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Using Data Analytics to Forecast Cross-Border Trading on the European Electricity Market

Using Data Analytics to Forecast Cross-Border Trading on the European Electricity Market
Typ:Bachelorarbeit, Masterarbeit
Datum:vergeben
Betreuer:

Philipp Staudt

 Viele Mechanismen zur Preisvorhersage auf dem deutschen Elektrizitätsmarkt beruhen auf der korrekten Vorhersage von Angebot und Nachfrage. Auch die Vorhersage von Engstellen im Übertragungsnetz stützt sich auf ähnliche Daten. Während die Einspeisung von Wind und PV Anlagen und die Nachfrage mittlerweile im Mittel vernünftig vorhergesagt werden können, bleiben Import- und Exportmengen eine Unbekannte in diesen Rechnungen. Die Komplexität des gesamteuropäischen Systems macht es schwierig hierfür genaue Zahlen zu erhalten. In dieser Abschlussarbeit sollen Daten des deutschen und der angrenzenden Elektrizitätsmärkte verwendet werden, um grenzüberschreitenden Handel im Strommarkt bestmöglich vorherzusagen. Dafür werden Methoden der Datenanalyse eingesetzt wie z.B. Neuronale Netze oder autoregressive Zeitreihen, die mit erklärenden Variablen angereichert werden.

Formale Anforderungen:
Die Arbeit kann auf Deutsch oder Englisch verfasst werden. Interesse an energiewirtschaftlichen und statistischen Fragestellungen wird vorausgesetzt. Statistische Kenntnisse sind wünschenswert, werden aber nicht zwangsläufig vorausgesetzt.

Relevante Literatur:
Parisio, L., & Bosco, B. (2008). Electricity prices and cross-border trade: volume and strategy effects. Energy Economics, 30(4), 1760-1775.
Zachmann, G. (2008). Electricity wholesale market prices in Europe: Convergence?. Energy Economics, 30(4), 1659-1671.
Hothorn, T., & Everitt, B. S. (2014). A handbook of statistical analyses using R. CRC press.