論文の概要: Simulation-based Forecasting for Intraday Power Markets: Modelling
Fundamental Drivers for Location, Shape and Scale of the Price Distribution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13002v1
- Date: Wed, 23 Nov 2022 15:08:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-24 16:16:56.244948
- Title: Simulation-based Forecasting for Intraday Power Markets: Modelling
Fundamental Drivers for Location, Shape and Scale of the Price Distribution
- Title（参考訳）: 日内電力市場におけるシミュレーションに基づく予測:価格分布の位置, 形状, 規模をモデル化する
- Authors: Simon Hirsch, Florian Ziel
- Abstract要約: 本研究では,日内市場におけるリターン分布の位置,形状,スケールパラメータのモデル化手法を提案する。
風と太陽の予測と、その日内更新、停電、価格情報、および、メリットの順序を形作るための新しい尺度について検討する。
ボラティリティは、利益秩序体制、納期、国境を越えた注文書の閉鎖によってもたらされる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: During the last years, European intraday power markets have gained importance
for balancing forecast errors due to the rising volumes of intermittent
renewable generation. However, compared to day-ahead markets, the drivers for
the intraday price process are still sparsely researched. In this paper, we
propose a modelling strategy for the location, shape and scale parameters of
the return distribution in intraday markets, based on fundamental variables. We
consider wind and solar forecasts and their intraday updates, outages, price
information and a novel measure for the shape of the merit-order, derived from
spot auction curves as explanatory variables. We validate our modelling by
simulating price paths and compare the probabilistic forecasting performance of
our model to benchmark models in a forecasting study for the German market. The
approach yields significant improvements in the forecasting performance,
especially in the tails of the distribution. At the same time, we are able to
derive the contribution of the driving variables. We find that, apart from the
first lag of the price changes, none of our fundamental variables have
explanatory power for the expected value of the intraday returns. This implies
weak-form market efficiency as renewable forecast changes and outage
information seems to be priced in by the market. We find that the volatility is
driven by the merit-order regime, the time to delivery and the closure of
cross-border order books. The tail of the distribution is mainly influenced by
past price differences and trading activity. Our approach is directly
transferable to other continuous intraday markets in Europe.
- Abstract（参考訳）: 過去数年間、欧州の日内電力市場は、断続的な再生可能エネルギーの発生量の増加による予測エラーのバランスをとる上で重要になっている。
しかし、日頭市場と比較して、日内価格プロセスのドライバーはいまだに調査されていない。
本稿では,基本変数に基づく日内市場におけるリターン分布の位置,形状,スケールパラメータのモデル化手法を提案する。
我々は、風と太陽の予報と、その日内更新、停電、価格情報、およびスポットオークション曲線を説明変数として導出した、メリットオーダの形状の新しい尺度について考察する。
価格経路をシミュレートしてモデリングを検証するとともに、ドイツ市場を対象とした予測研究において、モデルの確率的予測性能をベンチマークモデルと比較した。
このアプローチは、特に分布の尾部において、予測性能に大きな改善をもたらす。
同時に、我々は駆動変数の寄与を導出することができる。
価格変更の最初のラグとは別に、私たちの基本的な変数は、日内リターンの期待値に関する説明力を持っていないことが分かりました。
これは、再生可能エネルギーの予測変更や停止情報が市場によって価格設定されているように見えるため、市場効率の低下を意味する。
ボラティリティーは、メリット秩序体制、納品時間、クロスボーダー注文帳の閉鎖によって引き起こされていることが分かりました。
流通の尾は、主に過去の価格差と取引活動に影響されている。
当社のアプローチは、ヨーロッパの他の日内市場に直接移行可能です。
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