Dự báo xác suất quỹ đạo giá điện trong ngày tại Đức

Tóm tắt

Nghiên cứu dự báo phân phối giá cho các khung giao dịch theo giờ trên Thị trường liên tục trong ngày của Đức, tập trung vào ba giờ cuối trước khi giao nhận. Thay vì chỉ tạo dự báo điểm, nghiên cứu mô phỏng các quỹ đạo giá để tạo thành tập hợp nhằm hỗ trợ giao dịch trong ngày và điều độ lại. Chênh lệch giá được mô hình hóa bằng mô hình cộng tổng quát và hỗn hợp có lạm phát số không gồm khối xác suất tại số không cùng phân phối t Student. Hồi quy logistic có phạt lasso ước tính thành phần hỗn hợp, trong khi biến động giá kỳ vọng và độ biến động sử dụng lịch sử thị trường, tác động không giao dịch, thời gian đến đáo hạn và dự báo phụ tải cùng sản lượng năng lượng tái tạo.

Nghiên cứu dùng cửa sổ cuốn chiếu để đánh giá các đặc tính trong mẫu và hiệu suất dự báo so với một số biến thể mô hình cùng đối chuẩn, bằng các thước đo xác suất và kiểm định ý nghĩa thống kê. Các tác giả báo cáo mô hình hỗn hợp vượt trội so với các đối chuẩn, đặc biệt nhờ mô hình hóa độ biến động, đồng thời việc đưa XBID vào sử dụng trùng thời điểm với mức biến động thị trường giảm. Trọng tâm thị trường đã nêu hạn chế khả năng khái quát trực tiếp, dù các tác giả cho rằng phương pháp có thể mở rộng sang những thị trường liên tục khác, đặc biệt ở châu Âu.

Ý chính

• Phương pháp mô phỏng tập hợp quỹ đạo giá điện trong ngày để dự báo phân phối.
• Chênh lệch giá được mô hình hóa bằng hỗn hợp có lạm phát số không gồm khối xác suất và phân phối t Student.
• Mô hình logistic có phạt lasso ước tính trọng số hỗn hợp, còn các biến hiệp biến giúp mô hình hóa mức thay đổi kỳ vọng và độ biến động.
• Đánh giá bằng cửa sổ cuốn chiếu so sánh các biến thể mô hình với đối chuẩn, sử dụng thước đo xác suất và kiểm định ý nghĩa thống kê.
• Nghiên cứu báo cáo hiệu suất tốt hơn đối chuẩn và độ biến động giảm sau XBID, với bằng chứng tập trung ở thị trường Đức.

Thẻ

# 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.

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: abstract CC0

Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.