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Mixed Causal Non-Causal model for Electricity Price Forecasting

Descrizione del progetto

Una nuova struttura per migliorare le previsioni sui prezzi della rete elettrica

Poiché l’elettricità non può essere facilmente immagazzinata e dipende in larga misura dalle condizioni meteorologiche e dalla capacità della rete, i prezzi dell’energia elettrica sono soggetti a forti oscillazioni. La transizione verso l’energia verde amplifica ulteriormente questi sbalzi estremi dei prezzi, complicando la valutazione dei rischi per gli operatori economici e i responsabili della logistica. Con il sostegno del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto MAR-EPF intende sviluppare un nuovo quadro econometrico che combini i vincoli fisici del mondo reale con formule statistiche. Il quadro proposto terrà conto di variabili meteorologiche quali il vento, l’irraggiamento solare e le strozzature della rete di trasmissione. In particolare, utilizzerà modelli misti causali-non causali, che consentono di effettuare calcoli in grado di tenere conto di dinamiche dipendenti dal futuro. L’approccio di MAR-EPF contribuirà a colmare il divario tra i rigidi modelli tradizionali e le complesse reti neurali, fornendo previsioni sul mercato energetico altamente accurate e interpretabili.

Obiettivo

The project focuses on the development of a novel econometric methodology for electricity price forecasting (EPF), with the goal of improving existing methods. Forecasting electricity prices is crucial for energy market trading and stablity. However, the modeling and forecasting of these prices are complex due to the non-storability, the dependence on the transmission grid, and weather patterns. These features, joint with the green transition and expanding power supply from renewable energy sources, give rise to extreme events, heavy tails and complex dynamics in general. In this sense, better forecasting of electricity prices would lead to an improved risk assessment and monitoring for economic agents and engineering involved in the logistics of the electricity market.
To achieve this goal, the project relies on two main contributions: the use of mixed causal–non-causal (MAR) models and the explicit incorporation of physical constraints, such as distribution grid limitations and weather-driven effects, into the econometric framework. MAR models are a class of heavy-tailed autoregressive models that allows a process to depend also on its future. The forward looking specification of MAR models allows the framework to model non-linear and explosive dynamics while maintaining the linear and parsimonious specification typical of autoregressive models. This approach is novel in the literature for electricity price modeling, offering a bridge between the non-linear methods as Artificial Neural Networks (ANN) and traditional linear autoregressive models (ARMA) that are currently in use.
Moreover, by explicitly modeling physical constraints, including transmission network bottlenecks, generation capacity limits, and the influence of weather variables such as temperature, wind, and solar irradiance, the proposed framework will capture the underlying mechanisms that drive price formation in electricity markets, enhancing interpretability and improving forecasting accuracy.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2025-PF

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

AARHUS UNIVERSITET
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 247 553,28
Indirizzo
NORDRE RINGGADE 1
8000 Aarhus C
Danimarca

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Regione
Danmark Midtjylland Østjylland
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

Nessun dato