Prevendo os Preços da Eletricidade no Mercado da Irlanda

Esse artigo analisa como os Preços da Eletricidade na Irlanda podem ser previstos para o dia seguinte. O foco é em um mercado específico chamado Mercado Integrado de Eletricidade (I-SEM). O estudo presta atenção especial aos momentos em que os preços da eletricidade foram muito imprevisíveis ou voláteis.

#Importância da Previsão dos Preços da Eletricidade

Prever com precisão os preços da eletricidade é vital para diferentes participantes do mercado. Isso inclui geradores de energia, fornecedores e comerciantes, que precisam tomar decisões informadas sobre quanto eletricidade produzir, comprar ou vender. Entender os preços futuros ajuda esses participantes a evitar custos desnecessários e torna suas operações mais eficientes.

#Visão Geral do Mercado Integrado de Eletricidade

O I-SEM começou a operar em 30 de setembro de 2018. O objetivo é melhorar a estrutura de mercado anterior, combinando os sistemas de eletricidade da Irlanda do Norte e da República da Irlanda. O intuito é criar mais competição, o que pode ajudar a manter os preços mais baixos e garantir um fornecimento confiável de eletricidade.

Nesse mercado, existem diferentes tipos de negociação, como negociações para o dia seguinte e intra-dia. A maior parte das negociações acontece no mercado de dia-a-dia, onde os participantes fazem suas ofertas para fornecer eletricidade um dia antes.

#Fatores que Afetam os Preços da Eletricidade

Os preços da eletricidade são influenciados por vários aspectos, incluindo:

• Oferta: Quanto de eletricidade está disponível.
• Demanda: Quanto de eletricidade os consumidores precisam.
• Custos de Combustível: Preços dos combustíveis usados para gerar eletricidade, como Gás Natural.
• Clima: Condições que afetam fontes de energia renováveis, como vento e solar.

A eletricidade não pode ser armazenada facilmente, então os preços podem flutuar de repente. Como resultado, prever quanto a eletricidade vai custar é desafiador, especialmente em tempos voláteis.

#Foco do Estudo

Esse estudo analisou dados do I-SEM entre outubro de 2018 e setembro de 2022. O objetivo era descobrir quais fatores influenciam mais os preços da eletricidade e quão eficazes são os diferentes métodos de previsão. A pesquisa também olhou como a relação entre esses fatores e os preços mudou ao longo dos últimos anos.

#Principais Descobertas sobre Fatores Influentes

Uma das principais descobertas do estudo é que o preço do gás natural e a quantidade de Energia Eólica disponível são os fatores mais importantes na previsão de preços para o dia seguinte. Nos últimos anos, o preço diário do gás natural se tornou um indicador melhor para os preços do que o padrão anterior, que se baseava em um mercado de gás natural diferente nos Estados Unidos.

Além disso, o estudo encontrou que, à medida que mais energia renovável, especialmente vento, é adicionada à rede, isso tem empurrado os preços da eletricidade para baixo no geral. No entanto, isso também aumenta a imprevisibilidade dos preços.

#Importância dos Dados na Previsão

O estudo usou uma variedade de fontes de dados, incluindo preços históricos da eletricidade, preços do gás natural, geração de vento e mais. A qualidade dos dados é crucial para construir um modelo de previsão preciso. Dados melhores e mais relevantes levam a previsões melhores.

Diferentes períodos de dados foram testados para descobrir o que funciona melhor para prever preços. Usar dados recentes tende a fornecer melhores insights do que dados mais antigos.

#Modelos Usados para Previsão

Vários modelos foram testados para ver qual deles fornecia as previsões mais precisas. Alguns dos tipos de modelos conhecidos incluíam:

• Regressão Linear: Um método estatístico básico que assume uma relação linear entre fatores de entrada e preços da eletricidade.
• Random Forest: Um método mais avançado que usa várias árvores de decisão para fazer previsões com base em vários fatores de entrada.
• Redes Neurais: Envolvem camadas de "neurônios" interconectados que podem capturar padrões complexos nos dados.
• Máquinas de Vetores de Suporte: Um modelo que funciona bem tanto para tarefas de classificação quanto de regressão, encontrando a melhor linha para separar diferentes pontos de dados.

#Avaliação do Desempenho do Modelo

Para avaliar quão bem cada modelo de previsão previu os preços da eletricidade, o estudo usou várias métricas. Algumas dessas métricas incluem:

• Erro Absoluto Médio (MAE): Mostra o erro médio nas previsões. Quanto menor o MAE, melhor a previsão.
• Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE): Semelhante ao MAE, mas enfatiza erros maiores.
• Erro Absoluto Médio Relativo (rMAE): Uma nova métrica que ajuda a comparar modelos em diferentes níveis de preço, facilitando ver quão bem os modelos se saem durante oscilações de preços.

#Resultados do Estudo

Os resultados indicaram que os preços da eletricidade se tornaram cada vez mais desafiadores de prever com precisão ao longo dos anos. Mesmo os melhores modelos mostraram um aumento notável nos erros de previsão.

Curiosamente, modelos mais simples, como a Regressão Linear, se saíram muito bem mesmo em condições de mercado difíceis. Em algumas situações, esses modelos básicos superaram redes neurais mais complexas e técnicas de machine learning, especialmente quando o mercado enfrentou preços turbulentos.

#Tendências ao Longo do Tempo

Da análise, fica claro que a correlação entre os vários fatores que afetam os preços mudou ao longo do tempo. Enquanto a demanda por eletricidade antes era o fator mais significativo, o foco mudou para os preços dos combustíveis e geração eólica. O uso de preços do gás natural da UE também surgiu como uma entrada mais valiosa para previsão do que medidas usadas anteriormente.

#Implicações para as Partes Interessadas

As descobertas desse estudo podem ajudar múltiplas partes interessadas dentro do setor de energia. Isso inclui:

• Geradores de Eletricidade: Eles podem otimizar suas operações e gerenciar seus custos de forma mais eficaz.
• Varejistas: Eles podem ajustar suas estratégias de preços com base em previsões melhores.
• Formuladores de Políticas: Insights podem informar regulações e políticas de energia que visam estabilizar preços e incentivar o uso de renováveis.

#Direções de Pesquisa Futuras

Embora essa pesquisa forneça insights significativos, ainda há espaço para mais estudos. Outras avenidas incluem:

• Examinar diferentes estruturas de redes neurais para aumentar a precisão.
• Testar novos modelos de machine learning em dados recentes.
• Explorar quão bem os modelos podem prever durante períodos particularmente voláteis.

No final, entender os preços futuros da eletricidade é crucial para todos envolvidos no mercado de energia. Melhorando os métodos de previsão, todas as partes podem trabalhar em direção a um sistema elétrico mais eficiente e econômico.