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Évaluation des opportunités économiques pour une unité de stockage de grande taille sur le marché de l'électricité de New-York

Adrien Barbry

Mémoire de maîtrise (2017)

[img] Accès restreint: Personnel autorisé jusqu'au 30 octobre 2018.
Citer ce document: Barbry, A. (2017). Évaluation des opportunités économiques pour une unité de stockage de grande taille sur le marché de l'électricité de New-York (Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal). Tiré de https://publications.polymtl.ca/2626/
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Résumé

Les progrès réalisés au cours des dernières années dans le domaine du stockage d’électricité ont permis l’émergence de technologies plus performantes et moins coûteuses, en particulier dans le secteur des batteries. Ces progrès permettent aujourd’hui d’envisager le déploiement du stockage à grande échelle sur les réseaux électriques. Cette technologie pourrait bénéficier aux différents acteurs du système : elle pourrait faciliter, pour l’opérateur de réseau, la gestion de l’équilibre entre production et consommation ; elle pourrait permettre aux producteurs (en particulier d’énergies renouvelables) de lisser leur production ; ou encore permettre aux consommateurs de se couper du réseau en couplant production renouvelable décentralisée et stockage. L’utilisation qui est faite du stockage dépend donc de son propriétaire. Ce travail se concentre sur le cas d’une unité de stockage appartenant à un investisseur privé, souhaitant tirer profit de la volatilité des prix sur les marchés de l’électricité. Il s’agit plus précisément de profiter des périodes de faibles consommations (et de faibles prix) pour charger notre unité de stockage, puis de la décharger lors des périodes de fortes consommations (et de prix élevés). Cette utilisation du stockage est communément appelée arbitrage. Cependant, une telle utilisation du stockage pourrait avoir un impact significatif sur les prix de l’électricité : en réduisant l’écart de consommation entre les périodes de creux et les périodes de pic, l’écart de prix pourrait également diminuer. Le défi pour un investisseur disposant d’une unité de stockage de grande taille et souhaitant faire de l’arbitrage consiste donc à tenir compte de l’impact de ses opérations sur les prix de marché lors de sa prise de décision. L’objectif de ce travail est donc de proposer un modèle permettant à l’opérateur d’évaluer cet impact, et d’optimiser sa stratégie sur les marchés. Cette approche permettra par la même occasion d’apprécier la manière dont les prix sur les marchés de l’électricité pourraient évoluer à la suite de l’intégration massive du stockage. Pour cela, nous avons étudié les données historiques du marché de l’électricité de l’état de New-York, afin d’en modéliser la courbe d’offre, permettant d’établir une relation entre les quantités mises en jeu sur le marché et les prix. Des bornes inférieure et supérieure sur cette courbe sont également modélisées, en utilisant la méthode des regressions quantiles, pour tenir compte de sa variabilité. Ces bornes sont ensuite utilisées dans un modèle d’optimisation robuste permettant l’élaboration d’une stratégie optimale pour l’opérateur de stockage. Le modèle proposé permet de représenter l’aversion au risque d’un opérateur souhaitant se protéger de possibles pertes financières. Grâce à cette approche nouvelle, l’opérateur de stockage peut bénéficier de profits élevés tout en réduisant le risque d’encourir des pertes financières.----------Abstract Over the last years, great progress have been achieved in the field of energy storage. They created more efficient and less costly technologies, raising the possibility of a large-scale deployment of energy storage. These technologies may benefit the different power system stakeholders. It may facilitate the power system operator’s mission to guarantee the balance between the supply and the load, it may allow the renewable energy producers to smooth their output, or even enable the consumers to be independent from the network, using both local production and storage. Our work focuses on the case where the storage facility is owned by a private investor who seeks to benefit from the market price volatility. More specifically, the storage can be used in the following way: electricity can be purchased to charge the facility during the low demand (and low prices) periods, and electricity can be sold to discharge the facility during the high demand (and high prices) periods. This application is commonly referred to as arbitrage. However, these operations could have a significant impact on the market prices. Since it reduces the gap between the off-peak demand and the peak demand, it would also reduce the price gap. Hence, it raises a challenge for the operator of a large-scale energy storage facility wishing to do arbitrage. This operator has to take into account the impact of its operations on the market price when planning the storage operations. This work aims at developing a model to simultaneously assess this impact, and optimize the storage strategy. This approach will also allow to assess the evolution of market prices that would be provoked by the massive integration of energy storage. To this end, we model the supply curve from the New-York state electricity market based on historical data. It provides a relation between the quantity of electricity offered on the market and the price. Lower and upper bounds on this curve are also modeled, using the quantile regression methodology, to account for its variability. These bounds are then used as an input in a robust optimization model that aims at defining optimal strategies for the storage operator. The proposed model accounts for the risk-aversion of the operator, who seeks to be immunized against potential financial losses. This novel approach allows to reduce significantly the loss exposure for the storage operator, while maintaining reasonnably high expected profits.

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Département: Département de mathématiques et de génie industriel
Directeur de mémoire/thèse: Miguel F. Anjos et Erick Delage
Date du dépôt: 30 oct. 2017 11:45
Dernière modification: 30 oct. 2017 11:45
Adresse URL de PolyPublie: https://publications.polymtl.ca/2626/

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