MASCEM Multi-Agent Simulator for Competitive Electricity Markets

Multi-Agent Simulator for Competitive Electricity Markets (MASCEM) [Santos G., et al., 2016], [Praça I.et al., 2003], [Pinto T. et al., 2011], [Vale Z. et al., 2011] é um simulador

que pretende contribuir para superar tais desafios e também as limitações dos simuladores referidos. Esta secção descreve o simulador MASCEM em detalhes, apontando as melhorias e modelo de desenvolvimento já planeado e a ser implementado.

O MASCEM é uma ferramenta de modelação e simulação que foi desenvolvida com o objectivo de estudar as complexas operações que ocorrem nos mercados de energia eléctrica. Permite modelar a dinâmica entre os agentes que participam nos mercados, incluindo a interacção entre eles, permite também reunir informação sobre as suas interacções a médio/longo prazo, de forma a auxiliar a decisão dos players de acordo com as suas características e objectivos individuais. Ele é constituído por várias entidades que fazem parte do mercado de electricidade como os produtores, compradores, negociadores, entre outros. Os

palyers definem as suas estratégias e os seus objectivos, mas podem adaptar-se no decorrer da

simulação [Pinto T. et al., 2016]. O simulador também permite definir o modelo que se pretende simular, a estratégia de cada agente, o número e tipo de agentes e o mercado onde vão competir.

2.3.6.1. Estrutura do modelo multiagente

Existem várias entidades envolvidas na negociação no âmbito dos mercados de energia eléctrica, a estrutura do modelo multiagente do MASCEM representa todos os intervenientes as relações que se desenvolvem entre si. Este sistema inclui um agente facilitador de mercado, vendedores, compradores, virtual power players (VPP) [Vale Z. et al., 2011], facilitadores de

VPPs, operador de mercado e operador de sistema. A Figura 2.11 representa a estrutura do MASCEM.

Figura 2.11 - Arquitectura do MASCEM [Vale Z. et al., 2011]

As apostas do MASCEM processam-se nos mercados day-ahead, os períodos de negociação são das 24 horas seguintes ao fim de cada dia. Este inclui agentes facilitadores de mercado que criam vendedores, compradores, negociadores, operador de mercado e operador de sistema. Os compradores representam os consumidores e os distribuidores de electricidade,

o utilizador pode definir o número de compradores e vendedores para cada cenário, especificando as suas características e estratégias.

As características definem-se pelo seu conhecimento relativamente aos preços, os preços preferíveis e a sua capacidade de produção ou o consumo que irá ter, no caso de ser comprador. As suas estratégias definem as acções que o player toma para atingir os seus objectivos. Os vendedores competem entre si de forma a maximizar os lucros, mas colaboram com os compradores para que se atinjam acordos satisfatórios para ambos. Neste domínio da competitividade e colaboração, são testados vários algoritmos e métodos de negociação, pode ainda haver um aumento da competitividade, podendo assim existir negociadores, que representem os interesses de vários compradores, de forma a terem mais poder de mercado.

O facilitador conhece todos os agentes do mercado que se registam previamente e garante o correto funcionamento segundo as regras estabelecidas. O operador de mercado controla o mercado da bolsa.

O operador de sistema é o responsável pela segurança do sistema e de manter todos os condicionalismos nele existente. Este analisa a viabilidade das propostas e resolve problemas de congestionamento que possam ocorrer.

Devido ao significativo aumento de pequenos produtores independentes, a negociar o mercado, surge a necessidade de estes fazerem alianças entre eles, a fim de serem capazes de competir em pé de igualdade com os grandes produtores. Os VPP representam essas alianças. Eles gerem as informações de seus agregados e são vistos no mercado como um agente vendedor ou comprador. Cada VPP é modelado como um sistema multiagente independente, mantendo alto desempenho e permitindo que os agentes sejam instalados em máquinas separadas. Para alcançar esta independência, facilitadores VPP individuais foram criados para gerir as comunicações entre cada VPP e os seus membros, independentemente do resto da simulação [Pinto T. et al., 2016].

Relativamente ao processo de formação de coligações para modelagem de VPP, as três principais actividades na criação da estrutura das coligações são a optimização do valor da coligação e a distribuição do pagamento deve ser considerada no âmbito de um cenário em que os agentes operam em um ambiente dinâmico e dependente do tempo. Isto implica mudanças significativas no modelo de núcleo MASCEM e infra-estrutura de comunicações.

Para vender ou comprar energia no mercado VPP deve verificar a necessidade de energia dos consumidores associados, prever a geração dos produtores agregados, e "salvar" alguma capacidade de energia para garantir uma reserva para compensar a oscilação geração de produtores com tecnologias de recursos naturais.

O VPP pode usar diferentes estratégias de mercado, considerando-se aspectos específicos, tais como produtores de contratos estabelecidos e variam de previsão geração. Os erros de predição aumentar com a distância entre as previsões e os tempos de previsão. Os erros padrão são dados como um por cento da capacidade instalada, uma vez que este é o que os utilitários estão mais interessados em (capacidade instalada é fácil de medir), às vezes eles são dados como a produção média ou em números absolutos.

A modelagem de VPPs alargou o âmbito de procedimentos de negociação no MASCEM, permitindo o estudo de diferentes tipos de negociação fora dos mercados da electricidade habituais.

2.3.6.2. Mercados

O MASCEM engloba vários tipos de mecanismos de negociação que são encontrados nos mercados de electricidade verdadeiros, sendo capaz de simular vários tipos de mercado como mercado de bolsa (Pool), contratos bilaterais, mercado de ajustes e contratos futuros.

No mercado de Bolsa, o operador de mercado inicia a negociação enviando em cada dia um pedido de proposta para cada hora do dia seguinte. Os agentes interessados respondem enviando as suas propostas que vão ser organizadas pelo operador de mercado que posteriormente encontra um preço de mercado. As propostas são depois submetidas ao operador de sistema, que as avalia. O resultado dessa avaliação será a indicação usada pelo operador de mercado para rejeitar ou aceitar as propostas. Depois de comunicado o resultado a cada um dos participantes naquele período de negociação dá-se por terminado esse período.

Nos contratos Bilaterais, são acordos efetuados entre um comprador e um vendedor, são criados a partir de pedidos feitos por compradores ou negociadores e são dirigidos aos vendedores, contendo a quantidade e o preço esperado. O vendedor analisa a sua capacidade de resposta tendo em conta o seu historial e contacta o operador de sistema de forma a ter o aval do mesmo e prosseguir a negociação. No caso de resposta positiva o comprador envia uma contraproposta ao proponente e realiza-se a negociação. Em todos os períodos e neste caso diariamente, as propostas são revistas e/ou renegociadas.

Os mercados Híbridos permitem a existência em simultâneo de uma bolsa e de contratos bilaterais. Os agentes podem decidir optar pelos contratos bilaterais caso lhes seja mais vantajoso. O funcionamento dos contratos bilaterais e da bolsa são iguais aos que foram referidos anteriormente.

2.3.6.3. Estratégias de oferta

Quem participa no mercado pretende ter uma estratégia de oferta de grande lucro, e isso é definido nas características integradas em cada agente que pretende comprar ou vender no mercado. Os agentes têm em conta a experiência no mercado e as expectativas de como o mercado irá evoluir para definir melhor a sua posição. Tanto os agentes vendedores, compradores como negociadores definem estratégias para chegar ao preço a que vão negociar, de forma a tirar o maior proveito possível. O comportamento estratégico dos vendedores e compradores/negociadores é muito semelhante apesar de terem objectivos opostos. Estes podem ainda usar um algoritmo de análise de cenários para obter um maior suporte no

desenvolvimento de uma estratégia dinâmica e adaptada a cada situação quer no tempo quer no comportamento [Praça I. et al, 2005].

2.3.6.4. ALBidS – Adaptive Learning Strategic Bidding System

O MASCEM integra uma plataforma de apoio à decisão, que permite aos jogadores adaptarem automaticamente o seu comportamento estratégico de acordo com o contexto de operação e com os seus próprios objectivos. Esta plataforma é Adaptive Learning Strategic

Bidding System (ALBidS) [Pinto T. et al, 2014] e fornece aos agentes a capacidade de analisar

contextos de negociação, permitindo aos jogadores adaptar o seu comportamento estratégico de acordo com sua situação actual. O ALBidS usa algoritmos de aprendizado de reforço (RLA), e o Teorema de Bayesian da probabilidade, a fim de escolher a estratégia mais adequada para cada contexto. A contextualização é fornecida por meio de uma metodologia de definição de contexto, que analisa contextos similares de negociação (por exemplo, situações semelhantes no passado em matéria de valores de velocidade do vento, intensidade solar, perfis de consumo, os preços do mercado de energia eléctrica e tipos de dias e períodos, ou seja, dias úteis vs. fins de semana, pico ou fora de pico horas de consumo, etc.). Esta contextualização permite RLAs para fornecer o apoio estratégico mais adequado para os intervenientes no mercado dependendo de cada contexto actual. As estratégias ALBidS incluem: redes neurais artificiais, abordagens de mineração de dados, abordagens estatísticas, algoritmos de aprendizado de máquina, a teoria dos jogos, previsão acções jogadores concorrentes ', entre outros.

2.3.6.5. AiD-EM - Adaptive Decision Support for Electricity Markets Negotiations

O processo de aprendizagem dos agentes do MASCEM é realizado usando a ligação do

MASCEM com o AiD-EM (Adaptive Decision Support for Electricity Markets Negotiations)

[Pinto T. et al., 2014]. O AiD-EM fornece o suporte à decisão para os participantes do mercado de electricidade, permitindo que eles adaptem automaticamente seu comportamento estratégico a diferentes contextos de negociação. Além disso, o AiD-EM está equipado com uma metodologia de optimização de portfólio, que permite aos jogadores decidir o investimento de participação que deve ser feito em cada tipo de mercado, a fim de optimizar os lucros potenciais da venda de energia ou minimizar os custos de comprar os montantes necessários [Pinto T. et

al., 2016]. A optimização da carteira considera os preços de mercado previstos que são

esperados em cada mercado alternativo em que o participante apoiado está autorizado a participar (por exemplo, mercado à vista do dia seguinte, cada sessão do mercado intradiário, contratos bilaterais, mercados a termo).

2.3.6.6. MASGriP – SmartGrid simulation platform

Outra plataforma desenvolvida para integrar o MASCEM é a plataforma de simulação

MASGriP, que simula, gere e controla os jogadores mais relevantes que atuam em um ambiente

de SG. O sistema inclui jogadores totalmente simulados, que interagem com agentes de software que controlam o hardware real. Isto permite o desenvolvimento de um sistema complexo capaz de realizar simulações com uma sociedade de agentes que contém ambas as infra-estruturas reais e jogadores simulados, fornecendo os meios para testar abordagens alternativas (como algoritmos Gestão de Recursos de Energia-MRE, procedimentos de negociação, entre muitos outros) em um ambiente de simulação realista [Gomes L. et al, 2014]. Os jogadores simulados em MASGriP foram implementadas para reflectir o mundo real. Estes jogadores incluem alguns operadores, como o operador do Sistema de Distribuição (DSO) e do Operador Nacional do Sistema (ONS). No entanto, a maioria dos jogadores representam recursos energéticos, tais como vários tipos de consumidores (por exemplo, industrial, comercial, residencial), diferentes tipos de produtores (por exemplo, parques eólicos, solares, unidades de co-geração), os veículos eléctricos (EVs), entre outros.

Os agregadores apresentam um papel importante na futura gestão e operação do sistema de alimentação. Alguns exemplos dos agregadores considerados são: VPPs, que pode agregar qualquer outro recurso, incluindo outros agregadores; Fornecedores de Serviços corte (CSP), que os consumidores agregados que participam de programas DR; operadores de SG, que gerem os jogadores que estão contidos em um SG específico. Estes jogadores introduzir um maior grau de complexidade para a gestão do sistema.