Prévoir les prix de l'électricité sur le marché irlandais

Cet article examine comment on peut prédire les Prix de l'électricité en Irlande pour le lendemain. Le focus est sur un marché spécifique appelé le Marché Électrique Unique Intégré (I-SEM). L'étude se penche particulièrement sur les moments où les prix de l'électricité étaient très imprévisibles ou volatils.

#Importance de la Prévision des Prix de l'Électricité

Prévoir avec précision les prix de l'électricité est super important pour différents acteurs du marché. Ça inclut les producteurs d'électricité, les fournisseurs et les traders, qui doivent prendre des décisions éclairées sur combien d'électricité produire, acheter ou vendre. Comprendre les prix futurs aide ces participants à éviter des coûts inutiles et rend leurs opérations plus efficaces.

#Aperçu du Marché Électrique Unique Intégré

L'I-SEM a commencé à fonctionner le 30 septembre 2018. Le but est d'améliorer l'ancienne structure du marché en combinant les systèmes électriques de l'Irlande du Nord et de la République d'Irlande. L'objectif est de créer plus de concurrence pour maintenir les prix bas et garantir un approvisionnement fiable en électricité.

Dans ce marché, il y a différents types de trading, comme le trading à un jour et le trading intra-journée. La plupart des échanges se font sur le marché à un jour, où les participants soumettent leurs offres pour fournir de l'électricité un jour à l'avance.

#Facteurs Affectant les Prix de l'Électricité

Les prix de l'électricité sont influencés par plein de trucs, comme :

• L'offre : Combien d'électricité est disponible.
• La demande : Combien d'électricité les consommateurs ont besoin.
• Les coûts des combustibles : Les prix des combustibles utilisés pour générer l'électricité, comme le Gaz naturel.
• La météo : Les conditions qui affectent les sources d'énergie renouvelables comme le vent et le solaire.

L'électricité ne peut pas se stocker facilement, donc les prix peuvent fluctuer soudainement. Du coup, prévoir combien coûtera l'électricité est compliqué, surtout en périodes volatiles.

#Focus de l'Étude

Cette étude a analysé des données de l'I-SEM entre octobre 2018 et septembre 2022. Elle visait à déterminer quels facteurs influencent le plus les prix de l'électricité et l'efficacité des différentes méthodes de prévision. La recherche a aussi examiné comment la relation entre ces facteurs et les prix a évolué au fil des ans.

#Résultats Clés sur les Facteurs Influents

Un des principaux résultats de l'étude est que le prix du gaz naturel et la quantité d'Énergie éolienne disponible sont les facteurs les plus importants pour prédire les prix à un jour. Ces dernières années, le prix quotidien du gaz naturel est devenu un meilleur indicateur que le standard précédent, qui était basé sur un autre marché du gaz naturel aux États-Unis.

En plus, l'étude a trouvé qu'en ajoutant plus d'énergie renouvelable, surtout éolienne, au réseau, cela a fait baisser globalement les prix de l'électricité. Cependant, ça augmente aussi l'imprévisibilité des prix.

#Importance des Données dans la Prévision

L'étude a utilisé diverses sources de données, y compris les prix historiques de l'électricité, les prix du gaz naturel, la production éolienne, et plus. La qualité des données est cruciale pour créer un modèle de prévision précis. De meilleures données pertinentes mènent à de meilleures prédictions.

Différentes périodes de données ont été testées pour voir ce qui fonctionnait le mieux pour prédire les prix. Utiliser des données récentes tend à offrir de meilleures perspectives que des données plus anciennes.

#Modèles Utilisés pour la Prévision

Divers modèles ont été testés pour voir lequel donnait les prédictions les plus précises. Parmi les types de modèles bien connus, on a :

• Régression Linéaire : Une méthode statistique basique qui suppose une relation linéaire entre les facteurs d'entrée et les prix de l'électricité.
• Forêt Aléatoire : Une méthode plus avancée qui utilise plusieurs arbres de décision pour faire des prédictions basées sur différents facteurs d'entrée.
• Réseaux de Neurones : Impliquent des couches de "neurones" interconnectés qui peuvent capturer des patterns complexes dans les données.
• Machines à Vecteurs de Support : Un modèle efficace pour les tâches de classification et de régression, trouvant la meilleure ligne pour séparer différents points de données.

#Évaluation de la Performance des Modèles

Pour évaluer comment chaque modèle de prévision a prédit les prix de l'électricité, l'étude a utilisé plusieurs métriques. Certaines de ces métriques incluent :

• Erreur Absolute Moyenne (MAE) : Montre l'erreur moyenne des prédictions. Plus le MAE est petit, mieux c'est.
• Erreur Quadratique Moyenne (RMSE) : Semblable à la MAE mais accentue les grandes erreurs.
• Erreur Absolute Moyenne Relative (rMAE) : Une nouvelle métrique qui aide à comparer les modèles à différents niveaux de prix, rendant plus facile de voir comment les modèles performent lors des variations de prix.

#Résultats de l'Étude

Les résultats ont montré que les prix de l'électricité sont devenus de plus en plus difficiles à prévoir avec précision au fil des ans. Même les meilleurs modèles ont montré une augmentation notable des erreurs de prévision.

C'est intéressant de noter que des modèles plus simples comme la Régression Linéaire ont très bien performé même dans des conditions de marché difficiles. Dans certains cas, ces modèles basiques ont surpassé des réseaux de neurones plus complexes et des techniques d'apprentissage automatique, surtout quand le marché a connu des fluctuations de prix.

#Tendances au Fil du Temps

D'après l'analyse, il est clair que la corrélation entre divers facteurs influençant les prix a changé au fil du temps. Alors que la demande d'électricité était autrefois le facteur le plus significatif, le focus s'est déplacé vers les prix des combustibles et la production éolienne. L'utilisation des prix du gaz naturel de l'UE est aussi devenue une entrée plus précieuse pour la prévision que les mesures précédemment utilisées.

#Implications pour les Parties Prenantes

Les résultats de cette étude peuvent aider plusieurs parties prenantes dans le secteur de l'énergie. Cela inclut :

• Générateurs d'Électricité : Ils peuvent optimiser leurs opérations et gérer leurs coûts plus efficacement.
• Revendeurs : Ils peuvent ajuster leurs stratégies de tarification basées sur de meilleures Prévisions.
• Politiciens : Les idées peuvent éclairer les réglementations et les politiques énergétiques qui visent à stabiliser les prix et encourager l'utilisation des renouvelables.

#Directions de Recherche Future

Bien que cette recherche fournisse des idées significatives, il y a encore matière à étude. D'autres pistes incluent :

• Examiner différentes structures de réseaux de neurones pour améliorer la précision.
• Tester de nouveaux modèles d'apprentissage automatique sur des données récentes.
• Explorer comment les modèles peuvent prédire pendant des périodes particulièrement volatiles.

Au final, comprendre les prix futurs de l'électricité est crucial pour tous ceux impliqués dans le marché énergétique. En améliorant les méthodes de prévision, toutes les parties peuvent travailler vers un système électrique plus efficace et rentable.