Behnke, Mario (2003)
Ermittlung von Parametern zur Prognose von Strompreisen

Diplomarbeiten, Fachgebiet Energiesysteme, TU Berlin

In dieser Diplomarbeit wird untersucht, durch welche Faktoren die Strompreise von Einzelstunden und Blockprodukten der European Power Exchange (EEX) beeinflusst werden. Potentielle Einflussfaktoren werden dabei zunächst ganz allgemein diskutiert, bevor dann die Faktoren Wetter (Temperatur, Sonnenstunden, Luftdruck, Windstärke, Luftfeuchte), Zeit (Ferien und Feiertage der BRD nach Bundesländern, Wochentage) und Börse (EEX: Volumina, Indizes, Terminmarkt, französische Powernext: Einzelstundenpreise und Volumina) statistisch analysiert werden. Die Korrelationsrechnung sowie die lineare Regression werden als statistische Verfahren zur Überprüfung von Einflüssen auf die ermittelten Strompreise eingesetzt. Die Anwendung der Korrelationsrechnung zeigte Korrelationen der Strompreise der EEX mit Börsenparametern (Indizes EEX, Einzelstundenpreise der Powernext) und Wetterdaten (Temperatur). Mit Hilfe der linearen Regression wurden Korrelationen zwischen Strompreis und verschiedenen Parametern (Börse, Wetter) ermittelt, welche insgesamt die beobachtete Strompreisentwicklung des Blockprodukt „Rush Hour“ der EEX gut annähern konnten. This paper discusses various influences on European Power Exchange (EEX) daily hour prices and daily block prices. After explaining general influences on the power price a subsequent set of micro factors are analysed for their influence. Three factors were chosen to examine the influence. Initially weathers micro factors, including temperature, sunshine hours, air pressure, air moisture and wind velocity were analysed. Then a number of micro - factors of time, such as holidays per Bundesland and days of a week were chosen. Finally so called trading – factors were analysed, including EEX – products like traded volumes, daily indices, futures and the EEX options – market. Furthermore prices and volume for daily hour products of the French power exchange Powernext were analysed. Econometric techniques such as regression analysis and correlation were employed within the study. Significant correlations were shown to EEX – indices and prices for daily hour products of Powernext. The linear regression model developed from the correlation results provided good results for explaining the price – time relationship for the EEX – block “Rush Hour”.

Fachgebiet Energiesysteme der TU Berlin
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Maria Riedinger
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