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Title: Sistema Multi-Agente para Apoio à Negociação em Mercados de Electricidade.
Authors: Pereira, Isabel Cecília Correia da Silva P. Gomes
Advisor: Ramos, Carlos Fernando da Silva
Cordeiro, Manuel da Ressurreição
Keywords: Energia electrica
Concorrência económica
Pesquisa de mercado
MASCEM
Sistema Multi-Agent
Mercados de Electricidade
Issue Date: 2004
Abstract: Neste trabalho aplicou-se a tecnologia dos Sistemas Multi-Agente ao estudo de Mercados Competitivos de Electricidade, incidindo no desenvolvimento de protocolos e estratégias de negociação, bem como na análise de cenários para apoio à tomada de decisões. Nos últimos anos, os Mercados de Energia Eléctrica têm sofrido, um processo de reestruturação em que se procura promover a competitividade no sector. Neste âmbito surgiram novas entidades e a forma como as entidades se relacionavam foi substancialmente alterada. Com o aumento da competitividade surgem novas opções de negócio, surgindo diversos modelos de mercado, assentes em diferentes mecanismos de negociação. Novas regras ditam novos comportamentos, obrigando as entidades do sector a um esforço de adaptação de modo a manterem a sua competitividade. A análise do mercado, da sua evolução e de diferentes comportamentos por parte das diversas entidades, torna-se um factor chave. As entidades presentes nestes mercados estão naturalmente distribuídas, são independentes e heterogéneas, cada uma possui os seus objectivos e actua de forma autónoma no sentido de os atingir e interagem entre si no meio onde se encontram. Todas estas características motivaram o desenvolvimento do MASCEM – “Multi Agent Simulator of Competitive Electricity Markets”. O MASCEM é um Simulador Multi-Agente que permite estudar vários modelos de Mercados de Energia Eléctrica e diversos comportamentos por parte das entidades participantes. Foram definidos os protocolos de negociação para o mercado spot de electricidade, funcionando como um modelo em Bolsa, em Contratos Bilaterais e em modelo Misto. O comportamento das entidades de mercado é baseado em estratégias dinâmicas para definição de preços. Desenvolveu-se, ainda, um Algoritmo de Análise de Cenários, que permite estruturar a informação recolhida pelos agentes ao longo do processo de negociação e analisá-la sob várias perspectivas, estabelecendo as opções de negócio e permitindo a sua análise através da aplicação de critérios de decisão baseados em Teoria de Jogos. Com este simulador foram já realizadas várias experiências que permitiram tirar diversas conclusões sobre o trabalho desenvolvido e apontar linhas de acção futuras.
This thesis reports our work on applying Multi-Agent Systems technology to study Competitive Electricity Markets, focusing essentially on the development of negotiation protocols and strategies, and on agents’ decision-making based on the analysis of previewed market scenarios. The electricity industry is experiencing major changes in the structure of its markets and regulations, evolving into a distributed industry in which market forces drive electricity’s price. This industry is becoming competitive; a market environment is replacing the traditional centralized-operation approach. New entities have emerged and the role of existing ones has changed. There are different market rules, based on different negotiation mechanisms. In this context, new modelling approaches that simulate how electric power markets might evolve over time and how market participants might react to the changing environment are welcome. Electricity market entities are heterogeneous and autonomous, have their own objectives and follow their business strategies in order to reach them; they interact among them in a dynamically changing environment. All these characteristics led us to develop MASCEM – Multi-Agent Simulator of Competitive Electricity Markets, and give electricity market entities a tool to support their decisions and to obtain knowledge about market behaviour and evolution. With MASCEM different market models and behaviours are simulated. Negotiation protocols for spot market based on a Pool, Bilateral Contracts and Hybrid model were defined. Agents’ behaviour is based on dynamic strategies, dependent on time and behaviour, in order to adjust price during and between negotiation periods. A Scenario Analysis Algorithm is proposed. This algorithm provides a more complex support to develop and implement dynamic pricing strategies since each agent analyses and develops a strategic bid, for the next period, taking into account not only their previous results but also other players results and expected future reactions. The algorithm is based on analysing several bids under different scenarios, and applying a decision method, based on Game Theory, to select the bid to propose. Several experiences have been made, leading us to achieve some conclusions and define future developments.
Description: Tese de Doutoramento em Engenharia Electrotecnia e de Computadores
URI: http://hdl.handle.net/10348/26
Document Type: Doctoral Thesis
Appears in Collections:OLD - Teses de Doutoramento

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