Previsione long-term di prezzo di mercato elettrico = Long term prevision of electric market price

L’argomento di questa tesi è la previsione del prezzo di mercato elettrico usando i dati relativi alla stagionalità; quindi, si vuole dimostrare che grazie all’utilizzo di questi si può prevedere un prezzo o perlomeno una tendenza di prezzo. Lo studio è stato svolto utilizzando il concetto delle dummy variables che permettono di riportare variabili qualitative (ad esempio il giorno della settimana) in variabili quantitative utili per l’analisi dei dati. Sfruttando un dataset contenente le variabili dummy sono stati calcolati i coefficienti legati a queste che esprimono la correlazione di un data dummy, rappresentante un giorno specifico, con il PUN (Prezzo Unico Nazionale). Per il calcolo dei suddetti coefficienti è stato utilizzato un modello di regressione lineare, in particolare il modello dei minimi quadrati che permette di minimizzare la somma dei quadrati degli errori intesi come differenza tra valore del PUN reale e quello calcolato con la stagionalità. I dati ottenuti dimostrano che è possibile prevedere la tendenza del prezzo dell’energia elettrica in base al giorno dell’anno in cui ci troviamo e il modello di stagionalità può fungere da base per ulteriori analisi sul prezzo dell’energia elettrica integrando i prezzi del gas, il mix energetico e il costo di bilanciamento della rete.