3.000 €/MWh su MI2 — Parte due

Cos’altro si può fare con i dati pubblici. Cosa fare perché certi eventi non accadano.

La settimana scorsa, il 12 luglio, ho scritto un post che spiegava come analizzare i dati pubblici dei mercati elettrici, per analizzare situazioni anomale come un prezzo di 3.000 €/MWh sul mercato MI-2.

Il post si concludeva con qualche analisi ipotetica sulle possibili cause dell’anomalia di prezzo.

Per chi se lo fosse perso, questo è il link al post su LinkedIn: https://www.linkedin.com/posts/poderico_3000-mwh-su-mi2-activity-7217467658110197761-wqtY/

Dalla forma delle curve aggregate di offerta era chiaro che qualcuno avesse sottomesso un’offerta anomala. Non si vedeva chi.

Poi, in un commento, qualcuno mi ha fatto notare che sulla Inside Information Platform del GME c’è scritto, chiaro e tondo, la causa dell’anomalia. Ecco cosa si vede:

In qualche modo avevo indovinato che avesse sottomesso un’offerta d’acquisto fuori scala.

Per i curiosi, la pubblicazione delle anomalie è accessibili a questo link: https://pip.ipex.it/PipWa/Front/#/MarketInformations

Dopo sette giorni dal giorno di chiusura, il GME pubblica in chiaro tutte le offerte sottomesse e il relativo esito a mercato.

I sette giorni sono scaduti e sono andato a vederci!

Le analisi che seguono sono state fatte a partire dai dati delle offerte pubblicate dal GME.

Ovviamente trovo le offerte anomale dichiarate da ENI. Fanno tutte riferimento all’unita di consumo UC_DP2316_SUD.

La tabella riassume le offerte sottomesse su MGP e MI2 per il 06/07/2024. Dall’ora 22 all’ora 23, non sono state sottomesse offerte su MI-2.

Dal grafico dei volumi scambiati su MGP si vede abbastanza bene che al consumo si sovrappone un autoconsumo da fotovoltaico.

Il confronto tra i volumi offerti e quelli accettati su MI-2 mostra che ci sono ore, quelle estremali, dove la richiesta in acquisto non è stata soddisfatta completamente.

Incrociamo ora i volumi accettati con i prezzi di mercato. Il totale sull’intera giornata, su MI-2, ammonta a 30.681.344,79 €.

Nel diagramma si vede il dettaglio orario.

Sull’asse di sinistra ho riportato i prezzi orari.

Sull’asse di destra e in corrispondenza con gli istogrammi, ho riportato il valore orario delle transazioni.

Cosa si può dire sulla unità di consumo UC_DP2316_SUD?

In rete non ho trovato nessun tipo di informazione. Ma le offerte pubbliche possono dare un importante indizio.

Il diagramma mostra il profilo di offerta su MGP dal 01/10/2023 al 12/02/2024.

La struttura di consumo ‘’costante a tratti’’ e la forte riduzione in concomitanza delle feste comandate, porta ad associare questo profilo ad un consumo industriale.

Ve lo ricordate cos’è successo in Finlandia il 23 novembre 2023? Per errore, un operatore vendette sul Day-Ahead un’enorme quantità di energia elettrica ad un prezzo negativo molto basso. Insomma, un caso simile a quello che stiamo analizzando.

Nonostante le buone pratiche, sembra proprio che errori come questi siano difficili da intercettare.

Per evitare che il peggio accada, bisogna assumere che il peggio possa accadere.

Ipotizziamo di partire da una situazione come quella del diagramma:

• Gli ordini da inviare ad un mercato qualunque sono generati da degli algoritmi o da qualche trader.
• Tutti gli ordini dello stesso tipo, es. tutti gli ordini per MI, passano da un unico connettore al mercato finale.

Avendo un unico connettore al mercato finale è facile e anche opportuno inserire un processo di ‘’controllo di qualità’’ degli ordini, prima che questi possano mai arrivare al mercato.

Senza disturbare modelli inutilmente sofisticati, un semplice algoritmo di cluster analysis è sufficiente per identificare se un profilo d’offerta è compatibile o meno con le caratteristiche dell’asset o del portafoglio gestito. Ad esempio, l’acquisto di 1581,111 MWh è compatibile con l’unità di consumo UC_DP2316_SUD?

Se il profilo d’offerta non è compatibile con l’asset o il portafoglio, il controllo di qualità impedisce ogni interazione con il connettore al mercato e segnala un’anomalia.

Ma come essere sicuri che il controllo di qualità funzioni sempre?

Una soluzione semplice ed efficace è quella di attivare un processo giornaliero di generazione di ordini anomali. Questo processo effettua un vero e proprio monitoraggio attivo, con lo scopo di evidenziare le eventuali mancate segnalazioni di anomalia.

Ad esempio, per MI-2 è possibile generare un ordine anomalo all’apertura di mercato, in modo tale che, in caso di mancata segnalazione, sia possibile revocare l’ordine anomalo arrivato a mercato.

La generazione degli ordini anomali meriterebbe un approfondimento, che esula i confini di questo post. Me lo appunto per un futuro prossimo…

Come ultimo tassello al processo di controllo e rigetto degli ordini anomali, descrivo ora la soluzione proposta da Deda Next.

Siamo partiti da una condizione vera per ogni operatore: gli ordini da inviare al mercato vanno firmati digitalmente.

Nell’ottica di offrire servizi a valore aggiunto per gli utenti dell’energy management, abbiamo a scaffale due sistemi ‘’proxy’’ di ricezione, firma e invio degli ordini per i mercati del GME: API-IPEX per MGP e MI; e API-XBID per XBID.

Questi proxy sono programmabili con delle tabelle di controllo, che permettono di specificare le condizioni, in termini di volume e prezzo, che devono essere rispettate dalle offerte che possono arrivare al GME.

Andiamo a trarre le conclusioni!

Purtroppo, gli errori si possono commettere.

Per fortuna gli errori viaggiano su sistemi informatici prima di fare danni.

Questi stessi sistemi informatici possono essere predisposti per un controllo passivo e attivo dagli errori.

In Deda Next trovi tutte le competenze ed esperienze per implementare i processi di controllo passivo e attivo.

Contattami per maggiori chiarimenti.