A medida que los participantes en el mercado de ERCOT anticipan el valor de los resultados del estudio Load Lost Load (VOLL) para el verano de 2024, se intensifica el interés en las repercusiones de los ajustes de VOLL. Las preocupaciones se centran en sus efectos sobre los precios al por mayor, la dinámica del mercado y los consumidores de uso final. Con cambios sustanciales en el panorama de ERCOT desde la última valoración económica de la carga perdida en 2013, marcada por la transición energética, el progreso tecnológico y la evolución del diseño del mercado, la necesidad de un análisis DE VOLL actualizado es inconfundible.
Este artículo persigue dos objetivos:
(1) Presentar una metodología comercial para desarrollar un gemelo digital del motor de precios de escasez de ERCOT, utilizando protocolos nodales de ERCOT para permitir a los participantes del mercado evaluar el impacto de las modificaciones al valor de la carga perdida (VOLL) en la formación de precios; y
(2) Abogar por la recalibración oportuna de VOLL, en conjunto con los parámetros de diseño de mercado más impulsados por el mercado o los datos. Aunque un VOLL elevado podría amplificar la volatilidad y la escasez de precios, beneficia al mercado al garantizar que la formación de precios y otros elementos críticos del diseño del mercado se calibran con precisión para reflejar las condiciones actuales del mercado. Asumiremos que todas las demás variables se mantienen sin cambios y que el límite de oferta en todo el sistema se mantiene en $ 5.000/MWh y, por lo tanto, desacoplado de VOLL. Esto es clave, ya que históricamente ha habido evidencia de que las curvas de oferta de energía no reflejan correctamente / apropiadamente el valor de las reservas durante ciertos intervalos clave.
A través de varios escenarios, analizamos la impacto de los ajustes de VOLL en los precios en tiempo real para el verano de 2023. Utilizando un gemelo digital basado en Python del motor ORDC de ERCOT, encontramos que aumentar el VOLL de $5.000/MWh a $10,000/MWh duplicaría la escalera de precios de escasez de ORDC, RTORPA, en agosto y septiembre de 2023. Cabe destacar que los aumentos en los precios de VOLL y escasez no deben ser vistos negativamente por los usuarios finales. De hecho, un mercado con parámetros bien diseñados y calibrados con precisión es crucial. Esto garantiza que el mercado señale correctamente cuándo son necesarias acciones para la fiabilidad y la adecuación de los recursos.
Impactos en los precios de los puntos de liquidación en tiempo real de ATC del verano de 2023:
“RTORPA_Current” es el valor liquidado de RTORPA por ERCOT y se muestra como punto de referencia.
Escenario | Agosto de 2023 | Septiembre de 2023 |
|---|---|---|
RTORPA_Current | $7 | $3 |
RTORPA_VOLL_10000 | $33 | $17 |
RTORPA_VOLL_15000 | $59 | $31 |
RTORPA_VOLL_15000_2x_LOLP_SigmaMean | $121 | $64 |
Comprender el valor de la carga perdida (VOLL)
VOLL, o valor de la carga perdida, cuantifica el valor económico de la electricidad para los usuarios finales, especialmente en lo que se refiere a las interrupciones debido a la insuficiente capacidad de reserva. Reconociendo que el valor percibido de la electricidad varía según las clases de clientes, en función de las operaciones comerciales, el estilo de vida o las necesidades esenciales, la estimación de VOLL emplea métodos como encuestas de usuarios finales, mejoradas por la evaluación comparativa regional o macroeconómica. El objetivo es derivar un VOLL unificado a través de medios estadísticos (u otras métricas), representando la carga eléctrica como un activo singular y homogéneo en diversos grupos de usuarios.
Relación entre VOLL y el motor de precios de escasez de ERCOT
En ERCOT, los precios de la electricidad en tiempo real incorporan un componente "administrativo" que utiliza la teoría económica para reflejar la dinámica de la oferta y la demanda. La Curva de Demanda de Reserva Operativa (ORDC) funciona como este componente, introduciendo una escalera de precios, el Adder de Precios de Reserva en Línea en Tiempo Real (RTORPA), al Precio Marginal Locacional (LMP). Esta adición asegura que los precios realmente significan condiciones de escasez de suministro y se integra en el Precio del Punto de Liquidación en Tiempo Real (RT-SPP).
El valor de la carga perdida (VOLL) impacta significativamente el cálculo de la escalera RTORPA. Sin embargo, antes de profundizar en detalles, nuestro objetivo es desarrollar conceptualmente nuestra escalera de precios "administrativa". Esto implica un análisis cualitativo, teniendo en cuenta diversas dimensiones del diseño de mercado de ERCOT y el contexto histórico:
ERCOT es un mercado de energía exclusiva, por lo que la fijación de precios de la energía debe apoyar un nivel adecuado de inversión en recursos. |
Cuando la capacidad de reserva operativa es baja, la probabilidad de cobertizo de carga y el evento de escasez aumenta. |
Los precios finales del sistema deben reflejar el valor marginal de las reservas operativas disponibles porque las reservas reducen la probabilidad de que se produzca un evento de pérdida de carga. |
Los servicios de energía y auxiliares (AS) de no están co-optimizados por el despacho económico con restricciones de seguridad (SCED) de ERCOT en el mercado en tiempo real. El AS se adquiere en el mercado diario y, si es necesario, en el mercado de AS suplementario (SASM). |
Los Recursos que se adjudican COMO (por lo tanto tienen COMO responsabilidad) reservan el AS MWS. |
Por lo tanto, los MWS reservados para AS no están disponibles para SCED en tiempo real a menos que sean liberados por SCED a través de despliegues u otros procesos ERCOT. |
Debido a lo anterior, los altos precios durante los eventos de escasez tienen que ser impulsados por las curvas de oferta de energía de mayor precio. |
Históricamente ha habido evidencia de que las curvas de oferta de energía no reflejan correctamente/apropiadamente el valor de las reservas durante ciertos intervalos clave. |
Por lo tanto, es necesario un complemento administrativo que signifique la importancia y el valor de las reservas. |
En el centro del actual diseño del mercado de precios de escasez de ERCOT (que ha estado vigente durante una década) se encuentra una suposición económica simple pero efectiva:
Los recién llegados a ERCOT deben tener en cuenta que la construcción de precios de escasez de ERCOT no limita las reservas operativas a los Servicios auxiliares (AS) solamente. Las reservas operativas se refieren más generalmente a la capacidad adicional que está disponible en tiempo real, ya sea en línea (RTOLCAP) o fuera de línea (RTOFFCAP) y pueden incluir: COMO que no se ha desplegado, espacio principal en los recursos que no están proporcionando AS, o espacio adicional en los recursos que están proporcionando AS.
Ahora que hemos llegado a la conclusión de que el valor de las reservas operativas en tiempo real es igual al valor de evitar la pérdida de carga, ¿cómo modelamos el valor de “evitar” la pérdida de carga? A pesar de estimar EL VOLL a través de encuestas y benchmarking, es necesario realizar más análisis para determinar el valor de prevenir eventos de desprendimiento de carga. Con el constructo anterior en mente podemos descomponer el valor de la descarga de carga en dos componentes clave:
Probabilidad de deslastre de carga por cada MW de disponibilidad de reserva operativa
Valor de la carga perdida
Al multiplicar los valores de probabilidad de deslastre de carga por VOLL, podemos crear un valor en dólares por MW para cada nivel de disponibilidad de reserva operativa.
Un breve pedazo de historia: el objetivo inicial de ERCOT era desarrollar un SCED en tiempo real que optimizara conjuntamente la energía y utilizara LAS curvas de demanda, pero se desarrolló un enfoque alternativo para un costo mucho menor que se vio para proporcionar beneficios de precios de escasez adecuados similares a la co-optimización en tiempo real, ¡pero sin la necesidad de una verdadera co-optimización en tiempo real! Este es el diseño del mercado que está actualmente en vigor y se implementó en 2013. Este diseño actual del mercado está listo para una revisión con la introducción prevista de un SCED co-optimizado en tiempo real, incluyendo COMO curvas de demanda, como parte de la iniciativa RTC B en 2026.
Estimación y modelización de ORDC
Después de definir el valor de las reservas operativas en tiempo real como el valor derivado de evitar el desprendimiento de carga, segmentamos este valor en dos elementos principales: La probabilidad de desprendimiento de carga y el valor de la carga perdida. Nuestro siguiente paso consiste en calcular cada elemento y su efecto combinado para formular ampliaciones de precios que reflejen la curva de demanda de reserva operativa (ORDC). Para mayor claridad y alineación con los estándares ERCOT, en adelante nos referiremos a la Probabilidad de Desplazamiento de Carga como la Pérdida de Probabilidad de Carga (LOLP).
1) Pérdida de Probabilidad de Carga (LOLP): LOLP para un nivel dado de Reservas en Tiempo Real disponibles es la probabilidad de un evento que puede exceder el nivel de Reservas en Tiempo Real disponibles. Si se produce tal evento, conducirá a un vertimiento de carga firme. Esta probabilidad está determinada por la naturaleza estocástica de los errores de previsión de carga, los errores intermitentes de previsión de recursos renovables y las interrupciones inesperadas de recursos. ERCOT utiliza la variabilidad en los errores de reserva previstos, derivados del proceso de Compromiso de Unidad de Confiabilidad Hora Ancha (HRUC), como respuesta a estas incertidumbres combinadas.
Para capturar el LOLP, ERCOT analiza las estadísticas de error de pronóstico de reservas (media y desviación estándar) en diferentes temporadas y bloques de tiempo, asumiendo una distribución normal para estos errores. Esta suposición permite el cálculo de LOLP para cualquier intervalo dado utilizando la función de distribución acumulativa (CDF) de la distribución normal. Pero hay un elemento más que debe ser considerado antes de que podamos formular nuestro modelo LOLP. ERCOT comienza a tomar acciones fuera del mercado con bastante antelación a las reservas disponibles que se acercan a cero. El impacto de estas acciones debe reflejarse en ORDC. Se selecciona un nivel mínimo de contingencia de reserva (MCL) que actualmente se establece en 3000MW y los LOLPs para niveles de reserva por debajo de MCL se establecen administrativamente en 1. Además, la curva LOLP se desplaza a la derecha por la cantidad MCL. Ver Parcela #1.
Partiendo de esta base, definimos una función Python (denominada “pbmcl” que significa: Probabilidad de reservas que caen por debajo del nivel mínimo de contingencia) para calcular la probabilidad de exceder el MCL, incorporando el impacto del MCL en la probabilidad de desprendimiento de carga para diferentes niveles de reserva. Esta función, fundamental para el desarrollo de nuestro gemelo digital del modelo de precios de escasez de ERCOT, aprovecha la media y la desviación estándar de los pronósticos de reserva con una hora de anticipación, los niveles de reserva y los parámetros adicionales para modelar el LOLP con precisión. Ver Bloque de código #1.
Bloque de código #1
Equipado con la función ‘pbmcl’ que genera probabilidades de pérdida de carga, ahora podemos crear una simulación para una gama de escenarios de reserva. Utilizaremos la desviación media y estándar de los errores de previsión de reserva de una hora de anticipación que ERCOT publicó para el verano de 2023: mu=860,9 MW y sigma=1288,9 MW. Gráfico #1 que ilustra los resultados para diferentes escenarios de MCL.
Parcela #1
En el escenario púrpura, asumimos que no hay un Nivel de Contingencia Mínimo (MCL) administrativo, estableciendo efectivamente MCL a 0. Esto da como resultado una curva que refleja una función de distribución acumulativa típica (FCD) para una distribución normal, basada en la media especificada y la desviación estándar para el verano de 2023. Este escenario ilustra un CDF puro para la Pérdida de Probabilidad de Carga (LOLP), indicando, por ejemplo, que un nivel de reserva de 2.500 MW corresponde a una probabilidad del 10% de desprendimiento de carga. La curva amarilla, sin embargo, introduce ajustes para el MCL administrativo (establecido en 3000MW), reflejando las acciones preventivas fuera del mercado de ERCOT para mitigar mayores probabilidades de pérdida de carga a medida que disminuyen las reservas.
2) VOLL (actualmente fijado en 5.000 $/MWh por protocolo nodal):
El modelo PBMCL calcula la probabilidad de desprendimiento de carga para diferentes niveles de reserva, lo que requiere la inclusión del valor de la carga perdida (VOLL) para transformar estas probabilidades en escalones de precios monetarios ($/MWh). ERCOT categoriza las reservas en grupos de respuesta lentos (RTOFFFCAP) y rápidos (RTOLCAP). Los Adders de Precios en Tiempo Real Offline (RTOFFPA) y Online (RTORPA) emergen de este modelo, correlacionándose con las respectivas capacidades de reserva:h por protocolos nodales):
RTORPA: Representa el valor de la capacidad de reserva en línea en tiempo real (RTOLCAP) capaz de responder inmediatamente después de un evento
RTOFFPA: Representa el valor de la capacidad de reserva fuera de línea en tiempo real (RTOFFCAP) que no está disponible actualmente, pero que podría estar en 30 minutos
Estas dos escalas de precios son esencialmente el producto de las salidas de probabilidad PBMCL y el valor de VOLL (que actualmente se establece en $ 5000 / MWh). Tenga en cuenta que un valor de escalador (llamado marco temporal en nuestra implementación de Python ORDC) se utiliza para escalar los impactos distribucionales del tiempo de respuesta de cada categoría de reserva en la pérdida de probabilidades de carga. Por último, el agregador de precio final de RTORPA está diseñado para incluir RTOFFPA al tiempo que garantiza que la suma del valor del agregado de precio y System Lambda no supere VOLL. Consulte el bloque de código #2.
Bloque de código #2
Validación del modelo ORDC
Antes de examinar los efectos de los diferentes escenarios de VOLL en los precios de escasez, es crucial verificar que nuestro motor de precios ORDC replica con precisión las escalas de precios establecidas de ERCOT. Esto implica comparar la salida RTORPA de nuestro modelo con las escaleras RTORPA publicadas por ERCOT para agosto y septiembre de 2023. Una coincidencia exacta de los valores de RTORPA para todos los intervalos SCED de 5 minutos confirmará la precisión de nuestro modelo. Ver Parcela #2.
Parcela #2
Nuestro modelo se alinea con precisión con ERCOT, como se esperaba. Dado que el ORDC se basa en los protocolos y principios estadísticos establecidos por ERCOT, esta coincidencia confirma la precisión de nuestro modelo. Ahora estamos equipados para explorar cómo los cambios regulatorios a VOLL podrían influir en los precios de escasez y los precios de puntos de liquidación.
Explorando los efectos del aumento de VOLL en los precios de escasez
Esta sección explora los posibles impactos del aumento del VOLL en los precios de escasez del verano de 2023. Examinamos tres ajustes hipotéticos de VOLL a través de nuestro gemelo digital ORDC:
VOLL en $10,000/MWh,
VOLL en $15,000/MWh,
VOLL en $15,000/MWh con una desviación estándar y media de LOLP duplicada.
Analizamos cómo estos cambios podrían afectar los precios de los puntos de liquidación en tiempo real, ofreciendo información sobre los valores RTORPA de ORDC resultantes y su adición a los LMP para la determinación de precios. Asumiremos que todas las demás variables se mantienen sin cambios y que el límite de oferta en todo el sistema se mantiene en $ 5.000/MWh y, por lo tanto, desacoplado de VOLL. Otros componentes de precios, como el Adder de Precio de Implementación de Fiabilidad (RTORDPA), el Tapa de Penalización de Balance de Potencia, los Tapas de Precio de Sombra, los Factores de Cambio, las Curvas de Lambda/Oferta del Sistema u otros mecanismos de disyuntor, también se supone que permanecen sin cambios.
Calculamos los siguientes impactos en los precios (ver tabla abajo y Parcela #3) para el verano 2023 ATC Precios en Tiempo Real de Puntos de Liquidación. Estos son los valores RTORPA de ORDC y deben añadirse a los LMP para llegar a los precios finales en tiempo real de los puntos de liquidación para cada escenario. El escenario actual de RTORPA refleja la escalera de RTORPA tal como se estableció este verano.
Escenario | Agosto de 2023 | Septiembre de 2023 |
|---|---|---|
RTORPA_Current | $7 | $3 |
RTORPA_VOLL_10000 | $33 | $17 |
RTORPA_VOLL_15000 | $59 | $31 |
RTORPA_VOLL_15000_2x_LOLP_SigmaMean | $121 | $64 |
Parcela #3
El gráfico de abajo (Parcela #4) muestra la formación de precios durante el verano de 2023 para el escenario RTORPA VOLL 15000, junto con la Capacidad de Reserva Online en Tiempo Real (RTOLCAP) en MWS en el eje secundario y en el lado derecho de la parcela.
Parcela #4
Conclusiones y consideraciones futuras
Este artículo subraya que es probable que las revisiones de los parámetros del protocolo ERCOT, incluido el VOLL, afecten a los mecanismos de fijación de precios más allá de los efectos directos analizados aquí. Los ajustes en parámetros tales como la tapa de oferta de todo el sistema o las tapas de precios de sombra podrían influir aún más en la formación de precios. Además, la introducción de la escalera RTORDPA en 2015, destinada a mitigar las distorsiones de precios resultantes de las acciones de fiabilidad durante los eventos de escasez, ilustra la complejidad de mantener el equilibrio del mercado e incentivar la disponibilidad de recursos. Esta complejidad pone de relieve la necesidad constante de evaluar y ajustar los mecanismos del mercado para garantizar la fiabilidad y la eficiencia de las señales de precios.
la Referencias:
Varias presentaciones y publicaciones de ERCOT
Fijación de precios de la escasez de electricidad a través de reservas operativas: una ventana de oportunidad de ERCOT (William W. Hogan, 1 de noviembre de 2012)
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