AleaSoft a développé une méthodologie de prévision énergétique unique, garantissant le plus haut degré d’efficacité et de précision. Cette méthodologie est utilisée depuis plus de 22 ans dans certaines des entreprises les plus importantes du secteur de l’énergie en Europe. Les plus de 400 modèles obtenus avec cette méthodologie sont en service sur différents marchés européens.
AleaSoft fournit des prévisions de prix de marché de l’électricité et du gaz à court, moyen et long terme sur la plupart des marchés européens. Principaux marchés de l’électricité: MIBEL (Espagne et Portugal), EPEX SPOT (France, Allemagne et Autriche, Belgique, Pays‑Bas et Suisse), IPEX (Italie), Nord Pool Spot (Norvège, Suède, Finlande, Danemark, Estonie, Lituanie et Lettonie), SEM (Irlande), POLPX (Pologne), ROPEX (Roumanie) et N2EX (Royaume‑Uni), fournissant des services aux traders, fournisseurs, grands consommateurs, services publics, développeurs d’énergie renouvelable, banques et fonds d’investissement.
AleaSoft complète les prévisions de prix de l’énergie avec les prévisions d’autres variables connexes qui intéressent également ceux qui s’intéressent au marché, telles que les prévisions des prix des commodities (pétrole, gaz, charbon, émissions de CO2), de la demande, de la production par technologie (éolien, hydro et solaire), les variables météorologiques, le taux de change, les indices économiques, et en général de toutes les variables qui influencent le prix de l’énergie.
Pour les prévisions de prix à long terme, l’utilisation de scénarios de pénétration de la production renouvelable, notamment éolienne et photovoltaïque, présente un intérêt particulier.
Les rapports de prévision de prix fournissent les valeurs de prix attendues et les bandes de confiance avec les probabilités associées.
AleaSoft offre les suivants produits et services pour les prévisions de prix d’énergie:
AleaSoft offre des prévisions de prix des marchés européens à long terme. Les prévisions de prix ont une granularité horaire et 30 ans d’horizon. Les principaux variables qui sont considérées pour générer les prévisions de prix sont:
Aussi, on considère des plans pour augmenter la capacité d’interconnexion entre les principaux marchés européens d’électricité, pour prendre en compte la convergence des prix entre marchés.
On génère les prévisions en utilisant toutes les données disponibles jusqu’à maintenant.
Les prévisions prennent en compte les scénarios de diffusion des nouvelles et des technologies existantes (véhicules électriques, batteries, autoconsommation, pompes à chaleur etc.) et leur impact dans le volume de la demande et dans le profil horaire du prix.
Les prévisions incluent les bandes de confidence maxime et minime des prévisions du prix avec granularité annuelle. On réalisera le calcul des bandes en utilisant un nombre suffisamment grand de simulation de prix généré à partir de simulations aléatoires des variables explicatives, en prenant en compte la probabilité associée à chacun des simulations des variables. La variabilité et la probabilité d’occurrence de chaque simulation des variables seront déterminées selon leur comportement passé et pour les scénarios futurs réalistes de la variable.
Dans un PPA (Power Purchase Agreement), c’est fondamental pour toutes les partes impliquées d’avoir des prévisions fiables de prix a long terme : investisseurs, fabricants, installateurs, administrateurs, producteurs et consommateurs.
Les prévisions de prix du marché de l’énergie à court terme d’AleaSoft ont un horizon de 10 jours avec un intervalle d’une heure. Les prévisions à court terme sont essentielles pour tout acteur qui participe au marché quotidien: producteurs, consommateurs directs, fournisseurs, traders, etc. Les prévisions sont proposées au format produit et au format service. Le format du produit consiste en l’installation d’une application qui fonctionne automatiquement, à la fois pour mettre à jour les données et pour obtenir les prévisions. Le format du service consiste en l’envoi quotidien des prévisions de prix mises à jour et des principales variables explicatives. Les principales variables explicatives utilisées dans les prévisions de prix du marché de l’énergie à court terme sont la demande, qui utilise à son tour la température et le travail comme variables explicatives, et la production de différentes technologies, parmi lesquelles l’éolien, le solaire, l’hydroélectrique et le nucléaire. De plus, les prévisions de prix des pays interconnectés sont prises en compte et la prévision est optimisée avec la capacité d’échange disponible dans les interconnexions internationales.
Le service de simulation des prix du marché de l’électricité à moyen terme d’AleaSoft comprend 1000 simulations de prix avec un horizon allant jusqu’à trois ans et une granularité mensuelle. Ces simulations sont un input essentiel pour l’analyse avancée de la gestion des risques et permettent d’obtenir des distributions de probabilités, des estimations de Value-at-Risk et des bandes de confiance. Tout cela avec une métrique probabiliste entièrement scientifique.
Pour obtenir les simulations de prix, 1000 simulations des variables explicatives suivantes sont réalisées, en tenant compte des scénarios moyens les plus probables, de la variabilité historique, de la variabilité attendue et des corrélations temporelles entre eux:
