Energy 101_Olivian_Teo

Industria energetică a cunoscut o transformare profundă în ultimele decenii, determinată de digitalizare, decarbonizare și descentralizare. În acest context, inteligența artificială (din engleză Artificial Intelligence – AI) joacă un rol tot mai important, în special în tradingul de energie. Utilizarea AI permite companiilor să optimizeze procesele de tranzacționare, să crească eficiența și să gestioneze riscurile cu o precizie fără precedent. Acest articol explorează impactul AI asupra tradingului de energie, tehnologiile implicate și beneficiile pe care le oferă pieței de energie globale.

Cum funcționează AI în tradingul de energie?

Tradingul de energie implică cumpărarea și vânzarea energiei electrice, gazului sau altor resurse, având scopul de a obține profit în condiții de volatilitate a pieței. Inteligența artificială, în special prin algoritmi de învățare automată (machine learning) și rețele neuronale, analizează volume mari de date istorice și în timp real, așa numitele Big Data. Prin analiza avansată a datelor se pot identifica tipare complexe și anticipa fluctuații în prețurile energiei, care sunt influențate de factori precum cererea și oferta, vremea (precipitații, umiditate, temperatură, viteza vântului, radiația solară etc.), geopolitică și disponibilitatea infrastructurii energetice. Astfel, algoritmii AI pot prezice evoluțiile pieței și ajută traderii să ia decizii mai bine informate și mai rapide bazate pe predictibilitate, sugerând acțiuni de trading optimizate.

Principalele aplicații ale IA în tradingul de energie

  1. Previzionarea prețurilor: Algoritmii AI pot utiliza date istorice anuale pentru identificarea tendințelor sezoniere, date zilnice și orare (granulare) pentru a surprinde fluctuațiile zilnice și sezoniere, precum și date a diferitelor segmente de piață. Modelele utilizate pot lua în considerare zeci de variabile care influențează prețul, precum cererea de energie, variațiile climatice, situația geopolitică și politicile guvernamentale.
  2. Analiza cererii și ofertei: Prin monitorizarea fluxurilor de energie în timp real (prin smart meters), AI poate evalua rapid discrepanțele dintre cerere și ofertă, permițând traderilor (umani sau robotizați) să ajusteze strategiile pe termen scurt/mediu/lung în funcție de evoluțiile pieței.
  3. Optimizarea portofoliului energetic: În cadrul tranzacțiilor, portofoliile de energie sunt adesea complexe, incluzând diferite tipuri de surse (energie regenerabilă, combustibili fosili, etc.). Aplicațiile ce utilizează AI pot analiza și optimiza portofoliile pentru a maximiza profitul și a reduce riscurile, în special într-un mediu cu volatilitate ridicată. Se vor urmări și date precum parametrii tehnici ai centralelor existente, reviziile planificate și neplanificate care pot afecta disponibilitatea capacităților de producție sau ale rețelei electrice, datele despre constrângerile de transport sau distribuție a energiei, subvențiile pentru energie verde sau chiar informații despre contractele pe termen lung sau pe termen scurt de furnizare a energiei (PPA-uri – Power Purchase Agreements).
  4. Gestionarea riscurilor: Programele ce integrează algoritmi de AI oferă un sistem eficient de identificare și reducere a riscurilor asociate cu volatilitatea prețurilor. Algoritmii pot evalua riscurile și pot sugera soluții rapide pentru a evita pierderile semnificative, îmbunătățind astfel securitatea deciziilor de trading.
  5. Integrarea energiei regenerabile: Pe măsură ce energiile regenerabile devin o parte semnificativă a mixului energetic, AI ajută la integrarea lor mai eficientă dar și la integrarea altor mijloace de stocare care permit echilibrarea cererii și producției în perioade de surplus sau deficit. Variațiile în producția de energie solară și eoliană, de exemplu, sunt dificil de anticipat din cauza naturii lor intermitente, însă algoritmii AI pot ajuta la prezicerea acestor variații și la ajustarea dinamică a strategiei de trading.

Avantajele utilizării AI în tradingul de energie

  1. Precizie sporită: Algoritmii pot procesa datele mult mai rapid și mai eficient decât metodele tradiționale, eliminând astfel erorile umane.
  2. Eficiență operațională: AI automatizează procesele complexe, permițând traderilor să se concentreze pe strategiile de bază, ceea ce duce la o reducere a costurilor operaționale și la optimizarea utilizării resurselor.
  3. Decizii rapide și informate: Prin analiza datelor în timp real se pot oferi recomandări instantanee pentru a maximiza profitul.
  4. Managementul riscurilor îmbunătățit: AI permite o gestionare mai bună a riscurilor prin identificarea timpurie a schimbărilor pieței și ajustarea automată a strategiilor.

Provocările și limitele utilizării AI în tradingul de energie

Deși AI oferă numeroase avantaje, există și provocări semnificative în implementarea acestei tehnologii. Printre acestea se numără:

  • Calitatea datelor: Algoritmii AI depind în mare măsură de date precise și actualizate. Datele incomplete sau inexacte pot duce la decizii greșite.
  • Complexitatea reglementărilor: Tradingul de energie este puternic reglementat, iar orice schimbare în legislație poate afecta performanța algoritmilor AI, care trebuie să fie ajustați frecvent pentru a se conforma noilor norme.
  • Risc tehnologic: Precum defecțiunile în sistemele de securitate și gestionarea incorectă a bazelor mari de date, care ar putea duce la pierderi financiare mari.

Concluzie

Inteligența artificială reprezintă o schimbare de paradigmă pentru tradingul de energie, oferind soluții avansate pentru previzionarea pieței, gestionarea riscurilor și optimizarea operațiunilor. Deși utilizarea AI implică unele provocări, beneficiile depășesc adesea riscurile, făcând din această tehnologie un instrument indispensabil pentru traderii moderni. Pe măsură ce tehnologia continuă să evolueze, AI va juca un rol și mai important în modelarea pieței de energie, contribuind la eficientizarea și sustenabilitatea acesteia.


Articol realizat de Răzvan Varlam și Lucian Pamfile, alături de echipa Energy101 – FEL România, formată din Rareș Hurghiș, Daniela Goreacii, Teodora Mîndra, Olivian Savin, Raluca Gabor, Iulian Cimbru, Alisa Fleancu, Adrian Vintilă, Vlad Tufan, Luminiţa Ioana Vlaicu, Cezar Axintescu, George Tecușan, David Robert.


InvesTenergy derulează împreună cu FEL România, parte a CNR-CME, un proiect de “Informare și conștientizare” cu privire la energie și sistemul energetic. Publicăm astfel o serie de articole, sub semnătura membrilor FEL România, pe teme de maximă actualitate și interes pentru consumatori, actorii pieței și, totodată, și pentru autorități.


Teodora MÎNDRA este Manager de Programe și Evenimente în cadrul FEL România și inginer de sistem la Honeywell, fiind totodată doctorandă la Facultatea de Automatică și Calculatoare din cadrul Universității Politehnica din București. După absolvirea studiilor de licență și masterat la Facultatea de Energetică, s-a specializat în automatizările industriale pentru sectorul energetic. Teodora are o vastă experiență în dezvoltarea, implementarea și coordonarea echipelor și proiectelor din acest domeniu. De asemenea, Teodora a participat la depunerea și gestionarea proiectelor finanțate prin programe precum Innovation Norway, EraNet, Eureka, orientate spre microrețele inteligente.

Olivian SAVIN este doctor inginer în energetică, absolvent ca șef de promoție al Facultății de Energetică din cadrul Universității Politehnica din București al departamentului de hidroenergetică. A urmat un master internațional în cadrul Institutului National Polytechnique de Grenoble (INPG) din Franța, apoi a lucrat la cel mai mare producător de energie din Europa, Electricité de France (EDF), unde a realizat o teză de doctorat industrială cu scopul de a estima durata de viață și costul unei porniri și opriri al unei centrale hidroelectrice. S-a întors în țara unde a lucrat pentru o scurtă perioadă de timp în domeniul reglementării în mediul privat, iar acum este responsabil de partea tehnică a agregării unităților de energie pentru a oferi servicii de sistem prin crearea de centrale virtuale. Este managerul departamentului de Marketing și Comunicare al FEL România de la începutul anului 2023 și este implicat în majoritatea proiectelor FEL România, făcând parte din echipele de redactare a articolelor și a ghidurilor, organizarea conferințelor și a sesiunilor de formare, ocupându-se de imaginea organizației și ținând legătura cu partenerii.