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Título: RISK-CONSTRAINED OPTIMAL DYNAMIC TRADING STRATEGIES UNDER SHORT- AND LONG-TERM UNCERTAINTIES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): ANA SOFIA VIOTTI DAKER ARANHA

Colaborador(es):  ALEXANDRE STREET DE AGUIAR - Orientador
SERGIO GRANVILLE - Coorientador
Número do Conteúdo: 56114
Catalogação:  23/11/2021 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=56114@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=56114@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.56114

Resumo:
Recent market changes in power systems with high renewable energy penetration highlighted the need for complex profit maximization and protection against price volatility and generation uncertainty. This work proposes a dynamic model to represent sequential decision making in this current scenario. Unlike previously reported works, we contemplate uncertainties in both strategic (long-term) and operational (short-term) levels, all considered as pathdependent stochastic processes. The problem is represented as a multistage stochastic programming model in which the correlations between inflow forecasts, renewable generation, spot and contract prices are accounted for by means of interconnected long- and short-term decision trees. Additionally, risk aversion is considered through intuitive time-consistent constraints. A case study of the Brazilian power sector is presented, in which real data was used to define the optimal trading strategy of a wind power generator, conditioned to the future evolution of market prices. The model provides the trader with useful information such as the optimal contractual amount, settlement timing, and term. Furthermore, the value of this solution is demonstrated when compared to state-of-the-art static approaches using a multistage-based certainty equivalent performance measure.

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