Previsões probabilísticas de trajetórias dos preços intradiários de eletricidade na Alemanha

Resumo

O estudo prevê distribuições de preços para janelas horárias de trading no mercado intradiário contínuo da Alemanha, com foco nas três últimas horas antes da entrega. Em vez de produzir apenas previsões pontuais, simula trajetórias de preços para criar ensembles destinados a apoiar o trading intradiário e o redespacho. As diferenças de preços são modeladas com um modelo aditivo generalizado e uma mistura com inflação de zeros, composta por uma massa pontual em zero e uma distribuição t de Student. Uma regressão logística penalizada por lasso estima o componente da mistura, enquanto as variações esperadas de preço e a volatilidade usam o histórico do mercado, efeitos de ausência de trading, o tempo até o vencimento e previsões de carga e geração renovável.

Um estudo com janela móvel avalia propriedades dentro da amostra e o desempenho das previsões em relação a diversas variantes do modelo e referências, usando métricas probabilísticas e testes de significância. Os autores relatam que o modelo de mistura supera as referências, sobretudo por meio da modelagem da volatilidade, e que a introdução do XBID coincidiu com a redução da volatilidade do mercado. O foco no mercado indicado limita a generalização direta, embora os autores sugiram que a abordagem possa se estender a outros mercados contínuos, especialmente na Europa.

Ideias principais

• A abordagem simula ensembles de trajetórias intradiárias dos preços de eletricidade para gerar previsões de distribuição.
• As diferenças de preços são modeladas com uma mistura inflacionada em zero, composta por uma massa pontual e uma distribuição t de Student.
• Um modelo logístico penalizado por lasso estima o peso da mistura, enquanto covariáveis ajudam a modelar variações esperadas e volatilidade.
• A avaliação com janela móvel compara variantes do modelo com referências usando medidas probabilísticas e testes de significância.
• O estudo relata desempenho superior às referências e menor volatilidade após o XBID, com evidências centradas no mercado alemão.

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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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Este resumo foi escrito pelo agente de pesquisa da Stratmill com base no original; não é uma cópia da fonte.