Optimización binivel aplicada a subastas de servicios complementarios en Chile

Abstract

El presente trabajo aborda la regulación del mercado de subastas de servicios complementarios en Chile, revisando exigencias en los tiempos de prestación de servicio, cuantificación del requerimiento sistémico, administración de la subasta, proceso de determinación de precio máximo, difusión de información pública y deberes y derechos de los generadores participantes del mercado eléctrico de corto plazo. En este contexto, el problema de oferta óptima que enfrenta un agente con múltiples generadores que participa del mercado de subastas en Chile, se modela como un problema binivel optimista estocástico, cuyo nivel superior corresponde al agente que desea maximizar su utilidad esperada y nivel inferior al modelo de despacho del Operador Independiente del Sistema (ISO). Con el objetivo de que el problema pueda ser resuelto como un problema lineal entero mixto, el modelo binivel es transformado a un programa matemático con condiciones de equilibrio (MPEC) y le es aplicada una expansión binaria a la decisión del agente. Para la comprensión del desarrollo del algoritmo se presenta una breve introducción a la teoría de programación lineal y binivel, analizando los supuestos empleados en el modelo. Los experimentos muestran que: i) el algoritmo posee una alta adaptabilidad dando resultados coherentes con la teoría en cada situación estudiada y ii) que el nivel de potencia contratada puede influir en la estrategia de oferta óptima, ya que el agente en escenarios de alta potencia contratada opta por ofertar de tal manera de disminuir el valor de la energía retirada por sus clientes. Por otra parte, la alta adaptabilidad es consecuencia directa de que el agente no impone restricciones sobre el problema del ISO, por lo que calculará la oferta óptima para cada configuración factible del problema de despacho. Para obtener datos numéricos se compara el desempeño del algoritmo con un caso base donde el agente oferta a precio máximo de subasta. Para todos los escenarios empleados la solución óptima obtiene una mayor utilidad y una baja variabilidad entre escenarios, por lo que se considera que es una solución de bajo riesgo. En cuanto a los experimentos de escalabilidad, el método muestra una capacidad de respuesta estable al aumentar los escenarios de oferta y la diferencia mínima entre los posibles valores de oferta del agente. Respecto al número de variables binarias, variables continuas y restricciones del problema, estas crecen linealmente con la cantidad de escenarios y periodos de la subasta, siendo estas las variables de mayor importancia al momento de determinar el tamaño del modelo.