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