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2022-05-05
英文标题:
《Efficient Modeling and Forecasting of the Electricity Spot Price》
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作者:
Florian Ziel, Rick Steinert and Sven Husmann
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最新提交年份:
2014
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英文摘要:
  The increasing importance of renewable energy, especially solar and wind power, has led to new forces in the formation of electricity prices. Hence, this paper introduces an econometric model for the hourly time series of electricity prices of the European Power Exchange (EPEX) which incorporates specific features like renewable energy. The model consists of several sophisticated and established approaches and can be regarded as a periodic VAR-TARCH with wind power, solar power, and load as influences on the time series. It is able to map the distinct and well-known features of electricity prices in Germany. An efficient iteratively reweighted lasso approach is used for the estimation. Moreover, it is shown that several existing models are outperformed by the procedure developed in this paper.
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中文摘要:
可再生能源,尤其是太阳能和风能的重要性日益增加,导致了电价形成的新力量。因此,本文介绍了欧洲电力交易所(EPEX)每小时电价时间序列的计量经济学模型,该模型结合了可再生能源等具体特征。该模型由几种成熟的方法组成,可以被视为一个周期性的VAR-TARCH,将风力、太阳能和负荷作为时间序列的影响因素。它能够绘制出德国电价的独特和众所周知的特征。采用一种有效的迭代加权套索方法进行估计。此外,本文还证明了几种现有模型的性能优于本文开发的程序。
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分类信息:

一级分类:Statistics        统计学
二级分类:Applications        应用程序
分类描述:Biology, Education, Epidemiology, Engineering, Environmental Sciences, Medical, Physical Sciences, Quality Control, Social Sciences
生物学,教育学,流行病学,工程学,环境科学,医学,物理科学,质量控制,社会科学
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一级分类:Economics        经济学
二级分类:Econometrics        计量经济学
分类描述:Econometric Theory, Micro-Econometrics, Macro-Econometrics, Empirical Content of Economic Relations discovered via New Methods, Methodological Aspects of the Application of Statistical Inference to Economic Data.
计量经济学理论,微观计量经济学,宏观计量经济学,通过新方法发现的经济关系的实证内容,统计推论应用于经济数据的方法论方面。
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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Statistical Finance        统计金融
分类描述:Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Trading and Market Microstructure        交易与市场微观结构
分类描述:Market microstructure, liquidity, exchange and auction design, automated trading, agent-based modeling and market-making
市场微观结构,流动性,交易和拍卖设计,自动化交易,基于代理的建模和做市
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一级分类:Statistics        统计学
二级分类:Machine Learning        机器学习
分类描述:Covers machine learning papers (supervised, unsupervised, semi-supervised learning, graphical models, reinforcement learning, bandits, high dimensional inference, etc.) with a statistical or theoretical grounding
覆盖机器学习论文(监督,无监督,半监督学习,图形模型,强化学习,强盗,高维推理等)与统计或理论基础
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2022-5-5 20:27:14
高效的电力现货价格建模和预测Florian Ziel,Rick Steinert,Sven Husmann 2014年10月14日摘要可再生能源,尤其是太阳能和风能的重要性日益增加,导致了电价形成的新力量。因此,本文介绍了欧洲电力交易所(EPEX)每小时电价时间序列的计量经济学模型,该模型结合了可再生能源等特殊特征。该模型由几种成熟的方法组成,可被视为风电、太阳能和负荷对时间序列产生影响的周期性VAR-TARCH。它能够绘制德国电力价格的独特和众所周知的特征。采用高效的迭代加权套索方法进行估计。此外,本文还证明了几种现有模型的性能都优于本文提出的方法。1简介随着电力市场在过去几十年中的不断自由化,通过交易所进行的电力交易量大幅增加。这反过来又导致电价的透明度增加。由于公司和私人家庭对该价格的高度依赖,建模电价已成为能源市场研究的基石之一。但事实证明,这种建模处于许多学科研究的前沿。例如,对基本贸易机制的分析可以分配给经济学。但是,能源生产本身是一个过程,它可以与工程有关,管理能源交换的规则,特别是可再生能源生产,是由法律和政治决定的。因此,电价建模可能是一个复杂的问题。
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2022-5-5 20:27:20
这也反映在时间序列中,在时间序列中可以观察到许多不寻常但已经风格化的行为。本文提出的模型从几个方面解决了这种复杂性。与现有文献相比,它的独特之处可以归结为七个关键事实。我们的做法是:1。在没有任何数据操纵的情况下对电价进行建模,2。结合了每一个既定的电力价格的程式化事实,3。为杠杆效应的结构提供见解,4。证明了风能和太阳能对价格的影响,5。说明了风能和太阳能发电中的特殊节日效应和夏令时效应,6。不需要任何未来信息来提供准确的预测。最后,7,它使用了高效、快速的最新评估技术。我们将根据2010年9月28日至2014年5月1日期间欧洲电力交易所(EPEX)的每小时电价对我们提出的模型进行调整。数据集可从EPEXat网站www.epexspot获得。com获取德国/奥地利每小时的日前现货价格数据,来自欧洲输电系统运营商网络,网址为www.entsoe。欧盟获取德国每小时负荷数据,并从欧洲能源交易所(EEX)的透明平台www。透明度伊克斯。com为德国提供每小时风能和太阳能供电。我们的论文组织如下。在第2节中,我们概述了电性交换发生的环境,并列举了时间序列建模中出现的不同挑战。接下来的部分建立了我们的模型,旨在应对这些挑战。第4节介绍了我们模型的评估程序。在第5节和第6节中,我们将模型应用于欧洲电力交易所的小时电价时间序列,并应用综合预测研究。
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2022-5-5 20:27:24
最后一节讨论了我们的发现。我们注意到,奥地利的负荷和可再生能源数据不包括在数据中,因为我们的主要关注点是德国能源市场。2建模电价的挑战22建模电价的挑战能源市场是一个快速变化的经济领域。这些市场的自由化和能源结构的后续发展解释了这一事实。但由于世界各地不同的国家面临不同的先决条件,例如政治或气候条件,它们的能源市场往往具有非常异质的结构。因此,一个国家的调查结果可能不会,或者只能部分用于另一个国家或地区。就德国能源市场而言,相当一部分日需求通过交易所进行交易。现货市场交易通过连续交易和拍卖进行。该市场的价格可以通过日内交易或日前拍卖价格获得。后者以奥地利和德国的EPEX现货拍卖价格表示。EPEX是EEX集团的成员。自2008年以来,EEX没有禁止负价格(Keles等人,2012年)。考虑到交易所的所有产品,EEX目前有250个市场参与者。仅考虑奥地利/德国在EPEX前的拍卖结果,就有197名参与交易的交易员。市场参与者的数量不容忽视,这也是德国自由能源法的后果,尤其是在考虑可再生能源的情况下。《可再生能源法》及其相关法规是体现这一自由化理念的ZF法规。因此,可再生能源的供应在过去几年中显著增加。ZF提供的可再生能源补贴等激励措施促进了这一发展。
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2022-5-5 20:27:27
但不断增长的可再生能源发电厂对电价产生了直接影响(Edenhoferet al.,2013),因为这种能源的生产成本几乎为零(W¨urzburg et al.,2013)。2012年EEG的变化对可再生能源的营销产生了直接影响。EEG不仅向TSO或其他市场参与者销售生产的可再生能源,而且还直接在交易所销售。根据§33g EEG,除了出售电力的市场价格外,此类能源的生产商还可以获得市场溢价。因此,可再生能源的生产商也有直接在电力交易所交易或通过场外交易出售的动机。然而,其他法规也直接影响了市场。例如,如果输电系统运营商(TSO)决定使用交易所,他们必须仅在日前或日内现货市场出售电力。因此,自2009年发布本法规以来的数据特别令人感兴趣。在竞争市场经济理论中,电价应等于其边际成本。随着边际成本为零的可再生能源替代了边际成本较高的所有其他能源,电价应该会下降(Keles等人,2013年)。这就是所谓的优序效应。此外,可以假设电力需求曲线是非弹性的(Sensfuss等人,2008),因为不管价格如何,都需要一定量的电力。这意味着对可再生能源对电价的影响进行建模是非常必要的,因为随着可再生能源份额的增加,这些能源总是会导致边际成本结构的改变。许多作者在最近的文献中展示了可再生能源的出现导致电价下降的经验证据。
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2022-5-5 20:27:31
例如,Woo等人(2011年)利用德克萨斯州电价市场的回归分析来研究风力发电的影响。W¨urzburger等人(2013年)对德国和奥地利的电价采用了多元回归方法,其中,除其他时间序列外,还对风能和太阳能进行了研究,并导致电价下降。Huisman等人(2013年)通过对能源供应和需求进行建模,获得了与Nord Pool市场相当的结果。图1也显示了这种关系,图1显示了2012年10月两周的太阳能和风力发电的价格、负荷以及模式。每当风力和太阳能的综合影响很大时,代表价格的线似乎会大幅下降。但可再生能源的引入不仅会带来降价效应,还可以增加建模价格时间序列的优度。关于这一点,克鲁兹等人(2011年)进行了全面研究。他们将Holt–Winters、ARIMA和neuralnetworks等复杂模型与风力发电等结合在一起,并提供了证据证明这一纳入有利于价格建模。Yan和Chowdhury(2013年)、Liebl(2013年)和Kristiansen(2012年)通过将风力发电纳入其方法,获得了具有竞争力的数据。通过对EEX电价和风力发电的依赖性进行模拟研究,Keles等人(2013)能够展示包括风力发电在内的优势。电价也在很大程度上取决于一周中的哪一天,并且在一年中也会发生变化,这主要取决于一年中的四季(Weron,2006)。
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