Hva slags vær vi har er viktig for strømprisene, særlig i et land som Norge hvor vi bruker mye vannkraft, som er en begrenset ressurs.

Hvordan været blir, en måned eller et år framover i tid, kan ingen si. Matematikere forsøker likevel etter beste evne å beregne hva framtidas strømpriser blir.

– Vi forsøker å beskrive elektrisitetsmarkedet og hvordan prisen på elektrisitet vil bevege seg framover basert på hvordan markedet har vært fram til nå, sier Fred Espen Benth.

Han er professor ved Centre of Mathematics for Applications (CMA) ved Universitetet i Oslo og leder EMMOS-prosjektet som har støtte fra Forskningsrådet.

Benth understreker at privatpersoner ikke vil ha direkte glede av disse beregningene. For strømprodusenter som vil sikre produksjonen, er det imidlertid svært nyttig å vite hva de får i inntekt.

Og for industribedrifter, slik som Hydro og Elkem, er det viktig å beregne hvilke produksjonskostnader de får framover.

Avtaler strømpris

Industribedrifter kan velge å sikre seg mot stor prisøkning på strøm ved å kjøpe en slags forsikringsavtale som de kan bruke når pristoppene kommer.

– Avtalen innebærer rett, men ikke plikt, til å kjøpe et visst antall timer strøm til en bestemt pris over en viss periode. For eksempel kan en bedrift avtale med en kraftprodusent at de får kjøpe 1000 megawattimer (MWh) til 20 øre per kilowattime (kWh) i løpet av et år, sier Benth.

Benths jobb er å prøve å lage en modell som beregner verdien på avtalene, det vil si hva bedriften må betale for dem. I tillegg skal modellen gi bedriften råd om når det er lurt å bruke avtalen.

Fra likning til tall

Forskerne setter opp likninger som de mener beskriver tilfeldig variasjon i strømprisen framover. Det finnes mange ulike typer avtaler, og hver avtaletype har sin likning, men ifølge Benth er det relativt enkelt å lage slike likninger.

Å løse likningene er derimot mer utfordrende. De kan inneholde uendelig mange dimensjoner som varierer, som temperatur, nedbør, gasspris og vannstanden i magasinene. 

I tillegg kan bedriftene velge å kjøpe en avtale for en måned, et år eller en annen tidsperiode, og prisen vil avhenge også av dette.

For å løse likningene, trenger forskerne datakraft. Målet er å erstatte de ukjente i likningen med tall slik at de får en likning for en kurve som beskriver framtidsmarkedet for strøm.

Monte Carlo-simuleringer

For å få til dette simulerer forskerne hvordan framtida kan se ut ved å utføre en mengde såkalte Monte Carlo-simuleringer (se faktaboks).

– Vi får datamaskinen til å velge tilfeldige verdier for alle parameterne som kan variere i likningene. Basert på hvordan disse parameterne har variert fram til i dag, kan vi legge inn hvilket område de skal variere innenfor, forklarer Benth.

– Siden det er snakk om mange variabler med uendelig mange kombinasjoner, må vi også lage algoritmer, det vil si oppskrifter, som datamaskinen bruker for å utføre simuleringene raskt.

Bedre risikostyring

Når kurven som beskriver strømprisene framover er på plass, kan industribedriftene bruke den som rettesnor for når de skal bruke avtalen.

Benth drar fram igjen eksempelet med bedriften som har en avtale om å kunne kjøpe 1000 MWh til 20 øre per kWh.

– I det reelle markedet vil prisene gå opp og ned flere ganger i løpet av avtaleperioden. Dersom bedriften bruker kontrakten med en gang prisen går over 20 øre per kWh, kan det være at den bruker opp avtalen for tidlig, før prisene blir virkelig høye, forklarer Benth.

– Dersom de isteden følger kurven som kommer ut av beregningene våre, skal de ikke bruke avtalen før spotprisen når, la oss si, 30 øre per kWh. Da bruker de opp mindre av avtalen tidlig i perioden og har fortsatt glede av avtalen når prisene eventuelt blir virkelig høye, fortsetter han.

Følger med i markedet

Dersom prisen går ned istedenfor opp senere i perioden, får ikke bedriften utnyttet avtalen godt nok, men Benth mener det å bruke deres kurve likevel er det beste verktøyet bedriftene har for risikostyring.

– Ved å utføre simuleringer får vi et inntrykk av variasjonen i strømprisene, og det sier noe om usikkerheten i strømmarkedet.

– Om man derimot bare ser på hva snittpris har vært i for eksempel februar de siste årene, ser man ikke denne usikkerheten og da kan bedriftene agere feil, forklarer Benth.

– Våre beregninger gir bedriften mulighet til å opptre best mulig med hensyn til usikkerheten i strømmarkedet, understreker han.

Forskerne følger med i markedet og ser om kurvene de har laget, virkelig var en fornuftig løsning. Hensikten med EMMOS-prosjektet er å lage bedre likninger, og likninger for nye bruksområder.