Вероятностный прогноз траекторий внутридневных цен на электроэнергию в Германии

Сводка

В исследовании прогнозируются распределения цен для почасовых торговых интервалов на непрерывном внутридневном рынке Германии с акцентом на последние три часа до поставки. Вместо точечных прогнозов моделируются траектории цен, формирующие ансамбли для поддержки внутридневной торговли и редиспетчеризации. Разности цен моделируются обобщённой аддитивной моделью и смесью с избытком нулей, состоящей из точечной массы в нуле и распределения Стьюдента. Компонент смеси оценивается логистической регрессией с лассо-регуляризацией, а для моделирования ожидаемых изменений цен и волатильности используются история рынка, эффекты отсутствия сделок, время до погашения и прогнозы нагрузки и возобновляемой генерации.

В исследовании на скользящих окнах оцениваются внутривыборочные свойства и качество прогнозов относительно нескольких вариантов моделей и базовых моделей с помощью вероятностных метрик и тестов значимости. Авторы сообщают, что модель смеси превосходит базовые модели, особенно благодаря моделированию волатильности, а внедрение XBID совпало со снижением волатильности рынка. Указанная специализация на одном рынке ограничивает прямое обобщение, хотя авторы предполагают, что подход можно распространить на другие непрерывные рынки, особенно в Европе.

Ключевые идеи

• Подход моделирует ансамбли траекторий внутридневных цен на электроэнергию для прогнозирования распределений.
• Разности цен моделируются смесью с избытком нулей, состоящей из точечной массы и распределения Стьюдента.
• Вес компонента смеси оценивается логистической моделью с лассо-регуляризацией, а ковариаты помогают моделировать ожидаемые изменения и волатильность.
• Оценка на скользящих окнах сравнивает варианты модели с базовыми моделями с помощью вероятностных показателей и тестов значимости.
• В исследовании сообщается о превосходстве над базовыми моделями и снижении волатильности после XBID; данные относятся главным образом к рынку Германии.

Теги

# 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.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.