Forecasting of Frequency Containment Reserve Prices Using Econometric and Artificial Intelligence Approaches

The forecasting of control reserve prices is essential in order to participate reasonably in the auctions. Having identified a lack of related literature, we therefore deploy approaches based on auto-regressive and exogenous factors coming from econometrics and artificial intelligence and set up a forecasting framework. We use SARIMA and SARIMAX models as well as neural networks and forecast based on a rolling one-step forecast with re-estimation of the models. It turns out, that the combination of auto-regressive and exogenous factors yields the best results compared to approaches solely considering auto-regressive or exogenous factors. Further, the artificial intelligence approach outperforms the econometric approach in terms of forecast quality, whereas for the further use of the generated models, the econometric approach has advantages in terms of interpretability

An Artificial Intelligence Framework for Bidding Optimization with Uncertainty inMultiple Frequency Reserve Markets

The global ambitions of a carbon-neutral society necessitate a stable and robust smart grid that capitalises on frequency reserves of renewable energy. Frequency reserves are resources that adjust power production or consumption in real time to react to a power grid frequency deviation. Revenue generation motivates the availability of these resources for managing such deviations. However, limited research has been conducted on data-driven decisions and optimal bidding strategies for trading such capacities in multiple frequency reserves markets. We address this limitation by making the following research contributions. Firstly, a generalised model is designed based on an extensive study of critical characteristics of global frequency reserves markets. Secondly, three bidding strategies are proposed, based on this market model, to capitalise on price peaks in multi-stage markets. Two strategies are proposed for non-reschedulable loads, in which case the bidding strategy aims to select the market with the highest anticipated price, and the third bidding strategy focuses on rescheduling loads to hours on which highest reserve market prices are anticipated. The third research contribution is an Artificial Intelligence (AI) based bidding optimization framework that implements these three strategies, with novel uncertainty metrics that supplement data-driven price prediction. Finally, the framework is evaluated empirically using a case study of multiple frequency reserves markets in Finland. The results from this evaluation confirm the effectiveness of the proposed bidding strategies and the AI-based bidding optimization framework in terms of cumulative revenue generation, leading to an increased availability of frequency reserves

Koneoppimismallit reservimarkkinoille osallistuvan lämpövaraston ohjauksessa : Reservimarkkinahintojen ennustaminen

Sääriippuvaisen uusiutuvan energian lisääntyessä sähköjärjestelmän tasapainon ylläpitäminen on entistä haasteellisempaa. Tasapainon ylläpitämiseksi erilaiset nopeasti reagoivat, sähköntuotantoon tai -kulutukseen kykenevät resurssit voivat tarjota joustoa, eli reserviä, jota kantaverkko-operaattorit hankkivat itselleen reservimarkkinoilta. Sähkölämmitteiset lämpövarastot ovat merkittäviä sähkönkuluttajia, ja voivat näin ollen tarjota merkittävän määrän reserviä samalla ansaiten parempia tuottoja. Reservimarkkinahintojen riittävän tarkka ja luotettava ennustaminen on edellytyksenä reservimarkkinoille osallistuvan lämpövaraston kustannustehokkaalle ohjaukselle. Tässä työssä selvitetään millaisia koneoppimismalleja voitaisiin hyödyntää reservimarkkinahintojen ennustamisessa. Lisäksi tutkitaan millaisia yleisiä suunnitteluvaiheita reservimarkkinahintojen ennustamiseen käytettäville koneoppimismalleille on. Työn tarkoituksena on toimia aloituspisteenä reservimarkkinahintoja ennustavan koneoppimismallin suunnittelulle. Jopa puolet maailman energiankulutuksesta kulutetaan lämpönä. Lämpövarastot voivat olla merkittävässä roolissa vihreässä siirtymässä mahdollistaen kulutuspiikkien tasaamisen sekä lämmityksen sähköistymisen. Polar Night Energyn ensimmäisessä laatuaan olevassa hiekka-lämpövarastossa lämpö voidaan varastoida korkeaan, jopa 600 °C lämpötilaan, joka mahdollistaa lämmön toimittamisen esimerkiksi kaukolämmön ja useimpien teollisuuden prosessien tarpeisiin. Lämpövaraston toimintaa ohjaavat pääasiassa asiakkaan lämmöntarve, sähkön spot-hinta sekä varaston varaustaso. Lämpövarastoa pyritään ohjaamaan niin, että varastoa ladataan sähkön hinnan ollessa matalalla ja puretaan asiakkaan tarpeiden mukaisesti. Reservimarkkinoille osallistuvan lämpövaraston kohdalla myös reservimarkkinahinnat ovat merkittävä osatekijä ohjauksessa, sillä niiden ennustaminen mahdollistaa kaikista tuottoisimpien tuntien sekä markkinoiden valinnan. Sähkö- ja reservimarkkinahintojen ennustuksessa käytetyimpiä ennustusmenetelmiä ovat tilastolliset ja koneoppimismenetelmät, ja niiden suorituskykyä usein verrataan keskenään. Tilastollisten ja koneoppimismallien teorian lisäksi työssä tutustuttiin erilaisiin tarkkuusmittareihin, joilla ennustusmenetelmien tarkkuutta voidaan mitata. Työssä perehdyttiin reservimarkkinahintojen ennustusta koskevaan tutkimukseen mahdollisimman laajasti ja lisäksi myös sähkömarkkinahintojen ennustamista koskevaan tutkimukseen. Molempien kohdalla syvät neuroverkot antoivat parhaita tuloksia, ja useimmissa tutkimuksissa koneoppimismallit päihittivät ennustustarkkuudessa tilastolliset verrokkimallinsa. Tutkimuksissa nostettiin esiin myös ongelmia, jotka heikentävät sähkö- ja reservimarkkinahintojen ennustusta käsittelevien tutkimusten vertailukelpoisuutta. Ongelmina olivat muun muassa erilaisten datajoukkojen, ohjelmistototeutusten ja tarkkuusmittareiden käyttö, kehittyneiden mallien vertaaminen yksinkertaisiin malleihin ja liian lyhyet testausdatan pituudet. Näitä ei tässä työssä kyetty otta-maan huomioon työn laajuuden vuoksi, mutta kun tehdään päätöksiä eri tutkimuksissa esiintyvien mallien keskinäisen vertailun pohjalta, on kyseiset ongelmat syytä ottaa huomioon. Työssä tunnistettiin myös useissa tutkimuksissa esiintyneitä koneoppimismallien suunnitteluvaiheita, joita olivat algoritmin valinta, datan ja ulkoisten tekijöiden valinta, aikasarja-analyysi, datan esikäsittely, mallin validointi, tarkkuusmittarien valinta, hyperparametrien optimointi ja tulosten tilastollisen merkittävyyden toteaminen