Forecasting the liquidity in PPA markets in Europe

The energy transition has been continuously a central topic at the European level discussions where all countries are urged to decrease their greenhouse gases emissions by progressively shifting towards renewable energy. When the renewable energy markets were still at their infancy, significant governmental support, through subsidies, was required to encourage investments in the rising technologies. However, as renewable energy technologies proved themselves to be competitive with other conventional energy production technologies, the governmental subsidies gradually started decreasing. As a result, several business models have emerged to ensure the bankability and execution of renewable investments, out of which Power Purchase Agreements (PPA) have proven to be the most diffused. The European PPA markets are at different levels of growth in different countries; nevertheless, all market players, starting from regulators up to corporate players realize the importance of PPAs in achieving the energy transition and hedging against electricity market fluctuation through time. Various players are interested in knowing how the future of such new markets would be in upcoming years to help guide their decisions; however, such data remains controlled by advisory firms that keep track of the market dynamics and build their own forecasting models which are kept confidential in most cases. Hence, the goal of this research was to build a model that forecasts the liquidity in PPA markets which is made public to all interested parties. Historical data was gathered along with market analysis, several models were developed and tested to identify the most accurate ones. The final result was the development of two models to forecast the future volumes in the PPA markets: one model provides rough and quick estimates for the liquidity in a PPA market while the other is more rigorous and provides results with higher accuracy. The first model is using artificial neural networks (ANN) while the second, more detailed model is through the scenario-building technique. The two models are of use on the market as each can be used in a unique situation according to the level of accuracy needed and the time needed to execute the model.

La transizione energetica è sempre stata un tema centrale nelle discussioni a livello europeo, dove tutti i Paesi sono invitati a ridurre le emissioni di gas serra passando progressivamente alle energie rinnovabili. Quando i mercati delle energie rinnovabili erano ancora agli inizi, era necessario un significativo sostegno governativo, attraverso sussidi, per incoraggiare gli investimenti nelle tecnologie nascenti. Tuttavia, man mano che le tecnologie per le energie rinnovabili si sono dimostrate competitive rispetto alle altre tecnologie di produzione energetica convenzionali, i sussidi governativi hanno iniziato a diminuire gradualmente. Di conseguenza, sono emersi diversi modelli di business per garantire la bancabilità e l'esecuzione degli investimenti nelle rinnovabili, tra i quali i contratti di acquisto di energia (PPA) si sono rivelati i più diffusi. I mercati europei dei PPA sono a diversi livelli di crescita nei vari Paesi; tuttavia, tutti gli attori del mercato, a partire dalle autorità di regolamentazione fino agli operatori aziendali, si rendono conto dell'importanza dei PPA nel realizzare la transizione energetica e nella copertura dalle fluttuazioni del mercato dell'elettricità nel tempo. Diversi attori sono interessati a conoscere il futuro di questi nuovi mercati negli anni a venire per orientare le proprie decisioni; tuttavia, tali dati rimangono controllati da società di consulenza che tengono traccia delle dinamiche di mercato e costruiscono i propri modelli di previsione che, nella maggior parte dei casi, vengono mantenuti riservati. Pertanto, l'obiettivo di questa ricerca è stato quello di costruire un modello che preveda la liquidità nei mercati degli HTM e che sia reso pubblico a tutte le parti interessate. Sono stati raccolti dati storici e analisi di mercato, sono stati sviluppati diversi modelli e testati per identificare quelli più accurati. Il risultato finale è stato lo sviluppo di due modelli per prevedere i volumi futuri nei mercati PPA: un modello fornisce stime approssimative e rapide della liquidità in un mercato PPA, mentre l'altro è più rigoroso e fornisce risultati con maggiore precisione. Il primo modello utilizza le reti neurali artificiali (RNA), mentre il secondo, più dettagliato, si avvale della tecnica di costruzione di scenari. I due modelli sono utili sul mercato in quanto ciascuno di essi può essere utilizzato in una situazione unica, a seconda del livello di accuratezza richiesto e del tempo necessario per l'esecuzione del modello.