Wybierz 1 z 10 zadań w Konkursie Modelowanie Rynku Energii - II edycja o Nagrodę Prezesa ENEA SA

Transkrypt

1 Zadanie nr 1 Zadanie nr 2 Zadanie nr 3 Zadanie nr 4 Zadanie nr 5 Zadanie nr 6 Zadanie nr 7 Zadanie nr 8 Wybierz 1 z 10 zadań w Konkursie Modelowanie Rynku Energii - II edycja o Nagrodę Prezesa SA Model popytu/podaży na rynku praw majątkowych pochodzących z produkcji energii elektrycznej z odnawialnych źródeł energii (zielone certyfikaty), kogeneracji (żółte certyfikaty) oraz świadectw efektywności energetycznej (białe certyfikaty) w perspektywie do 2020 i 2030 r. Stworzenie narzędzia wyceny opcji europejskiej i amerykańskiej. Budowa modelu do prognozowania średniej ceny sprzedaży energii elektrycznej na rynku konkurencyjnym za dany rok kalendarzowy publikowanej w informacji Prezesa Urzędu Regulacji Energetyki. Wpływ rozbudowy połączenia Polska-Litwa na poziom ceny SPOT. Analiza scenariuszowa rozwoju rynku węgla do 2050 roku na świecie i w Europie. (dodatkowo punktowane będzie przygotowanie modelu fundamentalnego) Analiza scenariuszowa rozwoju rynku gazu ziemnego do 2050 roku na świecie i w Europie (dodatkowo punktowane będzie przygotowanie modelu fundamentalnego). Analiza scenariuszowa rozwoju rynku ropy naftowej do 2050 roku na świecie i w Europie. Model prognozy cen ropy naftowej brent w horyzoncie do 7/30 dni dla kontraktu m+1. (dodatkowo punktowane będzie przygotowanie modelu fundamentalnego). Model wyceny aukcji day-ahead dla rynku niemieckiego energii elektrycznej z uwzględnieniem mechnizmu Flow Based Market Couling. Zadanie nr 9 Zadanie nr 10 Model prognozy wietrzności w Polsce w horyzoncie n+1 - n+2 w ujęciu godzinowym. Model prognozy wietrzności w Niemczech w horyzoncie n+1 - n+2 w ujęciu godzinowym. Model prognozy generacji fotowoltaicznej w Niemczech w horyzoncie n+1 - n+2 w ujęciu godzinowym.

2 Zadanie nr 1 Opis Model popytu/podaży na rynku praw majątkowych pochodzących z produkcji energii elektrycznej z odnawialnych źródeł energii (zielone certyfikaty), kogeneracji (żółte certyfikaty) oraz świadectw efektywności energetycznej (białe certyfikaty) w perspektywie do 2020 i 2030 r. 1. Model popytu/podaży (w.xls), raport. Zgłębienie zasad wsparcia energetyki alternatywnej, rynku praw majątkowych, założeń unijnego pakietu klimatyczno-energetycznego oraz polskich przepisów jego regulujących. Przeprowadzenie studium/analizy, której efektem będzie model kształtowania się popytu/podaży w perspektywie do 2020 i 2030 r. praw majątkowych: - pochodzących z produkcji energii elektrycznej z odnawialnych źródeł energii (zielone certyfikaty), - pochodzących z kogeneracji (żółte certyfikaty), - świadectw efektywności energetycznej (białe certyfikaty). Model powinien zawierać: - Szacunek bilansu popytu/podaży w 2016, - Szacunek prognozy poziomu wytwarzania poszczególnych certyfikatów do 2020 i 2030, - Kształtowanie się popytu/podaży w latach , - Szacunek jak realizowanie celu pakietu klimatyczno-energetycznego 2020, wpłynie na popyt/podaż, - Wpływ zwiększenia celów pakietu klimatyczno energetycznego 2020 do 2030 na popyt/podaż, - Scenariusze progów opłacalności produkcji energii elektrycznej z instalacji pozyskujących zielone i żółte certyfikaty z podziałem na źródła. Model powienien zawierać 3 scenariusze: - Scenariusz base, - Scenariusz wzrostu, - Scenariusz spadku. Wynikiem studium/analizy będzie: - model kalkulacji popytu/podaży w.xls, - raport podsumowujący, - prezentacja. Cel Uwagi Nie dotyczy Analiza ekonomiczno-prawna wraz z modelem popytu/podaży, Biuro Obrotu CO2 i Prawami Majątkowymi Robert Marczak tel miesiące 3-4 osoby

3 Zbudowanie narzędzia do obliczeń opcji europejskiej i amerykańskiej trzema różnymi metodami przy zadanych parametrach wejściowych. Zadanie nr 2 Opis 1. Model wyceny (w.xls/.xlsm), prezentacja funkcjonalności i wyników obliczeń. Syntetyczny opis obsługi stworzonego narzędzia. Wskazanie źródła danych zasilających narzędzie. Model powinien charakteryzować się: - czytelnym pulpitem dla użytkownika; - możliwością wyceny opcji dla instrumentów rynków finansowych oraz towarowych z uwzględnieniem rynków energii, paliw i uprawnień do emisji; - narzędzie powinno zawierać przykłady dla poszczególnych opcji wraz z analizą wrażliwości i zmienności parametrów opcji. Zbudowanie uniwersalnego narzędzia do wyceny opcji: - europejskiej; - amerykańskiej. Model powinien zawierać: - Opis metodologii wyceny opcji; - Swobodną możliwość zmiany parametrów opcji; - Metodę szacowania zmienności instrumentu bazowego; - Współczynniki greckie. Efektem końcowym będzie: - model kalkulacji opcji w.xls lub.xlsm; - raport podsumowujący; - prezentacja. Cel Użyteczność modelu; Intuicyjność i łatwość użytkowania; Odporność modelu na wprowadzanie błędnych parametrów. Celem jest stworzenie modelu wyceny opcji europejskiej i amerykańskiej. Uwagi - Departament Zarządzania Portfelem Andrzej Pająk tel Ilona Młynarczyk tel miesiące 2-3 osoby

4 Budowa modelu do prognozowania średniej ceny sprzedaży energii elektrycznej na rynku konkurencyjnym za dany rok kalendarzowy publikowanej w informacji Prezesa Urzędu Regulacji Energetyki Zadanie nr 3 1. Model prognostyczny (w.xls/.xlsm), prezentacja funkcjonalności i wyników obliczeń. Syntetyczny opis obsługi stworzonego narzędzia. Wskazanie źródła danych zasilających narzędzie. Opis Model powinien charakteryzować się: - czytelnym pulpitem dla użytkownika; - możliwością dokonywania prognozy na kilka lat do przodu; - niewielkim błędem prognoz. Zbudowanie uniwersalnego modelu do prognozowania średniej ceny sprzedaży energii elektrycznej na rynku konkurencyjnym za dany rok kalendarzowy (i kolejne lata) publikowanej w informacji Prezesa Urzędu Regulacji Energetyki. Model powinien uwzględniać oszacowania elementów składowych: - prognoz cen produktów terminowych handlowanych na TGE dla roku, którego dotyczy prognoza; - prognozy cen rynku SPOT dla roku, którego dotyczy prognoza; - oszacowanie wolumenu transakcji zawartych z dostawą w roku, którego dotyczy prognoza (SPOT i RTT). W celu umożliwienia oceny jakości prognoz model powinien umożliwiać: - oszacowanie błędów prognozy; - import danych transakcyjnych po zakończeniu notowań poszczególnych produktów; - backtesting uzyskanych wyników. Cel Prognozowanie kwartalnych cen sprzedaży energii elektrycznej na rynku konkurencyjnym publikowanej przez Prezesa URE; Możliwość wprowadzania dodatkowych założeń do modelu; Automatyzacja procesu importu danych do modelu. Celem jest uzyskanie narzędzia do prognozowania średniej ceny sprzedaży energii elektrycznej na rynku konkurencyjnym za dany rok kalendarzowy publikowanej w informacji Prezesa Urzędu Regulacji Energetyki Uwagi Departament Zarządzania Portfelem Andrzej Pająk tel Ilona Młynarczyk tel miesiące 2-3 osoby Baza danych budowana na zasobach archiwum TGE

5 Wpływ rozbudowy połączenia Polska-Litwa na poziom ceny SPOT Zadanie nr 4 Opis 1. Narzędzie do analizy (w.xls/.xlsm), prezentacja uzyskanych wyników uwzględniająca: syntetyczny opis narzędzia, metodologię tworzenia, wnioski z analizy. Wskazanie źródła danych zasilających narzędzie. 2. Prezentacja PowerPoint Narzędzie wykorzystane do analizy powinno charakteryzować się: - czytelnym pulpitem dla użytkownika; - możliwością dokonywania prognozy cen dla różnych poziomów zdolności przesyłowych; - łatwością zasilania bazy danych. Prezentacja powinna zawierać analizę scenariuszową. Zbudowanie modelu do oszacowania wpływu rozbudowy połączenia Polska-Litwa na poziom cen energii elektrycznej na rynku SPOT. Narzędzie powinno pozwalać na: - sterowanie przepustowością połączenia; - modyfikację danych wsadowych takich jak np. zapotrzebowanie krajowe na moc; - ocenę jakości modelu w oparciu o dane wykonane. Prezentacja powinna zawierać 3 scenariusze: - Scenariusz referencyjny; - Scenariusz maksymalny przesył; - Scenariusz minimalny przesył. Wynikiem wykonanych działań będzie: - narzędzie do analizy; - raport podsumowujący; - prezentacja wyników. Cel (oczekiwany rezultat) Uwagi Prognozowanie czynników składowych; Uwzględnienie struktury miksu energetycznego krajów z możliwością zmiany struktury; Automatyzacja zasilania bazy danych. Celem jest oszacowanie wpływu, w ujęciu jednostkowym zł/mwh, rozbudowy połączenia Polska-Litwa na poziom cen energii elektrycznej na rynku SPOT. Departament Zarządzania Portfelem Andrzej Pająk tel Ilona Młynarczyk tel miesiące 3-4 osoby Baza danych budowana na zasobach archiwum TGE i danych z OSP (PSE, Litgrid)

6 Analiza scenariuszowa rozwoju rynku węgla do 2050 roku na świecie i w Europie. Zadanie nr 5 Opis 1. Analiza/ opracowanie. 2. Prezentacja PowerPoint Przeprowadzenie analizy możliwych scenariuszy rozwoju sektora wydobycia węgla kamiennego, wraz z prawdopodobieństwem ich wystąpienia. Przeprowadzenie studium/analizy, której efektem będzie model kształtowania się popytu/podaży na węgiel kamienny w ujęciu: - światowym, - państw energo. chłonnych. - pochodzących z produkcji energii elektrycznej z odnawialnych źródeł energii (zielone certyfikaty), - pochodzących z kogeneracji (żółte certyfikaty), - świadectw efektywności energetycznej (białe certyfikaty). Model powinien zawierać: - Szacunek bilansu popytu/podaży w 2016, - Szacunek prognozy poziomu wytwarzania poszczególnych certyfikatów do 2020 i 2030, - Kształtowanie się popytu/podaży w latach , - Szacunek jak realizowanie celu pakietu klimatyczno-energetycznego 2020, wpłynie na popyt/podaż, - Wpływ zwiększenia celów pakietu klimatyczno energetycznego 2020 do 2030 na popyt/podaż. - Scenariusze progów opłacalności produkcji energii elektrycznej z instalacji pozyskujących zielone i żółte certyfikaty z podziałem na źródła. Model powienien zawierać 3 scenariusze: - Scenariusz base, - Scenariusz wzrostu, - Scenariusz spadku. Wynikiem studium/analizy będzie: - model kalkulacji popytu/podaży w.xls, - raport podsumowujący, - prezentacja. (wymagania Cel dodatkowe) Budowa modelu fundamentalnego (xls, Java lub R) Nakreślenie głównego trendu dla sektora wydobycia węgla kamiennego. Przyjęcie wspólnego stanowiska dotyczącego rozwoju sektora węgla kamiennego. 4 miesiące 5 Uwagi Możliwość połączenia z: Analiza scenariuszowa rozwoju rynku gazu ziemnego do 2050 roku na świecie i w Europie Analiza scenariuszowa rozwoju rynku ropy naftowej do 2050 roku na świecie i w Europie.

7 Analiza scenariuszowa rozwoju rynku gazu ziemnego do 2050 roku na świecie i w Europie. Zadanie nr 6 Opis 1. Analiza/ opracowanie. Przeprowadzenie analizy możliwych scenariuszy rozwoju sektora gazu ziemnego, wraz z prawdopodobieństwem ich wystąpienia. Wskazanie możliwych punktów zwrotnych w sektorze. Przeprowadzenie studium/analizy, której efektem będzie model kształtowania się popytu/podaży na gaz ziemny w ujęciu: - światowym, - regionalnym. Wskazanie obecnych regionów/krajów: - z największym popytem na gaz ziemny oraz prognoza tego popytu, - z największą podażą gaz ziemny oraz prognoza tej podaży. Wskazanie przyszłych regionów/krajów: - z największym popytem na gaz ziemny oraz prognoza tego popytu, - z największą podażą gazu ziemnego oraz prognoza tej podaży. Zidentyfikowanie i analiza wpływu wybranych czynników makroekonomicznych, makrogospodarczych na zachowanie się cen gazu ziemnego. Lista źródeł informacyjnych z kluczowymi wskaźnikami i istotnymi danymi opisującymi zachowanie się cen gazu ziemnego. Budowa modelu fundamentalnego ( (xls, Java lub R). Zbudowanie strategii krótkoterminowej, która z prawd. >50% będzie wskazywać wzrost/spadek w dniu (d+3,d+7,d+15) cen gazu ziemnego w odniesieniu do cen z dnia d. Cel Nakreślenie głównego trendu dla sektora wydobycia gazu ziemnego. Przyjęcie wspólnego stanowiska dotyczącego rozwoju sektora gazu ziemnego. 4 miesiące 4 Uwagi Możliwość połączenia z: Analiza scenariuszowa rozwoju rynku węgla kamiennego do 2050 roku na świecie i w Europie. Analiza scenariuszowa rozwoju rynku ropy naftowej do 2050 roku na świecie i w Europie.

8 Analiza scenariuszowa rozwoju rynku ropy naftowej do 2050 roku na świecie i w Europie. Zadanie nr 7 Opis 1. Analiza/ opracowanie. Przeprowadzenie analizy możliwych scenariuszy rozwoju sektora gazu ziemnego, wraz z prawdopodobieństwem ich wystąpienia. Wskazanie możliwych punktów zwrotnych w sektorze. Przeprowadzenie studium/analizy, której efektem będzie model kształtowania się popytu/podaży na ropę naftową w ujęciu: - światowym, - regionalnym. Wskazanie obecnych regionów/krajów: - z największym popytem na ropę naftową oraz prognoza tego popytu, - z największą podażą ropy naftowej oraz prognoza tej podaży. Wskazanie przyszłych regionów/krajów: - z największym popytem na ropę naftową oraz prognoza tego popytu, - z największą podażą ropy naftowej oraz prognoza tej podaży. Zidentyfikowanie i analiza wpływu wybranych czynników makroekonomicznych, makrogospodarczych na zachowanie się cen ropy naftowej. Cel Lista źródeł informacyjnych z kluczowymi wskaźnikami i istotnymi danymi opisującymi zachowanie się cen ropy naftowej. Budowa modelu fundamentalnego (xls, Java lub R). Zbudowanie strategii krótkoterminowej, która z prawd. >50% będzie wskazywać wzrost/spadek w dniu (d+3,d+7,d+15) cen ropy naftowej w odniesieniu do cen z dnia d. Nakreślenie głównego trendu dla sektora wydobycia ropy naftowej. Przyjęcie wspólnego stanowiska dotyczącego rozwoju sektora ropy naftowej. 4 miesiące 4 Uwagi Możliwość połączenia z: Analiza scenariuszowa rozwoju rynku węgla kamiennego do 2050 roku na świecie i w Europie Analiza scenariuszowa rozwoju rynku gazu ziemnego do 2050 roku na świecie i w Europie.

9 Model wyceny aukcji day-ahead dla rynku niemieckiego energii elektrycznej z uwzględnieniem mechanizmu Flow Based Market Coupling. Zadanie nr 8 Opis 1. Analiza/ opracowanie. Budowa modelu ekonometrycznego wyceny produktu Day Ahead Auction (EPEX) z uwzględnieniem mechanizmu Flow Based Market Coupling. Budowa modelu ekonometrycznego do wyceny produktu Day Ahead Auction (EPEX) w oparciu o dostępne dane. Implementacja do modelu mechanizmu Flow Based Market Coupling. Opis zależności jakie zachodzą pomiędzy FBMC a poziomem cen na DAM. Przeprowadzenie analizy wrażliwości ceny DAM na zmianę poziomu ubytków wybranych technologii wytwarzania energii elektrycznej. Przeprowadzenie analizy wrażliwości CENY DAM na poziom generacji wiatrowej i fotowoltaicznej. Zbadanie sezonowości poziomu cen w ujęciu tygodniowym w zależności od okresu (kwartał, miesiąc) Zbadanie prawdopodobieństwa wystąpienia serii n dni wzrostowych/spadkowych. Cel Zestawienie stosu cenowego w oparciu o dostępne moce wytwórcze wybranych technologii wytwarzania energii elektrycznej. Przeanalizowanie progów opłacalności produkcji wybranych technologii. Budowa modelu ekonometrycznego (xls, Java lub R), o możliwie najmniejszym błędzie prognozy. 3,5 miesięcy 4 Uwagi Możliwość połączenia z: Analiza scenariuszowa rozwoju rynku węgla kamiennego do 2050 roku na świecie i w Europie. Analiza scenariuszowa rozwoju rynku gazu ziemnego do 2050 roku na świecie i w Europie.

10 Model prognozy generacji wiatrowej w Polsce dla dnia d+1 oraz d+2 w ujęciu godzinowym. (Zadanie dodatkowe: Model prognozy generacji wiatrowej w Niemczech dla dnia d+1 oraz d+2 w ujęciu godzinowym.) Zadanie nr 9 Opis 1. Opracowanie z narzędziem (modelem ekonometrycznym w xls, Java lub R). Przeprowadzanie analizy oraz zbudowanie modelu prognostycznego dla generacji wiatrowej w Polsce/Niemczech dla dnia d+1 oraz d+2 w oparciu o dane pogodowe z portali meteorologicznych. Budowa modelu prognozy generacji wiatrowej w Polsce/Niemczech dla dnia d+1 oraz d+2 w ujęciu godzinowym. Zbadanie wpływu wybranych danych meteorologicznych (zachmurzenie, ciśnienie atmosferyczne, temperatura etc.) na prędkość wiatru. Co jest przyczyną wystąpienia wietrznych/bezwietrznych dni. Jakie są symptomy wyprzedzające. Lista źródeł portali meteorologicznych z dostępnymi danymi dot. pogody/wietrzności. Przeprowadzenie analizy ekonometrycznej wraz z prezentacją statystyk o generacji wiatrowej w Polsce/Niemczech. Cel Zbadanie sezonowości wietrzności w skali: - rocznej, - dobowej. Zbadanie wpływu wybranych globalnych zjawisk pogodowych (El Nino, La Nina, koniunkcji planet etc.) na poziom wietrzności w Polsce/Niemczech. Wskazanie średnich wieloletnich statystyk wietrzności dla okresów kwartalnych/miesięcznych/tygodniowych w Polsce/Niemczech. Zbadanie prawdopodobieństwa wystąpienia zdarzenia serii kilku wyjątkowo wietrznych lub bezwietrznych okresów. Porównanie dokładności danych o prędkości wiatru w wybranych portalach meteorologicznych. Wskazanie technik, które pomogą zidentyfikować wystąpienia wyjątkowo wietrzne dni. Wsparcie decyzji czy dostępne prognozy wietrzności są przeszacowane/niedoszacowane. 2 miesiące 3 Uwagi Możliwość połączenia z: Model prognozy generacji fotowoltaicznej w Niemczech w horyzoncie n+1 - n+2 w ujęciu godzinowym.

11 Model prognozy generacji fotowoltaicznej w Niemczech dla dnia d+1 oraz d+2 w ujęciu godzinowym. Zadanie nr 10 Opis Opracowanie z narzędziem (modelem ekonometrycznym - xls, Java lub R). Przeprowadzanie analizy oraz zbudowanie modelu prognostycznego dla generacji fotowoltaicznej w Niemczech dla dnia d+1 oraz d+2 w oparciu o dane pogodowe z portali meteorologicznych. Budowa modelu prognozy generacji fotowoltaicznej w Niemczech dla dnia d+1 oraz d+2 w ujęciu godzinowym. Zbadanie wpływu wybranych danych meteorologicznych (wiatr, ciśnienie atmosferyczne, temperatura etc.) na poziom nasłonecznienia. Co jest przyczyną wystąpienia słonecznych/pochmurnych dni. Jakie są symptomy wyprzedzające. Lista źródeł portali meteorologicznych z dostępnymi danymi dot. pogody/zachmurzenia. Przeprowadzenie analizy ekonometrycznej wraz z prezentacją statystyk o generacji fotowoltaicznej w Niemczech. Zbadanie sezonowości nasłonecznienia/zachmurzenia w skali: - rocznej, - dobowej. Zbadanie wpływu wybranych globalnych zjawisk pogodowych (El Nino, La Nina, koniunkcji planet etc.) na poziom nasłonecznienia/zachmurzenia w Niemczech. Wskazanie średnich wieloletnich statystyk nasłonecznienia/zachmurzenia dla okresów kwartalnych/miesięcznych/tygodniowych w Niemczech. Zbadanie prawdopodobieństwa wystąpienia zdarzenia serii kilku wyjątkowo słonecznych/bezchmurnych lub niesłonecznych/pochmurnych okresów. Porównanie dokładności danych o poziomie nasłonecznienia/zachmurzenia w wybranych portalach meteorologicznych. Cel Uwagi Wskazanie technik, które pomogą zidentyfikować wystąpienia wyjątkowo słoneczne dni. Wsparcie decyzji czy dostępne prognozy generacji fotowoltaicznej są przeszacowane/niedoszacowane. 2 miesiące 3 Brak