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djuan26 edited this page Apr 9, 2015 · 27 revisions

Esta wiki esta dedicada a la gestión de conocimiento del proyecto priceprofor. La documentación tecnica del código bien como su configuración se puede encontrar en Documentación del Código

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PriceproforWIKI.

Priceprofor es un proyecto de observación y explotación de datos del Mercado Ibérico de Electricidad.

El proceso de funcionamiento del mercado esta dividido en varios mercados (que componen el Mercado Mayorista) hasta la formación de precios. Cada uno de ellos con su operador y con funcionamiento y objetivos bien definidos. Puede consultar más detalles de los mercados y operadores/agentes envueltos en el Mercado Mayorista en la página de Energia y Sociedad.

Cada unos de los mercados es controlado por un operador que puede ser el Operador de Sistema o el Operador de Mercado. El funcionamiento de los mercados sigue un orden bien definido hasta la formación de precios.

El Mercado Minorista es donde entran las comercializadoras y los tomadores de contratos eléctricos (clientes-consumidores).

Para el tema de comercializadoras y consumidores, ahorro y eficiencia tenemos smecoop, smedashboard y el sme opendata project

Etapas del Proyecto:

  1. Identificar fuentes de datos disponibles con los resultados de los mercado y otros datos de interés.

  2. Análisis del Precio del Mercado Diario de Electricidad como serie Histórica Alisado Exponencial HWTES. Y en este enlace se explica como se ha utilizado el metodo HWTES aplicado al mercado

  3. Análisis del Precio del Mercado Diario de Electricidad como serie Histórica Redes Neuronales ARNN. El codigo del paquete ARNN para R esta disponible en la seccion de descargas. Y en este enlace se explica como se ha utilizado el metodo [ARNN aplicado] (/ekergy/priceprofor/wiki/ARNN%20Mercado%20Diario%20Electrico) al mercado

  4. Análisis del Precio del Mercado Eléctrico de Electricidad con metodología multi-variable Fuzzy Rule-Based Systems FRBS. Es decir, métodos de lógica difusa usando el precio mas otras variables, mejorando así el error predictivo. Se separa el conjunto de datos en entrenamiento y prueba, y se crea un modelo que posteriormente se empleara como función para la predicción de precios a futuro.

  5. Base de datos de las tecnologías involucradas en el precio de casación [Tecnologías y Precios]

  6. Análisis del Resultado del Mercado Diarios teniendo en cuenta Previsiones y las tecnologías involucradas en el precio [Universidad]

  7. Base de datos de los agentes de mercado [Productores y Compradores]

  8. Análisis de cada agente de mercado y sus ofertas

  9. Métodos de Previsión y Predicción del precio del Mercado Diario

  10. Estratégias de Compra y venta a seguir y informes de resultados

  11. Mercados de Futuros y contratación Bilateral

Sistema de información de Priceprofor

Los subtotales de energía (o tecnologías) que intervienen en el mercado eléctrico, están disponibles en OMIE con 3 dias de retraso y también actualizados día a día en REE pero con la diferencia de que en REE se necesita de cálculos para obtener los mismos valores

Por tanto, se deben usar para los últimos 3 días respecto a la fecha actual, los datos que hay en REE, y sustituirlos por los mismos datos de OMIE cuando esten disponibles

El sistema de información de Priceprofor abarca tareas como:

  • Actualización automática de la información de los mercados;
  • Actualización automática de otras fuentes de información de interés para el sector;
  • Gestión de los datos;
  • Estadísticas y otras consultas de los resultados. Explotación visual de los datos;
  • Automatización de informes y de Predicciones y Previsiones del Precio de la Electricidad.
  • etc otras o futuras tareas del sistema de información

El sistema de información de Priceprofor esta dividido en varias componentes.

  • omieinfosys: Componente relativa a la gestión y explotación de los datos liberados por el Operador de Mercado.

  • reeinfosys: Componente relativa a la gestión y explotación de los datos liberados por el Operador de Sistema Español.

  • unidadesinfosys: La Información disponibilizada para las unidades de producción no esta centralizada. Aquí pretendemos gestionar dos tipos de información distinta: Unidades de producción y las ofertas que realizan. Hay que rellenar la información con varias fuentes.

  • reninfosys: Componente relativa a la gestión y explotación de los datos liberados por el Operador de Sistema Portugués. COMPONENTE POR DESARROLLAR para los interesados ver proyectos o contactar responsable del repositorio.

  • priceproforsys: Es una combinación de los datos disponibilizados por el operados de Mercado y los operadores de Sistema, por forma a tener un único conjunto de información que se pueda usar para realizar estudios y otros proyectos.

  • modellingsys: EN DESARROLLO

  • proyectos


Disponibilizar los datos manejados con formato OPEN-Data:

Ya tenemos metodología y los datos se pueden descargar fácilmente con la aplicación o usando directamente nuestra base de datos Mongodb. No falta crear la pagina y los procesos automatizados para que esta información este accesible dentro del formato Standard de Open-Data definido por la unión europea: http://open-data.europa.eu/en/data/

Propuesta de trabajo: Todos aquello que estén interesados en colaborar contacte con <Hugo Marr​ão>(hmarrao@ekergy.es)

Priceprofor2:

Una vez concluido el sistema de información de priceprofor, la creación de priceprofor2 es un paso natural para la área de las finanzas. Aquí la idea es procesar los resultados de los mercados de materia prima que usa la energía, sus contrataciones en Bolsa y la posible relación entre estrategias de las unidades productivas y los valores en bolsa de sus empresas matrices.

Estudio: Generación verde es posible¿?

Usando el sistema de información de priceprofor pretendemos verificar si de verdad las companias "verdes" estan haciendo lo que dicen hacer. El objetivo aqui no es regular la actividad de las comercializadoras (Las comercializadoras obtienen sus certificados) sino más bien conocer las estrategias que las comercializadoras siguen y exponer de una forma empirica lo que es ser 100% verde. También poder evaluar los efectos en el mercado por si una gran parte de los consumidores tuviera un contrato de este tipo (100%). Este estudio tiene la posibilidad de usar heramientas como el el smedashboard y smecoop.