Whitepaper Previsione del Prezzo dell’Elettricità Nazionale e Zonale Perché fare previsioni di prezzo? Lo sviluppo dei mercati Over The Counter dell’energia elettrica porta sempre più operatori a prendere posizioni su contratti derivati a breve termine piuttosto che comprare o vendere volumi sulla borsa elettrica IPEX. In particolare in Italia prodotti giornalieri cominciano ad avere sufficiente liquidità da renderne il trading possibile, soprattutto ai fini della copertura di posizioni fisiche derivanti da contratti di vendita. Parallelamente, la possibilità di prevedere l’esito del Mercato del Giorno Prima, segnatamente per quello che riguarda i prezzi zonali, è una necessità primaria per i produttori di energia che devono programmare l’accensione o lo spegnimento degli impianti tradizionali oppure ottimizzare l’esercizio di impianti di cogenerazione. Inoltre, la conoscenza dei prezzi zonali è fondamentale anche per coloro il cui business è il cross-border trading, ovvero l’esercizio ottimale dell’opzionalità derivante dal possesso di contratti di capacità.
Figura 1: PUN e Prezzo Nord orario
Volendo sintetizzare quindi, le previsioni a breve termine del prezzo spot dell’energia elettrica sono alla base di qualsiasi strategia di hedging e di ottimizzazione che possa essere messa in atto da operatori del mercato elettrico.
Come si fanno le previsioni di prezzo? Tradizionalmente esistono due approcci (più complementari che mutuamente esclusivi) alla previsione del prezzo. L’approccio fondamentale mira a riprodurre il più fedelmente l’ordine di merito degli impianti di produzione e tramite una previsione precisa della domanda a individuare il prezzo marginale. Questo approccio però rischia di essere molto complesso e di richiedere costante aggiornamento e manutenzione. Inoltre non dice nulla sui mark up ai prezzi marginali imposti da strategie di bidding. Viceversa anche in letteratura si tende a preferire un approccio di tipo statistico, in cui tecniche di time series modeling vengono applicate alla serie storica dei prezzi. La suite di prodotti BelVis della Kisters, in particolare con i moduli BelVis Pro e l’Enhancement Package (EHP) permette di implementare rapidamente modelli statistici anche molto avanzati ed è ideale per modellare la complessa dinamica dei prezzi. L’approccio proposto si basa sulla combinazione dei tre seguenti modelli a reti neurali distinti: 1. un modello autoregressivo con variabili di tipo calendario; 2. un modello a cascata su due livelli; 3. un modello di tipo cluster in cui le 24 ore sono modellate separatamente.
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