[論文レビュー] The Impact of Renewable Energy Forecasts on Intraday Electricity Prices

Sergei Kulakov, Florian Ziel|RePEc: Research Papers in Economics|Mar 22, 2019

Electric Power System Optimization被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、ドイツの小売電力市場における日内電力価格を予測するために、前日入札曲線および風力・太陽光予測誤差を用いた非線形な経済計量モデルを提案する。予測誤差が日内価格およびボラティリティに顕著な非線形的影響を及ぼすことが示され、線形および非線形のベンチマークを上回る性能を発揮する。特に再生可能エネルギーの導入率が高い状況では、風力・太陽光の予測誤差が非線形的に価格ボラティリティを拡大する。

ABSTRACT

In this paper we study the impact of errors in wind and solar power forecasts on intraday electricity prices. We develop a novel econometric model which is based on day-ahead wholesale auction curves data and errors in wind and solar power forecasts. The model shifts day-ahead supply curves to calculate intraday prices. We apply our model to the German EPEX SPOT SE data. Our model outperforms both linear and non-linear benchmarks. Our study allows us to conclude that errors in renewable energy forecasts exert a non-linear impact on intraday prices. We demonstrate that additional wind and solar power capacities induce non-linear changes in the intraday price volatility. Finally, we comment on economical and policy implications of our findings.

研究の動機と目的

• ドイツのEPEX SPOT市場における風力・太陽光発電の予測誤差が日内電力価格に与える非線形的影響を分析すること。
• 前日市場の需給曲線に基づく新規な経済計量モデルを構築し、日内価格予測の精度を向上させること。
• 風力・太陽光の導入容量が増加するにつれて、予測誤差と日内価格ボラティリティの非線形的関係がどのように変化するかを評価すること。
• 自由化された電力市場における予測誤差に起因する価格ボラティリティの経済的・政策的影響を評価すること。

提案手法

• モデルは前日卸売入札曲線をベースラインとし、風力・太陽光発電の予測誤差に基づいて曲線をシフトさせることで、日内価格形成を模擬する。
• 予測誤差項を用いた非線形変換を需給曲線に適用し、正負の予測誤差に対する非対称反応を可能にする。
• 風力および太陽光の予測誤差を別個の変数として取り入れ、絶対値および符号（正負の偏差）を含む。
• 推定には非線形モデル（nlm）と線形モデル（lm2）を比較対象とし、ドイツのEPEX SPOTデータを用いたホールドアウト評価を実施する。
• マーケット・ミクロ構造を考慮し、予測誤差がマージン順序曲線に沿って均衡価格をどのようにシフトさせるかをシミュレートする。
• 標準偏差、分位数差、および予測誤差の大きさに応じたホールドアウト予測精度を用いて、モデルの性能を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 風力・太陽光の予測誤差が日内電力価格に与える影響は、非線形的特性を示すか？
• RQ2 風力・太陽光の予測誤差は、特に再生可能エネルギーの導入率が高い状況において、日内電力価格のボラティリティにどのように影響を与えるか？
• RQ3 提案された入札曲線ベースのモデルは、線形および非線形のベンチマークと比較して、どの程度日内価格予測の精度を向上させるか？
• RQ4 予測誤差の符号や大きさに応じて、日内価格への影響が非対称的であるか？
• RQ5 予測誤差に起因する価格ボラティリティの影響は、マーケット参加者およびエネルギー政策にどのような意味を持つのか？

主な発見

• 非線形モデル（nlm）は、特に予測誤差が大きい状況において、線形および非線形のベンチマークを顕著に上回る日内電力価格予測性能を示す。
• 風力予測誤差は太陽光予測誤差よりも価格に強い負の影響を及ぼし、それぞれ係数は -0.39478*** および -0.37144*** である。
• 太陽光予測誤差は、負の偏差に対して顕著な非線形的効果を示し、係数は -1.48092*** であり、予測値の下方誤差に対する価格感受性が高まることを示している。
• 予測誤差が大きい状況（γ=5, ρ=0.8）では、モデル化された価格の標準偏差がベースラインの4.009倍にまで上昇し、ボラティリティの著しい増加を示している。
• 99.9%分位数において、風力および太陽光の予測誤差が大きい状況では、真の価格とモデル化された価格の差がベースラインの19.947倍に達し、大規模な誤差発生時における極端な価格感受性が顕在化している。
• モデルは、追加の風力・太陽光発電容量が、予測誤差が大きくかつ符号が混合する状況において、日内価格ボラティリティに非線形的な変化を引き起こすことを示している。