Estimating Spot Price and Smooth Forward Curve in Electricity Markets with Bayesian Penalized Spline
Notice bibliographique
Résumé
The first part of this thesis presents a Bayesian penalized spline approach to constructing smooth forward curves in electricity markets. Since electricity should be delivered as a continuous flow, power contracts have settlement periods rather than a fixed delivery time. In addition, electricity forward curves have strong seasonal shape. Our approach provides a method for estimating a continuous forward price curve from market forward prices quoted over a period. The approach is illustrated using observed market data from the Mid-Columbia (Mid-C) and California Oregon Border (COB) pricing hubs. Since Mid-C is a liquid market where forward contracts are quoted every day and COB is an illiquid hub, a two step estimation procedure is developed from Bayesian perspective.First, the Mid-C smooth curve is constructed using Bayesian penalized spline. Next, the COB smooth curve is estimated by adding a spread to the constructed Mid-C smooth curve and incorporating the positive spread between the two hubs as an informative prior. In the second part, we present a mean reverting model for the electricity spot price and we employ a Bayesian penalized spline approach to model the deterministic seasonal function exhibited in the monthly averages. Based on the historical spot price from Alberta power market, we calibrated the model parameters, also by implementing Bayesian estimation techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».