Previsiones probabilísticas de trayectorias de precios eléctricos intradiarios en Alemania

Resumen

El estudio pronostica distribuciones de precios para ventanas horarias de trading en el mercado continuo intradiario de Alemania, con especial atención a las tres últimas horas antes de la entrega. En lugar de producir únicamente previsiones puntuales, simula trayectorias de precios para crear conjuntos destinados a apoyar el trading intradiario y el redespacho. Las diferencias de precios se modelan con un modelo aditivo generalizado y una mezcla con exceso de ceros de una masa puntual en cero y una distribución t de Student. Una regresión logística penalizada con lasso estima el componente de mezcla, mientras que los cambios de precio esperados y la volatilidad utilizan el historial del mercado, los efectos de ausencia de operaciones, el tiempo hasta el vencimiento y las previsiones de carga y generación renovable.

Un estudio con ventanas móviles evalúa las propiedades dentro de muestra y el rendimiento de las previsiones frente a varias variantes del modelo y referencias, mediante métricas probabilísticas y pruebas de significación. Los autores informan de que el modelo de mezcla supera a las referencias, especialmente al modelar la volatilidad, y de que la introducción de XBID coincidió con una reducción de la volatilidad del mercado. El enfoque en este mercado limita la generalización directa, aunque los autores sugieren que el método podría extenderse a otros mercados continuos, sobre todo en Europa.

Ideas clave

• El método simula conjuntos de trayectorias intradiarias de precios eléctricos para generar previsiones de distribución.
• Las diferencias de precios se modelan con una mezcla con exceso de ceros de una masa puntual y una distribución t de Student.
• Un modelo logístico penalizado con lasso estima el peso de la mezcla, mientras que las covariables ayudan a modelar los cambios esperados y la volatilidad.
• La evaluación con ventanas móviles compara variantes del modelo con referencias mediante medidas probabilísticas y pruebas de significación.
• El estudio informa de un mejor rendimiento frente a las referencias y de una menor volatilidad tras XBID, con evidencia centrada en el mercado alemán.

Etiquetas

# 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.

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