Développer un modèle d’apprentissage automatique pour déterminer des stratégies de transactions virtuelles dans le marché énergétique de MISO « Midcontinent Independent System Operator »

Les transactions faites sur les marchés de l’énergie permettent aux opérateurs de systèmes d’assurer la satisfaction de la demande énergétique à un prix compétitif. Les négociants du parquet des transactions énergétiques doivent prendre positions sur le marché et soumettre des transactions de vente ou d’achat qui seront profitables pour le parquet. Afin de prendre ces positions, les négociants et analystes doivent prendre en considération un très grand nombre de variables (la demande de l’énergie, la production de l’énergie, les conditions météorologiques, entre autres). L’objectif de ce projet est d’utiliser des techniques d’apprentissage automatique pour prévoir le prix local de l’énergie dans le marché du Mid-Ouest nord-américain.

Faculty Supervisor:

Michel Denault

Student:

Melany Delgado

Partner:

Hydro-Québec

Discipline:

Other

Sector:

Energy

University:

HEC Montréal