Bayesian Vorhersage bei Strompreisen

In den letzten Jahren ist die Nachfrage nach erneuerbaren Energien gestiegen, besonders in der Europäischen Union. Im Mai 2023 machten erneuerbare Energien fast die Hälfte der Stromerzeugung in der EU aus. Deutschland hat sogar einen noch höheren Anteil erreicht, von etwa 60 %. Aber die Unberechenbarkeit von erneuerbaren Quellen wie Wind- und Solarenergie stellt Herausforderungen für die Energieproduktion und -verteilung dar. Diese Quellen sind nicht leicht planbar, was ein System erfordert, das die Energieversorgung und -nachfrage effektiv ausgleichen kann.

Um diese Herausforderungen anzugehen, hat die European Power Exchange 2006 ein Intraday-Handelssystem eingeführt, das es den Marktteilnehmern ermöglicht, Strom bis kurz vor der Lieferung zu handeln. Dieses System ermöglicht letzte Anpassungen, um Angebot und Nachfrage in Echtzeit auszugleichen, was entscheidend ist, da die Abhängigkeit von erneuerbaren Energien wächst. Der kontinuierliche Intraday-Markt hat an Popularität gewonnen, mit Rekordhandelsvolumina in den letzten Jahren.

#Die Bedeutung der Strompreisprognose

Eine genaue Strompreisprognose ist wichtig für Energieproduzenten, Händler und Verbraucher, um informierte Entscheidungen zu treffen. Präzise Vorhersagen helfen, Risiken zu managen und Handelsstrategien zu optimieren. Der deutsche kontinuierliche Intraday-Markt ist durch hohe Volatilität gekennzeichnet, besonders in den letzten Jahren wegen der erhöhten Abhängigkeit von erneuerbaren Quellen. Diese Unberechenbarkeit schafft eine Nachfrage nach fortschrittlichen Prognosetechniken.

Traditionelle Prognosemethoden konzentrieren sich oft auf Punktprognosen, die einen einzelnen vorhergesagten Wert liefern. Diese Ansätze erfassen jedoch möglicherweise nicht die Unsicherheit, die in den Strompreisen vorhanden ist. Daher werden probabilistische Prognosetechniken, die eine Reihe möglicher Ergebnisse zusammen mit deren Wahrscheinlichkeiten bieten, zunehmend nachgefragt.

#Herausforderungen bei der Strompreisprognose

Es gibt mehrere Faktoren, die die Strompreisprognose herausfordernd machen. Der kontinuierliche Intraday-Markt wird von verschiedenen Variablen beeinflusst, darunter Energieangebot und -nachfrage, externe Marktbedingungen und saisonale Trends. Ausserdem kann die Datenlage unübersichtlich sein, und die Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen können sich wegen Marktdynamiken oder externen Ereignissen schnell ändern.

In den letzten Jahren gab es extreme Schwankungen auf dem Markt, was die Prognosebemühungen weiter kompliziert. Traditionelle Methoden mögen diese Veränderungen nicht ausreichend berücksichtigen, daher ist es wichtig, neue Techniken zu erkunden, die besser mit Unsicherheiten umgehen.

#Bayesianische Prognose: Ein neuer Ansatz

Die bayesianische Prognose hat sich als vielversprechende Methode zur Vorhersage von Strompreisen etabliert. Dieser Ansatz ermöglicht die Einbeziehung von Unsicherheiten in den Modellparametern und bietet eine Reihe möglicher Ergebnisse anstelle einer einzelnen Prognose. In diesem Kontext kann das bayesianische Modell verschiedene Faktoren berücksichtigen, die die Strompreise beeinflussen, während es die Unsicherheit dieser Faktoren einbezieht.

Der Fokus dieser Forschung liegt auf dem deutschen kontinuierlichen Intraday-Markt während der volatilen Jahre 2021 und 2022. Ziel der Studie ist es, ein bayesianisches Prognosemodell zu entwickeln, das probabilistische Preisprognosen für Strom liefert und die Unsicherheiten der Modellparameter berücksichtigt.

#Datensammlung und Analyse

Die in dieser Forschung verwendeten Daten stammen vom deutschen kontinuierlichen Intraday-Markt, insbesondere von den Strompreisen und Handelsvolumina. Diese Daten sind entscheidend für den Aufbau des Prognosemodells und umfassen verschiedene Merkmale, die die Preisbewegungen beeinflussen könnten.

Durch die Analyse dieser Daten soll die Forschung wichtige Variablen identifizieren, die die Strompreise beeinflussen, und bewerten, wie gut verschiedene Prognosemethoden diese Preise vorhersagen können. Der Analyseprozess umfasst das Bereinigen der Daten, das Extrahieren relevanter Merkmale und das Organisieren der Daten für das Modelltraining.

#Merkmalsauswahl

Eine der grössten Herausforderungen beim Aufbau genauer Prognosemodelle ist die Auswahl der richtigen Merkmale aus den verfügbaren Daten. Bei vielen potenziellen Variablen könnten einige für die Vorhersage von Strompreisen einflussreicher sein als andere. Die Wahl der Merkmale kann die Leistung des Modells beeinflussen, weshalb die Merkmalsauswahl ein entscheidender Teil des Prognoseprozesses ist.

Zwei Techniken werden häufig zur Merkmalsauswahl verwendet: LASSO und Orthogonal Matching Pursuit (OMP). Während LASSO als zuverlässige Methode gilt, kann es Schwierigkeiten mit der Kollinearität zwischen den Merkmalen haben, was zu Instabilität im Auswahlprozess führen kann. OMP bietet eine robustere Alternative und zielt darauf ab, die Leistung des Prognosemodells durch besseres Handling von Kollinearitäten zu verbessern.

#Modellentwicklung

Das Prognosemodell nutzt die ausgewählten Merkmale, um einen bayesianischen Ansatz zu entwickeln. Es verwendet historische Preisdaten, um die Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen, die die Strompreise beeinflussen, zu schätzen. Das Modell soll nicht nur Punktwerte liefern, sondern auch eine vollständige Verteilung möglicher Ergebnisse, die die Unsicherheit im Strommarkt widerspiegeln.

Das Modell ist darauf ausgelegt, den End-of-Day-Strompreisindex für den kontinuierlichen Intraday-Markt vorherzusagen, wobei eine Vielzahl von Einflussfaktoren berücksichtigt wird. Durch das Sampling aus der posterioren Verteilung generiert das Modell mehrere Vorhersagen, die eine umfassende Analyse der Preisbewegungen ermöglichen.

#Ergebnisse der probabilistischen Prognose

Die Ergebnisse des bayesianischen Prognosemodells zeigen die Fähigkeit, probabilistische Vorhersagen von Strompreisen zu erzeugen. Das Modell generiert eine Reihe möglicher Preise sowie die Wahrscheinlichkeit jedes Ergebnisses. Diese Informationen sind für Händler und Energieproduzenten von unschätzbarem Wert, da sie es ihnen ermöglichen, fundiertere Entscheidungen auf Grundlage potenzieller Preisbewegungen zu treffen.

Das Prognosemodell hat vielversprechende Ergebnisse gezeigt und outperformt traditionelle Punktprognosemethoden. Indem es die Unsicherheit in den Strompreisen effektiv erfasst, bietet der bayesianische Ansatz eine zuverlässigere Grundlage für Handelsentscheidungen.

#Bewertung der Prognoseleistung

Um die Leistung des Prognosemodells zu bewerten, werden verschiedene Kennzahlen berücksichtigt, darunter der mittlere absolute Fehler (MAE), die Genauigkeit der vorhergesagten Preissignale und die Qualität der vorhergesagten Intervalle. Diese Kennzahlen geben Aufschluss über die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Prognosen.

Die Bewertung umfasst auch den Vergleich der Ergebnisse des bayesianischen Modells mit OMP zur Merkmalsauswahl mit dem LASSO-Ansatz. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die OMP-Methode eine bessere Prognoseleistung erbringt und die Zuverlässigkeit des Modells verbessert.

#Praktische Anwendungen von Prognosemodellen

Die Erkenntnisse aus dieser Forschung haben bedeutende praktische Implikationen für den Energiehandel. Marktteilnehmer können die probabilistischen Vorhersagen nutzen, um Risiken zu managen und effektivere Handelsstrategien zu entwickeln. Durch das Verständnis der Bandbreite möglicher Ergebnisse und deren Wahrscheinlichkeiten können Händler ihre Positionen im Markt optimieren.

Darüber hinaus können Energieproduzenten die Vorhersagen nutzen, um ihre Produktionspläne an die erwarteten Preisbewegungen anzupassen. Dieser Ansatz kann helfen, Gewinne zu maximieren und Verluste in einem dynamischen und unsicheren Marktumfeld zu minimieren.

#Fazit

Die Studie zeigt das Potenzial von bayesianischen Prognosemodellen zur Vorhersage von Strompreisen, insbesondere in volatilen Märkten wie dem deutschen kontinuierlichen Intraday-Markt. Durch die Einbeziehung von Unsicherheiten und die Nutzung fortschrittlicher Merkmalsauswahltechniken wie OMP generiert das Modell aussagekräftige probabilistische Vorhersagen, die den Marktteilnehmern bei ihren Entscheidungsprozessen helfen können.

Da sich die Energielandschaft weiterentwickelt und die Abhängigkeit von erneuerbaren Quellen zunimmt, wird die Nachfrage nach robusten Prognosemethoden nur wachsen. Diese Forschung trägt zum Feld bei, indem sie einen Rahmen für zukünftige Studien bereitstellt und die kontinuierliche Entwicklung probabilistischer Prognosetechniken in Energiemärkten fördert.

Fortlaufende Fortschritte in der Datensammlung und Rechenleistung werden diese Modelle weiter verbessern und den Weg für noch genauere und zuverlässigere Prognosen in der Zukunft ebnen.