Nuovo metodo per prevedere i prezzi dell'elettricità

I prezzi dell'elettricità possono essere imprevedibili come un gatto su un tetto caldo. Con sempre più fonti di energia rinnovabile in uso, come vento e sole, l'offerta e la domanda di elettricità sono diventate un po' complicate. Questo fa sì che i prezzi rimbalzino come una palla di gomma. Quindi, come possiamo capire quale sarà il prezzo nel futuro immediato? Ecco cosa vogliamo esplorare!

#La sfida delle Previsioni a breve termine

Quando parliamo di previsioni a breve termine, stiamo cercando di prevedere i prezzi dell'elettricità per tempi di consegna molto vicini. Nel mercato dell'elettricità, i prezzi possono cambiare rapidamente e dobbiamo fare delle stime intelligenti proprio prima delle transazioni. Qui le cose si complicano un po'. A differenza di altri mercati dove i prezzi vengono fissati una volta al giorno, nel mercato intraday continuo, acquirenti e venditori possono scambiare elettricità durante tutto il giorno, rendendolo un po' frenetico.

#Metodi esistenti e i loro limiti

I ricercatori hanno cercato di prevedere i prezzi dell'elettricità per anni. Alcuni hanno usato modelli statistici semplici, mentre altri si sono affidati a strumenti di machine learning più complessi. L'obiettivo è sempre quello di migliorare nella previsione di quei prezzi difficili. Tuttavia, molti di questi metodi si basano su dati passati e potrebbero non adattarsi bene ai cambiamenti improvvisi nel comportamento del mercato, specialmente durante le ore di punta quando la domanda schizza in alto.

#Introduzione di un nuovo approccio

E se provassimo un angolo diverso? E se usassimo un metodo chiamato Support Vector Regression (SVR) che può adattarsi rapidamente a nuove informazioni? Abbiamo notato che incorporare i prezzi recenti nei nostri modelli potrebbe aiutarci ad anticipare meglio i prezzi futuri. Ecco la parte divertente: abbiamo deciso di migliorare il nostro SVR con un piccolo colpo di scena—dandogli una correzione del kernel basata sull'ultimo prezzo conosciuto, che chiamiamo scherzosamente "la previsione na ̨ive".

#Testiamo il nostro metodo

Per vedere se la nostra idea funziona, l'abbiamo testata su dati reali del mercato intraday tedesco tra il 2018 e il 2020. Abbiamo osservato da vicino come il nostro SVR migliorato (ora chiamato cSVR) si comportava rispetto ad altri metodi comuni come LASSO e Random Forest. Volevamo vedere se cSVR riusciva a fare stime più intelligenti—senza impiegare un'eternità per calcolarle.

#I risultati sono arrivati!

Sorprendentemente, il nostro approccio cSVR si è rivelato più veloce e più accurato, specialmente durante le ore di punta come la mattina e la sera quando i prezzi spesso schizzano in alto. Pensalo come il supereroe delle previsioni di prezzo—veloce, affidabile e sempre al posto giusto nel momento giusto.

#Perché è importante?

Migliorare le previsioni dei prezzi dell'elettricità non è solo un esercizio accademico; ha implicazioni nel mondo reale. Le utility possono gestire la loro produzione in modo più efficace, le aziende possono prendere decisioni di acquisto più intelligenti e i consumatori possono risparmiare sulle bollette. È un vantaggio per tutti.

#E adesso?

Anche se abbiamo fatto qualche progresso, c'è spazio per miglioramenti. Avere accesso a più dati, comprendere come vari fattori del mercato interagiscono e affinare i nostri metodi del kernel potrebbero fornire risultati ancora migliori.

#Conclusione

In sintesi, prevedere i prezzi dell'elettricità in un mercato frenetico non è una piccola impresa. Il nostro nuovo approccio mostra promettenti potenzialità, e chissà? Con un po' più di affinamento, potremmo avere tra le mani un vero cambiamento di gioco. Quindi brindiamo a bollette elettriche più basse e previsioni più intelligenti in futuro!