Introduzione a PowerSchedO

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1 Il sistema di supporto alle tue decisioni Introduzione a PowerSchedO White paper

2 Per maggiori informazioni PowerSchedO è un marchio registrato MBI. Questo documento contiene informazioni di proprietà M.B.I. S.r.l. e non può essere usato, citato, distribuito o riprodotto, in parte o per intero, senza un consenso scritto. PowerSchedO is an MBI registered trade mark. This document contains information owned by M.B.I. S.r.l. and may not be used, quoted, distributed or reproduced, in part or in whole, without a written permission of MBI. 1

3 Sommario Introduzione... 3 Cos è... 4 Cosa fa... 5 Operations... 5 Trading... 6 Risk management... 6 Caratteristiche dei modelli... 7 Benefici... 8 Architettura... 9 Come si usa

4 Introduzione PowerSchedO (PSO) è uno strumento software di supporto alle decisioni per problemi nel settore dell'energia; trova le sue principali applicazioni nel settore Elettrico e dell Oil&Gas. A differenza degli analoghi prodotti software in commercio, PowerSchedO usa strumenti e tecniche risolutive con una forte connotazione scientifica, proprie di quella branca della matematica applicata chiamata ricerca operativa. Mediante l utilizzo di motori di ottimizzazione commerciali ed algoritmi dedicati è in grado di garantire un calibrato equilibrio tra potenza e costo oltre che risultati eccellenti in termini di qualità e flessibilità. Obbiettivo di questo white-paper è di fornire una panoramica su PowerSchedO dal punto di vista di un decisore che opera nel mercato dell energia: operations, trading e risk management. 3

5 Cos è Un sistema di supporto alle decisioni è uno strumento capace di fornire informazioni utili ad un decisore, in modo tale che questo possa mantenere sotto controllo il rischio derivante dalle azioni che conseguono le decisioni prese. Un qualunque sistema di supporto alle decisioni, per quanto semplice esso sia, si basa su di un modello della realtà che, direttamente o indirettamente, influenza gli obiettivi che il decisore intende perseguire. La complessità catturata dal modello della realtà osservata, determina l accuratezza e affidabilità delle risposte fornite. Nel caso di PowerSchedO, il modello della realtà ha due caratteristiche principali: 1. È un modello matematico perché utilizza un formalismo matematico per descrivere la realtà. 2. È un modello di ottimizzazione perché le variabili del modello matematico compongono gli indicatori oggetto delle decisioni. Per questo motivo, il cuore di PowerSchedO è un framework software per la costruzione e risoluzione di modelli di ottimizzazione matematica. Pur essendo un framework generico, per motivi storici PowerSchedO è specializzato nella modellazione e risoluzione di problemi nel settore dell energia. In particolare, le principali applicazioni ad oggi che possiamo annoverare sono nel settore elettrico e del gas naturale. Il sistema di modellazione implementato da PowerSchedO è stato completamente realizzato da MBI ed ha dimostrato in molte occasione un alto grado di flessibilità, perché avvicina l utente business alla modellazione matematica in maniera semplice ed efficace. La risoluzione dei modelli è demandata ad algoritmi dedicati che fanno uso anche di risolutori commerciali general purpose. Le funzionalità di modellazione e risoluzione offerte da PowerSchedO vengono offerte all esterno attraverso il paradigma SOA (Service Oriented Architecture) ormai consolidato e molto diffuso. 4

6 Cosa fa PowerSchedO è stato usato con successo in molti casi reali che, in funzione del loro contesto, presentano caratteristiche generalizzabili. Soluzione finanziaria Soluzione fisica Risk Management Trading Operation Illustriamo alcuni casi d uso distinguendo quando il decisore è interessato alla soluzione fisica (gas, energia, petrolio, capacità, volumi, ) oppure a quella finanziaria (valute, opzioni, ): operations, risk management e trading. Operations I problemi risolti sono di allocazione di risorse a costo minimo o profitto massimo. A complemento sono disponibili l analisi di sensibilità e what-if, usate per studiare gli impatti sulla soluzione di un problema da eventi esterni. 5

7 A titolo d esempio possiamo citare due casi d uso di PowerSchedO: Programmazione ottima, su orizzonte giornaliero, di un parco di centrali termoelettriche ed idroelettriche [unit commitment]. In questo caso è possibile calcolare il costo minimo per coprire una data domanda di energia elettrica. Allocazione ottima di un portafoglio di contratti di approvvigionamento, trasporto e stoccaggio di gas naturale. In questo caso gli orizzonti in considerazione variano da pochi mesi a diversi anni, per coprire necessità operative e di pianificazione a medio termine. Trading I problemi di trading sono caratterizzati dal fatto che il focus dell ottimizzazione è rivolto alla massimizzazione del profitto derivato dall uso di prodotti finanziari. Nel caso specifico di PowerSchedO, la pianificazione finanziaria ha come supporto anche la pianificazione fisica. Esempio classico è la determinazione dei prezzi dell energia sul mercato elettrico [MGP]. I prezzi vengono determinati con l obiettivo di massimizzare il profitto del produttore rilevante a fronte dei suoi costi di produzione e del comportamento aggregato degli altri produttori. Un altro esempio interessante è la determinazione dei costi marginali del gas nei nodi di una rete di trasporto. Il costo marginale fornisce infatti l informazione sul prezzo minimo di vendita in caso di surplus di gas o, per converso, il prezzo massimo di acquisto in caso di deficit di gas. Risk management I problemi di risk management sono rivolti alla identificazione dell esposizione fisica o finanziaria, e ai modi migliori per controllarla. L esposizione nasce principalmente dall incertezza su alcune variabili prezzi di approvvigionamento, costo del denaro, incertezza della domanda e diventa sempre più difficile da trattare al crescere dell orizzonte temporale in considerazione. Tipicamente, infatti, il risk management vede un orizzonte di lungo periodo. L analisi di scenario permette di determinare l esposizione in funzione dei vari scenari che il decisore ritiene probabili o interessanti. L esposizione così determinata viene poi utilizzata per approntare un piano di copertura dei rischi: l esposizione fisica può essere controllata riservando una opportuna quota di flessibilità messa a disposizione dal proprio portafoglio di approvvigionamento; l esposizione finanziaria può essere controllata approntando opportune strategie di hedging. 6

8 Caratteristiche dei modelli Il sistema di modellazione offerto da PowerSchedO è progettato in modo da rendere il più semplice possibile la creazione di modelli matematici della realtà, anche da non esperti di modellazione matematica. Questo risultato si ottiene a conclusione di un attento lavoro di analisi del problema, che permette all analista esperto di scomporre la realtà in mattoncini elementari. Ad esempio, prendiamo in considerazione il problema di modellazione di un sistema di produzione elettrico. L analista riconoscerà alcuni mattoncini elementari: centrali termoelettriche, idroelettriche, impianti di stoccaggio, rete di trasporto dell energia, etc. E ancora, che una centrale termoelettrica può avere delle manutenzioni, può avere dei vincoli di rampa, ha un costo legato al combustibile che brucia, etc. L analista riconosce pure che, ad esempio, una centrale termoelettrica può essere collegata ad un nodo della rete di trasporto ma non può essere collegata ad una centrale idroelettrica; ancora, che i vincoli di rampa possono essere messi in relazione ad una centrale termoelettrica ma non ad una centrale idroelettrica; con interesse, scopre anche che le manutenzioni riguardano sia le centrali termoelettriche che idroelettriche. Questo complesso lavoro di analisi, permette di definire il linguaggio di base che poi l utente utilizza per modellare la sua realtà. Quello che accade in genere, è che i mattoncini messi a disposizione sono tali e tanti da rendere possibile anche la modellazione nel caso in cui la realtà cambi. Sintetizzando possiamo dire che il meta-modello è definito dall analista, il modello è definito dall utente 7

9 Benefici Nei casi in cui sia possibile misurare il beneficio economico apportato dall uso di PowerSchedO, abbiamo verificato che questo si attesta intorno al 10%. L esperienza ci dice pure che maggiore è la dimensione del problema da risolvere e maggiore sono i benefici che si ottengono. Da un punto di vista operativo, i risultati presentano una qualità che non dipende da alcun fattore umano: il decision maker si libera di un compito complesso e gravoso, ritornando a fare il decision maker utilizzando i risultati di PowerSchedO a supporto delle sue decisioni. È molto importante, a questo punto, far notare che i benefici sopra descritti sono strettamente legati agli strumenti usati. PowerSchedO, infatti, non è un sistema gestionale: i dati trattati hanno un significato ben preciso e legato al contesto. 8

10 Architettura L architettura software di PowerSchedO è stata studiata per facilitare la sua integrazione in ambienti produttivi già esistenti ed avviati. Le interfacce esposte da PowerSchedO sono due: Gestore dei job ha il compito di gestire i processi di calcolo che gli vengono affidati da un sistema esistente. Modellatore ha il compito di comporre il modello matematico a partire dai dati esterni messi a disposizione dal sistema esistente in un DB di integrazione. Il modellatore è un vero e proprio sistema di elaborazione di regole di business. Completano PowerSchedO un insieme di algoritmi di calcolo, composti sia da implementazioni proprietarie che risolutori commerciali. Sistema esistente DB integrazione PowerSchedO Gestire dei Job Modellatore Algoritmi 9

11 Come si usa Al fine di coprire segmenti di mercato diversi, PowerSchedO è proposto in due modalità principali: Modalità enterprise - Prevede il rilascio di un sistema di classe enterprise supportato da un cluster dedicato, in alta affidabilità, per il calcolo massivo. È la soluzione tipicamente fornita in caso di problemi di grandi dimensioni o quando è necessario integrare PowerSchedO in un sistema informativo già esistente. Stand alone - Prevede il rilascio di un sistema desktop su calcolatore dedicato. Utile in fase prototipale; oppure quando le dimensioni del problema non giustificano la modalità enterprise. 10

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