Managing changes in net load through Nordic intraday electricity market: A stochastic simulation approach: Case study of Keravan Energia Oy

Thumbnail Image

Files

master_Räkköläinen_Sara_2026.pdf (3.14 MB)

URL

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

School of Electrical Engineering | Master's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.

Authors

Date

2025-12-20

Department

Major/Subject

Energy Systems and Markets

Mcode

Degree programme

Master's Programme in Advanced Energy Solutions
Kehittyneiden energiaratkaisujen maisteriohjelma
Magisterprogrammet i avancerade energilösningar

Language

en

Pages

96

Series

Abstract

This master’s thesis examines Keravan Energia’s short-term electricity trading and asks: how should the company trade in the intraday market to keep its own balance as cost-effective and low-risk as possible? The need for a new trading approach arises from Keravan Energia’s transition from a common balance with other companies to its own individual balance, which makes the company directly responsible for its imbalance volumes and the associated costs. To answer this question, the thesis develops multiple stochastic, scenario-based simulation environments to compare the performance of different trading strategies. The environments use historical weather, consumption, production, and market data, together with machine learning and autoregressive models, to generate five different electricity price environments. Five real day-ahead price profiles from September 2025 are selected to present different price environments from low to high prices and low to high price volatility. With these price environments, two types of net load forecasts (defined as the difference between the company’s electricity production and consumption) are used to create trading environments, one with forecast accuracy increasing and one with it remaining the same during intraday trading. Within these scenarios, three intraday trading strategies are simulated and compared. The first strategy continuously corrects the position after each new forecast. The second fixes the position only once, just before delivery. The third is a dynamic, threshold-based strategy where trades are made only if intraday prices are sufficiently favourable relative to the day-ahead price. The results show that net load forecast accuracy is the most critical factor in reducing imbalance volumes and overall costs. Continuous correction after each forecast minimises imbalances but increases trading volume and operational workload. Fixing the position only just before delivery simplifies operations but leads to larger imbalances. Dynamic, threshold-based strategies can offer a compromise in volatile price conditions, but their performance is sensitive to parameter choices and requires more advanced automation. When transaction costs and practical executability are considered, a simple strategy that fixes the position just before delivery is recommended as a starting point for Keravan Energia, with the option to incorporate dynamic elements as forecasting and automation capabilities improve gradually.

Tässä diplomityössä tarkastellaan Keravan Energian lyhyen aikavälin sähkökauppaa ja selvitetään, miten yhtiön tulisi käydä kauppaa vuorokauden sisäisillä markkinoilla, jotta sen oma tase pysyy mahdollisimman kustannustehokkaana ja vähäriskisenä. Tarve uudelle kaupankäyntitavalle syntyy Keravan Energian siirtyessä yhteistaseesta muiden yhtiöiden kanssa omaan taseeseensa, jolloin yhtiö vastaa suoraan omista tasepoikkeamistaan ja niistä aiheutuvista kustannuksista. Tutkimuskysymykseen vastataan kehittämällä useita stokastisia, skenaariopohjaisia simulaatioympäristöjä, joissa vertaillaan erilaisten kaupankäyntistrategioiden suoriutumista. Skenaariot käyttävät historiallista sää-, kulutus-, tuotanto- ja markkinadataa, joita yhdistetään koneoppimismalleihin ja autoregressiivisiin malleihin viiden erilaisen sähkön hintaympäristön muodostamiseksi. Syyskuulta 2025 valitaan viisi todellista spot-hintasarjaa, ja niiden pohjalta rakennetaan kaksi erilaista nettokuormaennustetta, joista toisessa ennustetarkkuus paranee vuorokauden sisäisen kaupankäynnin aikana ja toisessa pysyy koko ajan samalla tasolla. Näissä skenaarioissa simuloidaan ja vertaillaan kolmea vuorokauden sisäisen kaupankäynnin strategiaa: jatkuvaa position korjaamista jokaisen uuden ennusteen jälkeen, position kiinnittämistä vain kerran juuri ennen toimitushetkeä sekä dynaamista, kynnysarvoihin perustuvaa strategiaa, jossa kauppoja tehdään vain, jos vuorokauden sisäinen hinta on suotuisa suhteessa spot-hintaan. Tulokset osoittavat, että nettokuormaennusteen tarkkuus on kriittisin tekijä tasepoikkeamien ja kokonaiskustannusten pienentämisessä. Jatkuva korjaaminen jokaisen ennustepäivityksen jälkeen minimoi tasepoikkeamat, mutta kasvattaa kaupankäyntivolyymia ja operatiivista työkuormaa. Position kiinnittäminen vain juuri ennen toimitusta yksinkertaistaa toimintaa, mutta johtaa suurempiin tasepoikkeamiin. Dynaamiset, kynnysarvoihin perustuvat strategiat voivat tarjota kompromissin erityisesti tilanteissa, joissa hinnat ovat hyvin volatiilit, mutta niiden suorituskyky on herkkä parametrivalinnoille ja edellyttää kehittyneempää automaatiota. Kun transaktiokustannukset ja käytännön toteutet-avuus otetaan huomioon, yksinkertaista strategiaa, jossa positio kiinnitetään juuri ennen toimitusta, suositellaan Keravan Energialle lähtökohdaksi, ja sitä voidaan täydentää dynaamisilla elementeillä ennuste- ja automaatiokyvykkyyksien kehittyessä.

Description

Supervisor

Keppo, Ilkka

Thesis advisor

Haverinen, Johanna

Keywords

intraday trading, imbalance management, optimal intraday trading strategy, Nordic short-term electricity markets, imbalance settlement, Finnish intraday trading

Other note

Citation

Permanent link to this item

https://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-202601201680

Collections

[dipl] Sähkötekniikan korkeakoulu / ELEC