Italia-Usa: modelli a confronto per migliorare l'efficienza del mercato elettrico

Lavorare a stretto contatto con una tra le università più prestigiose del mondo allo scopo di analizzare nei minimi dettagli l'andamento dei diversi mercati elettrici e cercare soluzioni in grado di migliorare l'efficienza del mercato a beneficio delle imprese e dei consumatori, analizzando i meccanismi che portano alla formazione dei prezzi. Questo l'obiettivo della collaborazione avviata nel 2019 da Terna con il centro di ricerca dell'Università di Stanford, in California, grazie a cui nel corso degli anni sono stati portati avanti ben tre progetti.

I risultati sono stati al centro di un Tech Talk organizzato dal gestore della rete di trasmissione elettrica nazionale alla fine di maggio, un appuntamento digitale periodico di comunicazione interna in cui Terna ospita personalità di alto profilo scientifico e istituzionale per parlare dei temi di maggiore interesse per l'azienda. L'incontro ha ripercorso gli obiettivi raggiunti, con un focus specifico sul terzo progetto intitolato Enhancement of the Ancillary Service Procurement Process (in italiano "Rafforzamento dei processi di approvvigionamento dei servizi ancillari") che ha analizzato le strategie di offerta nei mercati dell'energia, con modelli regressivi innovativi in grado di individuare le variabili che maggiormente influenzano le scelte degli operatori del settore. Protagonisti del talk: Christoph Graf, ricercatore del Dipartimento Economia dell'Università di Stanford, e Federico Quaglia, Responsabile dell'Unità Analisi di Esercizio del Dispacciamento, coordinatore dei lavori dall'Italia.

«Il progetto si è focalizzato sull'analisi delle strategie di offerta degli operatori nei mercati elettrici allo scopo di capire come, nel mercato dell'energia, questi adattino le loro offerte in base allo scenario di esercizio atteso, vale a dire al fabbisogno e alla produzione rinnovabile, ma anche alle attese che hanno sul modo in cui Terna si comporterà nel Mercato per il Servizio di Dispacciamento (MSD)», spiega Federico Quaglia.

All’oggetto principale della ricerca sono stati poi affiancati altri due temi di studio al fine di comprendere come l'avvio del capacity market e degli incentivi MSD all'inizio del 2022 abbiano impattato sulle strategie di offerta degli operatori. L'ultima parte del progetto si è invece concentrata sullo sviluppo di un algoritmo flessibile basato sulle tecniche del machine learning, che consenta di prevedere i costi di mercato attesi e di elaborare analisi di scenario e di rischio che servano come base per le strategie di Terna.

I ricercatori hanno dimostrato che le offerte degli operatori sui mercati dell'energia sono fortemente influenzate sia dalle aspettative su ciò che accade nel mercato dei servizi sia dalle condizioni di contesto. «Abbiamo quindi sviluppato un modello che consenta di effettuare delle previsioni», sottolinea Christopher Graf. «Dopo aver condotto una ricerca bibliografica è stato stato sviluppato un modello basato su tecniche predittive di machine learning che, prendendo come punto di riferimento i dati del passato, riesce a identificare dei parametri di base per prevedere le offerte del futuro». Un approccio utile soprattutto sul medio termine, con orizzonte mensile e annuale, per studiare le possibili reazioni degli operatori al contesto.

Parlando infine dell'impatto dei due grandi game changer del 2022 (ossia la partenza del capacity market e degli incentivi MSD, ndr.), i ricercatori hanno compreso che nel mercato dell'energia il capacity market ha indotto una riduzione generale del prezzo medio offerto (a parità di costi variabili). Inoltre è stato riscontrato un cambiamento più forte nell'area Sud del paese, dove Terna ha messo in campo diverse azioni di efficientamento nel corso del 2021 e 2022. «Abbiamo quindi dimostrato che le azioni di efficientamento che Terna ha portato avanti nel mercato dei servizi hanno automaticamente modificato il comportamento degli operatori nel mercato dell’energia, costringendoli a diventare più competitivi», sottolinea Quaglia. Riassumendo, il progetto triennale in collaborazione con la Stanford University ha portato a 7 risultati rilevanti:

* una migliore conoscenza della struttura del mercato Usa, che si basa su un disegno alternativo all'approccio attualmente adottato in Europa;

* una panoramica sulle principali funzionalità introdotte negli Stati Uniti per mitigare l'esercizio del potere di mercato (fenomeno che può provocare un enorme spostamento di denaro dai consumatori ai produttori);

* un benchmark per l'impatto dell'esercizio del potere di mercato sul mercato italiano degli ultimi anni;

* un'analisi quantitativa sul legame tra le offerte di mercato del giorno prima e le previsioni del MSD;

* una prima proposta per un meccanismo di monitoraggio del potere di mercato che possa essere applicato nel contesto italiano (anche semplicemente come strumento di monitoraggio);

* uno strumento per la previsione delle strategie di mercato del giorno prima, potenzialmente utile per simulazioni di scenari a medio termine;

* una valutazione sui principali driver che incidono sui comportamenti di offerta, a conferma dell'impatto positivo delle azioni messe in atto da Terna nel 2022.

Il lavoro di Terna con l'Università di Stanford non finisce qui. Le due realtà hanno già annunciato l'avvio di un quarto progetto volto ad approfondire ulteriormente e a migliorare i meccanismi di analisi e simulazione del mercato elettrico.