Model in model: Electricity price forecasts in agent-based energy system simulations

Energy system models are powerful tools to evaluate current and possible future electricity systems. Especially agent-based modelling (ABM) opens up the possibility of assessing the profitability of technologies within a future energy system while taking into account actor behaviour and uncertainty. The latter two aspects are particularly relevant for the assessment of flexibility options, e.g. energy storage. Since future energy systems will likely comprise rising capacities of flexibility technologies, it is increasingly important to depict their dispatch in energy system models. In order to optimize their dispatch, however, flexibility options need (reasonably accurate) price forecasts. In addition, scientific evaluations of monetary potentials of flexibility options and their effect on the total system require inducing a controlled amount of uncertainty into otherwise accurate price forecasts [1]. In the real world the challenges to obtain a good price forecast are uncertainties due to short-term weather fluctuations, unexpected changes in load or conventional power generation. In simulated energy systems, however, knowledge on load, renewable power generation and availability of power plants can be perfect. Thus, a perfect price forecast could be given to a single flexibility option. For an energy system with multiple competing flexibility options, on the other hand, their interplay cannot be modelled easily and thus accurate electricity price forecasts are hard to obtain. A common approach to model the competition among the market participants is using game theoretic methods. In most cases, however, both analytic and iterative solutions to such game theoretic problems require a significant computational effort. We propose an alternative approach that bypasses the explicit modelling of competition. Instead, a machine learning model based on Long Short-Term Memory (LSTM) networks aims to predict the influence of the competing actors on the electricity prices. This price-prediction model is integrated in the energy system ABM and influences the behaviour of the competing actors in turn. The 'model in model' concept is applied to an energy system ABM. The prediction model receives information about the state of the energy system (e.g. the previous and future residual load and previous electricity prices) and applies its LSTM network in order to provide forecasts to agents managing flexibility options. These can use the provided forecast for their schedule optimization based on their technological constraints and market strategy. In order to minimize the errors, the LSTM needs to predict the impact of the flexibility option's dispatch onto the spot market prices and thus generates a self-fulfilling prophecy. This concept will be integrated into the existing ABM AMIRIS [2], which has its current focus on the German electricity spot market. The extension will allow modelling the market participation of multiple flexibility options and their competition with reduced computational effort. References: [1] C. Schimeczek and F. Nitsch, "Modelling forecast errors for day-ahead electricity market prices," in 8th INREC 2019 - Uncertainties in Energy Markets, Essen, 2019. [2] M. Deissenroth, M. Klein, K. Nienhaus, and M. Reeg, "Assessing the Plurality of Actors and Policy Interactions: Agent-Based Modelling of Renewable Energy Market Integration," Complexity, vol. 2017, 2017

Backtesting the open source electricity market model AMIRIS by simulating the Austrian day-ahead market

Die Energiewende erfordert erhebliche Veränderungen des derzeitigen Energiesystems. Insbesondere die Strommärkte stehen im Blickpunkt von Politik, Wirtschaft und Forschung. Gründe hierfür sind das Auftreten neuer Marktteilnehmer sowie der stetig steigende Anteil erneuerbarer Energien. Mit dem open source Strommarktmodell AMIRIS können aktuelle und zukünftige Strommärkte in einem agentenbasierten Ansatz untersucht werden. In dieser Arbeit parametrisieren wir AMIRIS, sodass österreichische Day-Ahead-Strommarktpreise für das Jahr 2019 simuliert werden. Wir nutzen ausschließlich offene Daten in stündlicher Auflösung und stellen diese in aufbereiteter Form zur Verfügung. Der Vergleich der Ergebnisse mit historischen Strompreisen, ermöglicht zudem ein Backtesting der Simulation. Die simulierten Ergebnisse weisen im Vergleich mit historischen Preisen eine hohe Übereinstimmung in Bezug auf statistische Eigenschaften (z. B. Durchschnittspreis und Preisdauerlinie) auf. Die Simulation neigt jedoch dazu, niedrigere Preise zu überschätzen und höhere Preise zu unterschätzen. Als Ursache für solche Abweichungen vermuten wir die unvollständige Abbildung strategischer Gebote in AMIRIS. Dennoch ist AMIRIS ein leistungsfähiges und flexibles Werkzeug, um heutige und zukünftige Forschungsfragen im Bereich der Energiewirtschaft zu adressieren. Es sind weitere Forschungen und Entwicklungen erforderlich, um z. B. die Gebotsstrategien von Energiespeicherbetreibern zu verbessern

A customer's view on policy measures to promote electric vehicles

Electric vehicles represent a promising approach to reduce local vehicle emissions, and thus to improve air quality in urban regions. Their market uptake, however, is still staying below expectations in most countries across Europe, due to monetary and non-monetary barriers. Besides monetary incentives, different non-monetary policy measures to promote electric mobility are either discussed or already in place. Since the different monetary incentives across Europe have proven to be not equally effective in the support of the electric vehicle market uptake, it is expected that non-monetary policy measures will not express the same impact level in different countries, too. Therefore, the project "Incentives for Cleaner Vehicles in Urban Europe" (I-CVUE) aims to understand the efficacy of policy measures that promote electric vehicles in Europe. In order to gain a deeper understanding a stated preference survey was executed that focusses on studying the value of policy measures and further non-monetary aspects of electric vehicle ownership. The online survey was directed at vehicle drivers and fleet managers in Austria, Germany, the Netherlands, the United Kingdom, and Spain. Based on the obtained data, country-specific willingness-to-pay values are deducted, which can be used to assess the utility of electric vehicles. The results are used to derive recommendations to city-level policy makers on efficient measures to promote electric vehicles

Long-term modelling of electricity market prices to examine prospective revenues of storage agents

Long-term modelling of electricity market prices remains a challenging task. Fundamental models can readily account for the drivers of mean electricity price level movements, but often fail to capture essential short-term price curve characteristics like high volatility and negative prices. Without such level of detail for the modelled prices, conclusions about the profitability of storage operations from an actor's perspective are hard to obtain. Here, we present a hybrid fundamental-econometric approach capable of reproducing both the short-term stylized facts and the long-term overall levels of day-ahead wholesale market prices obtained at the EEX with a high degree of accuracy, including a low mean average error, the reproduction of negative prices and a high volatility

Der Einfluss von Stromtarifmodellen auf Lastmanagementpotenziale

Die gezielte Steuerung der Stromnachfrage im Zuge eines Lastmanagements kann einen Beitrag zum Ausgleich der Fluktuationen erneuerbarer Einspeisung im Stromsystem liefern. Stromtarifmodelle können wiederum einen Einfluss auf die Nutzung der Lastmanagementpotenziale haben, der bislang noch unzureichend im Systemkontext analysiert ist. Daher wird mit dem agentenbasierten Strommarktmodell AMIRIS in einer Fallstudie für die Bundesrepublik Deutschland im Jahr 2019 ebendieser Einfluss untersucht. Lastverzicht und -verschiebung werden im Zusammenspiel mit verschiedenen Strompreismodellen für Endkunden betrachtet. Die Strompreismodelle unterscheiden sich im Grad ihrer zeitlichen Variabilität (Dynamisierung). Im Ergebnis zeigt sich, dass von der Möglichkeit des Lastverzichts wegen unzureichender Preise im Simulationszeitraum unter den angesetzten Zahlungsbereitschaften kein Gebrauch gemacht wird. Ferner bestätigt sich die Erwartung, dass mit steigendem Dynamisierungsanteil stärkere Anreize bestehen, Lasten zeitlich zu verschieben, um Strompreiszahlungen zu reduzieren. Der Einfluss leistungsbasierter Preiskomponenten auf das Lastmanagement („Spitzenlastmanagement“) soll in Folgeanalysen vertieft werden

Backtesting des Open Source Strommarktmodells AMIRIS für den österreichischen Day-Ahead Markt

Die Energiewende erfordert erhebliche Veränderungen des derzeitigen Energiesystems. Insbesondere die Strommärkte stehen im Blickpunkt von Politik, Wirtschaft und Forschung. Gründe hierfür sind das Auftreten neuer Marktteilnehmer sowie der stetig steigende Anteil erneuerbarer Energien. Mit dem open source Strommarktmodell AMIRIS können aktuelle und zukünftige Strommärkte in einem agentenbasierten Ansatz untersucht werden. In dieser Arbeit parametrisieren wir AMIRIS, sodass österreichische Day-Ahead-Strommarktpreise für das Jahr 2019 simuliert werden. Wir nutzen ausschließlich offene Daten in stündlicher Auflösung und stellen diese in aufbereiteter Form zur Verfügung. Der Vergleich der Ergebnisse mit historischen Strompreisen, ermöglicht zudem ein Backtesting der Simulation. Die simulierten Ergebnisse weisen im Vergleich mit historischen Preisen eine hohe Übereinstimmung in Bezug auf statistische Eigenschaften (z. B. Durchschnittspreis und Preisdauerlinie) auf. Die Simulation neigt jedoch dazu, niedrigere Preise zu überschätzen und höhere Preise zu unterschätzen. Als Ursache für solche Abweichungen vermuten wir die unvollständige Abbildung strategischer Gebote in AMIRIS. Dennoch ist AMIRIS ein leistungsfähiges und flexibles Werkzeug, um heutige und zukünftige Forschungsfragen im Bereich der Energiewirtschaft zu adressieren. Es sind weitere Forschungen und Entwicklungen erforderlich, um z. B. die Gebotsstrategien von Energiespeicherbetreibern zu verbessern

Electricity price forecasts in agent-based energy system simulations

We use a feed-forward and a long short-term model (LSTM) to predict electricity prices in an agent-based electricity market model. This model setup allows to consider uncertainties due to forecasting errors and competetion on energy markets in our modelling