Spanish electricity Wholesale market analysis of price sensitivity, based on the consideration of aggregated matching curves, with respect to the main potential drivers.

Abstract

Debido a las nuevas circunstancias que atraviesa el sistema eléctrico español, y que se prevé que afronte en el futuro, los precios horarios pueden sufrir significativas variaciones. El objetivo de este trabajo es analizar en profundidad los principales drivers de la sensibilidad del precio de la electricidad en los últimos tres años. Algunos de estos factores, son las diferentes tecnologías de generación que están teniendo más impacto en las fluctuaciones del precio, u otros factores como el precio del carbono que parece, en base a las tendencias actuales, que será una variable muy importante en el mercado eléctrico. El efecto de estas variables en la variación del precio se va a analizar para los diferentes periodos del año debido a que algunas de estas variables tienen una fuerte estacionalidad. Además, las tecnologías de cero emisiones, con capacidad de almacenamiento de energía, jugarán un papel importante en el futuro más cercano ya que ayudarán a afrontar la incertidumbre que tendrá un sistema con alta integración de renovables. Se discutirán los diferentes factores que pueden afectar al despacho de este tipo de fuentes de energía. Una vez demostrado el efecto las diferentes variables en el precio, se unirá el impacto de todas las variables en una ecuación. También se van a calcular modelos de regresión lineal múltiple (MLRM) para evaluar el ajuste de las variables a la variación de los precios, y se realizará un análisis de los errores para detectar la falta de ajustes. Por último, los modelos de regresión lineal múltiple se probarán con datos externos del año en curso. Este análisis de sensibilidad del precio de la energía ayudará a comprender la situación actual del mercado eléctrico español. Por otro lado, se va a discutir cómo los cambios esperados, en base a los objetivos relacionados con la transición hacia un sistema más limpio y eficiente, pueden cambiar las tendencias del mercado en los próximos años. Además, otra de las aportaciones de este proyecto es introducir algunas nuevas variables que se han desarrollado, así como diferentes formas de diferenciar los datos a lo largo del año, para mejorar el ajuste de la previsión.

Due to the new circumstances that the Spanish electricity system is undergoing, and it is expected to face in the future, hourly prices may vary substantially. The goal of this master thesis is to deeply analyze the main drivers of the price sensitivity in the last three years. Some of these potential drivers, are the different generation technologies that are having more impact in the price fluctuations, or other factors like carbon price which it seems, based on the actual trends, that it will be a very important variable in the electricity market. The effect of these variables in the price variation is going to be analyzed for the different periods of the year due to the fact that some of them have strong seasonality. Furthermore, zero emission technologies, with capability of energy storage will play an important role in the near future. They will help to face the uncertainty that a system with high integration of renewables will have. The different factors that may affect the dispatch of these kind of energy sources will be discussed. Once the price drivers effect is demonstrated, another method will be used in order to joint together the impact of all the variables in one equation. Multiple linear regression models (MLRM) will be computed to evaluate the adjustment of the variables to the price variation and an accuracy analysis will be done to detect the lack of adjustments. Finally, the multiple linear regression models will be tested with external data of the current year. This energy price sensitivity analysis will help to understand the current situation of the Spanish electricity market. On the other hand, we will discuss how the expected changes based on the goals related to the transition towards a more clean and efficient system may change the market trends in the upcoming years. Furthermore, another contribution of this project is to introduce some new variables that have been computed and different ways to differentiate the data along the year in order to improve the adjustment of the forecast.