Il motore Powerlys

Il motore dietro il +14.0%.

In ingresso ensemble meteorologici e dati di mercato in tempo reale, in uscita un dispacciamento consapevole del rischio — un planner MILP per il piano ottimale, un planner CVaR che prezza l’ora peggiore prima che accada, ricalcolati ogni 15 minuti. Comprovato su dati reali del mercato olandese, costruito per l’era merchant dell’Europa.

Ensemble meteo51 membri Dati di mercatoTenneT · ENTSO-E Vincoli degli asset4 topologie Planner MILPottimo globale Planner CVaRprezza la coda Fallback a regolesempre sicuro Dispaccioogni 15 min
Il motore in sintesi

Su cosa gira il planner.

Un unico core di ottimizzazione, ricostruito a ogni periodo di regolazione, calibrato sulla fisica di ciascun asset e sulla volatilità dei mercati di sbilanciamento europei a 15 minuti.

Cadenza
Ogni 15 min
Ottimizzazione
MILP + CVaR
Modello di rischio
Coda del 5% peggiore
Topologie
4 native
Front-end di previsione
Ensemble da 51 membri
Dati di mercato
TenneT · ENTSO-E
Orizzonte
Day-ahead → infragiornaliero
Maturità
TRL 6 · modalità shadow
Architettura core

Tre planner in parallelo. Mai un punto cieco.

Ogni 15 minuti Powerlys esegue tre planner e sceglie il migliore, così il sistema è ottimale quando può esserlo, e sicuro quando non può.

Ottimizzare

Planner MILP

Un ottimizzatore misto-intero trova il dispacciamento ottimo globale sull’intero portafoglio, date la previsione e ogni vincolo fisico, limiti di rampa, stato di carica, budget di cicli.

Proteggere

Planner CVaR del rischio di coda

Una manopola di rischio esplicita aggressiva, bilanciata o conservativa che prezza direttamente il 5% peggiore degli esiti. I comitati di rischio e i finanziatori la leggono nativamente; una black box no.

Ripiegare

Base di sicurezza a regole

Un planner a regole trasparente come base di sicurezza, così c'è sempre una decisione solida anche quando dati o modelli sono degradati.

Approfondimento

Prezzare l'ora peggiore, non quella media.

Gli operatori regolano lo sbilanciamento ogni 15 minuti contro prezzi che possono oscillare di migliaia di euro per MWh in un solo giorno. Ottimizzare l’esito medio lascia la coda non gestita e la coda è dove i portafogli sanguinano.

  • Il Conditional Value-at-Risk punta alla media degli scenari peggiori, non solo alla loro probabilità.
  • Linearizzato tramite la formulazione di Rockafellar–Uryasev, così resta un unico MILP risolvibile alla cadenza di regolazione.
  • Una sola manopola di rischio sposta l'intero portafoglio da aggressivo a conservativo ed è verificabile, non un iper-parametro nascosto.
  • In un esperimento di simulazione controllato i tre planner si separano esattamente come da progetto: il planner CVaR scambia una quota dei ricavi pianificati con un forte taglio dell'esposizione allo sbilanciamento nei periodi peggiori. È un comportamento di progetto, non abilità sul campo.
  • Su dati reali del mercato olandese il motore mantiene ~99.99% di affidabilità di consegna programmata sull'intera finestra di backtest.
  • In un backtest di 79 giorni su prezzi reali olandesi del mercato day-ahead e di regolazione dello sbilanciamento TenneT (v2 del paper), l’ottimizzatore a valore atteso ha catturato +14.0% di ricavi rispetto al dispacciamento a regole. La separazione dei costi di sbilanciamento della simulazione non si è riprodotta in quella finestra primavera–estate benigna — il valore di assicurazione sulla coda del planner CVaR è una misura da pilota, non un’affermazione.
  • Ricalcolato il 12 agosto 2026 sull’intera finestra di 109 giorni a prezzi reali (24 apr – 10 ago): il vantaggio si è mantenuto a +14,1% — la stessa cifra mentre la finestra cresceva attraverso la volatilità estiva. Il profilo a sbilanciamento zero del planner CVaR è stato misurato per la prima volta su prezzi reali (0,00 € in 109 giorni, 100,0% di affidabilità di consegna), con un premio misurato di circa il 27% dei ricavi rispetto al planner a valore atteso — un’assicurazione pagata in una finestra in cui la coda non è mai arrivata. Quale dei due preferire è una decisione di rischio, e spetta all’operatore.
  • Dove si concentra il vantaggio dell’ottimizzatore: nel giorno peggiore della finestra la linea di base a regole ha conservato 178 € di ricavi, mentre gli ottimizzatori ne hanno conservati ≈1.000 €; nel giorno al 5° percentile il vantaggio è del +52% — contro il +14% del giorno medio. L’ottimizzazione conta di più nei giorni che fanno male.
Whitepaper

Pricing the Worst Hour: Toward CVaR-Optimized Dispatch for Renewable Portfolios under Imbalance-Price Tail Risk

Omer Bumin · ORCID 0009-0007-3605-2127 · v2 — rivisto il 4 agosto 2026 · preprint SSRN · doi:10.2139/ssrn.7147659

Il paper metodologico dietro questa sezione: il planner CVaR, la sua linearizzazione di Rockafellar–Uryasev e come si affianca al MILP a valore atteso e al fallback a regole su quattro topologie di asset. L’evidenza poggia su due gambe: un esperimento di simulazione controllato che mostra come si comporta il metodo, e un backtest di 79 giorni su prezzi reali olandesi del mercato day-ahead e di regolazione dello sbilanciamento TenneT, in cui l’incremento di ricavi del +14.0% del planner a valore atteso si è riprodotto — e la separazione dei costi di sbilanciamento della simulazione no. Quanto valga l’assicurazione sulla coda nelle finestre volatili è ciò che i piloti stabiliscono.

Leggi il preprint su SSRN
Front-end di previsione

In ingresso l'incertezza, non una singola stima.

Il planner vale quanto ciò che vede. Powerlys lo alimenta con un intero ventaglio di futuri possibili, non con una singola previsione puntuale.

Ensemble

Meteo a 51 membri

Un ensemble meteorologico completo cattura l'intervallo di ciò che vento e irraggiamento potrebbero fare. È la materia prima per un rischio onesto, non per una falsa precisione.

Fisica

Generazione basata sulla fisica

Ogni membro meteo viene convertito in potenza attraverso la fisica propria dell'asset e le curve di turbina, la geometria dei pannelli, non una black box addestrata.

Scenari

Generazione di scenari

Gli scenari di generazione e di prezzo alimentano direttamente il planner CVaR, così la decisione di dispacciamento tiene già conto della dispersione degli esiti.

Copertura degli asset

Quattro topologie, un solo motore.

Lo stesso core di ottimizzazione gestisce nativamente ogni configurazione di asset e niente modelli aggiuntivi, niente riscritture per singolo asset.

Solare

Generazione guidata dall'irraggiamento con curtailment e limiti di inverter.

Eolico

Curve di potenza delle turbine con vincoli di rampa e disponibilità.

Ibrido

Generazione co-localizzata più accumulo, co-ottimizzati come un unico asset.

Batteria stand-alone

Stato di carica, budget di cicli e degrado prezzati in ogni ciclo.

Validazione

Costruito, e in validazione su dati reali.

Dove si trova il motore nel percorso dal prototipo alla produzione, dichiarato con onestà.

Motore

Core costruito

Planner MILP + CVaR e front-end di previsione implementati su quattro topologie.

Ora

Modalità shadow

In esecuzione su dati reali del mercato olandese con sbilanciamento TenneT, day-ahead ENTSO-E e feed meteo.

Evidenza

Sottoposto a backtest

I risultati ad oggi sono backtest su dati reali di mercato, documentati nel whitepaper CVaR.

Perché ora

Il mercato si sta muovendo esattamente verso il nostro vantaggio.

Sussidi → rischio di mercato

L’era olandese dell’SDE++ sta cedendo il passo all’esposizione merchant — il sostegno si interrompe già nelle ore a prezzi negativi, e la nuova capacità opera sempre più in regime pienamente merchant — così la qualità del dispacciamento incide direttamente sul conto economico.

Batterie in rapida crescita

La congestione di rete e un mercato dello sbilanciamento volatile stanno portando batterie su scala utility sulla rete olandese a un ritmo record — e le batterie sono dove si concentrano il valore del dispacciamento e il rischio di coda.

Volatilità in aumento

Le ore a prezzi negativi e gli spread infragiornalieri continuano a stabilire record. Ogni tendenza allarga esattamente il divario che il nostro motore di rischio di coda è costruito per colmare.

Domande frequenti

Fatti sul motore.

Il dispacciamento è una black box?
No. La manopola di rischio CVaR è esplicita e verificabile. Aggressiva, bilanciata o conservativa e la base a regole è completamente trasparente. I comitati di rischio e i finanziatori possono leggere perché una decisione è stata presa, cosa che una black box neurale non può offrire.
Cosa significa "ogni 15 minuti"?
Lo sbilanciamento olandese e quello tedesco si regolano entrambi per periodo di 15 minuti (PTU / Viertelstunde). Powerlys ricalcola il dispacciamento ottimale a ogni periodo sulla base delle ultime previsioni e dei segnali di mercato, invece di fissare un piano una volta al giorno.
Cos'è il CVaR, in una riga?
Il Conditional Value-at-Risk è l'esito medio sulla coda peggiore degli scenari (qui, il 5% peggiore). Ottimizzarlo direttamente significa che il piano viene scelto per limitare quanto possano peggiorare le ore cattive e non solo il caso atteso.
Avete bisogno dei nostri dati sui vostri server?
I piloti girano sui vostri dati con un'uscita pulita e voi conservate tutto. Il motore acquisisce feed standard di mercato e di telemetria; nulla è vincolato.
Quanto è maturo? (TRL)
TRL 6: il motore completo gira su dati reali del mercato olandese in modalità shadow su quattro topologie. I risultati ad oggi sono backtest su dati reali di mercato; i piloti live con gli operatori sono il prossimo passo. Powerlys è candidata all'EIC Accelerator.
Dove siamo, onestamente

Nessuna promessa eccessiva.

Powerlys è oggi a TRL 6, in esecuzione su dati reali di mercato in modalità shadow su quattro topologie di asset. I risultati ad oggi sono backtest su dati reali di mercato (validati sul mercato olandese, il regime di sbilanciamento a 15 minuti più severo d’Europa); i piloti live con gli operatori — prima nei Paesi Bassi, poi nell’UE più ampia — sono il prossimo passo. Siamo candidati all’EIC Accelerator; la nostra base europea è in fase di costituzione a Tallinn, in Estonia.

Motore MILP + CVaR Dati reali di mercato Pre-pilota In validazione Candidata EIC Tallinn
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