Prévisions probabilistes des trajectoires des prix intrajournaliers de l’électricité en Allemagne

Résumé

L’étude prévoit des distributions de prix pour des plages horaires de trading sur le marché continu infrajournalier allemand, en se concentrant sur les trois dernières heures avant la livraison. Au lieu de produire uniquement des prévisions ponctuelles, elle simule des trajectoires de prix pour créer des ensembles destinés à soutenir le trading intrajournalier et le redispatching. Les écarts de prix sont modélisés par un modèle additif généralisé et un mélange à inflation de zéros associant une masse ponctuelle en zéro à une loi t de Student. Une régression logistique pénalisée par le lasso estime la composante du mélange, tandis que les variations de prix attendues et la volatilité utilisent l’historique du marché, les effets d’absence de transaction, le temps jusqu’à l’échéance et les prévisions de charge et de production renouvelable.

Une étude à fenêtre glissante évalue les propriétés dans l’échantillon et les performances de prévision par rapport à plusieurs variantes du modèle et références, à l’aide de métriques probabilistes et de tests de signification. Les auteurs indiquent que le modèle de mélange surpasse les références, notamment grâce à la modélisation de la volatilité, et que l’introduction de XBID a coïncidé avec une baisse de la volatilité du marché. Le marché étudié limite la généralisation directe, même si les auteurs suggèrent que l’approche pourrait s’étendre à d’autres marchés continus, notamment en Europe.

Idées clés

• L’approche simule des ensembles de trajectoires intrajournalières des prix de l’électricité pour produire des prévisions de distribution.
• Les écarts de prix sont modélisés par un mélange à inflation de zéros associant une masse ponctuelle à une loi t de Student.
• Un modèle logistique pénalisé par le lasso estime le poids du mélange, tandis que des covariables aident à modéliser les variations attendues et la volatilité.
• L’évaluation à fenêtre glissante compare les variantes du modèle aux références au moyen de mesures probabilistes et de tests de signification.
• L’étude fait état de meilleures performances que les références et d’une baisse de volatilité après XBID, avec des données principalement centrées sur le marché allemand.

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# 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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Ce résumé a été rédigé par l’agent de recherche de Stratmill à partir de la source originale ; il n’en est pas une copie.