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Thèse

Supply function equilibria on the electricity market

Résumé : Chapitre 1 : Le premier chapitre se concentre sur ce que l'introduction des coûts de montée en puissance dans un cadre théorique apporte au tableau. Les coûts de rampe représentent le fait que les fournisseurs d'électricité encourent des coûts lorsque leur production varie dans le temps. Notre principale contribution est de construire et de justifier comment ces coûts de montée en puissance peuvent être abordés théoriquement. Tout d'abord, nous notons que le fait d'aller à une description temporelle continue du problème nous permet d'apporter à la littérature sur les équilibres de la fonction d'offre de puissants outils mathématiques principalement utilisés dans l'évaluation des options, c'est-à-dire la dynamique stochastique : nous voulons modéliser les coûts de rampe, c'est-à-dire les coûts associés à la variation de la production, tout en conservant l'ingrédient clé apporté par[Klempererer et Meyer, 1989], c'est-à-dire l'incertitude, à travers l'utilisation des brownians, et plus précisément, les processus Ito. Ce faisant, nous faisons face à la question que l'on ne peut pas dériver un brownien, et apporter notre deuxième contribution, un argument physique sur la façon dont les centrales électriques fonctionnent efficacement comme un filtre passe-bas sur nos processus stochastiques, et nous permettent de continuer à construire un modèle traçable de coûts de montée en puissance dans l'incertitude. Troisièmement, nous trouvons dans la littérature une spécification des processus Ito qui permet au modèle de rester traçable. De ces contributions techniques, nous obtenons nos contributions économiques en ayant un modèle riche et traçable qui donne des résultats qui contrastent fortement avec les résultats passés de la littérature. Premièrement, dans le cas spécifique de la demande linéaire et des coûts linéaires, nous obtenons un équilibre de Nash unique, qui contraste avec le continuum habituel des équilibres de Nash dans la littérature sur l'équilibre de la fonction d'offre. Deuxièmement, nos solutions ne sont pas optimales ex-post, ce qui signifie que la collecte d'informations sur l'évolution future prévue de la demande donne lieu à différentes stratégies optimales pour les fournisseurs, ce qui signifie que les producteurs dans notre cadre ont un motif pour soumettre différentes fonctions d'approvisionnement d'une étape de temps à l'autre. Troisièmement, nous avons des solutions en forme fermée qui donnent des prédictions spécifiques sur l'évolution des offres dans l'incertitude, à savoir que lorsque l'incertitude augmente, les fournisseurs soumettent des calendriers d'approvisionnement plus abrupts afin de transmettre davantage de ces chocs à des changements de prix et non de quantités, qui sont coûteux en raison de l'existence de coûts croissants. Enfin, et c'est moins important, notre cadre justifie l'existence de prix négatifs 1 par le fait que les producteurs sont prêts à payer les consommateurs pour consommer davantage afin d'éviter de faire face à de grandes variations dans la production, contrairement aux calendriers positifs partout dans le cas de la littérature sur l'équilibre de la fonction d'approvisionnement. Ces résultats ouvrent la porte à des modèles capables de différencier les marchés day-ahead et intraday et donc d'offrir un cadre dans lequel leurs interactions pourraient être possibles. Chapitre 2 : Dans le deuxième chapitre, nous nous concentrons principalement sur l'analyse de nos données, sur l'élaboration d'une façon de les décrire et sur l'élaboration d'indicateurs de l'incertitude à laquelle les producteurs font face quant à la demande résiduelle qu'ils doivent anticiper lorsqu'ils soumissionnent sur le marché à un jour à venir. Tout d'abord, nous notons que les fonctions d'offre agrégées sur le marché à venir ne peuvent pas être bien saisies par les fonctions paramétriques. Par conséquent, nous concevons une façon de les décrire de façon non paramétrique : nous notons que bien qu'ils ne puissent pas être capturés de façon paramétrique, ils ont toujours une forme en S grossière, et donc quatre parties principales, deux sections extrêmes, et deux sections intérieures séparées par le point d'inflexion de la courbe dans sa section centrale. Nous définissons les points de transition entre ces sections comme étant les points de valeur absolue maximale pour la dérivée et la deuxième dérivée des programmes d'approvisionnement. Cette définition repose sur des estimations de la densité du noyau et est donc non paramétrique. Nous observons qu'en utilisant 5 de ces points, nous sommes capables de capturer environ 98% de la variabilité intrinsèque des programmes d'approvisionnement, et nous nous arrêtons là, bien que notre méthode puisse être utilisée pour définir plus de points non paramétriques. Cette méthode nous permet de définir les points que nous considérons comme comparables d'une enchère à l'autre, ce qui permet d'effectuer une analyse transversale de nos données dans le troisième chapitre. Deuxièmement, nous établissons des approximations de la quantité d'incertitude météorologique à laquelle les producteurs font face et des variables qui saisissent l'information dont disposent les fournisseurs avant de soumissionner et qui devraient donc être contrôlées. En ce qui concerne l'information disponible aux fournisseurs, nous notons que l'effet du temps sur la demande, et plus important encore la température, est bien compris et que nous devons le contrôler. Pour ce faire, nous construisons une température effective pour la France, comme une moyenne de la température localisée pondérée par la population de la région spatiale considérée, afin de capturer l'effet global de la température sur le chauffage. Le reste de notre attention se concentre sur l'élaboration d'une approximation de l'incertitude concernant la production d'énergie renouvelable. Pour ce faire, nous analysons les données spatialisées du vent et de la lumière du soleil, et nous étudions sa structure spatiale. Nous soutenons que l'autocorrélation spatiale est une approximation de l'incertitude associée aux prévisions météorologiques, notant que si ces données affichent plus de gradients spatiaux, il est probable qu'elles seront de moins bonne qualité en raison de la nature numérique des simulations météorologiques utilisées pour prédire le temps, et donc plus incertaines. Notre contribution dans le deuxième chapitre est de fournir un moyen non paramétrique de définir des points comparables à travers les enchères, et une mesure de l'incertitude associée aux prévisions météorologiques. Chapitre 3 : Dans ce chapitre empirique, nous étudions l'impact que l'incertitude sur la demande joue sur la forme des fonctions d'offre globale cachées par les fournisseurs sur le marché français de l'électricité. Nous segmentons notre analyse en différentes parties des fonctions d'approvisionnement afin de montrer comment la forme globale change par rapport à nos variables explicatives. Nous testons certaines des prédictions de notre premier chapitre, principalement que la fonction d'offre devrait voir sa pente augmenter lorsque l'incertitude augmente. Nous notons que la principale incertitude porte sur la forme des calendriers de la demande elle-même. Par conséquent, nous considérons les données disponibles pour les producteurs et nous régressons les calendriers de demande sur ces variables. Ensuite, nous étudions les résidus de ces régressions, et notons plus spécifiquement qu'ils sont hétéroscédastiques. Nous en tirons parti, en régressant le carré de ces résidus sur nos variables, afin de prédire l'amplitude attendue des résidus, c'est-à-dire l'amplitude de l'incertitude de la régression de l'échéancier de la demande. Nous étudions ensuite l'effet de nos différentes approximations de l'incertitude sur la pente des calendriers d'approvisionnement, et notons que si nos approximations de l'incertitude météorologique (par le canal de la production d'énergie renouvelable) ont l'effet attendu, les résultats sont moins clairs pour nos résidus sur les calendriers de la demande. Comme nous travaillons avec des horaires complets dans l'avion quantité-prix, nous effectuons notre analyse résiduelle à la fois sur les prix et les quantités. Nous obtenons donc des estimations de l'incertitude relative à la position d'un point donné de notre calendrier de demande, que ce soit en prix ou en quantité. Dans notre cadre théorique, nous posons l'hypothèse forte que les calendriers de demande sont linéaires et que les chocs de demande sont additifs, c'est-à-dire qu'ils n'ont pas d'impact sur la pente des calendriers de demande. Ces hypothèses donnent à penser que nous ne pouvons pas différencier les chocs en prix ou en quantité, et qu'ils devraient avoir des effets dans la même direction : plus d'incertitude impliquant des courbes d'offre plus raides pour réduire l'ampleur de la fluctuation de la production. Toutefois, nous observons que les effets de l'incertitude sur les prix et les quantités estimées par notre méthode des résidus produisent des effets opposés. Ces deux hypothèses, bien qu'elles soient nécessaires pour obtenir des résultats sous forme fermée, ne sont manifestement pas satisfaites par nos données, et nous pensons qu'il s'agit là d'une voie claire pour l'amélioration du modèle. La contribution du troisième chapitre est de fournir un moyen d'estimer l'incertitude concernant les calendriers de demande auxquels sont confrontés les fournisseurs, et d'estimer comment cette incertitude affecte la forme des calendriers d'approvisionnement à différents points le long de sa longueur totale, c'est-à-dire que nous fournissons un cadre pour décrire comment la forme fonctionnelle des calendriers est affectée par les estimations de l'incertitude à laquelle sont confrontés les fournisseurs.
Mots-clés : marché électricité
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Contributeur : Frédérique Bordignon <>
Soumis le : mardi 17 juillet 2018 - 13:29:16
Dernière modification le : mercredi 31 octobre 2018 - 15:29:14
Archivage à long terme le : : jeudi 18 octobre 2018 - 14:33:17

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Alexis Bergès. Supply function equilibria on the electricity market. Economics and Finance. Ecole des Ponts ParisTech, 2018. English. ⟨NNT : 0001ENPC2018⟩. ⟨tel-01841526⟩

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