Il problema della pianificazione dell’esercizio di una società di produzione, trasporto e distribuzione dell’energia elettrica verticalmente integrata, per la sua estrema complessità veniva affrontato individuando una gerarchia di orizzonti temporali (medio termine o annuale, settimanale, giornaliero, orario) nei quali veniva progressivamente raffinato il modello del sistema e arricchito l’insieme dei vincoli tecnici da tenere in conto [1-2]. Gli autori del presente rapporto ritengono che anche per la pianificazione di un produttore che operi in un contesto di mercato aperto dell’energia possa essere conveniente conservare il criterio di una gerarchia temporale collegato ad una dettaglio crescente della modellizzazione adottata sia per il sistema di produzione e di trasporto che per il funzionamento del mercato. La procedura SCOOP (Simulazione della Competizione per l’Ottimizzazione delle Offerte di un Produttore) descritta in [3] opera su un intervallo temporale di una settimana e descrive con un buon livello di dettaglio i sottosistemi di produzione (idroelettrico e termoelettrico). Il sottosistema di trasporto viene completamente trascurato ed il funzionamento del Mercato viene rappresentato mediante una linearizzazione della curva di offerta aggregata dei competitori. Il presente rapporto descrive un modello per la pianificazione oraria dei gruppi termici di un produttore che, operando in un mercato aperto, vuole massimizzare i suoi profitti, sfruttando se è possibile a proprio vantaggio la presenza di limiti di trasporto tra aree che influenzano livelli di prezzo definiti dal Gestore di Mercato. Da un punto di vista funzionale tale modello, limitandosi ad un orizzonte temporale più breve, consente di raffinare per ogni singola ora la gestione settimanale del parco termico ottenuta con la procedura SCOOP in quanto è in grado di descrivere il Mercato mediante le singole offerte dei competitori e di tenere in conto il sistema di trasporto controllando i flussi di potenza fra Master Aree. Nel Cap 2 vengono presentate le condizioni di ottimalità di un problema di ottimizzazione. Nel Cap 3 viene presentato il problema di ottimizzazione del Gestore di Mercato che ha il compito di scegliere le offerte più economiche tenendo in conto i limiti massimi di trasporto di potenza attiva fra le Master Aree. Nel Cap.4 vengono descritte le condizioni di ottimo per il problema del Gestore del Mercato; soddisfacendo tali condizioni si ottengono immediatamente anche i prezzi zonali per ogni Master Area. Nel Cap 5 viene presentato il modello di ottimizzazione del produttore nel quale si tiene conto dell’operato del Gestore di Mercato considerando esplicitamente come vincoli le condizioni di ottimo del problema della borsa. Tale problema può essere formulato come un programma quadratico non

convesso che in particolari condizioni presenta più soluzioni locali. Nel Cap.6 viene presentata la procedura GLOB per determinare un punto di partenza per il problema del produttore che appartenga alla regione di attrazione del massimo globale Nel Cap 7vengono infine riportate alcune esperienze numeriche svolte in ambiente MATLAB su un sistema molto piccolo costituito da due aree e due offerte distinte. Malgrado la semplicità del sistema considerato le prove evidenziano la capacità del modello di trattare agevolmente più competitori con curve di offerta distinte anche nel caso in cui la loro offerta aggregata risulta molto irregolare o addirittura discontinua. Inoltre è possibile evidenziare l’apparente paradosso di un profitto più alto da parte del produttore in concomitanza con l’attivazione del vincolo di massimo trasporto tra le due aree. Il Cap. 7 contiene inoltre alcune simulazioni tendenti ad illustrare l’utilizzo della procedura GLOB per la determinazione degli estremi assoluti nel problema del massimo profitto di un produttore.