En el marco de este proyecto con ISOTROL, el equipo dirigido en la UPO por Alicia Troncoso, desarrollará técnicas de Inteligencia Artificial para mercado eléctrico español.

Un equipo de investigadores del Data Science and Big Data Lab de la Universidad Pablo de Oalvide y la empresa ISOTROL, S.A. han llegado a un acuerdo de colaboración con el objetivo de realizar el proyecto "ANAMEL: Análisis de datos asociados a la predicción en los mercados eléctricos", orientado al desarrollo de modelos basados en técnicas de Machine Learning y Big Data para su posterior aplicación al sector eléctrico. En particular, en este proyecto se obtendrán modelos para la previsión de la dinámica de los mercados eléctricos que soporten la toma de decisiones en las subastas del mercado eléctrico.

La predicción de los precios de energía eléctrica es un área de investigación muy activa debido a la complejidad del mercado eléctrico español. La obtención de una predicción de precios en el mercado eléctrico lo más aproximada posible es fundamental para que los agentes participantes en el mercado puedan optimizar su estrategia. Asimismo, esto es aún más importante cuando se trata de energías renovables, como la energía eólica o fotovoltaica, dada su gran influencia en el precio del mercado eléctrico.

El equipo de investigadores determinará qué variables son fundamentales para obtener un modelado de la dinámica del mercado eléctrico. Seguidamente, usarán técnicas de Machine Learning desarrolladas por el propio equipo, tal y como señala Alicia Troncoso, para predecir los precios del mercado eléctrico y definir la algoritmia que permita llevar a cabo la estrategia a seguir para la participación del agente en el mercado eléctrico. Actualmente, ya se están obteniendo los primeros resultados que demuestran la capacidad de las técnicas de Machine Learning para aprender modelos a partir de los datos, dando lugar a conocimiento útil para los expertos.

Con este proyecto, el equipo de investigación potencia su línea de Big Data, en la que son un referente, desarrollando algoritmos que sean capaces de procesar grandes volúmenes de datos obteniendo modelos predictivos de una gran fiabilidad en numerosos campos de aplicación.

Fuente: Oficina de Transferencia de Resultados de Investigación (OTRI) de la UPO