Rövid távú előrejelzések kutatás-fejlesztési prototípus alkalmazásban

[i]Az energetikai piac szereplői operatív és stratégiai szinten, rövid és hosszú távú döntések, tervezések tekintetében is komoly kihívásokkal kerülnek szembe. Ezek megoldása az egyszerű iparági legjobb gyakorlatoknál korszerűbb, de a valós üzleti környezet releváns elemeit, összefüggéseit jól reprezentáló algoritmusokat igényelnek, melyek gyakorlati tevékenységek közé történő beillesztése az energiakereskedelem egyes lépéseit hitelesen képes megkönnyíteni. Az Új Széchenyi Terv keretében az IP Systemsnél megvalósuló kutatás-fejlesztési projektben született és kidolgozott megoldások több olyan kvantitatív jellegű problémára fókuszálnak, amelyekre a gyakorlatban alkalmazott módszerek nem kielégítőek, megoldásuk ugyanakkor komplex elemzési-kutatási munkát igényel. Tapasztalataink alapján ilyen területek például a portfólió hatás nagy- és kiskereskedelmi oldalon történő kezelése, az árfolyam és volumen jövőbeli alakulásának bizonytalanságával kapcsolatos kockázatok kezelése, mérése.[/i] A projekt legelső fázisában implementálásra került egy megoldás, amely képes a különböző időjárási tényezők és a volumen idősorok közötti nemlineáris kapcsolatok kezelésére, illetve a változók együttes hatásának kezelésére is. Az energetikai idősorokat jellemző többszintű szezonalitás részben az időjárási tényezőkből fakad. Ez földgáz idősorok esetében általában a fűtési hatást jelenti. Villamos energia esetében a helyzet sokkal összetettebb, hiszen nyári nagy melegben a légkondicionáló készülékek intenzívebb használata, télen pedig a korábbi naplemente (és részben a fűtési hatás miatt is) magasabb a fogyasztás értéke. Ez a fajta hőmérsékletfüggés ráadásul nemlineáris, hiszen a fűtési hatás is csak egy megadott küszöb hőmérséklet érték alatt, és az ún. légkondi/hűtési hatás is csak egy küszöb hőmérséklet érték felett érvényesül. A gyakorlatban ezekre rendelkezésre állnak tapasztalati értékek; fűtési hatás esetében a 16 °C-os napi középhőmérséklet alapján számolják az ún. napfok értéket, villamos energia esetében a hűtési hatás küszöbértéke 21-22 °C körüli, de ebben a tekintetben kevésbé egységesek a megoldások. Feltételezésünk szerint ráadásul ezek a tapasztalati értékek a napon belüli (például órás, negyedórás) idősorok esetén korántsem biztos, hogy megállják a helyüket, így mindenképpen indokolt feltáró technikák használata. Az alkalmazott módszer képes a nemlineáris összefüggések kezelésére úgy, hogy egy-egy változó hatásának megléte a változó értékétől függő intervallumokon (pl. 16 °C alatt vagy felett) ellenőrizhető, és a változó hatása intervallumonként lehet különböző is. A módszertan előnye, hogy a küszöbértékek megválasztása automatikus szelekció útján történik. Így nem kell a hüvelykujj-szabályokat bevetni, kereshetők olyan küszöbértékek, ahol jobb magyarázóerő érhető el, vagy akár több küszöbérték is választható, amennyiben ez indokolt. A módszer előnye továbbá, hogy szintén alkalmas a változók együttes hatásának a kezelésére. Ennek tipikus esetei, amikor nagyon hideg és erős szél van egyszerre, hiszen ilyenkor a hidegérzet magasabb és fűtési célú fogyasztások emiatt emelkednek; vagy amikor nagyon meleg és magas páratartalom van egyszerre, ilyenkor ugyanis a hűtési célú légkondicionáló használat ugrik meg. A kutatásban alkalmazott megoldás több esetben is igazolta az ilyen együttes hatások fennállásának helyességét. Ezeknek a hatásoknak a tesztelése szintén automatikusan történt meg. A kutatásnak ebben a fázisában kidolgozott megoldás elsősorban olyan elemzések elvégzését teszi lehetővé a piaci szereplők számára, amelyekre alapozva rövid távú, elsősorban következő napi vagy napon belüli pontosabb előrejelzések készíthetők, illetve különböző külső tényezőknek elsősorban a fogyasztásra gyakorolt komplex hatásai feltárhatók. A rövid és hosszú távú beszerzési döntések támogatásához azonban nélkülözhetetlen a jelenlegi és potenciális fogyasztói kör (várható) viselkedésének elemzése is. Ez az igény nemcsak a beszerzést támogató fogyasztás oldali prognózisok, előrejelzések készítésében fontos, hanem az egyedi fogyasztók viselkedésének feltérképezésében is. A projekt korábbi fázisaiban megvalósultak olyan fogyasztói szegmentációt támogató megoldások, amelyek alapján a hasonló fogyasztói profillal rendelkező fogyasztók egy csoportba sorolhatók, vagy különböző a fogyasztást jellemző tömörített információk, illetve nem fogyasztási jellegű információk alapján hasonló tulajdonságú fogyasztókat tartalmazó csoportok hozhatók létre. Az eredmények különböző fogyasztói árképzési logikák alapját képezhetik, de a homogén fogyasztói csoportokra futtatott elemző modellek felhasználásával csoportfüggő előrejelzések is készíthetőek. 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. Készítette: IP Systems Informatikai Kft.