Live Training | Modelli forecasting per mitigare il rischio volume e rischio prezzo
Analisi delle variabili che incidono sulla previsione, costruzione di modelli e applicazione in Python per migliorare le performance di forecasting 04 Marzo 06 Maggio 2021,

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