Agent-based modelling for electricity market : the Italian case study

The restructuring of the Italian electricity market during the last decade has generate the necessity of a deeper analysis of the mechanisms through which market prices and market resolution rules have been defined. A valid solution seems to be the agent-based modelling, which, using a bottom-up approach, is capable of highlighting how the strategic behaviour of the single participants during the decision process, could influence the system as a whole. The purpose of this thesis is to define the main characteristics of agent-based models, in order to study their applicability to electricity markets, with a detailed survey of the principal models developed until now. In particular, It is studied and analysed a computational model developed in the Economic Department of the Iowa State University, The Agent-based Modelling of Electricity Systems (AMES). In order to test the reliability of the model, It is proposed a case study based on the Italian Electricity Market; specifically, it is simulated the Day-Ahead Market (DAM), to analyse the impact of strategic offers of thermal power plants on the market prices. The identification and setting process of input data has required several simplifying assumptions, in addition to a difficult research of reliable information. The obtained results, if still qualitatively coherent with the market solution, in terms of zonal prices and market coupling, point out the model main limits on defining the principal market dynamics of thermal power plant, on which the definition of the electricity provision allocation among different technologies depends. From the results analysis, the need of further future extensions on the model arises, with the purpose of performing a more detailed analysis at zonal level of the strategic power plants, on which the market solution depends.

Il processo di ristrutturazione a cui il mercato elettrico Italiano è stato sottoposto nell’ultimo decennio, ha dato vita alla necessità di analizzare in modo più approfondito i meccanismi attraverso i quali vengono definiti i prezzi e le regole di risoluzione del mercato. Una valida soluzione sembra essere rappresentata dai modelli multi-agente, i quali attraverso un approccio bottom-up sono in grado di evidenziare come gli atteggiamenti strategici dei singoli partecipanti durante il processo decisionale, siano in grado di influenzare il sistema nel suo insieme. Lo scopo di questa tesi è quello di definire le principali caratteristiche dei modelli multi-agente, per studiarne l’applicabilità al mercato elettrico, attraverso una dettagliata indagine dei principali modelli sviluppati fino ad ora. In particolare, viene studiato e analizzato un modello computazionale sviluppato nel dipartimento di economia del Iowa State University, The Agent-Based Modelling of Electricity Systems (AMES). Al fine di testare l’attendibilità del modello, viene proposto un caso studio basato sul mercato elettrico Italiano; nello specifico viene simulato il Mercato del Giorno Prima (MGP) per valutare l’impatto delle offerte strategiche delle centrali termoelettriche sui prezzi di mercato. Il processo di identificazione e adattamento dei dati di input ha richiesto diverse ipotesi semplificative, altre ad un’ardua ricerca di informazioni attendibili. I risultati ottenuti, se pur sempre qualitativamente coerenti con la reale soluzione di mercato, in termini di prezzi zonali e market coupling, evidenziano i principali limiti nel definire alcune dinamiche di mercato proprie degli impianti termici di generazione, da cui dipende la definizione del parco elettrico italiano per la fornitura di energia elettrica. Dall’analisi dei risultati emerge quindi la necessità di ulteriori future estensioni del modello, al fine di svolgere un’analisi più dettagliata a livello zonale dei comportamenti degli impianti definiti strategici, e dai quali dipende la soluzione di mercato.