Vorhersage der Strompreise auf dem Markt in Irland

Dieser Artikel schaut sich an, wie die Strompreise in Irland für den nächsten Tag vorhergesagt werden können. Der Fokus liegt auf einem speziellen Markt, dem Integrated Single Electricity Market (I-SEM). Die Studie legt besonderen Wert auf Zeiten, in denen die Strompreise sehr unvorhersehbar oder volatil waren.

#Bedeutung der Prognose von Strompreisen

Eine genaue Vorhersage der Strompreise ist wichtig für verschiedene Marktteilnehmer. Dazu gehören Stromerzeuger, Anbieter und Händler, die informierte Entscheidungen darüber treffen müssen, wie viel Strom sie produzieren, kaufen oder verkaufen. Das Verständnis zukünftiger Preise hilft den Teilnehmern, unnötige Kosten zu vermeiden und ihre Abläufe effizienter zu gestalten.

#Überblick über den Integrated Single Electricity Market

Der I-SEM begann am 30. September 2018 zu arbeiten. Ziel ist es, die vorherige Marktstruktur zu verbessern, indem die Stromsysteme von Nordirland und der Republik Irland kombiniert werden. Das Ziel ist, mehr Wettbewerb zu schaffen, was helfen kann, die Preise niedrig zu halten und eine zuverlässige Stromversorgung sicherzustellen.

In diesem Markt gibt es verschiedene Handelsarten, wie den Day-Ahead- und den Intra-Day-Handel. Der Grossteil des Handels findet im Day-Ahead-Markt statt, wo Teilnehmer ihre Gebote zur Stromversorgung einen Tag im Voraus abgeben.

#Faktoren, die die Strompreise beeinflussen

Die Strompreise werden von vielen Aspekten beeinflusst, darunter:

• Angebot: Wie viel Strom verfügbar ist.
• Nachfrage: Wie viel Strom die Verbraucher brauchen.
• Brennstoffkosten: Preise für Brennstoffe, die zur Stromerzeugung verwendet werden, wie Erdgas.
• Wetter: Bedingungen, die erneuerbare Energiequellen wie Wind und Sonne beeinflussen.

Strom kann nicht leicht gespeichert werden, sodass die Preise plötzlich schwanken können. Daher ist es eine Herausforderung, vorherzusagen, wie viel Strom kosten wird, insbesondere in volatilen Zeiten.

#Studienfokus

In dieser Studie wurden Daten aus dem I-SEM zwischen Oktober 2018 und September 2022 analysiert. Ziel war es, herauszufinden, welche Faktoren die Strompreise am meisten beeinflussen und wie effektiv verschiedene Prognosemethoden sind. Die Forschung schaute sich auch an, wie sich die Beziehung zwischen diesen Faktoren und den Preisen in den letzten Jahren verändert hat.

#Wichtige Erkenntnisse zu einflussreichen Faktoren

Eine der Hauptentdeckungen der Studie ist, dass der Preis für Erdgas und die Menge an verfügbarer Windenergie die wichtigsten Faktoren bei der Vorhersage von Day-Ahead-Preisen sind. In den letzten Jahren ist der tägliche Erdgaspreis zu einem besseren Indikator für die Preise geworden als der vorherige Standard, der auf einem anderen Erdgasmarkt in den USA basierte.

Darüber hinaus stellte die Studie fest, dass mit der Zunahme erneuerbarer Energien, insbesondere Wind, die Strompreise insgesamt gesenkt wurden. Allerdings erhöht dies auch die Unvorhersehbarkeit der Preise.

#Bedeutung von Daten in der Prognose

Die Studie nutzte eine Vielzahl von Datenquellen, darunter historische Strompreise, Erdgaspreise, Windgeneration und mehr. Die Qualität der Daten ist entscheidend für den Aufbau eines genauen Prognosemodells. Bessere und relevantere Daten führen zu besseren Vorhersagen.

Verschiedene Zeiträume von Daten wurden getestet, um herauszufinden, was am besten zur Vorhersage der Preise geeignet ist. Die Verwendung aktueller Daten bietet in der Regel bessere Einsichten als ältere Daten.

#Verwendete Modelle zur Prognose

Es wurden verschiedene Modelle getestet, um herauszufinden, welches die genauesten Vorhersagen lieferte. Einige der bekannten Modelltypen umfassten:

• Lineare Regression: Eine grundlegende statistische Methode, die eine gerade Linie zwischen Inputfaktoren und Strompreisen annimmt.
• Random Forest: Eine fortgeschrittene Methode, die viele Entscheidungsbäume verwendet, um Vorhersagen basierend auf verschiedenen Inputfaktoren zu treffen.
• Neuronale Netze: Diese beinhalten Schichten von miteinander verbundenen "Neuronen", die komplexe Muster in Daten erfassen können.
• Support Vector Machines: Ein Modell, das sowohl für Klassifizierungs- als auch Regressionsaufgaben gut funktioniert und die beste Linie findet, um verschiedene Datenpunkte zu trennen.

#Bewertung der Modellleistung

Um zu bewerten, wie gut jedes Prognosemodell die Strompreise vorhersagte, verwendete die Studie mehrere Kennzahlen. Einige dieser Kennzahlen umfassen:

• Mean Absolute Error (MAE): Dies zeigt den durchschnittlichen Fehler in den Vorhersagen. Je kleiner der MAE, desto besser die Vorhersage.
• Root Mean Squared Error (RMSE): Ähnlich wie MAE, hebt jedoch grössere Fehler hervor.
• Relative Mean Absolute Error (rMAE): Eine neue Kennzahl, die hilft, Modelle über verschiedene Preisniveaus hinweg zu vergleichen und es leichter macht, zu sehen, wie gut die Modelle bei Preisschwankungen abschneiden.

#Ergebnisse der Studie

Die Ergebnisse zeigten, dass es über die Jahre hinweg immer schwieriger geworden ist, die Strompreise genau vorherzusagen. Selbst die besten Modelle wiesen einen merklichen Anstieg der Prognosefehler auf.

Interessanterweise zeigten einfachere Modelle wie die lineare Regression selbst unter schwierigen Marktbedingungen sehr gute Leistungen. In einigen Fällen übertrafen diese grundlegenden Modelle komplexere neuronale Netze und Maschinenlernverfahren, insbesondere als der Markt turbulente Preise erlebte.

#Trends über die Zeit

Die Analyse zeigt, dass sich die Korrelation zwischen verschiedenen Faktoren, die die Preise beeinflussen, über die Zeit verändert hat. Während die Nachfrage nach Strom früher der bedeutendste Faktor war, hat sich der Fokus auf Brennstoffpreise und Windgeneration verlagert. Auch die Verwendung von EU-Erdgaspreisen hat sich als wertvoller für die Prognose erwiesen als zuvor genutzte Masse.

#Auswirkungen für die Beteiligten

Die Erkenntnisse dieser Studie können verschiedenen Akteuren im Energiesektor helfen. Dazu gehören:

• Stromerzeuger: Sie können ihre Abläufe optimieren und ihre Kosten effektiver steuern.
• Händler: Sie können ihre Preisstrategien auf Grundlage besserer Vorhersagen anpassen.
• Politikmacher: Einsichten können Regelungen und Energiepolitiken informieren, die darauf abzielen, Preise zu stabilisieren und die Nutzung erneuerbarer Energien zu fördern.

#Zukünftige Forschungsmöglichkeiten

Obwohl diese Forschung bedeutende Einsichten liefert, gibt es noch Raum für weitere Studien. Zusätzliche Ansätze umfassen:

• Untersuchung verschiedener Strukturen von neuronalen Netzen zur Verbesserung der Genauigkeit.
• Testen neuer Maschinenlernmodelle mit aktuellen Daten.
• Erforschen, wie gut Modelle während besonders volatiler Perioden vorhersagen können.

Letztendlich ist das Verständnis zukünftiger Strompreise für alle Beteiligten im Energiemarkt entscheidend. Durch die Verbesserung der Prognosemethoden können alle Parteien auf ein effizienteres und kostengünstigeres Stromsystem hinarbeiten.