intervallo temporale scelto, retribuzione (in e), volume (in kw), durata della proposta (espressa in numero di consumer timeslot: 15 min) e distanza temporale tra 2 istanti di inizio di 2 proposte consecutive(espressa in numero di consumer timeslot: 15 min) Figura Interfaccia graca: la nestra ProposalBatchDialog I tasti Edit e Delete permettono rispettivamente di modicare e cancellare la proposta selezionata. 3 Il display Cost mostra il costo per l'aggregatore se il cluster selezionato accettasse la proposta selezionata. 4 La gura ClusterLoad mostra la curva che indica il consumo di energia elettrica sotto l'eetto della richiesta di essibilità selezionata (gura 5.11), inoltre è possibile visualizzare il comportamento del cluster selezionando più proposte. Attraverso il tasto Edit Load è possibile modicare le curve che appaiono nella nestra. IL SOFTWARE 85

99 Il software: la versione completa Figura Interfaccia graca: la nestra Cluster Load IL SOFTWARE 86

100 Il software: la versione completa 5 Cliccando sul tasto Market Data appare la schermata illustrata in gura 5.12, dove viene visualizzato, nella nestra Energy price l'andamento del prezzo dell'energia sul mercato: Figura Interfaccia graca: la schermata Market Data Tramite il tasto Edit è possibile modicare tale andamento. Le due nestre Market Oers Range esprimono i quantitativi di energia (kwh) minimo e massimo che l'aggregatore può orire sul mercato. 6 Con il tasto Load Limits appare la schermata illustrata in gura 5.13, dove nella nestra Area Load Limits sono visualizzati il massimo carico possibile, il minimo carico possibile (in rosso) e il carico nominale della Load Area (in blu). Tramite i pulsanti Min Load e Max Load è possibile modicare il carico massimo e minimo. IL SOFTWARE 87

101 Il software: la versione completa Figura Interfaccia graca: la schermata Load Limits IL SOFTWARE 88

102 Il software: la versione completa Inoltre, sono presenti i comandi che permettono di simulare il curtailment da parte del DSO. Dove è necessario specicare: la tolleranza del curtailment, l'istante di inizio del curtailment, l'istante di ne del curtailment, di quanto il DSO chiede di ridurre il carico della Load Area (in percentuale rispetto alla essibilità raccolta dall'aggregatore), 7 Con il tasto CRP/Stock appare la schermata illustrata in gura 5.14 dove è possibile visualizzare, e creare, i CRP (nella nestra CRP) e l'energia già venduta in sessioni di mercato precedenti(nella nestra Stock), bloccata per cercare di piazzare la essibilità rimasta. 8 Con il tasto Parameters appare la schermata illustrata in gura 5.15 per gestire i parametri del processo di ottimizzazione. Dove: Time limit indica la massima durata del processo di ottimizzazione, Minimum Gap serve per impostare la distanza accettabile tra la soluzione trovata e quella ottima, Time Horizon permette di scegliere l'orizzonte temporale in cui si vuole che avvenga l'ottimizzazione, Max Risk indica il rischio massimo sostenibile dall'aggregatore, Objective permette di scegliere l'obiettivo del processo di ottimizzazione tra la massimizzazione del guadagno e la minimizzazione dei segnali da inviare ai cluster. 9 Una volta terminato il processo di ottimizzazione, lanciato attraverso il comando Optimization ->Run, appare automaticamente la schermata gestita dal tasto Solution Data illustrata in gura Questa schermata presenta: IL SOFTWARE 89

103 Il software: la versione completa Figura Interfaccia graca: la schermata CRP/Stock Figura Interfaccia graca: la schermata Parameters IL SOFTWARE 90

104 Il software: la versione completa Figura Interfaccia graca: la schermata Solution Data Figura Interfaccia graca: i risultati IL SOFTWARE 91

105 Il software: la versione completa ricavi, costi e guadagno dell'aggregatore (gura 5.17), i segnali inviati ai cluster (gura 5.18) Figura Interfaccia graca: i segnali le oerte da presentare al mercato (gure 5.19 e 5.20) Figura Interfaccia graca: le oerte I tasti Lock Signals e Lock Oers consentono di bloccare rispettivamente i segnali e le oerte al mercato, in particolare le oerte bloccate vengono visualizzate nella nestra contenente gli Stock, all'interno della schermata corrispondente al tasto CRP/Stock. IL SOFTWARE 92

106 Il software: la versione completa Figura Interfaccia graca: le oerte 10 Il tasto Solution Graphs permette di visualizzare una nuova schermata dove la nestra Area Load (gura 5.21) mostra: in blu il carico della load area nel caso in cui i cluster accettino le richieste di essibilità inviate dall'aggregatore, in rosso il massimo carico possibile, il minimo carico possibile e il carico nominale della Load Area. Figura Interfaccia graca: il carico della Load Area e la nestra Reduction Usage (gura 5.22) mostra: la essibilità raccolta, indicata dalla linea blu, IL SOFTWARE 93

107 Gli input e gli output del software come l'energia raccolta è usata dall'aggregatore, in particolare: le colonne verdi indicano l'energia raccolta dall'aggregatore per fornire servizi CRP, le colonne blu indicano l'energia raccolta dall'aggregatore e già venduta in sessioni di mercato precedenti, le colonne rosse indicano l'energia raccolta dall'aggregatore per orirla sull'attuale sessione di mercato. Figura Interfaccia graca: la essibilità raccolta e suo utilizzo 11 Il tasto Optimization Log permette di accedere ad una schermata che contiene gli output del processo di ottimizzazione (gura 5.23). 5.2 Gli input e gli output del software E' importante che ci sia un'infrastruttura adeguata per l'acquisizione di dati e la possibilità di registrare un grande quantità di dati in un database centrale. Il software presentato ha bisogno di leggere informazioni dal database. Tale database deve contenere i seguenti dati, input del software: il prezzo dell'energia previsto per ogni market timeslot (1 ora) IL SOFTWARE 94

108 Gli input e gli output del software Figura Interfaccia graca: output del processo di ottimizzazione IL SOFTWARE 95

109 Gli input e gli output del software il minimo e massimo carico possibile della load area per ogni consumer timeslot (15 minuti), derivati dalla exibility table del DSO la dimensione minima e massima(kwh) delle oerte che l'aggregatore può presentare al mercato, dettagli dei contratti CRP e per le sessioni di mercato intraday, le oerte già accettate nelle sessioni precedenti, il prolo nominale di carico di ogni cluster, tutte le possibili richieste di essibilità che l'aggregatore può proporre ad ogni cluster, per ogni cluster e ogni possibile richiesta di essibilità: il prolo di carico di risposta (quando la richiesta di essibilità è stata accettata) il ricompenso totale da pagare ai consumatori (tenendo conto della dimensione del cluster e della reattività) per ogni cluster: il numero di utenti, la sensibilità al prezzo e l'adabilità Gli output del software, una volta terminato il processo di ottimizzazione sono: per ogni cluster, l'eventuale richiesta di essibilità selezionata e il segnale associato di prezzo-volume, per ogni market timeslot, l'oerta che viene presentata al mercato dall'aggregatore, per ogni load area, il programma atteso, da presentare al DSO, inclusi il prolo nominale di carico e il prolo di carico modicato, una volta accettate le richieste di essibilità. IL SOFTWARE 96

110 Capitolo 6 I Risultati delle simulazioni del modello di ottimizzazione In questo capitolo vengono presentate delle simulazioni fatte utilizzando la piattaforma software presentata nel capitolo 5 usate per testare il modello di ottimizzazione. Si è cercato, in queste simulazioni, di rappresentare nel miglior modo possibile la realtà sulla quale l'aggregatore andrà poi ad operare. Nella varie simulazioni verrà indicato il tempo che è stato necessario al software per trovare la soluzione ottima utilizzando un processore di 1.66 GHz con 1 Gb di RAM e la versione di IBM ILOG CPLEX Le assunzioni Per fare le simulazioni presentate in questo capitolo sono state fatte le seguenti assunzioni: tutti i consumatori appartenti allo stesso cluster ricevono la stessa richiesta di essibilità, le richieste di essibilità possono avere soglie multiple di volume e le corrispondenti ricompense, un consumer timeslot dura 15 minuti, un market timeslot dura un'ora, I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 97

111 Le simulazioni sul mercato day-ahead ogni cluster riceve al massimo una richiesta di essibilità al giorno, l'aggregatore vende energia sul mercato, il processo di ottimizzazione considera una singola load area, 6.2 Le simulazioni sul mercato day-ahead In questo paragrafo vengono presentate le simulazioni fatte per testare come l'aggregatore si comporta durante la sessione di mercato day-ahead. Si ricorda che nel mercato day-ahead sono eettuate le maggior parte delle operazioni di vendita/acquisto. Quindi la maggior parte dell'energia raccolta dall'aggregatore viene venduta sul mercato in questa sessione. Nel seguente esempio consideriamo 5 cluster (tabella 6.1), il numero di consumatori appartenenti a ciascun cluster varia da 100 a 200, per un totale di 800 consumatori. I cluster sono caratterizzati da diversi livelli di adabilità. Nome del cluster Numero di utenti appartenenti al cluster adabilità cluster ,00 cluster ,00 cluster ,60 cluster ,80 cluster ,00 Tabella 6.1. I cluster Le richieste di essibilità generate sono 397 per ogni cluster (per un totale di 1985 segnali). I segnali di prezzo-volume corrispondenti alle richieste sono caratterizzati dai seguenti parametri: 5 possibili livelli di prezzo: 0.25, 0.50, 1, 1.25 e 1.50 e; 5 possibili livelli di riduzione di volume: 0.5, 0.75, 1, 1.25 e 1.5 kw, che corrispondono, rispettivamente, a un consumo massimo di 2.5, 2.25, 2, 1.75 e 1.5 kw. 3 diverse durate della richiesta di essibilità: 4,8 e 12 consumer timeslot, cioè, rispettivamente, 1, 2 e 3 ore. I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 98

112 Le simulazioni sul mercato day-ahead Il comando utilizzato per generare tali dati è il comando batch. Nella tabella 6.2 sono riportati i dettagli sul processo di generazione delle proposte. Tipo di proposte. Dati in input del comando batch in formato: prezzo volume durata (in consumer timeslot=15min.) -[T max T min] Numero di proposte [1 96] [1 96] [1 96] [1 96] [1 96] [1 96] [1 96] [1 96] [1 96] [1 96] [1 96] [1 96] [1 96] [1 96] [1 96] [8 19] [8 19] [8 19] [8 19] [8 19] [8 19] [8 19] [8 19] [8 19] [8 19] [1 96] [1 96] 89 Tabella 6.2: continua nella prossima pagina I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 99

113 Le simulazioni sul mercato day-ahead Tabella 6.2: continua dalla pagina precedente Tipo di proposte. Dati in input del comando batch in formato: prezzo volume durata (in consumer timeslot=15min.) -[T max T min] Numero di proposte [1 96] [1 96] [1 96] [1 96] [1 96] [1 96] [1 96] [1 96] [1 96] [1 96] [1 96] [1 96] [1 96] [8 19] [8 19] [8 19] [8 19] [8 19] [8 19] [8 19] [8 19] [8 19] [8 19] [9 80] [9 80] [9 80] [9 80] [9 80] [9 80] 61 Tabella 6.2: continua nella prossima pagina I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 100

114 Le simulazioni sul mercato day-ahead Tabella 6.2: continua dalla pagina precedente Tipo di proposte. Dati in input del comando batch in formato: prezzo volume durata (in consumer timeslot=15min.) -[T max T min] Numero di proposte [9 80] [9 80] [9 80] [9 80] [9 80] [9 80] [9 80] [9 80] [9 80] 61 Tabella 6.2: Le proposte Tabella 6.2: si conclude dalla pagina precedente Per quanto riguarda il prezzo di mercato, la gura 6.1 ne mostra l'andamento in un orizzonte temporale di 48 ore. Figura 6.1. L'andamento del prezzo di mercato La gura 6.2 mostra il limite massimo e quello minimo di carico consentiti (linee rosse) e I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 101

115 Le simulazioni sul mercato day-ahead il prolo nominale di carico della Load Area (linea blu), ottenuto come somma delle baseline del prolo di carico di ogni cluster. Figura 6.2. carico nominale della Load Area La soluzione ottima trovata è la seguente: Guadagno dell'aggregatore= e Ricompenso per i cluster = e Le richieste di essibilità ricevute da ogni cluster sono specicate nella tabella 6.3 nel formato: cluster, prezzo da pagare ad ogni consumatore, riduzione di volume richiesta, consumer timeslot iniziale della richiesta di essibilità e consumer timeslot nale della richiesta di essibilità. Cluster Prezzo Volume time slot di inizio time slot di ne cluster 1 0,75 1, cluster 2 0,75 1, cluster 3 0,75 1, cluster 4 0,75 1, cluster 5 0,75 1, Tabella 6.3. Richieste di essibilità inviate ai cluster Le oerte che l'aggregatore invia al mercato sono mostrate nella gura 6.3. Il consumo dell'intera Load Area è mostrato in gura 6.4. E' da notare che il consumo attuale (linea blu) non oltrepassa i valori minimi e massimi I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 102

116 Le simulazioni sul mercato day-ahead consentiti (linee rosse tratteggiate) della Load Area. La linea azzurra tratteggiata del graco rappresenta il carico nominale, cioè il consumo della Load Area se le richieste di essibilità non sono inviate ai cluster. Figura 6.3. Oerte presentate al mercato dall'aggregatore Figura 6.4. consumo attuale della Load Area Il tempo computazionale totale (root+branch&cut) è di 2979,32 secondi, cioè di circa 50 minuti Simulazioni per un tipico giorno di estate/inverno I due esempi che presentiamo in questo paragrafo sono basati su prezzi reali dell'energia di due giorni specici: uno in estate (gura 6.5), l'altro in inverno (gura 6.6). I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 103

117 Le simulazioni sul mercato day-ahead Figura 6.5. Prezzi di mercato dell'energia in un tipico giorno d'estate Figura 6.6. Prezzi di mercato dell'energia in un tipico giorno d'inverno I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 104

118 Le simulazioni sul mercato day-ahead Si consideri un aggregatore con 5 cluster e un totale di 8000 consumatori. Le speciche di ogni cluster sono riportate in tabella 6.4 Nome del cluster Numero di utenti appartenenti al cluster adabilità cluster ,00 cluster ,00 cluster ,60 cluster ,80 cluster ,00 Tabella 6.4. I cluster I segnali di prezzo-volume corrispondenti alle richieste di essibilità sono caratterizzati dai seguenti parametri: 3 possibili livelli di prezzo: 0.01, 0.02 e 0.03 e; 5 possibili livelli di riduzione di volume: 0.5, 0.75, 1, 1.25 e 1.5 kw, che corrispondono, rispettivamente, a un consumo massimo di 2.5, 2.25, 2, 1.75 and 1.5 kw. 3 diverse durate della richiesta di essibilità: 4,8 e 12 consumer timeslot, cioè, rispettivamente, 1, 2 e 3 ore. In base a queste informazioni, per la simulazione estiva sono state generate 2700 richieste di essibilità per ogni cluster, per un totale di segnali di prezzo-volume. Mentre per la simulazione invernale sono state generate 3335 richieste di essibilità per ogni cluster, per un totale di segnali di prezzo-volume. La dierenza tra le dimensioni delle istanze nelle due simulazioni dipende dal fatto che il prezzo di mercato dell'energia nei due giorni considerati è diverso, è, infatti, necessario che, considerando una determinata fascia oraria, nei segnali prezzo-volume il ricompenso dei consumatori non sia più alto del prezzo di mercato dell'energia in quella determinata fascia. La soluzione ottima trovata per la simulazione estiva è ottenuta attraverso l'invio da parte dell'aggregatore ai cluster delle richieste di essibilità specicate nella tabella 6.5, che corrisponde ad un guadagno dell'aggregatore di ee un ricompenso ai cluster di 1.19 e. La gura 6.7 mostra le oerte presentate al mercato da parte dell'aggregatore. Queste sono fatte nella fascia oraria dalle 11:01 alle 15:00, che sono i market slot dove il prezzo di mercato dell'energia è più alto. I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 105

119 Le simulazioni sul mercato day-ahead Cluster Prezzo Volume time slot di inizio time slot di ne cluster 1 0,02 1, cluster 2 0,02 1, cluster 3 0,02 1, cluster 4 0,02 1, cluster 5 0,02 1, Tabella 6.5. Richieste di essibilità inviate ai cluster in un tipico giorno d'estate Figura 6.7. Oerte presentate al mercato dall'aggregatore in un tipico giorno d'estate I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 106

120 Test delle performance del modello La soluzione ottima trovata per la simulazione invernale è ottenuta attraverso l'invio da parte dell'aggregatore ai cluster delle richieste di essibilità specicate nella tabella 6.6, che corrisponde ad un guadagno dell'aggregatore di ee un ricompenso ai cluster di 2.85 e. Cluster Prezzo Volume time slot di inizio time slot di ne cluster 1 0,03 1, cluster 2 0,03 1, cluster 3 0,03 1, cluster 4 0,03 1, cluster 5 0,03 1, Tabella 6.6. Richieste di essibilità inviate ai cluster in un tipico giorno d'inverno La gura 6.8 mostra le oerte presentate al mercato da parte dell'aggregatore. Queste sono fatte nella fascia oraria dalle 11:01 alle 15:00, che sono i market slot dove il prezzo di mercato dell'energia è più alto. Figura 6.8. Oerte presentate al mercato dall'aggregatore in un tipico giorno d'inverno Noi osserviamo che, usando i prezzi di mercati reali, il guadagno netto dell'aggregatore con 8000 consumatori è 27 eun in giorno d'estate e 38 ein un giorno di inverno. 6.3 Test delle performance del modello Con lo scopo di esplorare il peso computazione del modello, sono stati eseguiti alcuni test con un numero sempre più grande di segnali prezzo-volume, mentre i dati relativi ai cluster I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 107

121 Le simulazioni sul mercato intraday e ai prezzi di mercato sono rimasti invariati, e sono gli stessi utilizzati per la simulazione presentata precedentemente (tabella 6.1 e gura 6.1) Nella tabella 6.7 sono riportati i risultati ottenuti: nella prima colonna è indicata la dimensione del problema, in termini di numero delle richieste di essibilità per ogni cluster (poiché stiamo considerando 5 cluster, il numero totale di proposte è 5 volte il numero indicato in colonna), mentre nella seconda colonna è indicato il tempo computazione che occorre all'algoritmo per trovare la soluzione ottima. Numero di proposte Tempo computazionale 34 proposte 6.79 sec. 90 proposte sec. 180 proposte sec.= 1.78 min. 344 proposte sec. = 4.08 min. 516 proposte sec. = 4.22 min proposte sec. = 8.7 min proposte sec.= min proposte sec.= min proposte sec. = 27,13 min proposte sec. =39,90 min. Tabella 6.7. Tempi computazionali 6.4 Le simulazioni sul mercato intraday In questo paragrafo vengono presentate le simulazioni fatte per testare come l'aggregatore si comporta in più sessioni di mercato successive: una sessione di mercato day-ahead, seguita da alcune sessioni di mercato intraday. Si ricorda che nel mercato day-ahead sono eettuate le maggior parte delle operazioni di vendita/acquisto. Quindi la maggior parte dell'energia raccolta dall'aggregatore viene venduta sul mercato in questa sessione. Il mercato intraday, invece, nasce per consentire agli operatori di apportare modiche ai programmi deniti nel mercato day-ahead attraverso ulteriori oerte di acquisto o vendita. Dalle simulazioni presentate precedentemente si è visto come l'aggregatore raccoglie un determinato quantitativo di energia dai consumatori appartenenti al proprio portafoglio e I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 108

122 Le simulazioni sul mercato intraday la immette sul mercato, sotto forma di oerte. Proseguiamo la simulazione supponendo che alcune delle oerte presentate al mercato dall'aggregatore, durante la sessione di mercato day-ahead, vengono accettate. Tale comportamento dei partecipanti al mercato dell'energia può essere simulato attraverso il tasto Lock Oers. A questo punto viene lanciata una nuova simulazione cambiando l'obiettivo del processo di simulazione: minimum signals number in modo che il numero di cluster a cui viene fatta una richiesta di essibilità sia il minimo possibile. Tale simulazione darà come risultato i segnali di prezzo-volume da inviare al cluster, alcuni di questi saranno bloccati, in modo che nelle sessioni successive di mercato i cluster a cui è già stata fatta una richiesta di essibilità non verranno interpellati da parte dell'aggregatore. Adesso è possibile procedere con le simulazioni delle sessioni successive, cambiando l'orizzonte temporale di ottimizzazione (attraversi il comando Time Horizon) Il mercato italiano Vengono presentate le istruzioni, passo per passo, da seguire per testare come l'aggregatore si comporta in tre sessioni di mercato successive: una sessione di mercato day-ahead, seguita da due sessioni di mercato intraday. In questa simulazione si è voluto testare il comportamento che avrebbe l'aggregatore se si trovasse ad operare nel mercato elettrico italiano. Day-ahead : 1 Caricare/creare i dati riguardanti i vari cluster e il mercato. 2 Nella schermata Parameters selezionare l'obiettivo maximum gain e selezionare l'orizzonte temporale su cui fare l'ottimizzazione. Ad esempio, volendo simulare un sessione del mercato day-ahead, selezionare dalle 00:00 alle 24:00 del 2 giorno. 3 Dal menù Optimization selezionare Run per lanciare il processo di ottimizzazione e attenderne la ne. Alla ne del processo viene visualizzata la schermata Solution data, 4 Simulare le oerte accettate dal mercato bloccando alcune proposte, tramite Lock Oers, 5 Nella schermata Parameters selezionare l'opzione minimum signals number e rilanciare l'ottimizzazione. I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 109

123 Le simulazioni sul mercato intraday Questa seconda simulazione serve per minimizzare il numero di segnali da inviare ai clienti per soddisfare le oerte accettate dal mercato, al ne di occupare un minor numero di cluster possibili, in modo da tenere gli altri liberi ed impegnarli nelle sessioni di mercato successive. 6 Bloccare i segnali. Intraday I1: 1 Nella schermata Parameters selezionare l'obiettivo maximum gain e selezionare l'orizzonte temporale su cui fare l'ottimizzazione. Ad esempio, volendo simulare la prima sessione del mercato intraday, selezionare dalle 08:00 alle 24:00 del 2 giorno. 2 Dal menù Optimization selezionare Run per lanciare il processo di ottimizzazione e attenderne la ne. 3 Simulare le oerte accettate dal mercato bloccando alcune proposte, tramite Lock Oers. 4 Nella schermata Parameters selezionare l'opzione minimum signals number e rilanciare l'ottimizzazione. 5 Bloccare i segnali. Intraday I2: 1 Nella schermata Parameters selezionare l'obiettivo maximum gain e selezionare l'orizzonte temporale su cui fare l'ottimizzazione. Ad esempio volendo simulare la seconda sessione del mercato intraday, selezionare dalle 12:00 alle 24:00 del 2 giorno, 2 dal menù Optimization selezionare Run per lanciare il processo di ottimizzazione e attenderne la ne. 3 Simulare le oerte accettate dal mercato bloccando alcune proposte, tramite Lock Oers. 4 Nella schermata Parameters selezionare l'opzione minimum signals number e rilanciare l'ottimizzazione. 5 Bloccare i segnali rimanenti. Presentiamo adesso una simulazione fatta per testare come l'aggregatore si comporterebbe nelle tre sessioni di mercato successive appena descritte. I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 110

124 Le simulazioni sul mercato intraday Nel seguente esempio consideriamo 4 cluster (tabella 6.8). I cluster sono caratterizzati da diversi livelli di adabilità e di sensibilità al prezzo. Nome del cluster Numero di utenti appartenenti al prezzo Adabilità Sensibilità al cluster cluster cluster cluster cluster Tabella 6.8. I cluster Le richieste di essibilità generate sono 846 per ogni cluster (per un totale di 4230 segnali prezzo-volume). I segnali di prezzo-volume corrispondenti alle richieste sono caratterizzati dai seguenti parametri: 2 possibili livelli di prezzo: 0.01 e 0.02 e; 3 possibili livelli di riduzione di volume: 0.5, 0.75, e 1 kw, che corrispondono, rispettivamente, a un consumo massimo di 2.5, 2.25 e 2 kw. 3 diverse durate della richiesta di essibilità: 4, 8 e 12 consumer timeslot, cioè, rispettivamente, 1, 2 e 3 ore. Il comando utilizzato per generare tali dati è il comando batch. Nella tabella 6.21 sono riportati i dettagli sul processo di generazione delle proposte. Per quanto riguarda il prezzo di mercato, la gura 6.9 ne mostra l'andamento in un orizzonte temporale di 48 ore. La gura 6.10 mostra il limite massimo e quello minimo di carico consentiti (linee rosse) e il prolo nominale di carico della Load Area (linea blu), ottenuto come somma delle baseline del prolo di carico di ogni cluster. Facciamo una simulazione impostando l'orizzonte temporale di ottimizzazione dalle 00:00 alle 24:00 del secondo giorno, per simulare la sessione di mercato day-ahead. I risultati ottenuti sono rappresentati in gura 6.11 Ipotizziamo che due oerte presentate dall'aggregatore siano accettate dal mercato: [2 05 : : 00] : 930kW [2 13 : : 00] : 1000kW I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 111

125 Le simulazioni sul mercato intraday Tipo di proposte. Dati in input del comando batch Numero di proposte in formato: prezzo volume durata (in consumer timeslot=15min.) - step fra una proposta e l'altra (in consumer time slot)- [ giorno e ora di inizio - giorno e ora di ne] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] 46 Tabella 6.9. Le proposte I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 112

126 Le simulazioni sul mercato intraday Figura 6.9. L'andamento del prezzo di mercato Figura carico nominale della Load Area I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 113

127 Le simulazioni sul mercato intraday Figura soluzione Day-Ahead I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 114

128 Le simulazioni sul mercato intraday Tali oerte fanno ricavare all'aggregatore e, nella simulazione successiva vedremo quale è il ricompenso che l'aggregatore deve dare ai cluster per ottenere tale quantità di energia da immettere sul mercato. In modo da ottenere i costi da sottrarre al ricavo. Facciamo una seconda simulazione imponendo come obiettivo la minimizzazione del numero di segnali da inviare al cluster. Il risultato di tale simulazioni da i segnali da inviare al cluster, presenti in gura Figura segnali da inviare ai cluster Di tali segnali ne blocchiamo due: cluster2 : 0.02euro, 1.00kW, 03 : 00, [2 04 : : 00] cluster3 : 0.02euro, 1.00kW, 03 : 00, [2 12 : : 00] Il ricompenso da dare agli utenti per le riduzioni di carico è di 51.8 e. La soluzione trovata, dopo la simulazione della sessione del mercato day-ahead, è la seguente: Guadagno dell'aggregatore= e Ricompenso per i cluster = 51.8 e Facciamo una simulazione impostando l'orizzonte temporale di ottimizzazione dalle 08:00 alle 24:00 del secondo giorno, per simulare la prima sessione di mercato intraday. I risultati ottenuti sono rappresentati in gura 6.13 Ipotizziamo che due oerte presentate dall'aggregatore siano accettate dal mercato: [2 12 : : 00] : 710kW [2 14 : : 00] : 685kW Tali oerte fanno ricavare all'aggregatore 188,45 e. I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 115

129 Le simulazioni sul mercato intraday Figura soluzione prima sessione intraday I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 116

130 Le simulazioni sul mercato intraday Facciamo una seconda simulazione imponendo come obiettivo la minimizzazione del numero di segnali da inviare al cluster. Il risultato di tale simulazioni da i segnali da inviare al cluster, presenti in gura Figura segnali da inviare ai cluster Di tali segnali ne blocchiamo uno: cluster4 : 0.02euro, 1.00kW, 03 : 00, [2 11 : : 00] Il ricompenso da dare agli utenti per le riduzioni di carico è di e. La soluzione trovata, dopo la simulazione della prima sessione del mercato intraday, è la seguente: Guadagno dell'aggregatore= e Ricompenso per i cluster = e Facciamo una simulazione impostando l'orizzonte temporale di ottimizzazione dalle 12:00 alle 24:00 del secondo giorno, per simulare la seconda sessione di mercato intraday. I risultati ottenuti sono rappresentati in gura 6.15 Ipotizziamo che l'oerta presentata dall'aggregatore sia accettata dal mercato: [2 13 : : 00] : 360kW Tale oerta fa ricavare all'aggregatore 50,4 e. Il risultato di tale simulazioni da il segnale da inviare al cluster 1 che è: cluster1 : 0.02euro, 1.00kW, 02 : 00, [2 14 : : 00] Il ricompenso da dare agli utenti per le riduzioni di carico è di e. La soluzione trovata, dopo la simulazione della seconda sessione del mercato intraday, è la seguente: Guadagno dell'aggregatore= 35.6 e Ricompenso per i cluster = e Le richieste di essibilità ricevute da ogni cluster sono riassunte nella tabella 6.10 nel formato: cluster, prezzo da pagare ad ogni consumatore, riduzione di volume richiesta, con- I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 117

131 Le simulazioni sul mercato intraday Figura soluzione seconda sessione intraday I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 118

132 Le simulazioni sul mercato intraday sumer timeslot iniziale della richiesta di essibilità e consumer timeslot nale della richiesta di essibilità. Cluster Prezzo Volume time slot di inizio time slot di ne cluster 1 0, : :00 cluster 2 0, : :00 cluster 3 0, : :00 cluster 4 0, : :00 Tabella Richieste di essibilità inviate ai cluster Riassumiamo l'esito dell'intera simulazione in tabella 6.11 Sessione di mercato Guadagno dell'aggregatore Ricompenso per i cluster Day-ahead Sessione intraday I Sessione intraday I Totale Tabella Esito dell'intera simulazione Il consumo dell'intera Load Area è mostrato in gura Il consumo attuale è rappresentato dalla linea blu, cioè il consumo della Load Area una volta che le richieste di essibilità sono state inviate ai cluster. I valori minimi e massimi consentiti sono rappresentati dalle linee rosse tratteggiate. La linea rossa tratteggiata centrale rappresenta il carico nominale, cioè il consumo della Load Area se le richieste di essibilità non sono inviate ai cluster. La essibilità raccolta dall'aggregatore è mostrata in gura 6.17, dove in blu è rappresentata l'energia raccolta per soddisfare le oerte accettate nelle sessioni di mercato precedenti e in rosso l'energia raccolta per le oerte presentate dall'aggregatore nella seconda sessione del mercato intraday e accettate dal mercato Il mercato spagnolo In questo paragrafo è presentata una simulazione per testare il comportamento che avrebbe l'aggregatore se si trovasse ad operare nel mercato elettrico spagnolo. Tale mercato è composto da una sessione di mercato day-ahead, seguita da sei sessioni di mercato intraday. I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 119

133 Le simulazioni sul mercato intraday Figura consumo della Load Area Figura la essibilità raccolta e suo utilizzo I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 120

134 Le simulazioni sul mercato intraday Le istruzioni seguite per fare questa simulazione sono le stesse della simulazione precedente sul mercato italiano. Nel seguente esempio consideriamo 10 cluster (tabella 6.12). I cluster sono caratterizzati da diversi livelli di adabilità e di sensibilità al prezzo. Nome del cluster Numero di utenti Adabilità Sensibilità al appartenenti al prezzo cluster cluster cluster cluster cluster cluster cluster cluster cluster cluster cluster Tabella I cluster Le richieste di essibilità generate sono 423 per ogni cluster (per un totale di 4230 segnali prezzo-volume). I segnali di prezzo-volume corrispondenti alle richieste sono caratterizzati dai seguenti parametri: 1 possibile livello di prezzo: 0.01 e; 3 possibili livelli di riduzione di volume: 0.5, 0.75, 1, kw, che corrispondono, rispettivamente, a un consumo massimo di 2.5, 2.25 e 2 kw. 3 diverse durate della richiesta di essibilità: 4, 8 e 12 consumer timeslot, cioè, rispettivamente, 1, 2 e 3 ore. Il comando utilizzato per generare tali dati è il comando batch. Nella tabella 6.13 sono riportati i dettagli sul processo di generazione delle proposte. Per quanto riguarda il prezzo di mercato, la gura 6.18 ne mostra l'andamento in un orizzonte temporale di 48 ore. I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 121

135 Le simulazioni sul mercato intraday Tipo di proposte. Dati in input del comando batch Numero di proposte in formato: prezzo volume durata (in consumer timeslot=15min.) - step fra una proposta e l'altra (in consumer time slot)- [ giorno e ora di inizio - giorno e ora di ne] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] 46 Tabella Le proposte Figura L'andamento del prezzo di mercato I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 122

136 Le simulazioni sul mercato intraday La gura 6.19 mostra il limite massimo e quello minimo di carico consentiti (linee rosse) e il prolo nominale di carico della Load Area (linea blu), ottenuto come somma delle baseline del prolo di carico di ogni cluster. Figura carico nominale della Load Area Facciamo una simulazione impostando l'orizzonte temporale di ottimizzazione dalle 00:00 alle 24:00 del secondo giorno, per simulare la sessione di mercato day-ahead. I risultati ottenuti sono rappresentati in gura 6.20 Ipotizziamo che un oerta presentate dall'aggregatore sia accettate dal mercato: [2 11 : : 00] : 954kW Tale oerta fa ricavare all'aggregatore e, nella simulazione successiva vedremo quale è il ricompenso che l'aggregatore deve dare ai cluster per ottenere tale quantità di energia da immettere sul mercato. Facciamo una seconda simulazione imponendo come obiettivo la minimizzazione del numero di segnali da inviare al cluster. Il risultato di tale simulazioni da i segnali da inviare al cluster, presenti in gura Di tali segnali ne blocchiamo due: cluster3 : 0.01euro, 1.00kW, 02 : 00, [2 11 : : 00] cluster6 : 0.01euro, 1.00kW, 03 : 00, [2 10 : : 00] Il ricompenso da dare agli utenti per le riduzioni di carico è di 20.8 e. I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 123

137 Le simulazioni sul mercato intraday Figura soluzione Day-Ahead Figura segnali da inviare ai cluster I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 124

138 Le simulazioni sul mercato intraday La soluzione trovata, dopo la simulazione della sessione del mercato day-ahead, è la seguente: Guadagno dell'aggregatore= e Ricompenso per i cluster = 20.8 e Facciamo una simulazione impostando l'orizzonte temporale di ottimizzazione dalle 21:00 del primo giorno alle 24:00 del secondo giorno, per simulare la prima sessione di mercato intraday. I risultati ottenuti sono rappresentati in gura 6.22 Figura soluzione prima sessione intraday Ipotizziamo che un'oerta presentata dall'aggregatore sia accettate dal mercato: [2 09 : : 00] : 994kW Tale oerta fa ricavare all'aggregatore 139,16 e. Facciamo una seconda simulazione imponendo come obiettivo la minimizzazione del numero di segnali da inviare al cluster. Il risultato di tale simulazioni da i segnali da inviare al cluster, presenti in gura Di tali segnali ne blocchiamo uno: cluster2 : 0.01euro, 1.00kW, 02 : 00, [2 08 : : 00] I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 125

139 Le simulazioni sul mercato intraday Figura segnali da inviare ai cluster Il ricompenso da dare agli utenti per le riduzioni di carico è di 7.8 e. La soluzione trovata, dopo la simulazione della prima sessione del mercato intraday, è la seguente: Guadagno dell'aggregatore= e Ricompenso per i cluster = 7.8 e Facciamo una simulazione impostando l'orizzonte temporale di ottimizzazione dalle 01:00 alle 24:00 del secondo giorno, per simulare la seconda sessione di mercato intraday. I risultati ottenuti sono rappresentati in gura 6.24 Ipotizziamo che un'oerta presentata dall'aggregatore sia accettate dal mercato: [2 08 : : 00] : 225kW Tale oerta fa ricavare all'aggregatore 31.5 e. Facciamo una seconda simulazione imponendo come obiettivo la minimizzazione del numero di segnali da inviare al cluster. Il risultato di tale simulazioni da i segnali da inviare al cluster, presenti in gura Di tali segnali ne blocchiamo uno: cluster1 : 0.01euro, 0.50kW, 01 : 00, [2 08 : : 00] Il ricompenso da dare agli utenti per le riduzioni di carico è di 5.2 e. La soluzione trovata, dopo la simulazione della seconda sessione del mercato intraday, è la seguente: Guadagno dell'aggregatore= 26.3 e Ricompenso per i cluster = 5.2 e Facciamo una simulazione impostando l'orizzonte temporale di ottimizzazione dalle 05:00 alle 24:00 del secondo giorno, per simulare la terza sessione di mercato intraday. I risultati ottenuti sono rappresentati in gura 6.26 I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 126

140 Le simulazioni sul mercato intraday Figura soluzione seconda sessione intraday Figura segnali da inviare ai cluster I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 127

141 Le simulazioni sul mercato intraday Figura soluzione terza sessione intraday I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 128

142 Le simulazioni sul mercato intraday Ipotizziamo che un'oerta presentata dall'aggregatore sia accettate dal mercato: [2 08 : : 00] : 225kW Tale oerta fa ricavare all'aggregatore 140 e. Facciamo una seconda simulazione imponendo come obiettivo la minimizzazione del numero di segnali da inviare al cluster. Il risultato di tale simulazioni da i segnali da inviare al cluster, presenti in gura Figura segnali da inviare ai cluster Di tali segnali ne blocchiamo uno: cluster7 : 0.01euro, 1.00kW, 02 : 00, [2 09 : : 00] Il ricompenso da dare agli utenti per le riduzioni di carico è di 7.8 e. La soluzione trovata, dopo la simulazione della terza sessione del mercato intraday, è la seguente: Guadagno dell'aggregatore= e Ricompenso per i cluster = 7.8 e Facciamo una simulazione impostando l'orizzonte temporale di ottimizzazione dalle 08:00 alle 24:00 del secondo giorno, per simulare la quarta sessione di mercato intraday. I risultati ottenuti sono rappresentati in gura 6.28 Ipotizziamo che un'oerta presentata dall'aggregatore sia accettate dal mercato: [2 10 : : 00] : 902kW Tale oerta fa ricavare all'aggregatore 126,28 e. Facciamo una seconda simulazione imponendo come obiettivo la minimizzazione del numero di segnali da inviare al cluster. Il risultato di tale simulazioni da i segnali da inviare al cluster, presenti in gura Di tali segnali ne blocchiamo uno: cluster4 : 0.01euro, 1.00kW, 03 : 00, [2 09 : : 00] Il ricompenso da dare agli utenti per le riduzioni di carico è di 4.65 e. I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 129

143 Le simulazioni sul mercato intraday Figura soluzione quarta sessione intraday Figura segnali da inviare ai cluster I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 130

144 Le simulazioni sul mercato intraday La soluzione trovata, dopo la simulazione della quarta sessione del mercato intraday, è la seguente: Guadagno dell'aggregatore= e Ricompenso per i cluster = 4.65 e Facciamo una simulazione impostando l'orizzonte temporale di ottimizzazione dalle 12:00 alle 24:00 del secondo giorno, per simulare la quinta sessione di mercato intraday. I risultati ottenuti sono rappresentati in gura 6.30 Figura soluzione quinta sessione intraday Ipotizziamo che un'oerta presentata dall'aggregatore sia accettate dal mercato: [2 10 : : 00] : 902kW Tale oerta fa ricavare all'aggregatore e. Facciamo una seconda simulazione imponendo come obiettivo la minimizzazione del numero di segnali da inviare al cluster. Il risultato di tale simulazioni da i segnali da inviare al cluster, presenti in gura Di tali segnali ne blocchiamo uno: cluster5 : 0.01euro, 1.00kW, 03 : 00, [2 19 : : 00] I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 131

145 Le simulazioni sul mercato intraday Figura segnali da inviare ai cluster Il ricompenso da dare agli utenti per le riduzioni di carico è di 5.2 e. La soluzione trovata, dopo la simulazione della quinta sessione del mercato intraday, è la seguente: Guadagno dell'aggregatore= e Ricompenso per i cluster = 5.2 e Facciamo una simulazione impostando l'orizzonte temporale di ottimizzazione dalle 16:00 alle 24:00 del secondo giorno, per simulare la sesta sessione di mercato intraday. I risultati ottenuti sono rappresentati in gura 6.32 Ipotizziamo che tutte e tre le oerte presentate dall'aggregatore siano accettate dal mercato: [2 19 : : 00] : 175kW [2 20 : : 00] : 509kW [2 21 : : 00] : 164kW Tale oerta fa ricavare all'aggregatore e. Facciamo una seconda simulazione imponendo come obiettivo la minimizzazione del numero di segnali da inviare al cluster. Il risultato di tale simulazioni da i segnali da inviare al cluster, presenti in gura Di tali segnali blocchiamo quelli relativi ai cluster ancora liberi: cluster8 : 0.01euro, 1.00kW, 03 : 00, [2 20 : : 00] cluster9 : 0.01euro, 1.00kW, 03 : 00, [2 19 : : 00] cluster10 : 0.01euro, 1.00kW, 03 : 00, [2 19 : : 00] Il ricompenso da dare agli utenti per le riduzioni di carico è di 9.03 e. La soluzione trovata, dopo la simulazione della sesta sessione del mercato intraday, è la seguente: I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 132

146 Le simulazioni sul mercato intraday Figura soluzione sesta sessione intraday Figura segnali da inviare ai cluster I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 133

147 Le simulazioni sul mercato intraday Guadagno dell'aggregatore= e Ricompenso per i cluster = 9.03 e Le richieste di essibilità ricevute da ogni cluster sono riassunte nella tabella 6.14 nel formato: cluster, prezzo da pagare ad ogni consumatore, riduzione di volume richiesta, consumer timeslot iniziale della richiesta di essibilità e consumer timeslot nale della richiesta di essibilità. Cluster Prezzo Volume time slot di inizio time slot di ne cluster 1 0, : :00 cluster 2 0, : :00 cluster 3 0, : :00 cluster 4 0, : :00 cluster 5 0, : :00 cluster 6 0, : :00 cluster 7 0, : :00 cluster 8 0, : :00 cluster 9 0, : :00 cluster 10 0, : :00 Tabella Richieste di essibilità inviate ai cluster Riassumiamo l'esito dell'intera simulazione in tabella 6.15 Sessione di mercato Guadagno dell'aggregatore Ricompenso per i cluster Day-ahead Sessione intraday I Sessione intraday I Sessione intraday I Sessione intraday I Sessione intraday I Sessione intraday I Totale Tabella Esito dell'intera simulazione Il consumo dell'intera Load Area è mostrato in gura Il consumo attuale è rappresentato dalla linea blu, cioè il consumo della Load Area una volta I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 134

148 Le simulazioni sul mercato intraday che le richieste di essibilità sono state inviate ai cluster. I valori minimi e massimi consentiti sono rappresentati dalle linee rosse tratteggiate. La linea rossa tratteggiata centrale rappresenta il carico nominale, cioè il consumo della Load Area se le richieste di essibilità non sono inviate ai cluster. Figura consumo della Load Area La essibilità raccolta dall'aggregatore è mostrata in gura 6.35, dove in blu è rappresentata l'energia raccolta per soddisfare le oerte accettate nelle sessioni di mercato precedenti e in rosso l'energia raccolta per le oerte presentate dall'aggregatore nella sesta sessione del mercato intraday e accettate dal mercato. Figura la essibilità raccolta e suo utilizzo I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 135

149 La simulazione completa 6.5 La simulazione completa In questo paragrafo viene presentata una simulazione completa fatte per testare come l'aggregatore si comporta in una sessione di mercato day-ahead, seguita da due sessioni di mercato intraday, dovendo fornire alcuni servizi CRP. Consideriamo, infatti, il caso in cui l'aggregatore abbia stipulato dei contratti bilaterali con altri partecipanti al sistema energetico in cui si impegna a fornire loro una determinata quantità di energia per archi temporali ssati (di un'ora al giorno). Il servizio CRP può essere attivato o disattivato dal cliente dell'aggregatore in base alle proprie necessità. Il servizio può essere attivato no ad un'ora prima dell'inizio dell'arco temporale di consegna, stabilito da contratto. Nel seguente esempio consideriamo 5 cluster (tabella 6.16). I cluster sono caratterizzati da diversi livelli di adabilità e di sensibilità al prezzo. Nome del cluster Numero di utenti appartenenti al prezzo Adabilità Sensibilità al cluster cluster cluster cluster cluster cluster Tabella I cluster Le richieste di essibilità generate sono 846 per ogni cluster (per un totale di 4230 segnali prezzo-volume). I segnali di prezzo-volume corrispondenti alle richieste sono caratterizzati dai seguenti parametri: 2 possibili livelli di prezzo: 0.01 e 0.02 e; 3 possibili livelli di riduzione di volume: 0.5, 0.75, e 1 kw, che corrispondono, rispettivamente, a un consumo massimo di 2.5, 2.25 e 2 kw. 3 diverse durate della richiesta di essibilità: 4, 8 e 12 consumer timeslot, cioè, rispettivamente, 1, 2 e 3 ore. Il comando utilizzato per generare tali dati è il comando batch. Nella tabella 6.17 sono riportati i dettagli sul processo di generazione delle proposte. I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 136

150 La simulazione completa Tipo di proposte. Dati in input del comando batch Numero di proposte in formato: prezzo volume durata (in consumer timeslot=15min.) - step fra una proposta e l'altra (in consumer time slot)- [ giorno e ora di inizio - giorno e ora di ne] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] 46 Tabella Le proposte I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 137

151 La simulazione completa Per quanto riguarda il prezzo di mercato, la gura 6.36 ne mostra l'andamento in un orizzonte temporale di 48 ore. Figura L'andamento del prezzo di mercato La gura 6.37 mostra il limite massimo e quello minimo di carico consentiti (linee rosse) e il prolo nominale di carico della Load Area (linea blu), ottenuto come somma delle baseline del prolo di carico di ogni cluster. Figura carico nominale della Load Area Facciamo una simulazione impostando l'orizzonte temporale di ottimizzazione dalle 00:00 alle 24:00 del secondo giorno, per simulare la sessione di mercato day-ahead. I risultati I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 138

152 La simulazione completa ottenuti sono rappresentati in gura Figura soluzione Day-Ahead Ipotizziamo che due oerte presentate dall'aggregatore siano accettate dal mercato: [2 07 : : 00] : 1000kW [2 10 : : 00] : 420kW Tali oerte fanno ricavare all'aggregatore 193 e, nella simulazione successiva vedremo quale è il ricompenso che l'aggregatore deve dare ai cluster per ottenere tale quantità di energia da immettere sul mercato. In modo da ottenere i costi da sottrarre al ricavo. Facciamo una seconda simulazione imponendo come obiettivo la minimizzazione del numero di segnali da inviare al cluster. Il risultato di tale simulazioni da i segnali da inviare al cluster, presenti in gura Di tali segnali ne blocchiamo due: cluster3 : 0.02euro, 1.00kW, 03 : 00, [2 06 : : 00] cluster5 : 0.02euro, 1.00kW, 03 : 00, [2 09 : : 00] I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 139

153 La simulazione completa Figura segnali da inviare ai cluster Il ricompenso da dare agli utenti per le riduzioni di carico è di e. La soluzione trovata, dopo la simulazione della sessione del mercato day-ahead, è la seguente: Guadagno dell'aggregatore= e Ricompenso per i cluster = e Facciamo una simulazione impostando l'orizzonte temporale di ottimizzazione dalle 08:00 alle 24:00 del secondo giorno, per simulare la prima sessione di mercato intraday. Inoltre in questa sessione s'ipotizza che un cliente richieda l'attivazione del servizio CRP, dalle 15 alle 16 del secondo giorno di un quantitativo di energia pari a 100kW (gura 6.40). Figura servizi CRP I risultati ottenuti sono rappresentati in gura 6.41 I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 140

154 La simulazione completa Figura soluzione prima sessione intraday I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 141

155 La simulazione completa Ipotizziamo che un'oerta presentata dall'aggregatore sia accettata dal mercato: [2 08 : : 00] : 960kW Tali oerte fanno ricavare all'aggregatore e. Facciamo una seconda simulazione imponendo come obiettivo la minimizzazione del numero di segnali da inviare al cluster. Il risultato di tale simulazioni da i segnali da inviare al cluster, presenti in gura Figura segnali da inviare ai cluster Di tali segnali ne blocchiamo uno: cluster1 : 0.01euro, 1.00kW, 02 : 00, [2 08 : : 00] Il ricompenso da dare agli utenti per le riduzioni di carico è di 5.2 e. La soluzione trovata, dopo la simulazione della prima sessione del mercato intraday, è la seguente: Guadagno dell'aggregatore= e Ricompenso per i cluster = 5.2 e Facciamo una simulazione impostando l'orizzonte temporale di ottimizzazione dalle 12:00 alle 24:00 del secondo giorno, per simulare la seconda sessione di mercato intraday. I risultati ottenuti sono rappresentati in gura 6.43 Ipotizziamo che le oerte presentate dall'aggregatore siano accettata dal mercato: [2 13 : : 00] : 360kW [2 13 : : 00] : 360kW Tali oerte fanno ricavare all'aggregatore e. Facciamo una seconda simulazione imponendo come obiettivo la minimizzazione del numero di segnali da inviare al cluster. Il risultato di tale simulazioni da il segnale da inviare ai cluster 2 e 4, che sono: cluster2 : 0.02euro, 1.00kW, 03 : 00, [2 14 : : 00] I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 142

156 La simulazione completa Figura soluzione seconda sessione intraday I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 143

157 La simulazione completa cluster4 : 0.02euro, 1.00kW, 03 : 00, [2 13 : : 00] Il ricompenso da dare agli utenti per le riduzioni di carico è di e. La soluzione trovata, dopo la simulazione della seconda sessione del mercato intraday, è la seguente: Guadagno dell'aggregatore= 75.8 e Ricompenso per i cluster = e Le richieste di essibilità ricevute da ogni cluster sono riassunte nella tabella 6.18 nel formato: cluster, prezzo da pagare ad ogni consumatore, riduzione di volume richiesta, consumer timeslot iniziale della richiesta di essibilità e consumer timeslot nale della richiesta di essibilità. Cluster Prezzo Volume time slot di inizio time slot di ne cluster 1 0, : :00 cluster 2 0, : :00 cluster 3 0, : :00 cluster 4 0, : :00 cluster 5 0, : :00 Tabella Richieste di essibilità inviate ai cluster Riassumiamo l'esito dell'intera simulazione in tabella 6.19 Sessione di mercato Guadagno dell'aggregatore Ricompenso per i cluster Day-ahead Sessione intraday I Sessione intraday I Totale Tabella Esito dell'intera simulazione Il consumo dell'intera Load Area è mostrato in gura Il consumo attuale è rappresentato dalla linea blu, cioè il consumo della Load Area una volta che le richieste di essibilità sono state inviate ai cluster. I valori minimi e massimi consentiti sono rappresentati dalle linee rosse tratteggiate. La linea rossa tratteggiata centrale rappresenta il carico nominale, cioè il consumo della Load Area se le richieste di essibilità non sono inviate ai cluster. I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 144

158 La simulazione sull'adattamento dell'aggregatore al curtailment del DSO Figura consumo della Load Area La essibilità raccolta dall'aggregatore è mostrata in gura 6.45, dove in verde è rappresentata l'energia raccolta per fornire i servizi CRP, in blu l'energia raccolta per soddisfare le oerte accettate nelle sessioni di mercato precedenti e in rosso l'energia raccolta per le oerte presentate dall'aggregatore nella seconda sessione del mercato intraday e accettate dal mercato. Figura la essibilità raccolta e suo utilizzo 6.6 La simulazione sull'adattamento dell'aggregatore al curtailment del DSO In questo paragrafo viene presentata le simulazione fatta per testare come l'aggregatore modica il prolo di carico della Load Area in seguito ad un curtailment. I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 145

159 La simulazione sull'adattamento dell'aggregatore al curtailment del DSO Si ricorda che il curtailment è una richiesta di riduzione di carico da parte del DSO, che limita gli eetti payback. In pratica, se il DSO nota che l'eetto payback incide notevolmente sul carico totale della Load Area, aumentandolo talmente tanto da creare problemi tecnici per la rete, attua il curtailment: chiede, cioè, all'aggregatore di rivedere il proprio programma di raccolta di essibilità in modo che l'eetto payback non incida negativamente sul carico della Load area, nelle fasce orarie critiche. Nel seguente esempio consideriamo 4 cluster (tabella 6.20). I cluster sono caratterizzati da diversi livelli di adabilità e di sensibilità al prezzo. Nome del cluster Numero di utenti Adabilità Sensibilità al appartenenti al prezzo cluster cluster cluster cluster cluster Tabella I cluster Le richieste di essibilità generate sono 233 per ogni cluster (per un totale di 932 segnali prezzo-volume). I segnali di prezzo-volume corrispondenti alle richieste sono caratterizzati dai seguenti parametri: 2 possibili livelli di prezzo: 0.01 e 0.02 e; 2 possibili livelli di riduzione di volume: 0.5 e 1 kw, che corrispondono, rispettivamente, a un consumo massimo di 2.5 e 2 kw. 2 diverse durate della richiesta di essibilità: 8 e 12 consumer timeslot, cioè, rispettivamente, 2 e 3 ore. Il comando utilizzato per generare tali dati è il comando batch. Nella tabella 6.21 sono riportati i dettagli sul processo di generazione delle proposte. Inoltre in questa sessione s'ipotizza che un cliente richieda l'attivazione del servizio CRP, dalle 11 alle 13 del secondo giorno di un quantitativo di energia pari a 100kW. Per quanto riguarda il prezzo di mercato, la gura 6.46 ne mostra l'andamento in un orizzonte temporale di 48 ore. I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 146

160 La simulazione sull'adattamento dell'aggregatore al curtailment del DSO Tipo di proposte. Dati in input del comando batch Numero di proposte in formato: prezzo volume durata (in consumer timeslot=15min.) - step fra una proposta e l'altra (in consumer time slot)- [ giorno e ora di inizio - giorno e ora di ne] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] [1-00: :00] 47 Tabella Le proposte Figura L'andamento del prezzo di mercato I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 147

161 La simulazione sull'adattamento dell'aggregatore al curtailment del DSO La gura 6.47 mostra il limite massimo e quello minimo di carico consentiti (linee rosse) e il prolo nominale di carico della Load Area (linea blu), ottenuto come somma delle baseline del prolo di carico di ogni cluster. Figura carico nominale della Load Area Facciamo una simulazione impostando l'orizzonte temporale di ottimizzazione dalle 00:00 alle 24:00 del secondo giorno, per simulare la sessione di mercato day-ahead. I risultati ottenuti sono rappresentati in gura 6.48 e in gura Ipotizziamo che il DSO ritenga che l'eetto payback crei disagi, poiché sostiene che la rete non riesca a supportare il carico creato dal processo di raccolta di essibilità dell'aggregatore, nella fascia oraria dalle 16 alle 17 del secondo giorno. Per questo avviene il curtailment in cui il DSO richiede una riduzione del 20% sulla essibilità raccolta, nella simulazione vediamo che viene cambiato il limite massimo di carico consentito (gura 6.50). I risultati ottenuti sono rappresentati in gura 6.51 e in gura Come possiamo notare da un confronto tra le gure 6.49 e 6.52 le oerte che l'aggregatore può presentare al mercato sono diverse poiché è cambiata la quantità di energia raccolta dall'aggregatore. Con il curtailment, infatti, la quantità che l'aggregatore riesce a presentare sul mercato è minore. I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 148

162 La simulazione sull'adattamento dell'aggregatore al curtailment del DSO Figura soluzione Day-Ahead I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 149

163 La simulazione sull'adattamento dell'aggregatore al curtailment del DSO Figura la essibilità raccolta e suo utilizzo Figura Il curtailment da parte del DSO I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 150

164 La simulazione sull'adattamento dell'aggregatore al curtailment del DSO Figura soluzione Day-Ahead con curtailment I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 151

165 La simulazione sull'adattamento dell'aggregatore al curtailment del DSO Figura la essibilità raccolta e suo utilizzo I RISULTATI DELLE SIMULAZIONI DEL MODELLO DI OTTIMIZZAZIONE 152

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