Produrre una previsione D+1 falsificabile di solare ed eolico normalizzata per capacità, preservando il vintage informativo disponibile al momento della previsione.
3 · Cosa produce
P10/P50/P90, GWh D+1, abundance index e metriche OOS vs baseline.
Le immagini provengono dai run dimostrativi inclusi nel repository allegato e sono mostrate senza data per illustrare struttura, metodo ed evidenza del workflow.
4 · Come funziona
Dal dato all’output, con controlli espliciti.
Pattern trasferibile: Forecast point-in-time normalizzato per capacità.
5 · Dati, AI/ML/RPA e metodo
Dati e feature
Terna Public API primaria e ENTSO-E fallback per generazione/capacità osservate; senza credenziali, proxy Open-Meteo non pubblicabile con vento a 100 m per nodi dichiarati, curva di potenza locale prima della media pesata, ECMWF D+1; lag 1/24/168h, stagionalità, clear-sky
Calcolo / inferenza
Gradient Boosting su capacity factor; intervalli empirici
Validazione
split temporale e persistenza; proxy separato da actual e mai maturato come forecast reale; baseline prospettica ENTSO-E A69 quando disponibile; nMAE/RMSE/bias/coverage/skill
Stack
Python, pandas, scikit-learn, requests, SQLite, Matplotlib
6 · Dossier tecnico
Condizioni operative e limiti dichiarati.
| Frequenza di calcolo | Giornaliero 08:50 Europe/Rome |
|---|---|
| Pubblicazione prevista | IT mar 11:15 + dom 11:30; EN mar 17:00 + dom 19:00 |
| Applicazioni possibili | load shifting, energy planning, storage e flessibilità |
| Uso di ricerca | vintage bias, skill vs baseline fisica e operatore |
| Condizione necessaria | V1 riguarda solare+eolico; non certifica RFNBO |
| Failure mode | confondere proxy meteo/capacità con generazione osservata, vintage non archiviati o crescita capacità interpretata come skill |
Senza fonte osservata autenticata il workflow usa un proxy meteo/capacità esplicitamente non pubblicabile come dato reale. Non certifica RFNBO né disponibilità elettrica di sito.
7 · Verifica e approfondimento