Detección de anomalías y poder de mercado en el sector eléctrico colombiano

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dc.audiencePolicymakerseng
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dc.coverage.sucursalBogotáspa
dc.creatorRiascos Villegas, Álvaro J.spa
dc.creatorChitiva, Juliánspa
dc.creatorSalazar, Carlosspa
dc.creator.firmaAlvaro J. Riascos Villegasspa
dc.creator.firmaJulián Chitivaspa
dc.creator.firmaCarlos Salazarspa
dc.date.accessioned2022-11-02T14:03:54Zspa
dc.date.available2022-11-02T14:03:54Zspa
dc.date.created2022-11-09spa
dc.descriptionEn este trabajo introducimos una metodología de generación de alertas de potenciales prácticas anticompetitivas en el mercado mayorista de electricidad colombiano. La metodología se compone de dos partes: (1) Con base en la disponibilidad declarada de los agentes, se identi can aquellos que potencialmente pueden tener un impacto alto en el precio de bolsa (i.e., pivotales en el sentido del índice de oferta residual - IOR) y (2) Usando métodos de aprendizaje de máquinas se identifi can las ofertas de energía (i.e., precios) de aquellos agentes pivotales que, de acuerdo al estado del mercado y su historia (i.e., oferta pasadas, recursos hídricos, tecnología de generación, etc.) se podrían considerar atípicos o anómalos. Con base en estos dos indicadores se generan alertas de potenciales prácticas anticompetitivas. Reportamos los resultados de la aplicación de esta metodología al mercado mayorista colombiano en el periodo de agosto 16, 2018 a julio 30, 2019. Una característica importante de esta metodología es que puede ser aplicada con la información disponible del operador del sistema, 24 horas antes de que se observen los resultados del mercado y generando alertas ex-ante a la realización de los eventos. Esta posibilidad de generar alertas casi en tiempo real es aun más importante de cara al nuevo mercado intradiario que próximamente entrará en rigor en el sistema eléctrico colombiano.spa
dc.description.abstractWe introduce a methodology for generating alerts of potential anti-competitive practices in the Colombian wholesale electricity market. The methodology is made up of two parts: (1) Based on the declared availability of the agents, those that can potentially have a high impact on the stock price are identi ed (i.e., pivotal in the sense of the residual supply index - IOR ) and (2) Using machine learning methods, the energy o ers (i.e., prices) of those pivotal agents are identi ed that, according to the state of the market and its history (i.e., past o ers, water resources, generation technology, etc.) could be considered atypical or anomalous. Based on these two indicators, alerts of potential anti-competitive practices are generated. We report the results of the application of this methodology to the Colombian wholesale market in the period August 16, 2018 - July 30, 2019. An important characteristic of this methodology is that it can be applied with the information available from the system operator, 24 hours before that the results of the market are observed and generating alerts ex ante to the realization of the events. This possibility of generating alerts almost in real time is even more important in view of the new intra-day market that will soon come into force in the Colombian electricity system.spa
dc.description.notesEnfoque La liberalización del sector eléctrico colombiano ha tenido como uno de sus principales propósitos promover la eficiencia de la prestación de un servicio esencial para la sociedad, de forma confiable y con calidad. Desde un punto de vista económico, en mercados descentralizados, la prescripción normativa para ser eficientes es promover la competencia (i.e., mitigar el poder de mercado). El problema es cómo garantizar una formación eficiente en un mercado con las características propias del mercado eléctrico: demanda inelástica, concentración de mercado y altos costos de almacenamiento. De acuerdo con la teoría económica, todas estas características facilitan el ejercicio y potencial abuso de poder de mercado. Puesto que el precio de la energía eléctrica en el mercado mayorista (precio spot) se forma de manera horaria en una subasta donde compiten los generadores, las ofertas que estos hacen son determinantes fundamentales del precio spot. Luego, una forma de estudiar el comportamiento estratégico de los agentes y, como estos influyen en el precio de bolsa, es estudiando sus ofertas en esta subasta. Este estudio propone una metodología de análisis de las ofertas diarias de todos los recursos de generación que participan en el mercado mayorista. La estrategia de estudiar estas ofertas es común en muchos mercados competitivos y más desarrollados que el colombiano. Por ejemplo: OFGEM (Gran Bretaña), Nordpool (países Escandinavos), FERC (Estados Unidos), NYISO (Nueva York), PJM (Centro Estados Unidos), CAISO (California), etc. Contribución La metodología tiene dos componentes: (1). Usamos el concepto de índice de oferta residual para identificar potencial recursos, plantas o agentes que por capacidad declarada el día antes de la subasta, tienen mayor poder de mercado y (2). Estudiamos las ofertas del día antes y usando técnicas estadísticas (i.e., métodos de aprendizaje de máquinas) identificamos ofertas que son atípicas en comparación con las de otros recursos comparables en tecnologías y características que determinan las ofertas de los agentes como aportes hídricos, indicador de Fenómeno del Niño, hora, día de la semana, etc. Estos dos pasos nos permiten generar alertas sobre las ofertas de recursos que potencialmente pueden estar tratando de manipular el mercado y, a su vez, pueden tener potencialmente un impacto importante en el precio spot. Resultados La aplicación de esta metodología logra identificar, utilizando únicamente la información disponible por el administrador y operador del sistema eléctrico colombiano XM S.A.E.S.P y, con anterioridad a la formación del precio de bolsa (el despacho real), aquellas ofertas que son estadísticamente atípicas. Además, permite priorizar las alertas. Para esto último se usa el indicador de oferta residual que permite determinar qué agentes tienen mayor poder de mercado y, potencialmente, podrían abusar de este haciendo ofertas estratégicas.spa
dc.format.extent23 páginas: gráficos, tablasspa
dc.format.mimetypePDFspa
dc.identifier.handlehttps://hdl.handle.net/20.500.12134/10514spa
dc.identifier.urihttps://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/10514spa
dc.language.isospaspa
dc.publisherBanco de la República de Colombiaspa
dc.relation.doihttps://doi.org/10.32468/be.1217spa
dc.relation.infohttps://repositorio.banrep.gov.co/sitios/1217/spa
dc.relation.inveshttps://investiga.banrep.gov.co/es/be-1217spa
dc.relation.ispartofDocumentos de Trabajospa
dc.relation.ispartofseriesBorradores de Economíaspa
dc.relation.isversionofBorradores de Economía; No.1217spa
dc.relation.numberbe 1217spa
dc.relation.portalhttps://www.banrep.gov.co/es/deteccion-anomalias-poder-mercado-sector-electrico-colombianospa
dc.relation.repechttps://ideas.repec.org/p/bdr/borrec/1217.htmlspa
dc.relation.shortdoihttps://doi.org/jj2gspa
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dc.rights.spaAcceso abiertospa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/eng
dc.source.handleRepecRePEc:bdr:borrec:1217spa
dc.subjectMercados eléctricosspa
dc.subjectDetección de anomalíasspa
dc.subjectPoder de Mercadospa
dc.subjectAprendizaje de máquinasspa
dc.subject.brtema5. Precios, inflación y política monetariaspa
dc.subject.jelC22 - Time-Series Models; Dynamic Quantile Regressions; Dynamic Treatment Effect Models; Diffusion processeseng
dc.subject.jelC45 - Neural Networks and Related Topicseng
dc.subject.jelC53 - Forecasting and Prediction Methods; Simulation Methodseng
dc.subject.jelP18 - Energy; Environmenteng
dc.subject.jelQ41 - Energy: Demand and Supply; Pricesspa
dc.subject.jelQ47 - Energy Forecastingspa
dc.subject.jelspaC22 - Modelos de series temporales; Regresiones cuantiles dinámicas; Modelos dinámicos de tratamiento; procesos de difusiónspa
dc.subject.jelspaC45 - Redes neuronales y temas relacionadosspa
dc.subject.jelspaC53 - Métodos de pronóstico y predicción; métodos de simulaciónspa
dc.subject.jelspaP18 - Energía; Medio ambientespa
dc.subject.jelspaQ41 - Energía: Oferta y demanda; Preciosspa
dc.subject.jelspaQ47 - Predicción de energíaspa
dc.subject.keywordPool Electricity Marketseng
dc.subject.keywordAnomaly Detectioneng
dc.subject.keywordMarket Powereng
dc.subject.keywordMachine Learningeng
dc.subject.lembEnergía -- Colombia -- 2022spa
dc.subject.lembEnergía producción -- Colombia -- 2022spa
dc.subject.lembSector eléctrico -- Colombia -- 2022spa
dc.titleDetección de anomalías y poder de mercado en el sector eléctrico colombianospa
dc.title.alternativeAnomaly detection and market power in the Colombian electricity marketeng
dc.typeWorking Papereng
dc.type.hasversionPublished Versioneng
dc.type.spaDocumentos de trabajospa
local.caie.checklist11. Esta versión del documento ha sido presentada en algún seminario interno del Banco?: sispa
local.caie.checklist2Frente a los temas sensibles actualmente en país, considera que su documento es: SENSIBLEspa
local.caie.validadorSubgerencia de Estudios Economicos - Juan Esteban Carranza - jcarraro@banrep.gov.cospa

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