Prognozowanie miesięcznych cen energii elektrycznej dla indeksu TGe24 w 2024 r. TGE

Wieloletnie analizy rynku energii oraz badania funkcjonowania towarowych giełdach energii takich jak rodzima TGE w Warszawie, norweska Nord Pool, czy niemiecka Epex Spot zaowocowały powstaniem modelu prognostycznego EPF-modelBASEm do prognozowania cen miesięcznych energii elektrycznej na rynku SPOT, rynku dnia następnego TGE. Model EPF-modelBASEm powstał przy wykorzystaniu naszego dotychczasowego doświadczenia zdobytego przy tworzeniu modelu do prognozowania cen godzinowych EPF-modelTGE24 indeksu TGe24.

EPF-modelBASEm  jest narzędziem do prognozowania ceny energii elektrycznej dla średnio-miesięcznych notowań indeksu BASE TGE w Warszawie. Indeks ten jest właściwy dla rynku dnia następnego TGE w Warszawie i jest średnią arytmetyczna indeksów dziennych TGeBase dla danego miesiąca.

Prognozy miesięczne cen energii elektrycznej dla biznesu w 2024 r. – zastosowanie prognoz

Myśląc o wykorzystaniu prognoz miesięcznych cen energii elektrycznej w biznesie mamy w szczególności na uwadze budowanie portfela zakupowego dla energii elektrycznej w poszczególnych miesiącach, czy kwartałach 2024 r. Prognozy miesięczne cen energii są wykorzystywane przez firmy w przypadku podpisania ze spółka obrotu umowy na dostawy energii w 2024 r. w oparciu o cenny zmienne. W przypadku zawarciu umowy z ceną stałą na 100% zużywanego wolumenu prognozowanie miesięcznych cen energii jest mało użyteczne w procesach zakupowych.

Dobra oferta spółki obrotu oferuje możliwości zakupu energii elektrycznej w oparciu o prawie wszystkie instrumenty notowane na TGE w Warszawie. Dobra oferta powinna zawierać opcje zakupu, gdzie cena indeksowana jest w oparciu o jeden z poniższych;

– BASE-Y-25 – dostawy w roku 2025

– BASE-Q-1,2,3,4 – dostawy w poszczególnych kwartałach 2024 r.

– BASE-M-1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12 – dostawa w poszczególnych miesiącach 2024 r.

– BASE-W- od 1 do 56 – dostawa w poszczególnych tygodniach roku – w niewielu ofertach jest ten instrument

– ceny godzinowe dla I-Fixing RDN

– ceny stałe dzienne dla indeksu TGe24 RDN

– ceny godzinowe dla RDB – rynku dnia bieżącego TGE – rzadko spotykana opcja w ofertach

Czynniki wpływające na miesięczne ceny energii elektrycznej na towarowych giełdach energii

Prognozując ceny energii w oparciu o indeks miesięczny BASE musimy doprecyzować czego on dotyczy i jaka jest jego konstrukcja. BASE to indeks miesięczny rynku spot, rynku dnia następnego (RDN) Towarowej Giełdy Energii w Warszawie. Tak więc BASE jest średnią arytmetyczna indeksu dziennego TGeBase. Natomiast indeks TGeBase jest średnią arytmetyczną ze średnich ważonych cen godzinowych od godziny 0-00 do godziny 24-00 dla I-Fixingu  i II Fixingu, notowań ciągłych oraz cen w kontraktach blokowych i weekendowych.

Tak więc kwotowanie BASE na rynkach spot nie zależą od jednego czynników panującego w danym dniu lecz o grupy czynników, które mogą się zmieniać i się zmieniają w ciągu danego miesiąca prognozy. Aby poprawnie prognozować miesięczne ceny energii elektrycznej należy wziąć pod uwagę 5 poniższych czynników i ich kształtowanie w poszczególnych dniach i miesiącach roku. Do kluczowych czynników wykorzystywanych do prognoz w modelu EPF-modelBASEm zaliczamy;

-1) podaż energii elektrycznej

-2) elastyczność cenowa podaży – koszty krańcowe i koszty uśrednione wytworzenia energii elektrycznej  w różnych źródłach wytwarzania

-3) popyt na energię elektryczną – zużycie

– 4) elastyczność cenową popytu – ceny maksymalne energii elektrycznej

– 5) czynnik ludzki – człowiek, który bierze 4  powyższe czynniki pod uwagę oraz dodaje własne nieskwantyfikowane zachowania – działania na rynku terminowym np. OTF lub w kontraktach OTC

Nasz model do prognoza cen miesięcznych energii elektrycznej w 2023 r. rynku dnia następnego TGE w Warszawie uwzględnia 5 powyżej przedstawione czynniki oraz wiedzę w zakresie statystyki i ekonometrii polskich naukowców.

Prognozowanie cen energii elektrycznej, a podaż energii  

W modelu prognostycznym EPF-modelBASEm uwzględniamy aspekty związane z podażą energii zarówno pod kontem struktury produkcji tj. produkcji z różnych źródeł wytwarzania opartych na węglu kamiennym, brunatnym, gazie ziemnym i OZE, w tym elektrowni wiatrowych, fotowoltaicznych oraz wodnych.

Główne elementy podaży energii uwzględniane w modelu prognostycznym EPF-modelBASEm to;
– podaż nominalna źródeł konwencjonalnych – tj. maksymalna moc możliwa w generacji w przypadku pracy wszystkich źródeł bez awarii i remontów
– korekta podaży źródeł konwencjonalnych z uwagi na remonty planowane i remonty nieplanowane
– podaż źródeł wiatrowych – dane historyczne plus przyrost mocy
– podaż źródeł fotowoltaicznych – dane historyczne plus przyrost mocy dla instalacji prosumenckich i instalacji przemysłowych
– korekta z uwagi na import/export energii elektrycznej z Unii Europejskiej

 

Elastyczność cenowa podaży, prognozowanie cen energii elektrycznej

Elastyczność cenowa podaży to relacja ceny energii elektrycznej do kosztów wytworzenia. Wytwórca energii musi pokryć koszty wytworzonej energii aby nie ponieść straty. Należy w tym przypadku w prognozach uwzględnić koszty bezpośrednie wytworzenia lub koszty uśrednione (LCOE).

Główne czynniki wpływające na poziom kosztów bezpośrednich wytworzenia energii elektrycznej  w naszych prognozach to;

Na poniższym slajdzie przedstawiono kształtowanie się cen węgla energetycznego wg. notowań na TGE w Warszawie wg. indeksu PSCMI1 oraz kształtowanie się cen węgla energetycznego w kontraktach terminowych Rotterdam w zł./1 tonę po przeliczeniu USD wg. średniego kursu USD/zł. NBP

Ceny energii w dłuższej perspektywie czasowej muszą opierać się o koszty uśrednione wytwarzania energii plus zysk, gdyż powyższa zasada będąca prawem ekonomicznym obowiązuje czy komuś się to podoba czy nie. W przeciwnym razie firma produkująca energię ma problemy finansowe i znika z rynku. W skrajnych przypadkach muszą to być koszty bezpośrednie wytworzenia.

 

Popyt na energię elektryczną – zużycie, a prognoza cen energii

Właściwa prognoza zużycia energii elektrycznej jest podstawa do sporządzania właściwych prognoz cen energii dla tego,  do niniejszej procedury w modelu EPF-modelBASEm przywiązujemy bardzo duża wagę.

Model prognostyczny EPF-modelBASEm uwzględnia następujące zmienne związane z popytem na energię elektryczną;

– zużycie energii elektrycznej w okresach poprzedzających prognozę

– korekta zużycia energii ze strony prosumentów biznesowych z instalacjami o mocy powyżej 50 kW

– korekta zużycia energii ze strony prosumentów indywidualnych (na 30.11.2022 r. liczba prosumentów wyniosła 1,2 miliona instalacji – prosument to instalacja o mocy do 50 kW)

– korekta popytu z uwagi na import/export energii elektrycznej z Unii Europejskiej

– zmiany w sposobie zarządzanie zużyciem energii elektrycznej przez klientów biznesowych i klientów indywidualnych

– politykę Unii Europejskiej i nowelizację polityki energetycznej na 2023 r.

Elastyczność cenową popytu – ceny maksymalne energii

Z elastycznością cenowa popytu zetknęliśmy się wszyscy obserwują hurtowe ceny energii w lipcu i sierpniu 2022 r., kiedy to ceny Base dla lipca i sierpnia 2022 r. osiągnęły historyczne poziom 1125 zł/MWh i 1390 zł/MWh.

Indeksy ryku terminowego OTF również osiągnęły w lipcu i sierpniu 2022 r. swoje maksima odpowiednio BASE_Y-24 1790 zł/MWh i 1782 zł/MWh oraz BASE_Y-24 1401 zł/MWh i 1462 zł./MWh.

Firmy przemysłowe w tym czasie wstrzymywały produkcję piwa czy nawozów sztucznych bo produkcja, przy tak wysokich kosztach głównych czynników produkcji byłaby tak drogo, iż nie znaleziono by nabywców na drogie wyroby końcowe.

W ramach naszej działalności doradczej dostarczamy naszym Klientom prognozy dla poszczególnych 12 miesięcy roku wraz ze szczegółową analizą (cześć opisowo-analityczna) kluczowych czynników określonych powyżej i ich wpływu na sporządzona prognozę.

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

 


Polecana literatura z zakresu prognozowania cen energii elektrycznej

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
7)Rintamäki, T, Siddiqui, AS & Salo, A (2017), Does renewable energy generation decrease the volatility of electricity prices? An analysis of Denmark and Germany, Energy Economics
8)Pieczarko R., Sołtysik M.: Analiza wpływu generacji źródeł wiatrowych na poziom kształtowania się cen energii elektrycznej na rynku SPOT, Przegląd Elektrotechniczny, 2017

Zamknij