Il prezzo spot dell’energia elettrica è stato, ed è tuttora, oggetto di numerosi studi scientifici, complici le sue caratteristiche intrinseche che ne rendono la trattazione complessa ma, al tempo stesso, interessante e stimolante, nonché la recente liberalizzazione dei mercati elettrici europei. Pochi sono stati, però, gli studi rivolti al mercato elettrico italiano, in cui il prezzo spot è rappresentato dal Prezzo Unico Nazionale (PUN). L’idea di questa tesi è partire dalla descrizione del funzionamento e dell’organizzazione attuale del mercato elettrico in Italia, fornire una revisione dei principali metodi proposti dalla letteratura per l’analisi prezzo spot, e proseguire con la parte core del lavoro, che consiste nel confronto tra due diverse metodologie per la stima e la previsione del PUN, la prima rappresentata da una modello non lineare, le reti neurali, la seconda invece rappresentata da un modello lineare, ovvero i modelli della classe ARIMA. Saranno valutate ed argomentate le differenti abilità di previsione ed, infine, saranno indicati eventuali miglioramenti apportabili ad entrambi i modelli per renderli più efficienti e completi.
Analisi e previsione del Prezzo Unico Nazionale dell'energia elettrica
Mandro, Alice
2015/2016
Abstract
Il prezzo spot dell’energia elettrica è stato, ed è tuttora, oggetto di numerosi studi scientifici, complici le sue caratteristiche intrinseche che ne rendono la trattazione complessa ma, al tempo stesso, interessante e stimolante, nonché la recente liberalizzazione dei mercati elettrici europei. Pochi sono stati, però, gli studi rivolti al mercato elettrico italiano, in cui il prezzo spot è rappresentato dal Prezzo Unico Nazionale (PUN). L’idea di questa tesi è partire dalla descrizione del funzionamento e dell’organizzazione attuale del mercato elettrico in Italia, fornire una revisione dei principali metodi proposti dalla letteratura per l’analisi prezzo spot, e proseguire con la parte core del lavoro, che consiste nel confronto tra due diverse metodologie per la stima e la previsione del PUN, la prima rappresentata da una modello non lineare, le reti neurali, la seconda invece rappresentata da un modello lineare, ovvero i modelli della classe ARIMA. Saranno valutate ed argomentate le differenti abilità di previsione ed, infine, saranno indicati eventuali miglioramenti apportabili ad entrambi i modelli per renderli più efficienti e completi.File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.14247/16828