[논문 리뷰] The Impact of Renewable Energy Forecasts on Intraday Electricity Prices

Sergei Kulakov, Florian Ziel|RePEc: Research Papers in Economics|2019. 03. 22.

Electric Power System Optimization인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 독일의 일일 전력 거래 시장에서 일일 전기 가격을 예측하기 위해 당일 전역 경매 곡선과 풍력·태양광 예측 오차를 사용하는 새로운 비선형 경제계량 모델을 개발한다. 예측 오차가 일일 가격과 변동성에 비선형적으로 영향을 미치며, 선형 및 비선형 기준 모델보다 뛰어난 성능을 보이며, 재생 가능 에너지 비중이 높을수록 풍력 및 태양광 예측 오차가 비선형적으로 가격 변동성에 영향을 미친다.

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.

연구 동기 및 목표

• 독일 EPEX SPOT 시장에서 풍력 및 태양광 발전 예측 오차가 일일 전기 가격에 미치는 비선형 영향을 분석하는 것.
• 당일 전역 수요 및 공급 곡선을 기반으로 한 새로운 경제계량 모델을 개발하여 일일 가격 예측을 향상시키는 것.
• 풍력 및 태양광 용량 증가가 예측 오차와 일일 가격 변동성 간 비선형 관계에 어떻게 영향을 미치는지 평가하는 것.
• 자유화된 전력 시장에서 예측 오차에 기인한 가격 변동성의 경제적 및 정책적 함의를 평가하는 것.

제안 방법

• 모델은 당일 전역 도매 경매 곡선을 기준으로 하되, 풍력 및 태양광 발전 예측 오차에 따라 이를 이동시켜 일일 가격 형성 과정을 시뮬레이션한다.
• 예측 오차 항목을 사용하여 수요 및 공급 곡선의 비선형 변환을 도입함으로써, 정규 및 부정의 예측 편차에 대해 비대칭 반응을 가능하게 한다.
• 풍력 및 태양광 예측 오차를 별도의 변수로 포함시키며, 절대값과 방향성(양/음의 편차)을 모두 고려한다.
• 비선형 모델(nlm)과 선형 모델(lm2)을 비교하기 위해 추정을 수행하고, 독일 EPEX SPOT 데이터를 대상으로 샘플 외 평가를 실시한다.
• 시장 마이크로구조를 고려하여, 예측 오차가 순위 기반 곡선(merit-order curve)을 따라 균형 가격을 어떻게 이동시킬 수 있는지 시뮬레이션한다.
• 예측 오차의 크기에 따라 변동성의 표준편차, 분위수 차이, 샘플 외 예측 정확도 등을 기준으로 모델 성능을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 풍력 및 태양광 예측 오차가 일일 전기 가격에 비선형적 특성을 띠는가?
• RQ2 풍력 및 태양광 예측 오차는 높은 재생 가능 에너지 비중 하에서 일일 전기 가격의 변동성에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ3 제안된 경매 곡선 기반 모델은 선형 및 비선형 기준 모델 대비 일일 가격 예측 성능을 얼마나 향상시키는가?
• RQ4 예측 오차의 부호나 크기에 따라 일일 가격에 대한 영향이 비대칭적인가?
• RQ5 예측 오차에 기인한 가격 변동성은 시장 참가자와 에너지 정책에 어떤 함의를 갖는가?

주요 결과

• 비선형 모델(nlm)은 특히 높은 예측 오차 조건에서 선형 및 비선형 기준 모델을 뛰어나는 성능을 보이며 일일 전기 가격을 예측한다.
• 풍력 예측 오차는 태양광 예측 오차보다 더 강한 부정적 영향을 일일 가격에 미치며, 계수는 각각 -0.39478*** 및 -0.37144***이다.
• 태양광 예측 오차는 부정적 편차에서 더 두드러진 비선형 효과를 보이며, 부정적 편차에 대한 계수는 -1.48092***로, 과소 예측에 대한 가격 민감도가 더 높음을 시사한다.
• 높은 예측 오차 크기 조건(γ=5, ρ=0.8)에서 모델링된 가격의 표준편차는 기준값의 4.009배로 증가하여 변동성의 급격한 상승을 나타낸다.
• 99.9% 분위수에서 진짜 가격과 모델링된 가격의 차이는 높은 풍력 및 태양광 예측 오차 조건에서 기준값의 19.947배에 달하며, 큰 오차 발생 시 극단적인 가격 민감도를 보임을 시사한다.
• 모델은 추가적인 풍력 및 태양광 용량이 예측 오차가 클 때 및 부호가 혼합된 경우에 일일 가격 변동성에 비선형적 변화를 유도함을 보여준다.