Programma
25 febbraio 2021 dalle ore 10.00 alle ore 13.00
MODULO 1 - Le variabili che incidono sull’efficacia delle previsioni del Settore ELETTRICO
- I mercati dell’energia elettrica:
- Mercati a pronti (MGP, MI, MSD) e a termine
- Il mercato intraday in continuo “XBid”
- Gli impatti delle regole dell’Autorità sul forecasting nel settore elettrico
- Per il Lungo termine: Previsioni del carico di TERNA
- Per il Breve Termine: Previsione del carico di TERNA, previsione delle produzioni intermittenti (Terna, GSE, Produttori…)
- Nuovi elementi del sistema/mercato elettrico:
- le UVAM
- Impatti della produzione delle rinnovabili sul mercato e andamento del prezzo dell’energia elettrica
- Le principali differenze dell’Italia nel panorama dei paesi Europei
- Scenari di Previsione della Domanda
- Approccio basato sulle intensità elettriche
- Approccio Bottom Up
- Scenari di sviluppo della domanda elettrica ed energetica per l’Italia – Scenario PRIMES 2016 Reference nuovi scenari verso gli obiettivi 2030
- Le variabili per le previsioni del prezzo a breve e medio termine
- Esempio di modello di previsione iN previsione della domanda elettrica (breve-medio periodo)
- Esempio di metodologia per la previsione a breve (giornaliera e mensile)
- I nuovi (e futuribili) punti di interazione tra sistema elettrico e sistema gas.
Dario Siface
Responsabile Dipartimento Sviluppo Sistemi Energetici Scenari Sistema Elettrico
RSE
4 marzo 2021 dalle ore 10.00 alle ore 13.00
MODULO 2 - Le variabili che incidono sull’efficacia delle previsioni del Settore GAS
- Valutare gli effetti della riforma del Mercato del Bilanciamento
- Identificare e approfondire gli attuali rischi e trend del Mercato
- com’è strutturata la domanda e come si sta evolvendo
- Quali sono le esigenze di forecasting
- Che cosa serve sapere per la Previsione della Domanda
- le criticità legate al punto prelievo gas: che cosa si prospetta per le previsioni a fronte della telelettura dei contatori
- i profili standard
- quali sono le ripercussioni sui fornitori
- Cosa serve sapere per la Previsione del Prezzo
- valutare andamento e variabilità dei prezzi
- l’influenza delle formule di indicizzazione del prezzo del gas sul prezzo finale
Andrea Premi
Gas&Networks Advisor – Indipendent Consultant
11 marzo 2021 dalle ore 10.00 alle ore 13.00
MODULO 3 - Le variabili meteo-climatiche a supporto della previsione della domanda
- Variabili meteo-climatiche e previsione della domanda: introduzione
- Impatto della variabilità meteoclimatica
- Impatto su Mercato del Gas e Mercato Elettrico
- Stato dell’arte della previsione
- Disponibilità e tipologia dei dati di osservazione e di previsione
- Variazione delle stime e delle metodologie in relazione alle finestre temporali
- Utilizzo dei dati di osservazione e di previsione meteo-climatica a supporto della domanda
Raffaele Salerno
Direttore Generale
Centro EPSON meteo
18 marzo 2021 dalle ore 10.00 alle ore 13.00
MODULO 4 - Variabili e tendenze Macro-Economiche in base a cui prevedere Domanda e Prezzo
- Quali sono i fattori causa del rischio per commodity
- l’effetto materia prima
- l’impatto delle Fonti Rinnovabili
- le politiche ambientali e i mercati esteri
- gli effetti del “Market coupling” sul mercato italiano
- andamento economico e temperature
- domanda e import di energia elettrica
- il ruolo degli stoccaggi
- le relazioni tra prezzi dei combustibili
- i prezzi agli hub e le relazioni tra hub
- L’elaborazione di scenari previsionali con modelli di simulazione deterministici
- La previsione della domanda di breve e lungo periodo
- Modelli econometrici
- La previsione del prezzo
- Modelli econometrici e simulazioni deterministiche
Roberta D'Alessandro
Senior Consultant
AFRY
15 aprile 2021 dalle ore 9.30 alle ore 17.30
MODULO 5 - La costruzione di modelli statistici classici e la loro applicazione in Python
- FORECASTING: introduzione e generalità
- Che cosa sono e come si applicano
- Come funzionano i modelli previsionali
- Caratteristiche Modelli di previsione di Breve termine
- Modelli di tipo auto-regressivo generalizzato
- Modelli Jump & Regime Switching
- Modelli Mean - reverting & Jump Diffusion
- Modelli Volatility based
- Modelli non parametrici e Modelli fattoriali
- Modelli di previsione di Lungo termine
- Modelli di equilibrio
- Modello Montecarlo
- Modelli sulla Teoria dei Giochi
- Reti Bayesiane
- Applicazione in Python dei modelli analizzati
Alan Marchi
Energy Market Data Scientist
6 maggio 2021 dalle ore 9.30 alle ore 17.30
MODULO 6 - La costruzione di modelli di Machine Learning e Reti Neurali e la loro applicazione in Python
- FORECASTING: introduzione e generalità
- Che cosa sono e come si applicano
- Come funzionano i modelli previsionali
- Forecast nel mercato energetico: tuning e hyperpa rametrizzazione
- Forecast nel mercato energetico: deep learning models
- Data preparation per reti neurali e machine learning
- Forecast nel mercato energetico: deep learning con cnn & lstm
- Univariate models forecast
- Multivariate models forecast
- Multi-step models forecast
- Multi-step multivariate models forecast
- Librerie e tools per utili per forecast agile
- Applicazione in Python dei modelli analizzati
Alan Marchi
Energy Market Data Scientist