Optimal bidding strategies in the Italian electricity markets

During the last two decades, following the gradual liberalization of the electricity market after the Bersani decree in 1999, the sale of electricity has increasingly come closer to an imperfect competitive system. In this new sequential market reality, characterized by heterogeneous operating features, each power plant needs to follow an energy offering strategy, also called bidding strategy, in order to maximize profits derived from participation in the market phases. In this thesis work, the relationships between different energy markets are analyzed, representing the very foundations of the development of optimal prices and quantities models for a single production unit with a limited production capacity. In particular, we consider the Day-Ahead Market (MGP), the Dispatching Service Market (MSD) -further decomposed in the Balancing Market (MB) and the MSD ex-ante market-, and the Secondary Reserve (RS). The first developed model explores the Balancing Market (MB), in which as an exogenous variable we use the expected value of the output of the Day-Ahead Market (MGP), labeled System Marginal Price (SMP). We define the payoff uncertainty coming from market mechanism under a probabilistic framework. Subsequently, we expand and update the model including the MSD ex-ante, along with the Secondary Reserve (RS) for real-time balancing, thus obtaining a Mixed Integer Non Linear Programming (MINLP) type optimization problem.

Strategie di offerta ottimali nei mercati elettrici italiani. Negli ultimi due decenni, con la progressiva liberalizzazione del mercato elettrico dopo il decreto Bersani del 1999, la vendita di energia elettrica si è avvicinata sempre di più ad un sistema competitivo imperfetto. In questa nuova realtà di mercati sequenziali, con caratteristiche operative eterogenee, ciascuna centrale deve seguire una strategia di offerta energetica, detta anche strategia di bidding, al fine di massimizzare il profitto ottenibile dalla partecipazione alle fasi di mercato. In questa tesi vengono analizzate le relazioni tra i diversi mercati, in quanto costituiscono la base dello sviluppo di modelli di prezzi e quantità ottimali per una singola unità produttiva con una capacità produttiva limitata. In particolare, abbiamo considerato il Mercato del Giorno Prima (MGP), il Mercato dei Servizi di Dispacciamento (MSD) -suddiviso in Mercato del Bilanciamento (MB) e MSD ex-ante- e la Riserva Secondaria (RS). Il primo modello sviluppato esplora il Mercato di Bilanciamento (MB), nel quale come variabile esogena utilizziamo il valore atteso dell'output del Mercato del Giorno Prima (MGP), detto System Marginal Price (SMP). Abbiamo definito l'incertezza del profitto derivante dai meccanismi di mercato attraverso un approccio probabilistico. Successivamente il modello è stato espanso ed aggiornato includendo l'MSD ex-ante in parallelo con la Riserva Secondaria RS per il bilanciamento in tempo reale, ottenendo così un problema di ottimizzazione di tipo MINLP (Mixed Integer Non Linear Programming).