Progetti
casi di successo

Il mercato dell'energia elettrica in Italia è gestito dal Gestore dei Mercati Energetici (GME), società interamente riconducibile al Ministero dell'Economia e Finanza e che ha lo scopo di garantire trasparenza, concorrenza e neutralità tra i vari agenti del mercato. Esso stabilisce le regole attraverso le quali è possibile acquistare o vendere energia e la modalità di offerta del prezzo di vendita o di acquisto. Stabilisce inoltre il meccanismo attraverso il quale si determina il prezzo, cercando di massimizzare i volumi di energia scambiata e tentando di tenere la rete bilanciata. Maggiori dettagli possono essere trovati nel Vademecum della Borsa Elettrica. Una società impegnata nella fornitura di energia elettrica su territorio nazionale è quindi impegnata nella partecipazione al mercato energetico con il duplice scopo di soddisfare il fabbisogno dei propri clienti, e di acquistare (o vendere se si tratta di una società di fornitura energetica) energia al prezzo più vantaggioso possibile.

Entrando più nel dettaglio, il mercato durante il quale chi vuole acquistare o vendere energia può effettuare delle offerte prende il nome di Mercato a Pronti.
Esso è suddiviso in diverse fasi, il Mercato del Giorno Prima (MGP) e cinque Mercati Infragiornalieri (MI1-5).
Il mercato del giorno prima è quello che consta il maggior volume di scambi, ovvero durante il quale viene acquistata la quasi totalità di energia per il fabbisogno del dato giorno, mentre durante i mercati infragiornalieri si acquista o vende energia solitamente utilizzata per riaggiustare le situazioni in difetto o in eccesso.
Le offerte vengono fatte in busta chiusa e consegnate al GME. Una volta raccolte tutte le offerte effettuate sulla rete, per una data ora di un giorno, si determina il prezzo in base ad una specifica procedura di bilanciamenti energetici tra domanda e offerta, suddivisi per un prefissato numero di zone nazionali.
Il problema che si trova a dover risolvere un agente partecipante a tale mercato è quindi quello di trovare la strategia migliore per soddisfare la richiesta energetica (in acquisto o in vendita) dei propri clienti, ma che, nello stesso tempo, gli permetta di acquistare o vendere energia al prezzo migliore, ripartendo in modo opportuno il fabbisogno tra i vari sottomercati.

La disponibilità pubblica di tutti i dati giornalieri del passato relativi alle varie fasi del mercato, suddivisi per ora e per le varie zone, costituisce una fondamentale risorsa per l'applicazione del modello bayesiano. La fondamentale caratteristica dell'approcio bayesiano consiste nella possibilità di incamerare e correlare insieme in modo opportuno tutte le informazioni disponibili, vengano esse dai dati grezzi, come la banca dati del GME, o dalle conoscenze degli esperti del settore energetico, tramite le quali è possibile ricostruire il legame di correlazioni che giace al di sotto della semplice informazione numerica. Avendo a disposizione queste due componenti (dati relativi al passato e il "knowhow" degli esperti) si può costruire un modello bayesiano, in grado di valutare e quantificare le relazioni tra le variabili di un problema "imparando" dagli eventi passati.
Grazie a tale modello siamo in grado di stimare non solo in quale fase del mercato a pronti convenga vendere o comprare energia, ma anche quale probabilità è associata ad ogni scelta.


CASO DI SUCCESSO

Gala S.P.A. è un gestore energetico su scala nazionale cui fanno capo, per soddisfare il proprio fabbisogno di energia, sia privati cittadini sia grandi aziende. Un grande gestore come Gala è profondamente interessato allo sviluppo di una strategia ottimale di compravendita energetica sul mercato a pronti. Lo sviluppo di una strategia ottimale non può e non deve ovviamente tenere conto solo della fase del mercato in cui è più conveniente acquistare o vendere energia, ma dovrà anche mettere sul piatto della bilancia le ripercussioni che le proprie azioni avranno sul mercato stesso (una forte domanda o offerta in alcune fasi del mercato può avere ripercussioni macroscopiche sul prezzo stesso dell'energia) e i rischi legati alla particolare strategia che si sta utilizzando.
In collaborazione con gli esperti del settore di Gala abbiamo costruito un complesso sistema di calcolo in grado di definire in modo dettagliato la strategia ottimale da seguire.
Il cuore del sistema è costituito da una rete bayesiana, che fornisce l'indicazione dettagliata su quale zona del mercato sia più conveniente agire e la probabilità di successo associata, mentre per pesare le quantità energetiche su cui muoversi e i rischi associati alle varie azioni è stata costruita una complessa impalcatura statistica basata su simulazioni Monte Carlo.
Tutto questo fornisce, in modo quantitativo e non qualitativo, una strategia di azione dettagliata incentrata sul massimo guadagno entro livelli di rischio predefiniti.

È preferibile prevedere anche senza certezza alcuna,
che non prevedere affatto
Henri Poincare

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