Apresentação no ONS: Volatilidade do PLD, Inconsistência temporal devido a simplificações do modelo e co-otimização da energia e serviços ancilares (reservas) para cumprir com critério n-K
Ver artigo completo publicado no European Journal of Operations Research [Download]
Sobre a volatilidade do PLD, a tese do Murilo Soares [Fazer Download], defendida no departamento de engenharia elétrica da PUC-Rio e orientada pelos professores Alexandre Street e Davi Valladão, mostrou, matematicamente, que a memória do PAR-p introduz no pld um "adiantamento" do benefício esperado futuro da tendência hidrologica atual. Neste caso, um metro cúbico a mais de água que chega no reservatório hoje em vazão tem um impacto significantemente maior que o mesmo metro cúbico a mais caso este fosse oriundo de uma economia em armazenamento no período anterior. Isso é explicado pela expectativa que o PAR-p impõe em um metro cúbico a mais em vazão dentro do Newave e Decomp. Isso está demonstrado e publicado na tese do Murilo, no artigo publicado na European Journal of Operations Research, foi apresentado na principal conferência de otimização estocástica (realizada aqui no Brasil no ano passado), e nas apresentações que realizamos no ONS, disponível no início deste post.
Como o PARp tem reversão à média, o efeito de um choque hoje decai para zero ao longo de alguns períodos. Contudo, dependendo dos coeficientes das vazões anteriores no modelo autorregressivo (PAR-p), esse decaimento pode ser lento e criar uma volatilidade desnecessária devido às alternâncias de expectativas que um modelo de reversão à média produz. Neste caso, estamos introduzindo no preço uma informação ruidosa de expectativas e não de realidade do armazenamento.
Na tese do Murilo, além de alertar para o problema, duas alternativas de solução são estudadas. A tese alerta para o perigo de tentativas que visam mexer diretamente no preço, como propostas de médias móveis que foram apresentadas e discutidas no passado, ao invés de alterar a maneira como o preço é produzido. Qualquer que seja a solução, deve-se preservar sempre a conexão do preço com a operação. Este efeito ainda é agravado pelo fato do modelo de curto prazo ser determinístico no seu primeiro estágio (no decomp). Isso faz com que o preço veja apenas uma tendência que certamente não se realizará. Assim, quando a previsão é frustrada por afluências mais distantes da média condicional, o PLD pode oscilar bastante. Veja a figura neste post que ilustra tal oscilação.
Um exemplo interessante poderia ser pensado em um cenário onde o preço fosse composto por um mercado de ofertas e não mais pelo Newave. Mesmo neste caso, o preço seria determinado por um modelo computacional que determinaria a operação de curto prazo ótima em função das ofertas das hidros e térmicas. Neste caso, a volatilidade do pld, como em qualquer mercado, também seria função de expectativas, mas não mais expectativas de um modelo único. Outros problemas igualmente desafiadores certamente apareceriam. Mas mesmo neste caso, a solução mais adequada não passaria por processos artificiais ex post de suavização do preço, mas sim por como o modelo de operação de curto prazo é afetado pelas expectativas futuras dos agentes embutidas nas ofertas.