Methoden und Probleme bei der Prognose von (Spot-) Preisen und Erzeugungsprognosen. 6. Mai 2015, IHSWien

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Julian Beutel
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1 Methoden und Probleme bei der Prognose von (Spot-) Preisen und Erzeugungsprognosen Gerold Petritsch (e&t, Wien) 10. ÖGOR- IHS Workshop und ÖGOR-Arbeitskreis "MATHEMATISCHE ÖKONOMIE UND OPTIMIERUNG IN DER ENERGIEWIRTSCHAFT 6. Mai 2015, IHSWien

2 Agenda 1. Übersicht 1. Zeitreihen und Prozesse 2. Ziele 2. Bottom-Up 1. Fundamental-Modelle 3. Top Down 1. Statistische Modelle 2. Univariate Modelle 4. Kombinierte Verfahren 5. Modellierungsapekte Seite 2

3 Übersicht Zeitreihen und Prozesse Produktion (MW) - Last / Absatz - Fernwärme - Erneuerbare: Wind-, Solarproduktion, Laufkraft etc. Preise (Währung/MWh) - Spotpreise an Börsen: EPEX-Phelix, EXAA, Powernext etc. - Raster: stündlich, ID und Ausgleichsenergie viertelstündlich - Prognosefrist: Langfrist (meist Simulationen Price Forward Curves = PFC) day ahead bis ca. 10 Tage (für Regelenergiegebote) Intra-day : laufend - Preise an Grenzen / Convergence : Mechanismus verstehen! vom verhandelten Grenzpreis über Auktionen und derzeitigem Market Coupling ( Available Transmission Capacity = ATC ) zum Flow-based Market Coupling (FMC) Seite 3

4 Übersicht - Ziele Analyse - Verstehen der Prozesse - Kausalitäten erkennen Modell! Prognose darauf handeln - Punktprognose des erwarteten (oder wahrscheinlichsten) Verlaufs - Intervallprognose (Perzentile), Verteilung Optimierung: - Assets (Kraftwerke, Speicher, Verträge) - Portfolio über verschiedene Märkte und Fristigkeiten Bewertung von Assets Simulation - mögliche Handlungsalternativen - Risikoabschätzungen ( Profit at risk etc.) Seite 4

5 Bottom-Up Fundamental-Modelle Methoden - Nachbildung der Erzeugung (+Grenzkapazitäten) mit Optimierung - Analyse der Bieterkurven, Vergleichstage bei Weber (EnBW) Vorteile - Besseres Verständnis der Prozesse und Kausalitäten - Vielseitig verwendbar Probleme / Komplexität - Datenbasis komplex (Kraftwerksdaten Platts, Einsatzstrategie) - Auswirkung von Must Run (Gas-ToP, Fernwärme, Erneuerbare) - Anfahrkosten, Speichergrenzen (z.b. Wassermengen) - dadurch Spikes (pos./negativ) schwer zu erklären - Psychologische Effekte - Market Coupling, s. oben Seite 5

6 Top Down Statistische Modelle Methoden - Lineare und linearisierte Regression - Ökonometrische Modelle - Co-integration - Machine Learning (Neurale Netze...) - ARIMAX(versus Cochrane Orcutt-Transformation) Vorteile - Relativ einfach abbildbar - billige Eingangsdaten Probleme - Nichtlinearitäten nur bedingt erfassbar - einfache Verfügbarkeit verleitet zu unsauberer Vorgangsweise ( Hammer-Nagel ) Seite 6

7 Top Down Univariate Modelle Methoden - ARIMA und sonstige Zeitreihenanalytische Ansätze - Finanzmathematische Ansätze Mehrfaktormodelle Jump diffusion mean reversion regime switching - Charttechniken / Technische Analysen: self fulfilling prophecy? Federico: guter Ansatz bei Mengenrestriktionen Vorteile - Standardprozeduren vorhanden Probleme - ungenau; geringer Erkenntniswert Seite 7

8 Kombinierte Verfahren Fundamental + statistisch z.b. Woll/Weber (Duisburg-Essen) s.a. Federico! Weitere?! Seite 8

9 Modellierungsapekte Exogene Zeitreihen bei Preisprognosen: - Prognosen statt Ist : z.b. bei Phelix-Prognose - Quellen: populärste, nicht unbedingte beste Prognose Einbeziehung von Nachbarstunden: - via (orthogonalen) principal components - gewichtete Regression - ex post-korrektur (Glättung) Cochrane-Orcutt-Transformation als Spezialfall von ARIMAX - wenn kausaler Zusammenhang y = f(x) + u vermutet mit stationärem Filter F(L)u = e (white noise), so gilt auch F(L) y = F(L) f(x) + e, d.h. Anwendung identer Filter auf y und X Linearisierung - Preise: beidseitig logarithmisch wie Kholodnyi - Last und Erzeugung bzw. Residuallast und Verfügbarkeit: nach Merit Order siehe Federico - Grenzkapazitäten: erst wenn Grenzrestriktion restriktiv Seite 9

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