Integrált kvantitatív kutatás-fejlesztés prototípus alkalmazáscsomag

[i]Az Új Széchenyi Terv keretében az IP Systemsnél valósult meg Az energiakereskedelmi beszerzési és értékesítési portfoliókezelést támogató kvantitatív modellek kutatása és egy integrált elemző, előrejelző és optimalizáló eszközrendszer fejlesztése (PIAC_13-1-2013-0012) című kutatási-fejlesztési projekt. Ennek során olyan megoldások valósulnak meg, amelyek az energiakereskedelmi folyamatokon belül elsősorban a beszerzési és értékesítési portfoliókezelés kapcsán felmerülő döntések támogatására kínálnak kvantitatív elemző-előrejelző, illetve optimalizációs megoldásokat. A megvalósítás alatt nagyban támaszkodtunk a területen szerzett korábbi tapasztalatokra, illetve a piaci igényekre. [/i] A különböző kutatási fázisokban vizsgált, gyakorlati relevanciával is bíró kérdések, problémák, illetve az implementálási folyamatok során megvalósított megoldások önmagukban, külön-külön is megállják a helyüket, azonban integráltan is használhatók, vagy más, hasonló funkcionalitással bíró modulokkal, alkalmazáscsomagokkal is képesek kommunikálni. A modulok fókusza különböző, hiszen vannak olyan megoldások, amelyek inkább a mikro szintű kvantitatív jellegű problémákban nyújtanak segítséget (pl. beszerzési terv optimális meghatározása, fogyasztás rövid távú előrejelzése, egyedi fogyasztók szegmentálása), más megoldások akár makró szintű problémák vizsgálatára is alkalmasak lehetnek (pl. árfolyam előrejelzések, piac-összekapcsolás eredményeként az országok között kialakuló áramlások, árfolyam-különbözetek vizsgálata). Cikkünkben röviden felvázoljuk a projekt eredményeként létrejövő modulok között megvalósított és lehetséges kapcsolatokat, röviden áttekintve az egyes modulok funkcionalitását is. Ez utóbbiak a konkrét üzleti igény és felhasználás függvényében természetesen tetszőleges mértékben testre szabhatók és tovább fejleszthetők. A CVaR (Conditional Value-at-Risk) alapú beszerzés optimalizáló megoldás a különböző piacokon meglévő likviditási korlátok figyelembe vételével úgy tesz javaslatot a portfólió fedezésére szolgáló termékek eladására, illetve vételére, hogy a portfólió kockázata a lehető legkisebb legyen. Az újdonság egyrészt a mérésére a vizsgálataink alapján is alkalmasabb CVaR mutatószám használatában van (az alkalmasság helyességét, megfelelőségét többek között a portfólió hatás vagy az eloszlás szélének figyelembe vétele igazolja). Unikális az is, hogy az algoritmus pontosan úgy tesz vételi, illetve eladási javaslatot különböző termékekre, hogy ennek a mutatószámnak az értékét optimalizáljuk. A beszerzés optimalizáció jövőbeli pozíciók lefedezhető részét határidős, a le nem fedezhető részét spot árfolyam szimulációk felhasználásával árazza be. A különböző kockázati mérőszámok (a lezárható pozíciók tekintetében a CVaR, a le nem zárható pozíciók esetében a PaR) ezen eredmények felhasználásával kerülnek kiszámításra. A kutatás során megvalósult egy árfolyam szimulációs megoldás, amely az árfolyam jövőbeli alakulásának modellezése során a múltbeli karakterisztikák leképezése mellett az előrejelzések várható értékét a határidős piaci árakhoz illeszti. Ezek a szimulációk a CVaR optimalizáció bemenetéül szolgálhatnak. A projekt keretében szintén megvalósult egy – elsősorban volumen – előrejelzési módszertan, amely képes a különböző fundamentális tényezők (pl. hőmérséklet, szélerősség) és a volumen idősorok közötti nemlineáris kapcsolatok, illetve a változók együttes (interakciós) hatásának kezelésére. A megoldás előnye, hogy nem támaszkodik olyan hüvelykujj-szabályokra, amelyeket a gyakorlatban alkalmaznak (pl. fűtési napfok esetében a 16°C-os küszöbérték), hanem lehetőség van ezeknek az automatikus, a vizsgált időszakhoz a legjobban illeszkedő becslésére, számolására. Tapasztalataink alapján ez a feltáró szemlélet a megoldások, eredmények sokoldalú felhasználhatósága szempontjából mindenképpen előnyös. Mivel a fogyasztói szerződések hosszabb időre, jellemzően egy évre köttetnek, ezért nemcsak a portfólió rövid távú várható viselkedése érdekes, hanem a hosszú távú is. Ennek egyik vetülete a fogyasztók mérési adatok alapján történő, homogén csoportokba sorolása. Így akár a kockázat alapú beszerzés, akár a fogyasztói árképzés megvalósítható olyan (rész)portfóliókon, amelyek hasonló fogyasztási karakterisztikával rendelkező fogyasztókat tartalmaznak, de ezekre a csoportokra külön-külön készíthetők előrejelzések is olyan változók felhasználásával, amelyek az adott csoport fogyasztásának leírásában relevánsak. Ebben a projekt korábbi fázisában megvalósított volumen elemző/előrejelző modul nyújt segítséget. Előfordulhatnak olyan esetek is, amikor a fogyasztók viselkedéséről csak nagyságrendi tulajdonságok, információk állnak rendelkezésre (például éves összfogyasztás, hétköznap/hétvége arány, csúcs/völgy arány, csúcs fogyasztás időintervalluma stb.). Ezek, illetve más, esetleg soft jellegű információk (például telephely, iparág, stb.) alapján kell a hasonló fogyasztókat portfóliókba csoportosítani. Amennyiben egy ilyen, nem pontos mérési és soft információk alapján képzett csoportosítás és a mérési adatok közötti kapcsolat szoros, olyan fogyasztók fogyasztási szokása is jobban sejthető, akikről mérési információk nem állnak rendelkezésre. A megoldás elsősorban smart meteringnél, illetve olyan területen lehet hasznos, ahol főként kisfogyasztók vannak, akikről nem tudunk beszerezni mérési információkat, esetleg még nem is léteznek. A beszerzés – akár homogén fogyasztókat tartalmazó portfóliókban gondolkozunk, akár nem – mindig portfolió, a fogyasztói árak képzése viszont az egyedi fogyasztók szintjén történik. Ezért nélkülözhetetlen egy olyan árképzési megoldás megvalósítása, amely az ebből adódó portfólióhatást képes figyelembe venni, hiszen az energiapiacon egyre inkább élesedő árversenyben, egyre kisebb árrés mellett kell a kereskedőknek érvényesülni. Ez azonban nemcsak a fogyasztói viselkedések pontosabb megismerését követeli meg, hanem a beszerzés oldali portfólió hatásának fogyasztói árakban történő érvényesítését is. Az alacsonyabb beszerzési költség forrása többek között az, hogy portfólió szinten a fogyasztói görbék eredőjének a beszerzése a feladat, ami sokkal kevesebb órás beszerzéssel valósítható meg, mintha a fogyasztói görbék beszerzését külön-külön végeznénk el. Így sokkal nagyobb része fedezhető le a portfóliónak, és sokkal kisebb marad az ún. maradék, azonnali piacon végrehajtandó beszerzések mennyisége. A kutatás során megvalósított és vizsgált megoldás előnye, hogy a portfólió képzés és a portfólió hatás érvényesítése egy lépésben történik, így a portfólió hatás előnyéből minden fogyasztó a saját fogyasztói görbéjének alakjához mérten „igazságos” mértékben részesedik. Az egységes európai villamosenergia-piac megteremtésére irányuló uniós cél eléréséhez vezető út fontos mérföldköve a másnapi villamosenergia-piacok összekapcsolása, melyet a Market Coupling (piac-összekapcsolás) módszer valósít meg. A projekt fontos fejezete volt ennek a modellezése. Ez egy korszerű implicit aukciós módszer, amely során a kereskedett villamos energiával párhuzamosan a megfelelő szállítási jogok (határkapacitások) is kiosztásra kerülnek. Európában jelenleg az ATC (Available Transfer Capacity) alapú megoldás az elterjedt, azonban a jövőben várható az áramlás alapú megoldás, amellyel az össztársadalmi jólét szempontjából kedvezőbb allokáció érhető el. Mivel a két aukciós módszer közötti átmenet csak lépésekben tud megtörténni, ezért a projekt során megvalósult egy ún. hibrid modell is, amikor a piacok egy részén az ATC, a másik részén az áramlás alapú allokáció az érvényes. Az egyedi szimulációkat lehetővé tevő aukciós algoritmus mellé egy elemzési modul is készült, melyben a maximális elméleti mennyiségek – mint a maximális elméleti egyedi áramlás, a maximális elméleti nettó export és a maximális elméleti nettó import – mellett az elemzők által becsült piaci árak alapján szimulált Market Spread aukció érzékenységvizsgálatára is lehetőség van. Az érzékenységvizsgálathoz használt árak természetesen megkaphatók az árfolyam előrejelző modul kimeneteként. Az implementált modulok a villamosenergia- vagy a földgáz piac specifikumait használják ki, de valamennyi esetben igaz az, hogy a megfelelő módosítások elvégzése után a megoldások más energetikai piaci szereplők számára is alkalmassá tehetők a használatra. [b]Készítette: IP Systems Informatikai Kft. [/b]