Styring bør ta hensyn til strømpriskompensasjon

[OlavT]

Denne viser at det kan være viktig å styre etter strømpris justert for strømkompensasjon:

 

Spotpris 30.11 kl. 23-00: 3.39kr per kWh, etter strømstøtte: 2.93kr per kWh. Basert på faktisk strømstøtte for november.

Spotpris 01.11 kl. 00-01: 3.46kr per kWh, etter strømstøtte: 0.32kr per kWh. NB! Basert på estimert strømstøtte for desember.

 

Det er da penger å spare på å flytte forbruket. Her er resultatet (grønn kurve viser totalpris etter strømstøtte inkludert nettleie):

 

Endret 1. desember 2022 av OlavT

[SveinHa]

Enig, men strømstøtten vet vi ikke før måneden nærmer seg slutten. For november endte vi på snaut 50-øringen mens med de begrensede data tilgjengelig for desember (1/2 døgn)  ser vi så langt ut til å på kr 2.40 så den vil nok endre seg en god del og ikke bli særlig pålitelig før etter 2-3 uker. For november lå strømstøtten an til å bli 0 helt fram til rundt den 20.

[OlavT]

Ja, men beste estimatet er nok ut fra det en vet i øyeblikket. Så kan selvsagt det bildet endre seg en god del i løpet av en måned.

[Moskus]

Siden det kan være så veldig variasjon, må man gjøre det beste fra dag til dag. I 97% av alle dager holder det å sammenligne som vi gjør, det er akkurat når det er månedsskifte det blir en utfordring, som i tillegg er omtrent umulig å spå...

[SveinHa]

Jeg har pr i dag akkurat samme problemstillingen med "feil" strømstøtte tidlig i måneden men den blir riktigere og riktigere etterhvert som tiden går og det er egentlig bare et visuelt problem siden det å plukke ut de billigste timene blir lik uavhengig av strømstøtte. I databasen min blir strømstøtten justert time for time helt til måneden er slutt så det historiske datagrunnlaget blir riktig.

 

Jeg ville vel tro at et bedre estimat enn akkurat i dag ville være f.eks. de 2 siste ukene helt fram til der er nok data tilgjengelig for kun inneværende mnd.

[stigvi]

SveinHa skrev (3 minutter siden):

Jeg har pr i dag akkurat samme problemstillingen med "feil" strømstøtte tidlig i måneden men den blir riktigere og riktigere etterhvert som tiden går og det er egentlig bare et visuelt problem siden det å plukke ut de billigste timene blir lik uavhengig av strømstøtte. I databasen min blir strømstøtten justert time for time helt til måneden er slutt så det historiske datagrunnlaget blir riktig.

 

Jeg ville vel tro at et bedre estimat enn akkurat i dag ville være f.eks. de 2 siste ukene helt fram til der er nok data tilgjengelig for kun inneværende mnd.

Du kan jo hente et estimat herifra, martinju/stromstotte (github.com) .

 

1. nov var estimatet ca 1,56.

7. nov var det 0,72.

14. nov var det 0,23.

21. nov var det 0,38.

og 30. nov var det 0,48.

Synes ikke det er så ille estimert med tanke på hvordan måneden ble

[SveinHa]

stigvi skrev (1 minutt siden):

Synes ikke det er så ille estimert med tanke på hvordan måneden ble

Nei men når oktober sluttet på rundt 63 øre så lurer jeg på hvorfor 1 nov ble 1.56... Der må ligge noe mer bak enn reell pris med litt historikk vil jeg tro...

[stigvi]

SveinHa skrev (2 minutter siden):

Nei men når oktober sluttet på rundt 63 øre så lurer jeg på hvorfor 1 nov ble 1.56... Der må ligge noe mer bak enn reell pris med litt historikk vil jeg tro...

Sitat

Estimering av fremtidige strømpriser er med dagens kraftmarked og internasjonale kraftledninger ingen enkel oppgave. Hvor mye det regner på Vestlandet, blåser i Tyskland og forbrukes i Sverige har betydning for strømprisen i Oslo. Mine flinke kolleger på NR har i en årrekke jobbet med avansert modellering av strømpriser på både kort og lang sikt.

I dette tilfelle er det imidlertid usikkerheten som er hovedfokuset. Jeg har derfor lagt til grunn en relativt enkel modell bygget på historiske spotpriser mellom 1. november 2021 og 31. august 2022. Modellen modellerer daglige spotpriser separat for hvert prisområde, og hensyntar at morgendagens spotpris empirisk avhenger av spotprisen de siste dagene, samt hvilken ukedag det er.

Modelltilpasning

Teknisk er modellene som brukes av typen ARIMA med ukedag som ekstra kategorisk kovariat. Den presise modellspesifikasjoen for hvert område bestemmes med å tilpasse mange varianter av denne modelltypen, og så bruke modellvalgskriteriet AIC til å velge hvilken modell som passer best til dataene i hvert område. Parameterne i modellene estimeres ved hjelp av maximum likelihood. At det tilpasses individuelle modeller til hver prisområde er også grunnen til at estimatene for prisområde NO1, NO2 og NO3 ikke er like, selv om spotprisen har vært lik i disse områdene den siste tiden. Historisk har nemlig spotprisen ikke vært identisk i disse områdene.