Ikaste automatikoa energia merkatuak aurreikusteko

• Aurtengo SEIO 2023 kongresua Elchen antolatuko da,  2023ko azaroaren 7tik 10era

Energiaren prezio eta eskariaren aldakortasun gorakorraren aurrean, eredu prediktiboak garatu dira Basque Center for Applied Mathematics (BCAM) zentroko Machine Learning taldearen eta Iberdrolaren Finantza departamentuaren arteko lankidetzari esker, energia merkatuen Initial Margin parametroa zehazteko 4 funtsezko aldagai oinarri hartuta. Proiektuan parte hartu duten kideetako bat da Paula Martín (BCAMeko Research Technician) eta berak aurkeztuko du proiektua Alacanteko Elche hirian azaroaren 7tik 10era egingo den SEIO kongresuan.

Eredu prediktiboak garatzeko, funtsezko aldagai jakin batzuk identifikatu dira (Price Scan Ranges, Ratioak eta Kreditua) eta horietan oinarrituko da iragarpena. Energia merkatuen Initial Margin parametroa aurreikusteko ereduen garapena ahalegin aitzindaria izan da finantza eta energiaren sektoreen uneko erronkei aurre egiteko, energiaren gerokoen merkatuetako arrisku posibleak arintzeko helburuarekin. Eredu hauek zuzeneko inpaktua dute finantza erabakiak hartzeko prozesuan, energiaren prezioek eta eskariak ezegonkortasuna eta aldaketa sarriak sufritzen dituen testuinguru honetan.

Initial Margin parametroak islatzen duena da finantza deribatuen transakzioetan eskatzen den diru kantitatea, energiaren gerokoen merkatuko posizioak indartzeko hasierako gordailu gisa. Berme hori tartean diren alderdiek beren obligazioak betetzen dituztela ziurtatzeko erabiltzen da. Energiaren merkatuen Initial Margin parametroa aurreikusteko ereduen garapena ahalegin aitzindaria da eta energiaren gerokoen merkatuetako arrisku posibleak arintzeko helburuarekin egin da.

Paula Martín Bonilla research technician teknikaria da BCAMen eta IA4TESen (Inteligencia Artificial para la Transición Energética Sostenible) proiektu honetan parte hartu du. Paularen hitzetan: “sortutako iragarpenek zehaztasun ona agertu dute 2022 eta 2023 urteetako datuekin egindako probetan. Urte horietan aldakortasun handia eta joeren aldaketa sarriak izan arren, ereduak gai izan dira finantza erabakiak hartzeko informazio fidagarria eta baliagarria emateko”.

“Machine Learning tekniken aplikazioa, bereziki epe labur eta luzerako memoriaren (LSTM) sare neuronal errepikakorren erabilera, tresna oso ahaltsua izan da erronka honi aurre egiteko”, azaldu du Paula Martínek, “Sare neuronal hauek atzeraelikadura gaitasuna dute eta, horri esker, memoria ezkutu bat mantendu dezakete, testuinguruaren informazio esanguratsuarekin. Horregatik lortu dituzte iragarpen zehatzak hainbat denbora tartetarako.”

Proiektuak SEIO kongresuan parte hartuko du. Martín Bonilla ikertzailea baikorra da SEIOn parte hartzeak eta BCAMen eta Iberdrolaren Finantza Departamentuaren arteko ahalegin eta lankidetzaren emaitza den proiektu honen emaitzak partekatzeak dakarrenari buruz. Gainera, komunitate akademiko eta profesionalari energia merkatuetarako eredu prediktiboen garapenean lortu diren aurrerapenak agertzeko aukera ona izango dela uste du. SEIO kongresuak beste arlo batzuetako adituen ezaguerak jasotzeko ere balio du, eta horrek gure lana aberastuko du eta teknikak hobetzen eta etorkizunerako planteamendu berriak aurkitzen lagunduko digu.

SEIO (Sociedad de Estadística e Investigación Operativa) erakunde autonomoa da eta estatistikaren eta ikerketa operatiboaren arloko metodo eta aplikazioak garatu, hobetu eta sustatzea du helburu, zentzu zabalenean. Horrez gain, kongresu arruntak eta bilera monografikoak antolatzen ditu, aldizkari profesionalak eta informazio buletinak editatzen ditu, trukeak bultzatzen ditu, kontsulta jarduerak sustatzen ditu eta ikerketa estimulatzen du. Paula Martínek dioenez, SEIOren Kongresu Nazionalak estatistika eta ikerketa operatiboaren arloko akademiko, ikertzaile eta profesionalen arteko komunikazioa eta lankidetza sustatzea bilatzen du.

Paula Martíni buruz

Matematika gradua burutu zuen Sevillako Unibertsitatean eta bi master ditu, Big Data-ren eta biomatematiken arloetan. Gaur egun, BCAM taldeko kide da, research technician moduan, Ikerbasqueren ikertzailea den Santiago Mazuelasen tutoretzapean, Machine Learning ildoan. 2022ko urrian bat egin zuen IA4TES (Inteligencia Artificial para Transición Energética Sostenible) proiektuarekin eta energiaren prezioen edo eskariaren iragarpen/igoerez arduratzen da hor.