9 Giugno 2022, 08:23
Il miglioramento delle capacità previsionali è pari al 18% rispetto al precedente modello
Saluzzo (CN), 9 giugno 2022 – eVISO S.p.A. (EVS.MI) – società digitale, quotata all’EGM, con una infrastruttura di intelligenza artificiale proprietaria che crea valore per i consumatori e produttori ricorrenti di materie prime – comunica la release del nuovo algoritmo di previsione del PUN (Prezzo Unico Nazionale) in ambito energy, che permetterà alla società di migliorare la capacità di calcolo delle esposizioni e delle garanzie.
Il nuovo algoritmo, realizzato dal dipartimento interno “Algo Intelligence eVISO”, consente di realizzare analisi altamente precise con un margine di errore MAPE (Mean Absolute Average Error) migliorato rispetto ai precedenti modelli di oltre il 18% sull’arco temporale dei 12 mesi del 2021.
In particolare, è stato registrato un miglioramento della previsione di oltre il 35% a dicembre 2021, mese influenzato dall’eccezionale rialzo del PUN.
In termini economici durante l’anno solare 2021, il PUN è cresciuto vertiginosamente toccando a dicembre una media mensile di 281,24 €/MWh con un picco record di 533,19€/MWh rispetto alla media annuale del 2021 pari a 125,46 €/MWh.
È proprio su dicembre 2021, mese caratterizzato da elevata volatilità, che il nuovo modello ha dimostrato tutta la sua stabilità e robustezza: infatti, il sopracitato miglioramento previsionale del 35% rispetto al modello utilizzato fino ad oggi sarebbe corrisposto, in termini assoluti, a 18,5€/MWh.
L’impatto della performance dell’algoritmo è tanto più rilevante in vista della prevista tensione sui prezzi nei prossimi anni, che si pensa si attesteranno intorno a circa 209€/MWh (prezzo del future 2023 EEX baseload) rispetto a una media di un anno pre-covid come il 2019 pari a 52,32€/MWh.
In sintesi, la previsione del PUN realizzata dal nuovo algoritmo è utile per tre motivi:
- ai clienti, sia diretti sia reseller, è garantita di riflesso una maggiore stabilità e visibilità in questi periodi di alta volatilità;
- i dati di previsione vengono utilizzati per calcolare le esposizioni e le garanzie che devono essere prestate al mercato e questo garantisce una maggiore stabilità finanziaria e un utilizzo ottimizzato delle risorse;
- in ultimo, eVISO si troverebbe in possesso di una previsione affidabile e migliorata per operare sul mercato anche in assenza di acquisizione di dati in tempo reale.
Carlo Cigna, responsabile dipartimento Algo Intelligence di eVISO, ha commentato: “Il percorso per creare il nuovo algoritmo ha richiesto diversi mesi di studio da parte del team Algo Intelligence eVISO che ha implementato il modello di previsione utilizzando una nuova metodologia di intelligenza artificiale in grado di carpire ulteriori segnali. Partendo dall’assunto che una curva è composta da tanti fattori, ma scomponibile attraverso la somma di fattori più semplici, si è lavorato sulla scomposizione della curva che determina il valore del PUN Nazionale. Per semplificare, come all’interno di una composizione musicale ci sono numerosi suoni riconducibili a diverse partiture, si è lavorato per ritrovare i contributi dei singoli strumenti dell’orchestra”.
Gianfranco Sorasio, Amministratore Delegato di eVISO ha commentato: “L’intelligenza artificiale ha un ruolo fondamentale nell’ambito della transizione energetica perché permette di prevedere in modo sempre più accurato le fluttuazioni sul mercato sia in prezzo che in domanda grazie a un’analisi massiva di dati acquisti in tempo reale. Negli ultimi sei mesi il settore energia ha visto black swan ripetuti. Il miglioramento dell’algoritmo di previsione ha utilizzato il settore energia come benchmark per applicazioni successive sulle altre commodities.”
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Il presente comunicato stampa è disponibile nella sezione Investor Relations del sito https://www.eviso.ai/.
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