Elspot: Nord Pool Spot Integration in MASCEM Electricity Market Simulator

The energy sector in industrialized countries has been restructured in the last years, with the purpose of decreasing electricity prices through the increase in competition, and facilitating the integration of distributed energy resources. However, the restructuring process increased the complexity in market players' interactions and generated emerging problems and new issues to be addressed. In order to provide players with competitive advantage in the market, decision support tools that facilitate the study and understanding of these markets become extremely useful. In this context arises MASCEM (Multi-Agent Simulator of Competitive Electricity Markets), a multi-agent based simulator that models real electricity markets. To reinforce MASCEM with the capability of recreating the electricity markets reality in the fullest possible extent, it is crucial to make it able to simulate as many market models and player types as possible. This paper presents a new negotiation model implemented in MASCEM based on the negotiation model used in day-ahead market (Elspot) of Nord Pool. This is a key module to study competitive electricity markets, as it presents well defined and distinct characteristics from the already implemented markets, and it is a reference electricity market in Europe (the one with the larger amount of traded power).

Systeemihinnan volatiliteetin mallinus Nord Pool -sähkömarkkinoilla

Työssä tarkastellaan, miten Nord Poolin spot-sähkömarkkinoiden systeemihinnan volatiliteetti on kehittynyt kyseisten markkinoiden kehittyessä ja onko volatiliteetin dynamiikkaa mahdollista mallintaa. Systeemihinta toimii referenssihintana sekä itse sähköpörssissä että pörssin ulkopuolella tapahtuvassa johdannaiskaupankäynnissä. Teoriaosassa luodaan katsaus Nord Pool -markkinoiden toimintaan ja systeemihinnan muodostumisen periaatteisiin. Lisäksi tutustutaan sähkön hinta-aikasarjoille tyypillisiin piirteisiin. Volatiliteetin mallinnus tapahtuu autoregressiivistä konditionaalista heteroskedastista (ARCH) mallia sekä sen laajennuksia hyödyntäen. Työn johtopäätöksinä todetaan, että sähkömarkkinoiden volatiliteettia mallinnettaessa tulisi ottaa huomioon hinnan muutosten asymmetrinen vaikutus volatiliteettiin ja volatiliteetin kausittainen vaihtelu. Lisäksi todettiin, etteivätparametrien kertoimet ole vakioita pitkällä aikavälillä tarkasteltaessa volatiliteetin ARCH-mallinnuksessa.

Sähkön markkinahintaa selittävät tekijät. Case: Nord Pool 2000-2005

Sähkön markkinahinta on saanut osakseen suurta huomiota viimeaikoina. Sähkömarkkinoiden vapautuminen ja päästökaupan avaaminen Euroopassa onentisestään nostanut sähkömarkkinoita näkyville lehdissä. Tämä tutkielma tutkii erilaisten tekijöiden vaikutusta sähkön markkinahintaan regressioanalyysin avulla. Edellä mainitun päästösopimusten markkinahinnan lisäksi tutkittiin kivihiilen sekä maakaasun markkinahintojen, lämpötilojen, jokien virtaamien, vesivarantojen täyttöasteiden sekä Saksan sähkömarkkinoiden hinnan vaikutusta sähkön markkinahintaan Nord Pool -sähköpörssissä. Työssä luotiin myös sähkön markkinahintaa ennustava malli. Kaikkien selittävien tekijöiden korrelaatiot olivat oletusten mukaiset ja regressioanalyysi onnistui selittämään yli 80 % sähkön markkinahinnan vaih-teluista. Merkittävimpiä selittäviä tekijöitä olivat vesivarannot sekä jokien virtaamat. Ennustavan mallin keskimääräinen suhteellinen virhe oli noin 10 %, joten ennustetarkkuus oli melko hyvä.

Short-term forecasting of power demand in the Nord Pool market

Sähkönkulutuksen lyhyen aikavälin ennustamista on tutkittu jo pitkään. Pohjoismaisien sähkömarkkinoiden vapautuminen on vaikuttanut sähkönkulutuksen ennustamiseen. Aluksi työssä perehdyttiin aiheeseen liittyvään kirjallisuuteen. Sähkönkulutuksen käyttäytymistä tutkittiin eri aikoina. Lämpötila tilastojen käyttökelpoisuutta arvioitiin sähkönkulutusennustetta ajatellen. Kulutus ennusteet tehtiin tunneittain ja ennustejaksona käytettiin yhtä viikkoa. Työssä tutkittiin sähkönkulutuksen- ja lämpötiladatan saatavuutta ja laatua Nord Poolin markkina-alueelta. Syötettävien tietojen ominaisuudet vaikuttavat tunnittaiseen sähkönkulutuksen ennustamiseen. Sähkönkulutuksen ennustamista varten mallinnettiin kaksi lähestymistapaa. Testattavina malleina käytettiin regressiomallia ja autoregressiivistä mallia (autoregressive model, ARX). Mallien parametrit estimoitiin pienimmän neliösumman menetelmällä. Tulokset osoittavat että kulutus- ja lämpötiladata on tarkastettava jälkikäteen koska reaaliaikaisen syötetietojen laatu on huonoa. Lämpötila vaikuttaa kulutukseen talvella, mutta se voidaan jättää huomiotta kesäkaudella. Regressiomalli on vakaampi kuin ARX malli. Regressiomallin virhetermi voidaan mallintaa aikasarjamallia hyväksikäyttäen.

Kalenterianomaliat pohjoismaisilla sähkömarkkinoilla

Osakemarkkinoilta on jo useiden vuosien ajan julkaistu lukuisia tutkimuksia, joissa on esitetty havaintoja ajallisesta säännönmukaisuudesta osakkeiden hinnoissa, joita ei pystytä selittämään markkinakohtaisilla fundamenteilla. Nämä niin kutsutut kalenterianomaliat esiintyvät tyypillisesti ajallisissa käännepisteissä, kuten vuoden, kuukauden tai viikon vaihtuessa seuraavaksi. Myös erilaisten katkosten, kuten juhlapyhien, kaupankäyntirutiineissa on havaittu aiheuttavan anomalioita. Tutkimuksen tavoitteena oli tutkia osakemarkkinoilla havaittujen kalenterianomalioiden esiintymistä pohjoismaisilla sähkömarkkinoilla. Tutkitut anomaliat olivat viikonpäivä- kuukausi-, kuunvaihde- ja juhlapyhäanomalia. Näiden lisäksi tutkittiin tuottojen käyttäytymistä optioiden erääntymispäivien läheisyydessä. Yksittäisten tuotteiden sijasta tarkastelut suoritettiin sesonki- ja kvartaalituotteista muodostetuilla vuosituotteilla. Testauksessa käytettiin pienimmän neliösumman menetelmää, huomioidenheteroskedastisuuden, autokorrelaation ja multikollineaarisuuden vaikutukset. Pelkkien kalenterimuuttujien lisäksi testit suoritettiin regressiomalleilla, joissa lisäselittäjinä käytettiin spot-hintaa, päästöoikeuden hintaa ja/tai sade-ennusteita. Tarkastelujakso koostui vuosista 1998-2006.

Utilisation of Short Term Electricity Derivatives in Industrial Energy Management

Työn päätavoite on selvittää kuinka erityisesti sähkön markkinahinnan ennustamiseen ja johdannaismarkkinoiden tietämykseen perustuva lyhyen tähtäimen sähköjohdannaisten hyödyntäminen tapahtuu teollisessa energianhallinnassa. Tätä aihetta lähestytään luomalla prosessi lyhyen tähtäimen sähköjohdannaisten hyödyntämiselle. Prosessi esitellään ja selvitetään aina lähtökohdista todelliseen kaupankäyntiin asti erillisen esimerkkitehtaan avulla.Lyhyen tähtäimen sähköjohdannaisten hyödyntäminen teollisessa energianhallinnassa perustuu pääosin tulevaisuuden odotuksiin sähkön markkinahinnan kehittymisestä sekä tehtaiden operatiiviseen tilanteeseen. Operatiiviseen tilanteeseen perustuva lyhyen tähtäimen sähköjohdannaisten kaupankäynti on pääasiassa pitkän tähtäimen suojausten sopeuttamista lyhyelle tähtäimelle sopivaksi.Hinnan ennustamisella on suuri rooli lyhyen tähtäimen sähköjohdannaisten hyödyntämisprosessissa. Työssä esitelty hinnan ennustamismalli on sopiva päivä- ja viikkotason Nord Poolin Elspot -systeemihinnan ennustamiseen. Elspot -systeemihinnan ennustamismalli on suunniteltu käytännönläheiseksi ja sen perustana ovat todelliset fysikaaliset ja mitattavat suureet. Futuurimarkkinatietämys on tarpeen lyhyen tähtäimen johdannaisia käytettäessä. Työssä tutkitaan yleisiä markkinoiden odotuksia ja futuurimarkkinoiden tietoisuuden kehittymistä koskien tulevaa vallitsevaa tilannetta. Työssä luodaan myös työkalu, mikä auttaa kaupan laatijaa muodostamaan suuntaa-antavat todennäköisyydet eri hintanäkemyksille ja paikallistamaan mahdolliset markkinoiden epätodennäköiset hintaodotukset.Kokemukset Elspot -systeemihinnan ennustamismallin soveltamisesta ovat lupaavia. Lisäksi havainnot futuurimarkkinoiden käyttäytymisestä Nord Poolissa ja muodostettu työkalu suuntaa-antavien todennäköisyyksien selvittämiseksi auttavat kaupan laatijaa päätöksenteossa. Lyhyen tähtäimen sähköjohdannaisten hyödyntäminen teollisessa energianhallinnassa on periaatteessa mahdollista esitellyn prosessin avulla, vaikka täydellinen käyttöönotto vaatisi vielä joitakin järjestelyjä. Keskittymällä tilanteisiin jotka työssä kuvatulla prosessilla ovat hoidettavissa, työssä määritellyllä menettelyllä on mahdollisuudet saavuttaa epäedullisen hintakehityksen riskin väheneminen ja parempi taloudellinen tulos teollisen energianhallinnan sähkökaupankäynnissä.

Vakioidut optiot sähkökaupassa

Pohjoismaiset sähkömarkkinat ovat muuttuneet viime vuosina huomattavasti. Sähkömarkkinalakiuudistuksessa poistettiin muodollisesti kilpailun esteet, mutta uusien toimintamuotojen omaksuminen on Suomessa vasta alussa. Sähkömarkkinaosapuolet altistuvat riskriskeille, joita toimialalla ei ole aikaisemmin esiintynyt. Suurimpana riskitekijänä voidaan pitää epävarmuutta tulevasta sähkön hintatasosta, joka voi vaikuttaa merkittävästi yrityksen liiketoiminnan tulokseen. Tässä diplomityössä tarkastellaan, miten hinnanvaihtelua vastaan pystytään suojautumaan sähköjohdannaisten avulla. Kaupankäynti johdannaissopimuksilla edellyttää markkinoiden aktiivista seuraamista ja organisoitua sähkökaupan riskienhallintaa. Riskienhallinnan tehtävänä ei ole riskien eliminoiminen, vaan niiden sopeuttaminen yrityksen tuotto-odotuksien ja riskiensietokyvyn mukaisiksi. Ennen sähkömarkkinoiden avautumista suojauduttiin sähkön hintariskeiltä pitkillä toimitussopimuksilla. Uudessa markkinatilanteessa suojaus voidaan toteuttaa joustavasti ja kohtuullisin kustannuksin käyttämällä johdannaissopimuksia, joilla voidaan poistaa tulevaisuuteen kohdistuvaa epävarmuutta sähkönhinnasta. Pohjoismaisessa sähköpörssissä, Nord Pool ASA:ssa, noteerattavat johdannaiset ovat vakioituja. Lokakuun lopussa 1999 kaupankäynnin kohteeksi otetaan termiinien lisäksi myös vakioidut sähköoptiot. Option ostajalle avautuu mahdollisuus hintasuojaukseen instrumenteilla, joita käyttäen suojaustaso voidaan määrittää etukäteen. Vakioitujen sähköoptioiden mukaan ottaminen sähköpörssin tuotevalikoimaan monipuolistaa huomattavasti ostajien ja myyjien suojautumismahdollisuuksia. Suojaustasoa on tarpeen vaatiessa mahdollista muuttaa vastamaan uutta markkinatilannetta. Työn loppuosassa on tutkittu mahdollisia kaupankäyntistrategioita ja hinnoittelumalleja sähköoptioille. Koska tutkimus on tehty ennen pörssissä tapahtuvan optiokaupan alkamista, useisiin tässä työssä avoimiksi jääneisiin kysymyksiin tullaan saaman vastauksia käytännön kokemuksista.

A comparison of electricity spot prices simulation using ARMA-GARCH and mean-reverting models

The aim of this work is to compare two families of mathematical models for their respective capability to capture the statistical properties of real electricity spot market time series. The first model family is ARMA-GARCH models and the second model family is mean-reverting Ornstein-Uhlenbeck models. These two models have been applied to two price series of Nordic Nord Pool spot market for electricity namely to the System prices and to the DenmarkW prices. The parameters of both models were calibrated from the real time series. After carrying out simulation with optimal models from both families we conclude that neither ARMA-GARCH models, nor conventional mean-reverting Ornstein-Uhlenbeck models, even when calibrated optimally with real electricity spot market price or return series, capture the statistical characteristics of the real series. But in the case of less spiky behavior (System prices), the mean-reverting Ornstein-Uhlenbeck model could be seen to partially succeeded in this task.

Optimal trading of wind power in the short term market

The energy reform, which is happening all over the world, is caused by the common concern of the future of the humankind in our shared planet. In order to keep the effects of the global warming inside of a certain limit, the use of fossil fuels must be reduced. The marginal costs of the renewable sources, RES are quite high, since they are new technology. In order to induce the implementation of RES to the power grid and lower the marginal costs, subsidies were developed in order to make the use of RES more profitable. From the RES perspective the current market is developed to favor conventional generation, which mainly uses fossil fuels. Intermittent generation, like wind power, is penalized in the electricity market since it is intermittent and thus diffi-cult to control. Therefore, the need of regulation and thus the regulation costs to the producer differ, depending on what kind of generation market participant owns. In this thesis it is studied if there is a way for market participant, who has wind power to use the special characteristics of electricity market Nord Pool and thus reach the gap between conventional generation and the intermittent generation only by placing bids to the market. Thus, an optimal bid is introduced, which purpose is to minimize the regulation costs and thus lower the marginal costs of wind power. In order to make real life simulations in Nord Pool, a wind power forecast model was created. The simulations were done in years 2009 and 2010 by using a real wind power data provided by Hyötytuuli, market data from Nord Pool and wind forecast data provided by Finnish Meteorological Institute. The optimal bid needs probability intervals and therefore the methodology to create probability distributions is introduced in this thesis. In the end of the thesis it is shown that the optimal bidding improves the position of wind power producer in the electricity market.

Viron sähkömarkkinoiden vapautumisen hyödyntäminen ISS-konsernin liiketoiminnassa

Euroopan Unionin tavoitteena on vapauttaa ja yhdentää sähkömarkkinoita. Sähkömarkkinoiden vapautumisella ja yhdentymisellä EU:ssa taataan toimivat sisämarkkinat siirtovarmuudeltaan ja vähennetään energiariippuvuutta kolmansista maista. Sähkömarkkinoiden vapautuminen on toteutunut vaiheittain ja Virossa sähkömarkkinat ovat edelleen osittain säännöstellyt. EU:n lainsäädännön mukaan sähkömarkkinat tuli vapauttaa vuoteen 2007 mennessä, mutta Viro sai siirtymäkauden vuoteen 2013 saakka mm. rakenteellisten ongelmien vuoksi. Imatran Seudun Sähköllä on omistuksessa Virossa toimiva sähköyhtiö, Imatra Elekter AS. Työn tavoitteena oli selvittää Viron sähkömarkkinoiden toimintaa, markkinoiden vapautumisen vaikutuksia ja vapautumisen hyödyntämismahdollisuuksia Imatran Seudun Sähkön liiketoiminnassa. Viron sähkömarkkinat ovat hyvin erikoiset ja kilpailutilanne markkinoiden vapautumisen jälkeen on haastava. Markkinat ovat hyvin keskittyneet yhden osapuolen suuren markkinaosuuden vuoksi ja sähkön tuotanto perustuu lähes yksinomaan yhdellä polttoaineella keskitetysti tuotettuun energiaan. Huolimatta näistä seikoista markkinoilla on paljon myös mahdollisuuksia, joita tässä työssä selvitettiin. Työn tuloksena saatiin muodostettua liiketoimintastrategia energia- ja verkkoliiketoiminnalle. Lisäksi työssä pohdittiin energian tuotantomahdollisuuksia Virossa ja selvitystyö tuotti tulokseksi varteenotettavia energian tuotantomahdollisuuksia.

Kuormanohjauksen vaikutus kaksion sähkönkulutuskäyrään

Tutkimuksen tarkoituksena oli selvittää millainen kaksion sähkönkulutuskäyrä on ja mistä kuormista se koostuu. Tarkoituksena oli myös tutkia miten kuormansiirrot vaikuttavat sähkönkulutuskäyrään ja onko kuormansiirroissa säästöpotentiaalia ajatellen asiakkaan sähkökustannuksia. Säästöpotentiaalia laskettaessa oletettiin, että asiakkaalla on sähkösopimus, jonka hinta seuraa sähköpörssin (Nord Pool) spot-hintoja. Tutkimustuloksista nähdään, että asunnon pohjakuorma aiheutuu kylmälaitteista ja suuret sähkön kulutuspiikit aiheutuvat liedestä, astianpesukoneesta ja pyykinpesukoneesta. Kuormansiirtojen vaikutus normaaliin sähkönkulutus käyrään on se, että suurten kuormien aiheuttamat kulutuspiikit siirtyivät myöhemmäksi iltaan. Laskelmissa selvisi, että kuormansiirto ei tuo asiakkaalle merkittäviä säästöjä, koska säästöjen saanti edellyttäisi pidempiä mittausjaksoja sekä päivittäisiä suuria hinnanvaihteluita sähkön spot-hinnoissa. Tutkittiin myös millaisia kylmälaitteiden kulutuskäyrät ovat ja miten pysäytykset ja uudelleenkäynnistyksen vaikuttavat niihin.

Lämpötilamuutosten aiheuttamien volyymi- ja hintapiikkien suojaaminen yhteispohjoismaisilla sähkömarkkinoilla

Säätilan muutokset ovat Pohjoismaissa iso riski niin yrityksille, kotitalouksille, kuin sähkön myyjille/tuottajille. Säätilan muutoksia ja niistä seuraavia kulutus- ja hintavaihteluita vastaan voidaan suojautua oikeanlaisella riskienhallintapolitiikalla sekä oikeanlaisilla suojausinstrumenteilla. Tässä työssä perehdytään case-yritys Lappeenrannan Energian riskienhallintaan sekä erityisesti talvikauden aikana ilmeneviin lämpötilan muutoksien aiheuttamiin hinta- ja kulutuspiikkeihin. Työssä käydään läpi eri vaihtoehtoja, joilla suojausta ja riskienhallintaa voisi parantaa ja mitkä johdannaiset soveltuvat riskienhallinnan tueksi. Työssä havaitaan, että riskienhallinnan tukena on syytä käyttää johdannaisia mahdollisimman monipuolisesti, jolloin liiketoiminnan kassavirrat pysyvät tasapainossa ja nouseva kulutus- ja hintakäyrä voidaan ”valjastaa”. Pörssijohdannaiset eivät pelkästään ratkaise suojausongelmaa, sillä niiden suojausteho on rajallinen, eivätkä ne sovellu yksinään kyseisiltä riskeiltä suojautumiseen. Pörssijohdannaisten lisäksi on syytä käyttää räätälöityjä tuotteita, jotta suojauksesta saataisiin mahdollisimman kattava.

Price spike forecasting in a competitive day-ahead energy market

Electricity price forecasting has become an important area of research in the aftermath of the worldwide deregulation of the power industry that launched competitive electricity markets now embracing all market participants including generation and retail companies, transmission network providers, and market managers. Based on the needs of the market, a variety of approaches forecasting day-ahead electricity prices have been proposed over the last decades. However, most of the existing approaches are reasonably effective for normal range prices but disregard price spike events, which are caused by a number of complex factors and occur during periods of market stress. In the early research, price spikes were truncated before application of the forecasting model to reduce the influence of such observations on the estimation of the model parameters; otherwise, a very large forecast error would be generated on price spike occasions. Electricity price spikes, however, are significant for energy market participants to stay competitive in a market. Accurate price spike forecasting is important for generation companies to strategically bid into the market and to optimally manage their assets; for retailer companies, since they cannot pass the spikes onto final customers, and finally, for market managers to provide better management and planning for the energy market. This doctoral thesis aims at deriving a methodology able to accurately predict not only the day-ahead electricity prices within the normal range but also the price spikes. The Finnish day-ahead energy market of Nord Pool Spot is selected as the case market, and its structure is studied in detail. It is almost universally agreed in the forecasting literature that no single method is best in every situation. Since the real-world problems are often complex in nature, no single model is able to capture different patterns equally well. Therefore, a hybrid methodology that enhances the modeling capabilities appears to be a possibly productive strategy for practical use when electricity prices are predicted. The price forecasting methodology is proposed through a hybrid model applied to the price forecasting in the Finnish day-ahead energy market. The iterative search procedure employed within the methodology is developed to tune the model parameters and select the optimal input set of the explanatory variables. The numerical studies show that the proposed methodology has more accurate behavior than all other examined methods most recently applied to case studies of energy markets in different countries. The obtained results can be considered as providing extensive and useful information for participants of the day-ahead energy market, who have limited and uncertain information for price prediction to set up an optimal short-term operation portfolio. Although the focus of this work is primarily on the Finnish price area of Nord Pool Spot, given the result of this work, it is very likely that the same methodology will give good results when forecasting the prices on energy markets of other countries.

Analysis of the traded volume drivers of the Iberian power futures market

A comprehensive assessment of the liquidity development in the Iberian power futures market managed by OMIP (“Operador do Mercado Ibérico de Energia, Pólo Português”) in its first 4 years of existence is performed. This market started on July 2006. A regression model tracking the evolution of the traded volumes in the continuous market is built as a function of 12 potential liquidity drivers. The only significant drivers are the traded volumes in OMIP compulsory auctions, the traded volumes in the “Over The Counter” (OTC) market, and the OTC cleared volumes in OMIP clearing house (OMIClear). Furthermore, the enrollment of financial members shows strong correlation with the traded volumes in the continuous market. OMIP liquidity is still far from the levels reached by the most mature European markets (Nord Pool and EEX). The market operator and its clearing house could develop efficient marketing actions to attract new entrants active in the spot market (energy intensive industries, suppliers, and small producers) as well as volumes from the opaque OTC market, and to improve the performance of existing illiquid products. An active dialogue with all the stakeholders (market participants, spot market operator, and supervisory authorities) will help to implement such actions.

Modelos para el análisis dinámico y la predicción a corto plazo de los precios de la electricidad en mercados liberalizados

En esta tesis se va a describir y aplicar de forma novedosa la técnica del alisado exponencial multivariante a la predicción a corto plazo, a un día vista, de los precios horarios de la electricidad, un problema que se está estudiando intensivamente en la literatura estadística y económica reciente. Se van a demostrar ciertas propiedades interesantes del alisado exponencial multivariante que permiten reducir el número de parámetros para caracterizar la serie temporal y que al mismo tiempo permiten realizar un análisis dinámico factorial de la serie de precios horarios de la electricidad. En particular, este proceso multivariante de elevada dimensión se estimará descomponiéndolo en un número reducido de procesos univariantes independientes de alisado exponencial caracterizado cada uno por un solo parámetro de suavizado que variará entre cero (proceso de ruido blanco) y uno (paseo aleatorio). Para ello, se utilizará la formulación en el espacio de los estados para la estimación del modelo, ya que ello permite conectar esa secuencia de modelos univariantes más eficientes con el modelo multivariante. De manera novedosa, las relaciones entre los dos modelos se obtienen a partir de un simple tratamiento algebraico sin requerir la aplicación del filtro de Kalman. De este modo, se podrán analizar y poner al descubierto las razones últimas de la dinámica de precios de la electricidad. Por otra parte, la vertiente práctica de esta metodología se pondrá de manifiesto con su aplicación práctica a ciertos mercados eléctricos spot, tales como Omel, Powernext y Nord Pool. En los citados mercados se caracterizará la evolución de los precios horarios y se establecerán sus predicciones comparándolas con las de otras técnicas de predicción. ABSTRACT This thesis describes and applies the multivariate exponential smoothing technique to the day-ahead forecast of the hourly prices of electricity in a whole new way. This problem is being studied intensively in recent statistics and economics literature. It will start by demonstrating some interesting properties of the multivariate exponential smoothing that reduce drastically the number of parameters to characterize the time series and that at the same time allow a dynamic factor analysis of the hourly prices of electricity series. In particular this very complex multivariate process of dimension 24 will be estimated by decomposing a very reduced number of univariate independent of exponentially smoothing processes each characterized by a single smoothing parameter that varies between zero (white noise process) and one (random walk). To this end, the formulation is used in the state space model for the estimation, since this connects the sequence of efficient univariate models to the multivariate model. Through a novel way, relations between the two models are obtained from a simple algebraic treatment without applying the Kalman filter. Thus, we will analyze and expose the ultimate reasons for the dynamics of the electricity price. Moreover, the practical aspect of this methodology will be shown by applying this new technique to certain electricity spot markets such as Omel, Powernext and Nord Pool. In those markets the behavior of prices will be characterized, their predictions will be formulated and the results will be compared with those of other forecasting techniques.