Universidad Pontificia Comillas. Madrid (Spain)
July 14th, 2016
Original summary:
A medio camino entre el creciente interés por la predicción a corto plazo y el equilibrio entre generación y demanda en tiempo real, y la preocupación por la adecuación de la capacidad de generación en el largo plazo, la tarea de planificación de la operación en el medio plazo sigue siendo un área de riesgo de negocio muy relevante para los generadores de energía eléctrica. Esto es aún más importante si cabe como consecuencia de la alta penetración de tecnologías no gestionables y los cambios regulatorios y estructurales que se producen con tanta frecuencia en los mercados de energía. En este contexto, la previsión de precios eléctricos en el medio plazo, es decir, desde un mes a varios meses de antelación, juega un papel esencial para todos los agentes del mercado, ya que es fundamental tanto para la compra de combustibles como para la compraventa de la energía y la gestión de los beneficios obtenidos. Esta no es una tarea sencilla, ya que deben tenerse muy en cuenta los riesgos derivados de los efectos estacionales que condicionan la oferta y la demanda, la volatilidad de los precios de los combustibles y el comportamiento incierto de los competidores en el mercado. La combinación de todos estos factores justifica la necesidad de disponer de pronósticos muy fiables de los precios eléctricos, que van más allá de estimaciones puntuales y en los que se trate de proporcionar al menos intervalos, si no la función de densidad completa, de las estimaciones de los riesgos de precio de mercado. Esta tesis tiene como objetivo desarrollar una nueva metodología para estimar de manera precisa y probabilista el precio horario de la electricidad en el medio plazo, teniendo en cuenta para ello la hibridación entre los dos enfoques que se utilizan tradicionalmente en los mercados financieros para la predicción de precios: fundamental y técnico.
English summary:
In between the increased focus on short-term forecasting and real time balancing, and the emerging concerns about resource adequacy in the longer term, the task of medium-term planning remains an area of substantial business risk for power generators. This is even more relevant as a result of the high penetration of intermittent technologies and frequent regulatory and structural changes occurring in power markets. In this context, forecasting electricity prices in the medium term, from one month to several months ahead, plays an essential role for all market agents, as it crucial for operational scheduling, fuel purchasing, trading and profit management. This is not an easy task, since seasonal weather risks affecting both demand and supply, volatile fuel prices, as well as the uncertain behavior of competitors in the market must be carefully taken into account. All these factors combine to require accurate forecasts that go beyond point estimates to provide at least interval, if not full density, estimates of market price risks. This thesis is aimed at developing a new methodology to estimate in a precise and probabilistic manner the hourly price of electricity in the medium term, considering for this the hybridization between the two traditional approaches used in financial markets for the prediction of prices: fundamental and technical.
Citation:
A. Bello (2016), Medium-term forecasting of electricity prices: a hybrid methodology based on fundamental and technical analysis. Universidad Pontificia Comillas. Madrid (Spain).
