Prevedere i Prezzi dell'Elettricità nel Mercato Irlandese

Questo articolo esplora come prevedere i Prezzi dell'elettricità in Irlanda per il giorno dopo. Si concentra su un mercato specifico chiamato Mercato Elettrico Unico Integrato (I-SEM). Lo studio presta particolare attenzione ai momenti in cui i prezzi dell'elettricità sono stati molto imprevedibili o volatili.

#Importanza della Previsione dei Prezzi dell'Elettricità

Prevedere accuratamente i prezzi dell'elettricità è fondamentale per diversi attori del mercato. Questi includono i produttori di energia, i fornitori e i trader, che devono prendere decisioni informate su quanto elettricità produrre, comprare o vendere. Comprendere i prezzi futuri aiuta questi partecipanti a evitare costi inutili e rende le loro operazioni più efficienti.

#Panoramica del Mercato Elettrico Unico Integrato

L'I-SEM è iniziato a funzionare il 30 settembre 2018. Il suo obiettivo è migliorare la struttura di mercato precedente combinando i sistemi elettrici dell'Irlanda del Nord e della Repubblica d'Irlanda. Si punta a creare più concorrenza, il che può aiutare a mantenere i prezzi più bassi e garantire una fornitura affidabile di elettricità.

In questo mercato, ci sono diversi tipi di trading, come il trading a giornata e il trading intraday. La maggior parte delle operazioni avviene nel mercato a giornata, dove i partecipanti presentano le loro offerte per fornire elettricità un giorno prima.

#Fattori che Influenzano i Prezzi dell'Elettricità

I prezzi dell'elettricità sono influenzati da diversi aspetti, tra cui:

• Offerta: Quanta elettricità è disponibile.
• Domanda: Quanta elettricità hanno bisogno i consumatori.
• Costi del carburante: Prezzi dei carburanti usati per generare elettricità, come il Gas Naturale.
• Meteo: Condizioni che influenzano le fonti di energia rinnovabile come vento e sole.

L'elettricità non può essere facilmente immagazzinata, quindi i prezzi possono fluttuare all'improvviso. Di conseguenza, prevedere quanto costerà l'elettricità è una sfida, specialmente nei momenti di volatilità.

#Focus dello Studio

Questo studio ha analizzato i dati dell'I-SEM tra ottobre 2018 e settembre 2022. Si è puntato a scoprire quali fattori influenzano di più i prezzi dell'elettricità e quanto siano efficaci diversi metodi di previsione. La ricerca ha anche esaminato come sia cambiata la relazione tra questi fattori e i prezzi negli ultimi anni.

#Risultati Chiave sui Fattori Influenzali

Una delle principali scoperte dello studio è che il prezzo del gas naturale e la quantità di Energia Eolica disponibile sono i fattori più importanti per prevedere i prezzi a giornata. Negli ultimi anni, il prezzo giornaliero del gas naturale è diventato un indicatore migliore dei prezzi rispetto allo standard precedente, che si basava su un altro mercato del gas naturale negli Stati Uniti.

Inoltre, lo studio ha trovato che man mano che si aggiunge più energia rinnovabile, in particolare eolica, alla rete, i prezzi dell'elettricità tendono a scendere. Tuttavia, questo aumenta anche l'imprevedibilità dei prezzi.

#Importanza dei Dati nella Previsione

Lo studio ha utilizzato diverse fonti di dati, tra cui i prezzi storici dell'elettricità, i prezzi del gas naturale, la generazione eolica e altro. La qualità dei dati è fondamentale per costruire un modello di previsione accurato. Dati migliori e più pertinenti portano a Previsioni più precise.

Sono stati testati diversi periodi di dati per scoprire quali funzionano meglio per prevedere i prezzi. Usare dati recenti tende a fornire migliori intuizioni rispetto a quelli più vecchi.

#Modelli Utilizzati per la Previsione

Vari modelli sono stati testati per vedere quale forniva le previsioni più accurate. Alcuni dei modelli più conosciuti includono:

• Regressione Lineare: Un metodo statistico di base che assume una relazione lineare tra i fattori in input e i prezzi dell'elettricità.
• Random Forest: Un metodo più avanzato che utilizza molti alberi decisionali per fare previsioni basate su vari fattori in input.
• Reti Neurali: Queste coinvolgono strati di "neuroni" interconnessi che possono catturare schemi complessi nei dati.
• Macchine a Vettori di Supporto: Un modello che funziona bene sia per compiti di classificazione che di regressione, trovando la migliore linea per separare i diversi punti dati.

#Valutazione delle Prestazioni del Modello

Per valutare quanto bene ciascun modello di previsione prevedeva i prezzi dell'elettricità, lo studio ha utilizzato diverse metriche. Alcune di queste metriche includono:

• Errore Assoluto Medio (MAE): Mostra l'errore medio nelle previsioni. Più piccolo è l'MAE, migliore è la previsione.
• Radice dell'Errore Quadratico Medio (RMSE): Simile all'MAE ma enfatizza gli errori maggiori.
• Errore Assoluto Medio Relativo (rMAE): Una nuova metrica che aiuta a confrontare i modelli tra diversi livelli di prezzo, rendendo più facile vedere quanto bene i modelli si comportano durante le fluttuazioni dei prezzi.

#Risultati dello Studio

I risultati hanno indicato che i prezzi elettrici sono diventati sempre più difficili da prevedere con precisione nel corso degli anni. Anche i migliori modelli hanno mostrato un aumento evidente negli errori di previsione.

Curiosamente, modelli più semplici come la Regressione Lineare si sono comportati molto bene anche in condizioni di mercato difficili. In alcune situazioni, questi modelli di base hanno superato reti neurali più complesse e tecniche di apprendimento automatico, specialmente mentre il mercato affrontava prezzi turbolenti.

#Tendenze nel Tempo

Dall'analisi, è chiaro che la correlazione tra vari fattori che influenzano i prezzi è cambiata nel tempo. Mentre la domanda di elettricità era una volta il fattore più significativo, ora l'attenzione si è spostata sui prezzi del carburante e sulla generazione eolica. L'uso dei prezzi del gas naturale dell'UE è emerso anche come un input più prezioso per la previsione rispetto a misure precedentemente utilizzate.

#Implicazioni per gli Stakeholder

I risultati di questo studio possono assistere diversi stakeholder nel settore dell'energia. Questi includono:

• Generatori di Elettricità: Possono ottimizzare le loro operazioni e gestire meglio i loro costi.
• Rivenditori: Possono adattare le loro strategie di prezzo basate su previsioni migliori.
• Decisori Politici: Le intuizioni possono informare regolamenti e politiche energetiche che mirano a stabilizzare i prezzi e incoraggiare l'uso di rinnovabili.

#Direzioni per Future Ricerche

Anche se questa ricerca fornisce importanti intuizioni, c'è ancora spazio per ulteriori studi. Altri percorsi includono:

• Esaminare diverse strutture di reti neurali per migliorare l'accuratezza.
• Testare nuovi modelli di apprendimento automatico su dati recenti.
• Esplorare quanto bene i modelli possono prevedere durante periodi particolarmente volatili.

In definitiva, comprendere i futuri prezzi dell'elettricità è cruciale per tutti gli attori coinvolti nel mercato dell'energia. Migliorando i metodi di previsione, tutte le parti possono lavorare verso un sistema elettrico più efficiente ed economico.