Prognozowanie cen godzinowych energii elektrycznej, indeksu TGe24, przy użyciu modelu „EPF- modelTGE24” . Przedrostek EPF to skrót od angielskiego określenia Elektricity Price Forecasting tzn. prognozowanie cen elektryczności.
Wieloletnie analizy rynku energii oraz notowań na towarowych giełdach energii takich jak rodzima TGE w Warszawie, norweska Nord Pool, czy niemiecka Epex Spot zaowocowały powstaniem modelu prognostycznego EPF-modelTGE24 do prognozowania cen godzinowych energii elektrycznej na rynku SPOT, rynku dnia następnego.
Model EPF-modelTGE24 powstał przy wykorzystaniu dotychczasowego dorobku krajowych i zagranicznych naukowców z zakresu budowy modeli prognostycznych cen energii. Szczególne podziękowania za wkład w rozwijanie teorię prognoz należą się Panu prof. Rafałowi Weronowi z Uniwersytetu Wrocławskiego oraz pracownikom naukowym z Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie.
EPF-modelTGE24 jest to narzędzie do prognozowania jednego z indeksów rynku SPOT czyli indeksu TGe24 dla Rynku Dnia Następnego, który funkcjonuje na Towarowej Giełdzie Energii w Warszawie. Model ten oprócz indeksu TGe24 prognozuje też, instrumenty godzinowe (ceny godzinowe) będące składnikami niniejszego indeksu.
Tak więc prognozując ceny energii dla każdej z 24 godzin doby możemy jako średnią arytmetyczną z niniejszych pomiarów otrzymać poszukiwany indeks TGe24.
Myśląc o prognozach cen energii elektrycznej, zanim przejdziemy do dalszych działań musimy postawić sobie dwa zasadnicze pytania i znaleźć na nie własną odpowiedź;
Odpowiedź na pierwsze pytanie jest relatywnie prosta. Jeżeli kupuję w firmie energię lub jej część w oparciu o ceny godzinowe na RDN to mogę zaplanować odpowiednio produkcję.
– mogę przesunąć produkcję ze zmiany drugiej na trzecią
– przesunąć zużycie z dnia pierwszego na dzień trzeci
– ograniczyć produkcje przez kilka dni prognozując spadek w dniach następnych
– mając 2 punkty poboru, wstrzymać lub zwiększyć pobór z punktu gdzie stała cena znacznie różnić się będzie od ceny zmiennej
– mogę w różny sposób zarządzać produkcją i zużyciem energii elektrycznej
Odpowiedź na drugie pytanie zależy od tego w jaki sposób będę wykorzystywał dane prognozowane. Jeżeli będę potrzebował danych z błędem plus minus 2,5% to mam mały problem, ponieważ nie ma i chyba nie będzie takich modeli, które tak dokładne prognozy będą w stanie generować. Ale wracając do błędu prognozy to przejdźmy do wielkości bezwzględnych i wartości procentowej błędów.
Jeżeli TGe24 w przeciągu 1 miesiąca może osiągać wartości 1130 zł./1 MWh dla 16.12.2022 r. dzień dostawy, a TGe24 z datą dostawy 1.01.2023 r. osiągnęło poziom 210 zł./1 MWh to policzmy od tych dwóch wielkości poziomy błędów prognozy.
| % – błąd prognozy | ||||
| 2% | 10% | 20% | 30% | |
| Wykonanie | nominalny – błąd prognozy w zł. | |||
| TGe24 – 1.130,0 zł/MWh | 28,3 | 113,0 | 226,0 | 339,0 |
| TGe24 – 210,0 zł/MWh | 5,3 | 21,0 | 42,0 | 63,0 |
| % – błąd prognozy | ||||
| 2% | 10% | 20% | 30% | |
| Wykonanie | Prognozowany TGe24 – z błędem w zł./MWh | |||
| TGe24 – 1.130,0 zł/MWh | 1.101,8 | 1.017,0 | 904,0 | 791,0 |
| TGe24 – 210,0 zł/MWh | 204,8 | 189,0 | 168,0 | 147,0 |
Aby prognoza była użyteczna to dopuszczalny błąd prognozy przy rozpiętości wyników czyli poziomów TGe24 od 100 do 1200 zł./1 MWh powinien być następujący;
– TGe24 w przedziale od 0 do 350 zł./1 MWh błąd prognozy ( +; – ) 30 %
– TGe24 w przedziale od 350 do 700 zł./1 MWh błąd prognozy ( +; – ) 20 %
– TGe24 w przedziale od 700 do 1200 zł./1 MWh błąd prognozy ( +; – ) 15 %
Ceny energii elektrycznej na rynkach spot nie zależą tylko od jednej grupy czynników, gdyż rynki spot charakteryzują się krótkimi horyzontami czasowymi pomiędzy wyceną, a fizyczną dostawą energii. Dla RDN (rynku dnia bieżącego) jest to 2 godziny, a dla RDN (rynku dnia następnego) jest do 24 godziny.
Formuła kosztów krańcowych czy kosztów uśrednionych (Levelized Cost of Energy ) energii elektrycznej w tym wypadku działa różnie. Na rynku niemieckim dla daty dostawy 31.12.2022 r. cena na RDN wyniosła minus 0,71 Euro na giełdzie Nord Pool, a w Polsce 1 MWh można było kupić po 30 zł. w cenie hurtowej z dostawą na 1.01.2023 r., w godzinach od 1 do 7. Jaka jest więc w powyższych przypadkach korelacja pomiędzy ceną, a kosztem wytworzenia energii. ? Pełna zależności cen energii elektrycznej na rynku SPOT od popytu i podaży energii elektrycznej też jest dyskusyjna, gdyż dla takich samych parametrów rynkowych mamy różne ceny godzinowe i to tego samego dnia, a ceny te mogą się różnić nawet o 50%.
Skoro ani popyt i podaż nie kształtują w 100% cen na rynku SPOT to co je kształtuje ? To z przekorą zadane pytanie stawiamy, aby znaleźć ten trzeci tajemniczy składnik, która rządzi cenami energii elektrycznej na rynku spot.
Ten trzeci nieskwantyfikowany czynnik na rynku SPOT to człowiek i jego nie zawsze racjonalne działania w procesach kupna i sprzedaży. To On, człowiek-makler giełdowy wycenia transakcje na rynku gdy ceny gazu wahają się do 15% w przeciągu dnia notowań, a ceny węgla energetycznego w Rotterdamie spadają z 240 (grudzień 2022) do 132 (styczeń 2023) USD/1 tonę. To On, makler giełdowy jest pod presją i kwotuje ceny w sposób właściwy tylko sobie.
Aby poprawnie prognozować ceny energii elektrycznej w horyzoncie czasowym 1 do 5 dni należy wziąć pod uwagę 3 poniższe czynniki;
-1) podaż energii elektrycznej – produkcja
-2) popyt na energię elektryczną – zużycie
-3) czynnik ludzki – człowiek, który bierze 2 powyższe czynniki pod uwagę oraz dodaje własne nieskwantyfikowane zachowania
W naszym modelu do prognoz cen energii elektrycznej EPF-modelTGE24 połączyliśmy 3 powyżej przedstawione czynniki oraz wiedzę w zakresie statystyki i ekonometrii polskich i zagranicznych naukowców.
W naszym modelu prognostycznym EPF-modelTGE24 uwzględniamy wszelkie aspekty związane z podażą energii zarówno pod kontem struktury produkcji tj. produkcja z różnych źródeł wytwarzania opartych na węglu kamiennym i brunatnym, gazie ziemnym i OZE w tym elektrowni wiatrowych, fotowoltaicznych i wodnych.
EPF-modelTGE24 uwzględnia:
– podaż nominalna źródeł konwencjonalnych – tj. maksymalną moc możliwą do wygenerowania w przypadku pracy wszystkich źródeł bez awarii i remontów
– korekta podaży energii ze źródeł konwencjonalnych z uwagi na remonty planowane i remonty nieplanowane
– podaż źródeł wiatrowych dla każdej godziny doby
– podaż źródeł fotowoltaicznych dla każdej godziny doby
– korekta popytu z uwagi na import/export energii elektrycznej z Unii Europejskiej
Zależność cen energii elektrycznej od popytu, zużycia energii czy zapotrzebowania na energię elektryczną to 3 synonimy określające ta samą wielkość. Właściwa prognoza zużycia energii elektrycznej jest podstawa do sporządzania właściwych prognoz i dlatego w naszym modelu EPF-model TGE24 przywiązujemy bardzo duża wagę do;
– przetwarzania danych historycznych godzinowych z okresów poprzednich
– korekty zużycia energii elektrycznej wytwarzanej na potrzeby własne ze strony instalacji innych niż prosumenckie tj. instalacji o mocy powyżej 50 kW
– korekty zużycia energii na potrzeby własne ze strony prosumentów (na 30.11.2022 r. liczba prosumentów wyniosła ponad 1,2 miliona instalacji – prosument to instalacja o mocy do 50 kW
– korekty popytu z uwagi na import/export energii elektrycznej z Unii Europejskiej
– zmian w sposobie zarządzanie energią elektrycznej przez klientów biznesowych i klientów indywidualnych
– polityki energetycznej Unii Europejskiej i jej nowelizacji planowanej w 2023 r.
W ramach naszej działalności doradczej dostarczamy naszym klientom model EPF-modelTGE24 , na bazie którego Klienci samodzielnie są w stanie prognozować ceny godzinowe na rynku dnia następnego TGE w Warszawie. Więcej szczegółowych informacji udzielamy po osobistym kontakcie z naszą firmą – mail; biuro@finansetf.pl lub pod nr. telefonu (48) 601-518-079.
O sposobach prognozowania cen energii elektrycznej, rynku energii, opłacalności projektów energetycznych mówimy na naszych szkoleniach – Zapraszamy ! – sprawdź poniżej
– Szkolenie -TGE-Towarowa Giełda Energii ceny, trendy, prognozy
– Prognozowanie cen energii elektrycznej na rynku SPOT w 2023 r. – Szkolenie
– Zarządzanie energią elektryczną w firmie, Strategie zakupowe i Strategie wytwórcze – szkolenie
1) Weron Rafał, Katedra Badań Operacyjnych, Finansów i Zastosowań Informatyki Politechnika Wrocławska (PWr) – Probabilistyczne prognozowanie hurtowych cen energii elektrycznej – 2015 r.
2) Weron R, Electricity price forecasting: A review of the state-of-art with a look into the future. International Journal of Forecasting, 2014;
3) Badyda K, Sobotka A., Sobotka P., „Koncepcja Budowy Modelu Prognostycznego dla cen energii elektrycznej na rynku polskim” Rynek Energii” – 1/2019, Instytut Techniki Cieplnej Politechniki Warszawskiej – 2019 r.
4) Łabinowicz K., Bujalski W, „Wyodrębnienie głównych czynników kształtujących ceny energii elektrycznej na rynku dnia następnego z wykorzystaniem metod statystycznych” Rynek Energii, 2015 r.
5) Ziel F., Weron R. (2018), Day-ahead electricity price forecasting with high-dimensional structures: Univariate vs. multivariate modeling frameworks, Energy Economics
6) Uniejewski, B, Weron, R (2018), E‑cient forecasting of electricity spot prices with expert and LASSO models, Energies
