Optimal investment portfolio management with hierarchical control for energy markets: An hierarchical control approach for smart grids

Abstract

In the energy supply-demand chain, the connection between generators and load is generally performed by energy retailing companies. As such, they must fulfill the agreements and obligations signed with their customers by acquiring energy from generation companies and delivering it to the purchasers with quality and efficiency. In an ideal scenario, the retailer can maximize its operation’s returns by monitoring energy demand and prices, buying the energy at the lowest available price and providing the exact amount of energy a given client will consume. However, it is a fact that power system dynamics are too complex, especially in recent years, when the implementation of smart grid technologies (such as: renewable and green energy generation, policies to decrease CO2 emissions and small distributed generators, among others) has increased. Therefore, power system dynamics and the tools customarily used for power system planning and operation are becoming inefficient. As a result, it has become necessary to deal with several technical, financial and exogenous variables that may have different models and scales in order to improve energy retail performance; which, in turn, creates the need to propose new models, tools and management strategies to face the challenges of the emerging power system. Traditionally, energy retailers reduce operation uncertainties by making use of hedging strategies and energy portfolio diversification. These strategies require the trade of medium and long term energy assets. The use of assets such as energy derivatives or generation investments helps retailers reduce energy price uncertainties but, at the same time, introduces additional costs that must be considered in the retailer’s cash flow. In the short term operation and planning process, spot market is an additional instrument used to buy the energy required to meet inelastic demand or to sell energy excess. Short term portfolio is considered to be in charge of the market clearing process. Thus, a short term operation is the realization of the assumptions made within the management strategy design, and is reflected as positive or negative profits compared with previous cash flow expectations. Subsequently, tackling the issues of the inclusion of new retailer hedging strategy dynamics, it becomes increasingly relevant to update traditional management methodologies to meet future power system requirements and maximize operational returns. Making use of tools widely used for dynamic problems with high uncertainty levels, constraints and mixed time scales, this thesis proposes a new energy retailer management strategy. Considering system load dynamics, a methodology for an optimal generation plan expansion with technical constraints is used to design a generation matrix; with this result, a medium and long term generation investment plan is obtained, including an expected system operation schedule. The designed generation expansion plan provides technical operation parameters that allow for the safe inclusión of certain amounts of non conventional generation in the operation. Thereupon, future incomes and expenses related to planned generation are used to estimate energy prices while providing the expected energy retailer cash flow. Lastly, from the expected cash flow, a generation budget is provided to the short term portfolio. This budget is used as economic constraint in the short term optimization. In turn, this optimization is in charge of managing the joint operation of: generation plants, alternative generation and energy assets (spot market and forward agreements), to perform feasible market clearing. The market clearing process is made minimizing the operation costs with a dynamic optimization, the obtained short term returns become feedback for the estimated cash flow by measuring the real cash input into the economic balance, and using the profits to pay economic obligations of investments made. Interactively solving the entire problem in proper time scales, an optimal closed loop planing tool for energy retailers is provided. As planning tool, the proposed management strategy requires the use of forecasted data or scenarios that should be integrated with power system elements models, economic models and financial functions to reach a solution. All the aforementioned elements are included in dynamic optimization techniques used to solve the previously described energy retailing problem in a joint and coordinated way.

Resumen: En la cadena de oferta y demanda de energía, en general, la conexión entre los generadores y la carga se establece por medio de las empresas comercializadoras de energía. Las empresas comercializadoras deben cumplir con los acuerdos y obligaciones suscritos con sus clientes, comprando energía proveniente de los generadores y suministrando la misma con calidad y eficiencia a los consumidores. En un escenario ideal, el comercializador busca maximizar las ganancias de esta operación, haciendo seguimiento de la demanda y los precios de la energía, se busca comprar la energía al menor costo posible y preveer la cantidad exacta de energía que utilizarán los clientes. Sin embargo, es un hecho que las dinámicas de las variables del sistema de energía son demasiado complejas, especialmente en los últimos años, donde la introducción de tecnologías de redes inteligentes o Smart grids (tales como: tecnologías de generación alternativas y verdes, políticas para disminuir emisiones de $ CO_2 $ , generación distribuida entre otros) va en aumento. Esto implica que las dinámicas del sistema potencia y las herramientas que tradicionalmente se utilizan en la planificación y operación del sistema eléctrico se están haciendo obsoletas. En consecuencia, con el fin de mejorar el rendimiento de los comercializadores de energía es necesario incluir las nuevas variables técnicas, económicas, exógenas y escalas de tiempo que pueden tener las nuevas dinámicas del sistema; se hace necesario proponer nuevos modelos, herramientas y estrategias de gestión para hacer frente a los nuevos desafíos que traen las trasformaciones que están sufriendo el sistema de potencia. Tradicionalmente, los comercializadores de energía mitigan las incertidumbres de operación haciendo uso de estrategias de apalancamiento y diversificación de su portfolio energético. Esta estrategia de administración requiere hacer uso de instrumentos financieros y derivados energéticos de medio y largo plazo. El uso de derivados de energía o inversiones en generación ayuda a reducir la incertidumbre de los precios, pero, al mismo tiempo, el uso de estos introduce costos adicionales que deben ser considerados en el flujo de caja del comercializador. En la operación y planificación del portafolio de corto plazo de un comercializador, el mercado spot es un instrumento adicional que se utiliza para comprar la energía necesaria para satisfacer la demanda inelástica o vender excesos de energía. El portafolio de corto plazo se considera que es el encargado de igualar la oferta y demanda de energía (Market clearing). Por lo tanto, la operación a corto plazo es la materialización de las suposiciones hechas durante el diseño de la estrategia de gestión y que se ven reflejadas en ganancias positivas o negativas que son comparadas con los flujos de caja proyectados durante el diseño. Por último, para abordar los problemas que implican la inclusión de las nuevas dinámicas del sistema de potencia en las estrategias de apalancamiento de los comercializadores, se deben proponer nuevas estrategias de gestión que sean capaces de operar con las futuras tecnologías del sistema y de maximizar los rendimientos de los comercializadores. Para abordar el problema mencionado, este trabajo propone una nueva estrategia de gestión para comercialización de energía la cual integra herramientas ampliamente utilizadas en problemas dinámicos con alto nivel de incertidumbre, restricciones y que operan en problemas con varias escalas de tiempo. La estrategia propuesta, basada en la curva de carga del sistema, soluciona el problema de planeamiento de la expansión de generación de manera óptima, la metodología usada incluye restricciones técnicas que se utilizan para diseñar una matriz de generación; con este resultado, se obtiene un plan que incluye inversiones en generación mediano y largo plazo y una planeación de la operación esperada del sistema. El plan de expansión diseñado proporciona parámetros de operación técnica que permite incluir de forma segura una cierta cantidad de tecnologías de generación alternativa en la operación. A continuación, los gastos e ingresos esperados relacionados con la generación planificada se utilizan para estimar precios de venta de energía y a su vez el flujo de caja esperado para el comercializador de energía. Por último, a partir del flujo de caja esperado, se crea un presupuesto de generación que se proporciona al portafolio de corto plazo. Este presupuesto se utiliza como una restricción económica en la optimización de este portafolio. Esta optimización está a cargo de la gestión de la operación conjunta de: plantas de generación, la generación de energía no convencional y activos financieros energéticos (mercado spot y contratos forward) para llevar a cabo el equilibrio de la oferta y demanda. Los costos de operación comercializador se minimizan resolviendo la optimización dinámica y ecoómica del balance de energía a lo largo de un horizonte de predicción, los rendimientos producidos en el portafolio de corto plazo se convierten en una retroalimentación para el flujo de caja calculado; midiendo los ingresos reales producido se usan las ganancias para pagar las obligaciones financieras de las inversiones hechas por el comercializador. Resolviendo todo el problema de forma interactiva en escalas de tiempo apropiadas, se crea una herramienta de planificación optima retroalimentada para comercializadores de energía. Como herramienta de planificación, la estrategia propuesta requiere de datos pronosticados o escenarios que deben ser integrados con: modelos de los elementos del sistema de potencia, modelos económicos, funciones financieras y técnicas de optimización dinámica que, operan de una manera conjunta y coordinada para resolver el problema de comercialización de energía descrito anteriormente.