Individuazione dei fattori driver del prezzo e stima della relativa probabilità

(considerati di fatto come un driver unico in quanto altamente correlati), il livello della domanda e la strategia di bid-up adottata dalle società di produzione. Gli scenari secondari sono generati a partire dallo scenario di riferimento variando opportunamente i valori dei driver: ogni scenario secondario è caratterizzato da una combinazione di valori dei driver, scelti fra V_m, V_m+3σ, V_m -3σ; in tal modo, essendo 5 i driver e 3 i valori assumibili da ciascun driver, il numero di combinazioni differenti dei driver e quindi di scenari secondari risulta 35

= 243 (compreso lo scenario di riferimento in cui tutti i driver sono settati al corrispondente valore atteso Vm). In particolare, essendo i prezzi dell’olio combustibile e del metano fortemente correlati, una volta stimate le rispettive deviazioni standard σm e σo sulla base delle relative serie storiche (durante la fase2)), per la generazione degli scenari secondari essi sono stati fatti variare parallelamente; dunque, se in un determinato scenario secondario il prezzo del metano è, ad esempio Vm+3σm

nello stesso scenario il prezzo dell’olio combustibile sarà pari a V_m+3σ_o.

5) Simulazione dello scenario di mercato di riferimento e degli scenari secondari attraverso l’esecuzione automatica di PROMED. Per gestire il grande numero di simulazioni di PROMED, ciascuna delle quali, a causa della complessità del calcolo che PROMED esegue, richiede diversi minuti a seconda del tipo di processore utilizzato, è stato messo a punto un automatismo che consente:

a. di generare automaticamente gli scenari secondari derivati dallo scenario di riferimento configurando gli input di PROMED secondo le prescelte combinazioni di valori dei fattori driver;

b. di eseguire in cascata le simulazioni degli scenari di mercato configurati;

c. di generare un report (foglio excel di formato prefissato) degli indici di prezzo in esito ad ogni scenario simulato nel formato di input di OPTFOLIO; come già precisato, tali indici sono costituiti dai PUN medi mensili diurni e notturni.

6) Importazione degli scenari di prezzo ottenuti attraverso le simulazioni di PROMED, in OPTFOLIO. L’interfaccia di cui è dotato OPTFOLIO consente di importare direttamente in

input i dati contenuti nel report dei PUN medi mensili diurni e notturni risultanti dalle

simulazioni di PROMED (attraverso un semplice “cut and paste”).

6.1.3.1 Individuazione dei fattori driver del prezzo e stima della relativa probabilità

I fattori chiave del rischio di mercato sono individuabili negli elementi caratteristici dello scenario di mercato, influenti sia sulla domanda che sull'offerta, dalle quali deriva direttamente il prezzo spot: per tale motivo, i fattori chiave del rischio di mercato risultano i driver del prezzo dell’energia.

• i prezzi dei combustibili utilizzati dal parco di generazione termoelettrico italiano (carbone, olio, metano),

• la producibilità idroelettrica, • il livello della domanda,

• le strategie di offerta delle società di produzione che competono sul mercato.

L’analisi dei driver del prezzo spot dell’energia è stata condotta in modo approfondito in [1] (paragrafo 3.1 e capitolo 4); nel paragrafo 6.1.3.2 verranno ripresi i risultati utili ai fini del presente studio.

6.1.3.1.1 Prezzi dei combustibili

Nell’ipotesi che le offerte “prezzo-quantità” definite dai singoli operatori del mercato elettrico siano costruite applicando opportune strategie di bid-up alle curve di costo marginale di produzione delle unità di generazione, è evidente che il prezzo dell’energia stabilito dal mercato dipende fortemente da quello dei combustibili.

Con un meccanismo di System Marginal Price, tale correlazione positiva sarà maggiore nel caso dei combustibili che alimentano gli impianti marginali11 (nel caso italiano le unità marginali sono essenzialmente quelle tradizionali a olio / mix olio-metano durante le ore di pieno carico e quelle a ciclo combinato o a carbone durante i periodi di basso carico). Il prezzo dei combustibili che alimentano impianti di base (carbone e gas) ha un’influenza ridotta sul prezzo finale dell’energia, salvo nel caso in cui il relativo aumento rispetto agli altri combustibili sia tale da ribaltare l’ordine di merito di entrata in produzione delle unità termoelettriche e conseguentemente il ruolo delle diverse tipologie impiantistiche nella copertura oraria del carico.

Sui mercati si rileva una fortissima correlazione fra il prezzo del metano e quello dell’olio combustibile; si veda ad esempio la Figura 4.

11 Ovvero quelli che, offerti a prezzi più elevati e quindi accettati per ultimi in sede di copertura previsionale del carico nell’ambito del mercato del giorno prima, definiscono il prezzo orario di mercato.

Figura 4: Trend di lungo periodo dei prezzi dei combustibili

6.1.3.1.2 Producibilità idroelettrica

Poiché le ore caratterizzate dai prezzi di Borsa più elevati sono in genere quelle di alto carico, è ragionevole ipotizzare che gli impianti idroelettrici vengano offerti in Borsa secondo una logica di peak

shaving, in modo da massimizzare la loro remunerazione. Maggiore sarà dunque la producibilità

idroelettrica, e con essa la quota di carico coperta da tali impianti, minore sarà il numero delle ore nelle quali i gruppi marginali, che fissano il prezzo per tutto il mercato, saranno quelli termoelettrici di punta (ad esempio impianti turbogas), onerosi e dunque offerti a prezzi elevati. È quindi ragionevole supporre che esista una correlazione negativa fra producibilità idroelettrica e prezzi di Borsa dell’energia.

6.1.3.1.3 Domanda

Fissata una certa curva aggregata d’offerta, le quantità scambiate e il prezzo corrispondente dipendono ovviamente dalla curva della domanda, ovvero dalle quantità richieste e dalla loro elasticità al variare del prezzo. In prima approssimazione, considerando di applicare queste considerazioni ad un mercato

BRENT

non ancora maturo, si può supporre la domanda totalmente rigida; in tal caso, il prezzo dipenderà solo dal livello orario del carico.

6.1.3.1.4 Strategie di offerta in Borsa

Le strategie di offerta in Borsa dei competitors costituiscono un’incognita per qualsiasi società di produzione. Da tali strategie dipende la curva aggregata d’offerta e dunque, a pari domanda, il punto di lavoro (prezzo e quantità scambiate) che il mercato definisce previsionalmente (sul mercato del giorno prima) per il sistema elettrico.

Analogo rischio è assunto dai brokers (come ad esempio l’Acquirente Unico in Italia) che sono esposti dal lato acquisto alla variabilità dei prezzi di Borsa, mentre dal lato vendita sono remunerati dalle tariffe amministrate o da prezzi di medio periodo fissati dai contratti bilaterali.