Entwicklung eines Verfahrens zur Strompreisvorhersage im kurzfristigen Intraday-Handelszeitraum

  • Forecasting method for intraday power prices leading to market closure

Bader, Andreas; Haubrich, Hans-Jürgen (Thesis advisor); Sillaber, Alfons (Thesis advisor); de Doncker, Rik W. (Thesis advisor)

1. Auflage. - Aachen : E.ON Energy Research Center, RWTH Aachen University (2017)
Buch, Doktorarbeit

In: E.ON Energy Research Center 45. Ausgabe : PGS, Power Generation and Storage Systems
Seite(n)/Artikel-Nr.: 1 Online-Ressource (ix, 115 Seiten) : Diagramme

Dissertation, RWTH Aachen University, 2017

Kurzfassung

Da elektrische Energie bisher nur begrenzt gespeichert werden kann und somit die Elektrizitätsnachfrage kurzfristig gedeckt werden muss, bestehen für den Strompreis fundamentale Abhängigkeiten. Der noch junge, aber stetig an Liquidität wachsende Intraday-Markt in Deutschland ist dabei von großem Interesse. Dieser unterliegt allerdings anderen "Gesetzmäßigkeiten" als bspw. die Vortagesvermarktung. Die vorliegende Arbeit befasst sich daher mit der Preisbildung am deutschen Intraday-Markt und stellt ein neu entwickeltes Verfahren zur Vorhersage des Strompreisverlaufs in den letzten Stunden bis zum Handelsschluss am Intraday-Markt vor. Das Verfahren beruht dabei vorwiegend auf der Verbindung von Markow-Ketten und der Regressionsanalyse. Zur Modellierung des Preisverlaufs basierend auf einzelnen Handelsgeschäften wird in der Arbeit ein neuer zeitabhängiger Intraday-Index eingeführt. Zunächst werden die Markow-Ketten auf Intraday-Strompreise angewandt, um die historische Preisbildung stochastisch abzubilden. Die daraus gewonnenen Wahrscheinlichkeitsverteilungen sind abhängig vom Preisniveau und der Handelsperiode im kontinuierlichen Handel. Gleichzeitig kann mit den Wahrscheinlichkeitsverteilungen nachgewiesen werden, dass die Preisbewegungen normalverteilt sind, d.h. ohne Betrachtung fundamentaler Einflussgrößen ist eine Richtung der Preisentwicklung nicht ableitbar. Daher wird unter Anwendung der Regressionsanalyse der Einfluss verschiedener Faktoren, wie bspw. Einspeiseprognosen von dargebotsabhängiger Erzeugung, Abruf von Regelleistung und Lastprognosefehler, einzeln und kombiniert in Modellen quantifiziert. Der größte Einfluss auf den Intraday-Preis ergibt sich für den Regelleistungsabruf. Dieser korreliert positiv mit dem Intraday-Preis. Ein ebenfalls deutlicher Zusammenhang zeigt sich für untertägige Prognoseabweichungen der Einspeisemengen aus Photovoltaik- und Windenergieanlagen. Beide Faktoren korrelieren negativ mit dem Preis. Für Lastprognosefehler ist keine Korrelation erkennbar. Durch die Kombination mehrerer Einflussfaktoren lässt sich eine deutliche Verbesserung der Modellgüte erreichen. Des Weiteren zeigen die Ergebnisse den Einfluss verschiedener Modellparameter auf den Intraday-Preis, wie bspw. die Variation der Vorlaufzeit zwischen Erhalt einer Information und der Preisentwicklung am Markt.

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