PROGNOSE VON STROMPREISEN.

Preisprognosen für die Energiewirtschaft.

In diesem Projekt entwickelten wir ein statistisches Zeitreihenmodell zur stündlichen Prognose von Day-Ahead Strompreisen. Eine gute Prognosegüte ermöglicht bspw. einer Energieeinkäuferin ihren Bedarf kostenminimal einzukaufen.

Problemstellung.

Eine zuverlässige Preisprognose der zukünftigen Strompreise ist für eine Kraftwerksbetreiberin oder einen Stromeinkäufer von grösster Wichtigkeit. Wie in jedem Handelsumfeld ist das Antizipieren von Marktbewegungen elementar für eine erfolgreiche Handelsstrategie. Die Eigenheiten des Stromspotmarktes mit seinen diversen Einflussgrössen stellt aber zusätzliche Anforderungen an die Modellentwicklung.

Lösungsweg.

Die Aufbereitung und Anreicherung der historischen Preiszeitreihen mit fundamentalen Informationen markierte den ersten Schritt bei diesem Projekt. In einem zweiten Schritt wurden die Charakteristika des Strommarktes extrahiert. Hierfür verwendeten wir stochastische mean-reverting und jump-diffusion Prozesse. Die Modellparameter wurden mithilfe der aufbereiteten historischen Zeitreihen geschätzt. Im dritten Schritt verwoben wir diese Erkenntnisse in einem klassischen, statistischen Zeitreihenmodell der ARIMA Klasse. Die Prognosegüte dieses iterativ entwickelten Preisprognosemodells wurde im letzten Schritt mithilfe von Monte Carlo Marktsimulationen der Strompreise evaluiert.

Resultat.

Die Prognosegüte des Zeitreihenmodells weist eine 50% geringere Fehlerabweichung (MSE) auf als das erfahrungsbasierte Benchmark-Model das bis dahin im operativen Betrieb war. Die verbesserte Prognosequalität führt so in Handelsunternehmen zu deutlich gesteigerten Handelsergebnissen. Zudem lassen sich durch die Monte Carlo Marktsimulationen nun Gewinnverteilungen und Risikometriken ableiten welche vorher nicht existent waren.

PROGNOSE VON STROMPREISEN.

Finanzanalyse

"Statistische Zeitreihenmodelle ermöglichen eine bessere Prognose. Das steigert das Handelsergebnis markant. Monte Carlo Simulationen liefern zudem Metriken zur Messung des Risikos."

WORKSHOP ABLAUF.

Ihr Use Case Workshop

Unser Use Case Workshop zeigt Ihnen auf, welche Analyseprojekte für Sie nutzbringend sind und macht eine Aufwandschätzung dieser Vorhaben.

Der Use Case Workshop besteht aus fünf Schritten. Am Kick-off Termin lernen wir uns kennen und denken uns in Ihre Situation ein. Nach der Vorbereitung unsererseits tauschen wir uns über die erarbeiteten Vorschläge am Workshoptag aus. Ihren Input nehmen wir zur Nachbereitung mit und präsentieren Ihnen im Abschlussgespräch das konsolidierte Ergebnis.

  • Kick-off

    Kennenlernen. Evaluieren. Herausforderungen identifizieren. Business Understanding.

  • Vorbereitung

    Vorschlagserarbeitung. Expertisenmeinung. Potentialabschätzung.

  • Workshop

    Austausch über Use Case Vorschläge. Input aufnehmen. Fragen aufbringen und klären. Vertieftes Business Understanding.

  • Nachbereitung

    Input einarbeiten. Benchmarking. Lösungsansätze konsolidieren.

  • Schlussbesprechung

    Präsentation der konsolidierten Ergebnisse. Machbarkeitsstudie. Aufwandschätzung.

IHRE VORTEILE.

Weshalb Quantivity?

Data Science Expertise

Wir verfügen über eine äusserst grosse Methodenvielfalt an quantitativen und statistischen Frameworks.

Projekterfahrung

Unsere langjährige Erfahrung mit quantitativen Projektvorhaben und deren Herausforderungen kommt Ihnen zugute.

Agiles Vorgehen

Wir entwicklen zusammen mit Ihnen im agilen Projektmanagment und in mehreren Iterationen die passenden Lösungen.

Business Understanding

Das Geschäftsverständnis ist von integraler Wichtigkeit für eine adäquate Lösung. Wir denken uns in Ihre Situation ein.

Open Source Community

Wir entwickeln mit Open Source Technologien. Für Sie entstehen keine Kosten für Lizenzen.

Support

Post-sales Support gehört für uns selbstverständlich dazu. Wir wollen nachhaltige Lösungen.

AUSGEWÄHLTE REFERENZEN.

Referenzen und Projekte.

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