تنبؤات احتمالية بمسارات أسعار الكهرباء الألمانية خلال اليوم
الملخص
تتنبأ الدراسة بتوزيعات الأسعار لفترات التداول الساعية في السوق الألمانية المستمرة للتداول خلال اليوم، مع التركيز على الساعات الثلاث الأخيرة قبل التسليم. وبدلاً من إصدار تنبؤات نقطية فقط، تحاكي مسارات الأسعار لإنشاء مجموعات من السيناريوهات تهدف إلى دعم التداول خلال اليوم وإعادة التوزيع. تُنمذج فروق الأسعار باستخدام نموذج جمعي معمم ومزيج ذي تضخم صفري يجمع بين كتلة احتمالية عند الصفر وتوزيع ستيودنت t. ويقدّر انحدار لوجستي معاقب بلاسو مكوّن المزيج، فيما تستند تغيرات الأسعار المتوقعة والتقلبات إلى تاريخ السوق وآثار عدم التداول والوقت المتبقي حتى الاستحقاق وتوقعات الحمل وتوليد الطاقة المتجددة.
تقيّم دراسة باستخدام نافذة متحركة خصائص الملاءمة داخل العينة وأداء التنبؤ مقارنة بعدة صيغ للنماذج ومعايير مرجعية، باستخدام مقاييس احتمالية واختبارات دلالة. ويفيد المؤلفون بأن نموذج المزيج يتفوق على المعايير المرجعية، ولا سيما عبر نمذجة التقلبات، وأن تقديم XBID تزامن مع انخفاض تقلبات السوق. ويحد تركيز الدراسة على هذا السوق من إمكانية تعميم النتائج مباشرة، رغم اقتراح المؤلفين أن النهج قد يمتد إلى أسواق مستمرة أخرى، ولا سيما في أوروبا.
الأفكار الرئيسية
- يحاكي النهج مجموعات من مسارات أسعار الكهرباء خلال اليوم لإعداد تنبؤات توزيعية.
- تُنمذج فروق الأسعار بمزيج ذي تضخم صفري يجمع بين كتلة احتمالية وتوزيع ستيودنت t.
- يقدّر نموذج لوجستي معاقب بلاسو وزن المزيج، فيما تساعد المتغيرات المصاحبة على نمذجة التغيرات المتوقعة والتقلبات.
- تقارن عملية تقييم باستخدام نافذة متحركة صيغ النماذج بالمعايير المرجعية، مستعينة بمقاييس احتمالية واختبارات دلالة.
- تفيد الدراسة بتحسن الأداء مقارنة بالمعايير المرجعية وانخفاض التقلب بعد XBID، مع تمركز الأدلة حول السوق الألمانية.
الوسوم
النص الكامل
# Ensemble Forecasting for Intraday Electricity Prices: Simulating Trajectories # Ensemble Forecasting for Intraday Electricity Prices: Simulating Trajectories Recent studies concerning the point electricity price forecasting have shown evidence that the hourly German Intraday Continuous Market is weak-form efficient. Therefore, we take a novel, advanced approach to the problem. A probabilistic forecasting of the hourly intraday electricity prices is performed by simulating trajectories in every trading window to receive a realistic ensemble to allow for more efficient intraday trading and redispatch. A generalized additive model is fitted to the price differences with the assumption that they follow a zero-inflated distribution, precisely a mixture of the Dirac and the Student's t-distributions. Moreover, the mixing term is estimated using a high-dimensional logistic regression with lasso penalty. We model the expected value and volatility of the series using i.a. autoregressive and no-trade effects or load, wind and solar generation forecasts and accounting for the non-linearities in e.g. time to maturity. Both the in-sample characteristics and forecasting performance are analysed using a rolling window forecasting study. Multiple versions of the model are compared to several benchmark models and evaluated using probabilistic forecasting measures and significance tests. The study aims to forecast the price distribution in the German Intraday Continuous Market in the last 3 hours of trading, but the approach allows for application to other continuous markets, especially in Europe. The results prove superiority of the mixture model over the benchmarks gaining the most from the modelling of the volatility. They also indicate that the introduction of XBID reduced the market volatility.
يُعرض النص كاملًا مع نسبه إلى مصدره وفقًا لترخيصه. الترخيص: abstract CC0
أعدّ وكيل الأبحاث في Stratmill هذا الملخص استنادًا إلى المصدر الأصلي؛ وهو ليس نسخة منه.