Mixed Causal Non-Causal model for Electricity Price Forecasting

Información del proyecto

MAR-EPF

Identificador del acuerdo de subvención: 101264358

DOI

10.3030/101264358

Fecha de la firma de la CE 24 Marzo 2026

Fecha de inicio 1 Septiembre 2027

Fecha de finalización 31 Agosto 2029

Financiado con arreglo a

• Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)

Coste total

Sin datos

Aportación de la UE

€ 247 553,28

Coordinado por

AARHUS UNIVERSITET
Denmark

Descripción del proyecto

Nuevo método para mejorar la predicción de los precios de la electricidad

La electricidad no puede almacenarse fácilmente y su disponibilidad depende en gran medida de las condiciones meteorológicas y de la capacidad de la red, por lo que los precios de la electricidad pueden experimentar fuertes fluctuaciones. La transición hacia las energías verdes acentuará estas variaciones extremas del precio, lo que dificultará la evaluación de riesgos para los agentes económicos y los especialistas en logística. En el proyecto MAR-EPF, que cuenta con el respaldo de las acciones Marie Skłodowska-Curie, se desarrollará un nuevo método econométrico que combine las restricciones físicas de los sistemas eléctricos con herramientas estadísticas. El método propuesto tendrá en cuenta variables meteorológicas, como el viento o la irradiación solar, y las congestiones de la red de transporte. En concreto, se utilizarán modelos mixtos causales y no causales para incorporar a los cálculos dinámicas que dependen de acontecimientos futuros. El método de MAR-EPF contribuirá a salvar la brecha entre la rigidez de los modelos tradicionales y la complejidad de las redes neuronales y, gracias a ello, obtener previsiones del mercado energético muy precisas e interpretables.

Objetivo

The project focuses on the development of a novel econometric methodology for electricity price forecasting (EPF), with the goal of improving existing methods. Forecasting electricity prices is crucial for energy market trading and stablity. However, the modeling and forecasting of these prices are complex due to the non-storability, the dependence on the transmission grid, and weather patterns. These features, joint with the green transition and expanding power supply from renewable energy sources, give rise to extreme events, heavy tails and complex dynamics in general. In this sense, better forecasting of electricity prices would lead to an improved risk assessment and monitoring for economic agents and engineering involved in the logistics of the electricity market.
To achieve this goal, the project relies on two main contributions: the use of mixed causal–non-causal (MAR) models and the explicit incorporation of physical constraints, such as distribution grid limitations and weather-driven effects, into the econometric framework. MAR models are a class of heavy-tailed autoregressive models that allows a process to depend also on its future. The forward looking specification of MAR models allows the framework to model non-linear and explosive dynamics while maintaining the linear and parsimonious specification typical of autoregressive models. This approach is novel in the literature for electricity price modeling, offering a bridge between the non-linear methods as Artificial Neural Networks (ANN) and traditional linear autoregressive models (ARMA) that are currently in use.
Moreover, by explicitly modeling physical constraints, including transmission network bottlenecks, generation capacity limits, and the influence of weather variables such as temperature, wind, and solar irradiance, the proposed framework will capture the underlying mechanisms that drive price formation in electricity markets, enhancing interpretability and improving forecasting accuracy.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

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Palabras clave

• time series modeling; forecasting; energy markets; mixed causal non-causal models; heavy-tails;

Programa(s)

• HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) PROGRAMA PRINCIPAL
  

Tema(s)

• HORIZON-MSCA-2025-PF-01-01 - MSCA Postdoctoral Fellowships 2025
  

Régimen de financiación

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Convocatoria de propuestas

HORIZON-MSCA-2025-PF

Coordinador

AARHUS UNIVERSITET

• Aportación neta de la UEn: € 247 553,28
• Dirección: NORDRE RINGGADE 1 ; 8000 Aarhus C ; Dinamarca
• Región: Danmark › Midtjylland › Østjylland
• Tipo de actividad: Higher or Secondary Education Establishments
• Coste total: Sin datos