Pi Funzionamiento

Operation Performance Improvement:
Si tratta dell’impostazione di un problema matematico/statistico rappresentabile come segue:
Si vuole determinare il piano di produzione, o budget di produzione.
Sia X la quantità di energia da produrre nei prossimi 12 mesi.
Supponiamo (per ipotesi) che X sia la somma della produzione da Centrali Termo e della produzione da Centrali Idriche.L’indisponibilità dei limiti di produzione per singola tipologia, ci consente di determinare un modello congiunto, non differenziato per tipologia. Si fa quindi l’ipotesi che le due produzioni siano sostituibili (cioè il Costo di Produzione sia un costo medio).
Avremo quindi che:
X= i=112Xi = i=112PTi+PIi=i=112∝iEPAi*Prob⁡(CPi≤CAPi)-(PEi+PFi+ERAi)
dove:
PTi = Produzione da centrali Termo al mese i
PIi =Produzione da centrali idro al mese i
∝i = Coefficiente di produzione al mese i
EPAi = Elettricità producibile dall’azienda nel mese i
CPi = Costo di produzione al mese i
CAPi = Costo di approvvigionamento al mese i
PEi = ProduzioneEolica al mese i
PFi = Produzione Fotovoltaica al mese i
ERAi = Energia rinnovabile in autoproduzione al mese i.
Per la determinazione di X si dovranno determinare∝i=F(IIPi, IIAi)
Dove:
IIPi = Indisponibilità degli impianti programmata
IIAi = Indisponibilità degli impianti accidentali

Per quanto riguarda la stima della indisponibilità programmata, si può far ricorso al metodo del differenziale storico o ad allo studio ed alla modellizzazione della serie storica.
Per quanto riguarda l’indisponibilità degli impianti accidentali si può fare una ipotesi didistribuzione di Poisson (trattandosi di un evento discreto con bassa probabilità di accadimento).
Si suppone quindi che l’azienda produca sempre al massimo delle sue capacità nel momento in cui il costo di produzione è inferiore al costo di approvvigionamento.
Infatti:
CPi = Costo di Produzione al tempo i-esimo
CAPPi = Costo di Approvvigionamento al tempo i-esimo
E quindi:
CPi=F(CGi, CCi,COi, CO2i, VMi)
Dove:
CGi = Commodity Gas
CCi = Commodity Coal
COi = Commodity Oil
CO2i = Produzione di CO2
VMi = Variabili Macroeconomiche
Per quanto riguarda la stima dei prezzi e delle quantità delle suddette variabili, si può far ricorso ad analisi delle serie storiche dei prezzi e delle quantità.
CAPPi = F(CIEi, ERi)
Dove:
CIEi = Capacità di Import/export
ERi = Exchange Rate
Perquanto riguarda i restanti termini, si può far ricorso a ipotesi sulle distribuzioni ed alla teoria degli stimatori.

Un altro approccio è il seguente:

Molti fenomeni economici, più o meno complessi, non sono spiegabili con modelli ad una sola equazione, infatti, spesso, allo scopo di avere un’accurata rappresentazione del fenomeno, è necessario ricorrere ad un sistema di equazioni.
Se sipensa che un sistema economico è formato da più parti tra loro interconnesse, allora è chiaro che non sarebbe possibile studiare una singola parte separatamente dal resto, quindi lo studio andrebbe riservato solo all’intero complesso di parti.
In termini formali, ciò equivale a lavorare con modelli di più equazioni in qualche modo collegate, o per la presenza delle stesse variabili nellediverse
relazioni e/o da legami tra le componenti stocastiche delle varie relazioni.
I Modelli ad Equazioni Strutturali, nell’approccio comunemente noto con il nome di “Lisrel” (Linear Structural Relationship), rappresentano uno dei più efficaci strumenti di analisi multivariata attualmente di-sponibili in letteratura nel campo delle variabili metriche.33
Essi assumono la forma di sistemidi equazioni algebriche, dove ogni variabile dipendente è espressa in funzione delle variabili indipendenti su di essa agenti.
Questi modelli sono stati elaborati agli inizi degli anni settanta e rappresentano la sistemazione logica, prima ancora che statistica, di tecniche di analisi multivariata, riconducendo ad un unico modello approcci scientifici finora distinti e non...