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Understanding the Energy Transition with a Machine Learning Toolbox

Descripción del proyecto

Herramientas inteligentes para comprender mejor el nuevo mercado de la electricidad

Con el cambio climático afectando ya a la población mundial, el impulso a tecnologías energéticas más limpias, los nuevos recursos y la optimización ha provocado cambios profundos en el mercado de la electricidad. Para avanzar sin problemas, la transformación requiere nuevas herramientas para proveedores y consumidores. En el proyecto ENECML, financiado con fondos europeos, se diseñará y empleará un conjunto innovador de herramientas estadísticas y modelos estructurales combinados con aprendizaje automático para presentar varios proyectos y metodologías, así como para ayudar a comprender mejor la transición en el mercado de la electricidad. Además, se respaldará el comportamiento estratégico y el diseño del mercado en el caso de los proveedores de energía y se hará hincapié en las implicaciones de la distribución para los hogares y consumidores de bajo nivel socioeconómico.

Objetivo

The goal of this proposal is to build tools to better understand the economic impacts of the rapid transformation of electricity markets, and to help better design electricity markets going forward. I propose to develop and implement novel statistical tools and structural models that contribute to our understanding of this rapid transformation. The proposed research focuses both on firm strategic responses and investment (supply-side), as well as consumer behavior and welfare and distributional impacts (demand-side). The proposal presents several projects and methodologies that examine these issues in detail with unique high-frequency micro-data on firms and households. The tools and models developed in this proposal can help understand the impacts of the energy transition, both on the supply and the demand side. Among the expected methodological contributions, I plan to combine machine learning tools with more standard structural modeling. On the supply side, the proposal emphasizes the need to understand how strategic behavior interacts with market design in the presence of intermittent resources. On the demand side, the proposal highlights the importance of understanding the distributional implications of such changes with special attention to the residential sector and the most vulnerable socio-economic households.

Régimen de financiación

ERC-COG - Consolidator Grant

Institución de acogida

AGENCIA ESTATAL CONSEJO SUPERIOR DE INVESTIGACIONES CIENTIFICAS
Aportación neta de la UEn
€ 222 247,19
Dirección
CALLE SERRANO 117
28006 Madrid
España

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Región
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Tipo de actividad
Research Organisations
Enlaces
Coste total
€ 222 247,19

Beneficiarios (2)