Mécanismes d'enchères des marchés de réserve d'électricité : stratégies et apprentissage

Auction mechanisms in electricity ancillary services markets: Strategies and learning

• Auteur / Autrice : Marius Potfer
• Direction : Vianney Perchet
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Mathématiques appliquées
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2023
• Etablissement(s) : Institut polytechnique de Paris
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de mathématiques Hadamard
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : CREST - Centre de recherche en économie et statistique
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Pôle de Statistique

Mots clés

Mots clés libres

Théorie des jeux

Enchères

Apprentissage statistique

Marchés de l'énergie

Game theory

Auctions

Statistical learning

Energy markets

Résumé

Les mécanismes d'ajustement ou réserves, nécessaires à l'équilibrage du système électrique, s'articulent autour de la réserve primaire (FCR) et secondaire (aFRR). À l'origine contractualisées, ces réserves suivent la tendance générale de mise en concurrence et de gestion par marchés ouverts du système électrique : la FCR est gérée par un marché d'enchères au niveau européen et un marché doit également être mis en place pour l'aFRR, d'abord au niveau français puis, à terme, intégré à un marché européen. Un tel marché existe déjà pour l'aFRR en Allemagne, ce qui permet de disposer de quelques années de recul quant à son fonctionnement. De nombreuses études sur les mécanismes d'enchères existent déjà, notamment appliquées aux télécommunications et aux dettes souveraines. Cependant, la mise en place de tels mécanismes pour la gestion des réserves du système électrique soulève de nombreuses questions, en particulier du fait de la répétition de ces enchères et des participants de taille et nature variées. Cette répétition quotidienne ouvre d'ailleurs la voie à la mise en place de stratégies d'apprentissage multi-agents dans le cadre d'un jeu répété, se fondant sur les résultats des enchères passées. Cette thèse vise à caractériser les modalités d'apprentissage permettant à un acteur industriel présent sur les marchés de réserves de l'électricité de tirer parti de la répétition des enchères pour capter de l'information sur les autres participants et ainsi mettre à jour à une fréquence quotidienne les données d'un programme de réponse aux enchères et d'aide à la décision qui sera issu de la théorie des jeux. L'acteur, connaisseur du paysage concurrentiel, sera ainsi en mesure d'optimiser le revenu issu de son positionnement sur les enchères de services système tout en maximisant par ailleurs la valeur procurée par les actifs sous-jacents sur les marchés d'énergie (spot, infrajournalier).

Adjusment mechanisms, also known as ancillary services, are necessary to guarantee the equilibrium of the electrical system. Ancillary services are made of the Frequency Containment Reserve (FCR) and the automatic Frequency Restoration Reserve (aFRR). While they were originally mandatory and paid a uniform price fixed by the regulator, ancillary services follow the global tendency of market transformation into competitive bidding ones that is prevalent in Western Europe: FCR is managed through an European auction market and a market should be implemented for aFRR, first at a national level, then at an European one. Such market already exists in Germany, which provides us with some years of data and feedback. Many studies on auction mechanisms exist, notably for telecommunications or sovereign debts. Yet, implementing such mechanisms in electricity markets raises many questions, especially as these auctions are repetitive and participants may be quite inhomogeneous. This daily repetition paves the way for the implementation of multi agent learning strategies in a repeated game framework. This PhD thesis aims at characterizing the way some industrial actor may capture information on other participants from the daily repetition of the electricity ancillary services auctions, allowing him to update the inputs of some auction response program in a daily fashion. Such program would come from game theory. The industrial actor, being quite aware of the competitive landscape, will be able to optimize his revenue on ancillary services auctions while maximising the value of the underlying production assets on energy markets (spot, intraday).