(ct/kWh)
simpele benchmark
(duurder / goedkoper)
binnen deze marge
Meetvenster en aantal geëvalueerde uren staan hieronder in de tekst.
De cijfers, in tekst
Het voorspellingsmodel (versie 5.1) zit gemiddeld 4,59 ct/kWh naast de werkelijke prijs op een horizon van 2 tot 7 dagen vooruit, gemeten over 3.960 uur tussen 1 oktober 2026 en 30 oktober 2026, een venster van 30 dagen. Dat is 22,7% beter dan de simpele benchmark: dezelfde dag vorige week. De richting - duurder of goedkoper dan normaal - klopt in 73,8% van de uren, en 64,4% van de voorspellingen valt binnen de getoonde onzekerheidsband.
Dag 1 telt niet mee in dat cijfer. De prijzen voor morgen worden rond 14:00 door EPEX gepubliceerd en staan bij de dagelijkse meting dus al vast; meetellen zou de uitslag meten in plaats van de voorspelling. Cijfers van anderen die één dag vooruit meten, gaan over een makkelijkere opgave.
Apart gemeten, en wél vergelijkbaar met een cijfer van één dag vooruit: een voorspelling die ’s ochtends wordt vastgelegd, vóórdat de veiling sluit, zit gemiddeld 4,22 ct/kWh naast de prijs die EPEX later die dag publiceert, over 744 uur verdeeld over 31 dagen.
| Horizon | Gemiddeld ernaast (ct/kWh) | Richting goed | Uren gemeten |
|---|---|---|---|
| 2 dagen vooruit | 4,22 | 76,2% | 720 |
| 3 dagen vooruit | 4,68 | 74,3% | 696 |
| 4 dagen vooruit | 4,58 | 71,4% | 672 |
| 5 dagen vooruit | 4,55 | 74,2% | 648 |
| 6 dagen vooruit | 4,65 | 73,7% | 624 |
| 7 dagen vooruit | 4,89 | 72,5% | 600 |
De prijzen voor morgen worden rond 13:00 uur (in de zomertijd 14:00) door EPEX gepubliceerd. Op het moment dat ik de dagelijkse meting wegschrijf, staan ze dus al vast. Zou ik dag 1 meetellen, dan meet ik niet mijn model maar de uitslag die er al is — en dat maakt het cijfer kunstmatig mooi. Daarom telt hier alleen wat écht vooruit ligt: dag 2 tot en met dag 7. Publiceert iemand anders een cijfer voor “één dag vooruit”, dan gaat dat over een makkelijkere opgave; leg die twee niet zomaar naast elkaar.
"Gemiddeld ernaast" is de gemiddelde absolute afwijking: hoeveel ct/kWh de voorspelling er doorgaans naast zit. "Scherper dan de simpele benchmark" vergelijkt het model met de meest voor de hand liggende gok — dezelfde dag vorige week. Een positief percentage betekent dat het model het beter doet. "Richting goed voorspeld" meet of het model correct ziet aankomen of een uur duurder of goedkoper wordt dan normaal — ruim boven de 50% van een muntje opgooien.
Foutmarge per dag
Gemiddelde afwijking per dag. Lager is beter. Op rustige dagen zit de voorspelling er vaak maar 1 à 2 ct/kWh naast; de pieken vallen samen met extreme weersomstandigheden — precies de momenten die zelfs professionele modellen lastig vinden.
Nauwkeurigheid per horizon
Hoe verder vooruit de voorspelling, hoe groter de onzekerheid. Dit is normaal — ook professionele weersmodellen worden minder betrouwbaar naarmate ze verder kijken. Dag 2 en 3 zijn het meest betrouwbaar.
| Dag vooruit | Gem. afwijking | vs naïef | Richting correct |
|---|---|---|---|
| Laden… | |||
Foutmarge per uur van de dag
Sommige uren zijn lastiger te voorspellen dan andere. De ochtend- en avondspits (7–9u en 17–20u) fluctueren meer dan nachtuuren.
Nauwkeurigheid per prijscategorie
Recall = van alle uren die werkelijk in een categorie vielen, welk deel heeft het model correct ingedeeld? Extreme categorieën (negatief, zeer duur) zijn het moeilijkst te voorspellen.
Negatieve prijzen ontstaan door een combinatie van veel zon, weinig wind, lage vraag én beperkte exportmogelijkheden — een zeldzame samenloop. Hetzelfde geldt voor de hoogste pieken: die worden vaak veroorzaakt door ongeplande uitval van centrales of een plotselinge koude-snap. Zulke "zwarte zwanen" zijn inherent moeilijk te modelleren.
Modelversies en verbeteringen
Ik verbeter het model continu op basis van backtests en analyse van echte afwijkingen. Elke versie staat hieronder — zo zie je wat er veranderd is en waarom.
Volledige methodologie: hoe werkt de voorspelling? ·
Waar het model tegenaan loopt
Ik gebruik bewust een eenvoudig, transparant model op basis van historische patronen en weers- en marktfactoren — uitlegbaar en reproduceerbaar, geen black box. Bij die keuze hoort openheid over wat het model wel en niet ziet aankomen.
Een handvol gebeurtenissen blijft structureel lastig:
- Onverwachte centrale-uitval — een grote kerncentrale die plots uitvalt kan de prijs in uren verdubbelen.
- Geopolitieke events — een gascrisis of sancties werken direct door in day-ahead prijzen maar zijn niet modelleerbaar.
- Uitzonderlijke combinaties — extreem veel zon én wind tegelijk op een feestdag leidt tot negatieve prijzen die zelfs professionele modellen missen.
- Buurland-effecten — extra importcapaciteit of een windstorm in Duitsland heeft direct invloed op de NL-prijs.
De onzekerheidsband (± een paar ct/kWh) die je in de grafiek ziet, beschrijft de normale variatie. Bij bovenstaande uitzonderingen kan de werkelijke prijs ruim buiten die band vallen. Gebruik de voorspelling als indicatie, niet als zekerheid.