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Understanding the Energy Transition with a Machine Learning Toolbox

Descrizione del progetto

Strumenti intelligenti per migliorare la comprensione del nuovo mercato dell’elettricità

Nel contesto odierno di aumento dell’impatto esercitato dai cambiamenti climatici a livello mondiale, l’avvento di nuove risorse e gli sforzi di ottimizzazione hanno apportato profondi cambiamenti al mercato dell’elettricità. Affinché la trasformazione continui senza problemi, sono necessari nuovi strumenti a uso di fornitori e consumatori. Il progetto ENECML, finanziato dall’UE, progetterà e utilizzerà una serie innovativa di strumenti statistici e modelli strutturali combinata con tecniche di apprendimento automatico per presentare progetti e metodologie e contribuire a migliorare la comprensione della transizione nel mercato dell’elettricità. Inoltre, il progetto sosterrà un comportamento e una configurazione di mercato strategici per quanto concerne i fornitori di energia e metterà in evidenza le implicazioni dovute alla distribuzione per le famiglie e i consumatori di basso status socio-economico.

Obiettivo

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.

Meccanismo di finanziamento

ERC-COG - Consolidator Grant

Istituzione ospitante

AGENCIA ESTATAL CONSEJO SUPERIOR DE INVESTIGACIONES CIENTIFICAS
Contributo netto dell'UE
€ 222 247,19
Indirizzo
CALLE SERRANO 117
28006 Madrid
Spagna

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Regione
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale
€ 222 247,19

Beneficiari (2)