[en] SPOT PRICE FORECASTING IN THE ELECTRICITY MARKET

• Main Author: LUCIO DE MEDEIROS
• Other Authors: REINALDO CASTRO SOUZA
• Language: pt
• Published: MAXWELL 2004
• Subjects: [pt] ANALISE DE RISCO; [en] RISK ANALYSIS; [pt] MODELOS DE PREVISAO; [en] FORECASTING MODELS; [pt] MERCADO DE ELETRICIDADE; [en] ELECTRICITY MARKET; [pt] FORMACAO DO PRECO SPOT; [en] SPOT PRICE FORMATION; [pt] SISTEMAS NEURO-FUZZY; [en] NEURO-FUZZY SYSTEMS
• Online Access: http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=4777@1; http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=4777@2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.4777

[pt] O objetivo da tese é propor uma metodologia para previsão do preço de curto prazo (spot) da energia elétrica no Brasil baseada em sistemas neuro-fuzzy e nos programas do planejamento da operação do sistema elétrico brasileiro. Com essa abordagem, obtém-se distribuições estimadas do preço spot para o curto prazo com menor dispersão do que as obtidas somente com os programas do planejamento da operação. Além disso, por ser rápido, o sistema de previsão final possibilita análises de cenários ou simulações Monte Carlo. As principais variáveis que afetam o preço spot no Brasil são consideradas, tais como a energia natural afluente e a energia armazenada, entre outras. Ainda, é possível incluir também variáveis que não têm um histórico definido ou dados suficientes para o treinamento, tais como o plano de obras, limites de intercâmbio, demanda etc. Comparações com modelos de redes neurais são feitas. Apresenta-se, também, o estado da arte em modelagem para a política e o mercado de energia elétrica e os principais conceitos de gerenciamento de risco no mercado de eletricidade. === [en] This thesis focuses on spot price forecasting and risk management in the Brazilian electricity industry. It is proposed a new methodology for the problem based on neuro- fuzzy systems and the dispatching and planning operation programs. The main advantage of the approach is to be able to get more informative spot price distributions than using the operation and planning programs alone. Furthermore, it allows Monte Carlo simulations or scenarios analysis as the forecasting system runs in less than 1 minute. The main variables which affect the spot price (inflow river, storage capacity of reservoir, among others) are included in the model. Even variables such as the interchange limits, without a well-defined time series and which could be important, could also be included because of the intrinsic characteristics of each fuzzy model. Comparisons with neural networks models are made. It is also presented the state-of-the-art in the market and politics modelling for the electricity market around the world, as well as some main concepts of the risk management.