Previsão de Preços de Eletricidade para o Mercado MIBEL
Motivação
O mercado de energia, por ser um ambiente muito competitivo, faz com que a previsão de preços de eletricidade assuma uma elevada importância. As aplicações da previsão de preços de eletricidade variam consoante o horizonte temporal desejado, podendo ser feitas previsões para o dia seguinte, previsões a curto prazo, médio prazo e ainda longo prazo.
A capacidade de saber como os preços de eletricidade irão tender no futuro, é extremamente benéfica para todos os participantes no mercado de energia. As suas estratégias e lucros dependem de uma aposta correta de que o mercado irá "mover-se" para uma direção ou outra.
Os preços de eletricidade apresentam uma elevada volatilidade, tornando essencial para todos os intervenientes no mercado ter acesso a previsões o mais corretas possível. Torna-se assím exequível a identificação de possíveis picos no valor dos preços, que possam vir a ter consequencias nefastas para os clientes, comercializadores de energia, investidores e todas as outras entidades envolvidas.
Objetivos
Na atualidade existem vários modelos de previsão de preços de eletricidade que têm vindo a ser aperfeiçoados e melhorados com o objetivo de melhorar as previsões. Com esta tese, pretende-se desenvolver novos modelos de previsão a curto prazo (7dias) de preços de eletricidade para o mercado ibérico de energia (MIBEL). Estes modelos utilizarão como entrada previsões de consumos, produção hídrica, produção eólica e outras variáveis de influência que venham a ser identificadas como sendo relevantes.
Inicialmente, estava previsto utilizar-se o software KDE. Com o decorrer do tempo, verificou-se que o mesmo não iria produzir bons resultados. Como tal, decidiu optar-se pelo uso de redes neuronais recorrendo ao MatLab
Nesta tese serão utilizados dados históricos de previsões meteorológicas e outras previsões de entrada fornecidos pela Smartwatt. O trabalho será realizado na Smartwatt, utilizando dados do sistema elétrico ibérico correspondente ao período 2010-2013 sensivelmente.
Resumo
Nesta dissertação é feita a comparação entre a precisão de vários modelos de previsão de preços de eletricidade para o dia seguinte para o Mercado Ibérico de Eletricidade (MIBEL). Os diferentes modelos de previsão são obtidos utilizando redes neuronais artificiais. Durante a criação e teste dos diferentes modelos, foi feito um estudo acerca da influência que as diferentes variáveis têm sobre os modelos de previsão de preços. As variáveis estudadas incluem valores históricos de preços, de consumos, de vários tipos de produção de energia e de previsões meteorológicas como a velocidade do vento, temperatura entre outras. O estudo de um modelo de referência inovador, criado com o objetivo de interpretação e separação de causalidade explicativa e causalidade especulativa em modelos de previsão de preços está também incluído neste trabalho. A influência preponderante da previsão da velocidade do vento na criação de modelos de previsão de preços também é comprovada neste trabalho. Todos os resultados derivados dos testes efetuados com os diferentes modelos são apresentados nesta dissertação. Por último, está ainda incluído neste trabalho um estudo do estado-da-arte atual para a previsão de preços de eletricidade bem como a presença de um capítulo inteiramente dedicado à explicação do modo de funcionamento e organização do mercado MIBEL.