Энергетическое прогнозирование

Энергетическое прогнозирование включает прогнозирование спроса (нагрузки ) и цен на электроэнергию , ископаемые виды топлива (природный газ, нефть, уголь) и возобновляемые источники энергии (ВИЭ; гидроэнергетика, ветер, солнечная энергия). Прогнозирование может быть как ожидаемым значением цены, так и вероятностным прогнозом .

Фон

При регулировании электроэнергетики коммунальные монополии использовали краткосрочные прогнозы нагрузки для обеспечения надежности поставок и долгосрочные прогнозы спроса в качестве основы для планирования и инвестирования в новые мощности. однако с начала 1990-х годов процесс дерегулирования и внедрения конкурентных рынков электроэнергии привел к изменению ландшафта традиционно монопольного и контролируемого государством энергетического сектора. Во многих странах мира электроэнергией теперь торгуют по рыночным правилам с использованием спотовых и деривативных контрактов. На корпоративном уровне прогнозы нагрузки на электроэнергию и цен на нее стали основополагающим вкладом в механизмы принятия решений энергетическими компаниями. Издержки чрезмерного или недостаточного поглощения, а затем продажи или покупки власти на балансирующем рынке, как правило, настолько высоки, что они могут привести к огромным финансовым потерям и банкротству в крайнем случае. в этом отношении электроэнергетические компании являются наиболее уязвимыми, поскольку они, как правило, не могут передать свои расходы розничным клиентам.

В то время как были проведены различные эмпирические исследования точечных прогнозов (т. е. "наилучшего предположения" или ожидаемого значения спотовой цены), вероятностные - т. е. интервальные и плотностные - прогнозы до настоящего времени не были подробно исследованы. однако это меняется, и в настоящее время как исследователи, так и практики сосредотачиваются на последнем. в то время как конкуренция в области глобального энергетического прогнозирования в 2012 году была направлена на точечное прогнозирование электрической нагрузки и мощности ветра, издание 2014 года было направлено на вероятностное прогнозирование электрической нагрузки, мощности ветра, солнечной энергии и цен на электроэнергию. Преимущества от снижения электрической нагрузки и ошибок прогноза цен

Крайняя волатильность оптовых цен на электроэнергию , которая может быть на два порядка выше, чем у любого другого товара или финансового актива, [2] это вынудило участников рынка хеджировать не только объемный риск, но и движение цен. Генератор, коммунальное предприятие или крупный промышленный потребитель, способный прогнозировать волатильные оптовые цены с разумной степенью точности, может скорректировать свою торговую стратегию и собственный график производства или потребления с целью снижения риска или максимизации прибыли в дневной торговле. Тем не менее, поскольку прогнозы нагрузки и цен используются многими подразделениями энергетической компании, очень трудно количественно оценить выгоды от их улучшения. Приблизительная оценка экономии от снижения на 1% средней абсолютной процентной ошибки (MAPE) для утилиты с пиковой нагрузкой 1 ГВт составляет:

• $500,000 в год от долгосрочного прогнозирования нагрузки,
• $300,000 в год от краткосрочного прогнозирования нагрузки,
• $600,000 в год от краткосрочного прогнозирования нагрузки и цен.

Основные области интересов

К наиболее популярным (с точки зрения количества научных работ и разработанных методик) подполям энергетического прогнозирования относятся::

• Прогнозирование нагрузки (прогнозирование электрической нагрузки, прогнозирование спроса на электроэнергию). Хотя " нагрузка "является неоднозначным термином, при прогнозировании нагрузки" нагрузка " обычно означает спрос (в кВт ) или энергию (в кВт-ч), и поскольку величина мощности и энергии одинакова для почасовых данных, обычно не проводится никакого различия между спросом и энергией. Прогнозирование нагрузки включает в себя точное предсказание как величины, так и географического положения в течение различных периодов горизонта планирования. Основная величина интереса обычно является почасовой общей системной (или зональной) нагрузкой. Однако прогнозирование нагрузки также связано с прогнозированием почасовых, суточных, недельных и месячных значений нагрузки и пиковой нагрузки .
• Прогнозирование цен на электроэнергию
• Прогнозирование энергии ветра
• Прогнозирование солнечной энергии

Горизонты прогнозирования

Принято говорить о краткосрочном, среднесрочном и долгосрочном прогнозировании, но в литературе нет единого мнения о том, какими пороговыми значениями должны быть фактически:

• Краткосрочное прогнозирование, как правило, включает горизонты от нескольких минут до нескольких дней вперед и имеет первостепенное значение в повседневных рыночных операциях . В прогнозировании нагрузки очень краткосрочное прогнозирование с временами выполнения, измеряемыми в минутах, часто рассматривается как отдельный класс прогнозов.[11]
• Среднесрочное прогнозирование на период от нескольких дней до нескольких месяцев вперед, как правило , предпочтительно для балансовых расчетов, управления рисками и ценообразования производных финансовых инструментов . Во многих случаях, особенно при прогнозировании цен на электроэнергию , оценка основывается не на фактических точечных прогнозах, а на распределении цен в течение определенных будущих периодов времени. Поскольку данный вид моделирования имеет давнюю традицию в финансах, наблюдается приток "финансовых решений".
• Долгосрочное прогнозирование, при котором сроки выполнения заказа измеряются в месяцах, кварталах или даже годах, сосредоточено на анализе и планировании рентабельности инвестиций, таких как определение будущих объектов или источников топлива для электростанций.

Инициативы

• Рабочая группа IEEE по энергетическому прогнозированию
• Соревнования По Глобальному Энергетическому Прогнозированию

Пруф

sites.ieee.org/pes-pspic/about-pspi/subcommittees/energy-forecasting/