I modelli di ottimizzazione costituiscono un utile strumento per simulare i mercati dell’elettricità al fine di comprenderne le dinamiche ed affrontare le sfide che li caratterizzano. A causa della struttura oligopolistica e dei meccanismi di clearing sequenziale che li caratterizzano, un rilevante fattore di vulnerabilità dei mercati dell’elettricità è rappresentato dal possibile esercizio del potere di mercato.

Una quota significativa della capacità di generazione è spesso controllata da un numero ridotto di attori dominanti, che possono influenzare i prezzi. La struttura a più mercati in sequenza, che comporta successive fasi di clearing, offre ulteriori opportunità di manipolazione dei prezzi tramite strategie di offerta, con potenziali gravi conseguenze per i consumatori, quali l’aumento dei prezzi dell’energia e la riduzione dell’efficienza allocativa complessiva dei mercati.

Con la simulazione di condizioni reali mediante modelli di ottimizzazione è possibile individuare le vulnerabilità nelle architetture dei mercati, valutare l’efficacia di misure regolatorie e suggerire strategie per migliorare la competitività, proteggendo i consumatori e favorendo una transizione energetica affidabile.

Il presente studio propone uno strumento innovativo per valutare la possibilità di esercizio di potere di mercato. Viene considerato, in particolare, un mercato elettrico strutturato in tre fasi: il Mercato del Giorno Prima (MGP), il Mercato dei Servizi di Dispacciamento (MSD) e il Mercato di Bilanciamento (MB).

Il gioco competitivo tra i partecipanti al mercato elettrico è un problema di equilibrio con vincoli di equilibrio (EPEC–Equilibrium Problem with Equilibrium Constraints) che viene formulato come un insieme di problemi di livello interconnessi, uno per ogni partecipante al mercato.

Nel problema di ciascun partecipante il livello superiore rappresenta il problema di determinazione dei prezzi di offerta ed il livello inferiore rappresenta le risoluzioni dei diversi mercati, modellate mediante le condizioni di ottimalità dei corrispondenti problemi di programmazione lineare, ottenendo un modello di Programmazione Matematica con Vincoli di Equilibrio (MPEC–Mathematical Programming with Equilibrium Constraints).

Risolvendo un caso studio che rappresenta il mercato italiano in modo semplificato, il modello ha mostrato la sua efficacia nella simulazione dei mercati e nell’individuazione delle strategie di offerta che permettono l’esercizio del potere di mercato.